El nuevo modelo describe con precisión las ondas y mesetas de COVID-19
La figura 1 del artículo publicado muestra una ilustración esquemática del modelo de actividad social estocástica en el que cada individuo cambia su actividad social con el tiempo. Las personas con poca actividad social (representadas como figuras socialmente aisladas en el hogar) aumentan ocasionalmente su nivel de actividad (representadas como en una fiesta). La actividad promedio en la población permanece igual a lo largo del tiempo, pero los individuos cambian constantemente sus niveles de actividad de menor a mayor (flechas que apuntan hacia arriba) y viceversa (flechas que apuntan hacia abajo). Los individuos se colorean según su estado: susceptibles = verde, infectados = rojo y recuperados/eliminados = azul. La epidemia es alimentada por la reposición constante de la población susceptible cuando los individuos pasan del estado de baja actividad a entornos de alta actividad. La transmisión del virus ocurre predominantemente entre individuos que tienen altos niveles de actividad actual. Crédito: AV Tkachenko, et al., eLife, 14 de diciembre de 2021
Para comprender mejor los factores que rigen la dinámica de onda y meseta de la propagación de COVID-19, un equipo de científicos del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) El Laboratorio Nacional de Brookhaven, la Universidad de California en San Diego (UCSD) y la Universidad de Illinois Urbana-Champaign (UIUC) han desarrollado un modelo epidemiológico inspirado en observaciones del mundo real basadas en datos de proximidad, como el hecho de que la actividad social de cualquier individuo tiende a ocurrir en ráfagas en escalas de tiempo cortas, con períodos intermedios más largos que revierten a niveles promedio sostenidos de actividad social.
El nuevo modelo, denominado modelo de actividad social estocástica (SSA), se combinó con un modelo epidemiológico tradicional y se validó con datos empíricos tomados de cuatro regiones de EE. UU. antes de introducir las vacunas contra el COVID-19. Estocástico se refiere a que la actividad social individual es aleatoria e impredecible, una variable que, sin embargo, puede capturarse en ecuaciones matemáticas a través de distribuciones de probabilidad que se promedian a lo largo del tiempo.
El nuevo modelo se basa en el trabajo anterior del equipo publicado en abril. de este año en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias que mostró que el concepto de «inmunidad de rebaño» no se aplica a la pandemia de COVID-19, porque este tipo de inmunidad colectiva a la enfermedad resulta ser de corta duración. En cambio, lo que emerge es un estado frágil y temporal de inmunidad colectiva, al que acuñaron «inmunidad colectiva transitoria» (TCI). El estudio anterior también considera las diferencias individuales en el tamaño de las redes sociales.
El equipo informa en el trabajo actual que este factor dinámico aleatorio recién contabilizado siempre producirá olas o mesetas de infecciones como las observadas durante la pandemia, ya sea el modelo también explica el cambio de comportamiento social de los individuos en función del conocimiento de las tasas de infección actuales. El modelo nos dice además que el COVID-19 puede haber llegado para quedarse y muestra un camino claro para que se vuelva endémico en la población mundial, al igual que el resfriado común o la gripe.
La Figura 8 en el artículo publicado muestra una prueba del poder predictivo del modelo Stochastic Social Activity (SSA) desarrollado en este trabajo. Los datos de muertes diarias en la región del Medio Oeste de los EE. UU. se ajustaron hasta el 17 de noviembre de 2020. La dinámica epidémica más allá de esa fecha ha sido proyectada por nuestro modelo (azul). Se observa una buena concordancia entre esta predicción y los datos reportados (cruces). Por el contrario, el modelo SIR clásico (rojo) sobrestima sustancialmente la altura del pico y lo proyecta en una fecha muy posterior a la observada. Las líneas continuas representan el comportamiento de mejor ajuste para cada uno de los modelos, mientras que las líneas punteadas indican los intervalos de confianza del 95 por ciento correspondientes. Credit: AV Tkachenko, et al., eLife, 14 de diciembre de 2021
«Nuestro nuevo modelo describe tres fenómenos: por qué durante una pandemia, una ola se detiene; cómo puede progresar a un ritmo casi constante, formando una meseta; y por qué los nuevos patógenos en realidad se quedan con nosotros de forma permanente, entrando en lo que se llama un estado endémico. La teoría clásica nos dice que cuando se introduce un nuevo patógeno, eventualmente se matará a sí mismo al infectar a suficientes personas para que se desarrolle la inmunidad colectiva, a menos que la inmunidad biológica sea muy breve. Pero incluso en el caso de que se desarrolle una inmunidad biológica a largo plazo, explicamos el escenario de cómo un nuevo patógeno permanece endémico en una población», señala el autor principal y físico del Grupo de Teoría y Cómputo del Centro de Nanomateriales Funcionales ( CFN), una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE en Brookhaven Lab, Alexei Tkachenko.
«Lo que proporcionamos aquí es otro factor más que contribuye a la dinámica de una pandemia que consiste en múltiples olas. En nuestro caso, nuestro Las ondas son causadas exclusivamente por cambios en el nivel promedio de tiempo de la actividad social de los individuos. Las fluctuaciones en el nivel de actividad llevaron a un cambio significativo en la propagación de la epidemia en ondas y mesetas», agrega Sergei Maslov, profesor de bioingeniería y física de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign y becario de la facultad de Bliss.
Estos los resultados se publicaron en línea en la edición de journaleLife del 14 de diciembre de 2021.
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La supresión de las ondas de COVID-19 refleja actividad social dependiente del tiempo, no inmunidad colectiva Más información: Alexei V Tkachenko et al, El comportamiento social estocástico acoplado a la dinámica de COVID-19 conduce a ondas, mesetas y un estado endémico, eLife (2021).DOI: 10.7554/eLife.68341
Alexei V. Tkachenko et al , La heterogeneidad dependiente del tiempo conduce a la supresión transitoria de la epidemia de COVID-19, no a la inmunidad colectiva, Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2021). DOI: 10.1073/pnas.2015972118 Información del diario: Actas de la Academia Nacional de Ciencias , eLife