Micrograf\u00eda electr\u00f3nica de transmisi\u00f3n de una part\u00edcula del virus de la influenzaWIKIMEDIA, CYNTHIA GOLDSMITH, CDC\/DR. ERSKINE L. PALMER, DR. ML MARTIN Con la llegada de la temporada de gripe en el hemisferio norte, el juego perenne de pron\u00f3stico de la gripe, el esfuerzo para proporcionar estimaciones en tiempo real y con visi\u00f3n de futuro de los casos de gripe, est\u00e1 en marcha. Y cada a\u00f1o, los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades (CDC, por sus siglas en ingl\u00e9s) hacen una competencia y les piden a los equipos de pron\u00f3stico que presenten sus mejores predicciones para el momento, el pico y la intensidad de la temporada.<\/p>\n
El Los CDC brindan datos de vigilancia semanales de gripe confirmada y visitas ambulatorias por enfermedades similares a la influenza de laboratorios cl\u00ednicos y de salud p\u00fablica de todo el pa\u00eds. Pero estos datos van a la zaga de la actividad en tiempo real y no todos los que se enferman de gripe van al hospital. Para avanzar en los esfuerzos de pron\u00f3stico de la influenza, la agencia lanz\u00f3 su primer desaf\u00edo de pron\u00f3stico durante la temporada de influenza 2013-2014 con un premio de $75,000 para el primer lugar. Desde entonces,…<\/p>\n
Durante las \u00faltimas tres temporadas de gripe, el equipo de Roni Rosenfelds en Carnegie Mellon Universitys Delphi Group ha ganado la competencia. Para la temporada de gripe 2016-2017, por ejemplo, su grupo predijo que la temporada alcanzar\u00eda su punto m\u00e1ximo alrededor de la cuarta semana de enero (con un rango de error desde la \u00faltima semana de diciembre hasta mediados de marzo) y ver\u00eda la proporci\u00f3n de consultas ambulatorias por gripe -los s\u00edntomas similares alcanzan un m\u00e1ximo de alrededor del 4,5 por ciento (la referencia nacional es del 2,2 por ciento). De hecho, la temporada de gripe 2016-2017 alcanz\u00f3 un m\u00e1ximo del 5 por ciento durante la segunda semana de febrero.<\/p>\n
Cuando se le pregunt\u00f3 cu\u00e1les fueron los trucos de su equipo para el \u00e9xito, Rosenfeld dice, si tenemos alguno, que probablemente estaban pagando mucha atenci\u00f3n a los detalles de las se\u00f1ales de vigilancia de los informes tradicionales de laboratorio y ambulatorios de los CDC, as\u00ed como a los nuevos digitales de las redes sociales. De hecho, en lugar de basarse en teor\u00edas epidemiol\u00f3gicas o evolutivas, su equipo se centr\u00f3 casi exclusivamente en las 16 temporadas de datos de vigilancia de la gripe de los CDC. De hecho, las \u00fanicas suposiciones basadas en la teor\u00eda que hicimos fueron que la trayectoria epid\u00e9mica de la temporada actual se ver\u00e1 m\u00e1s o menos como una de las temporadas anteriores, con algunas modificaciones permitidas.<\/p>\n
\nNuestro an\u00e1lisis para este a\u00f1o mostr\u00f3 que el virus ya est\u00e1 cambiando de manera significativa. Mercedes Pascual, Universidad de Chicago<\/p>\n<\/blockquote>\n
Sin embargo, los modelos matem\u00e1ticos que generan los pron\u00f3sticos son tan buenos como los datos que utilizan. Y c\u00f3mo una poblaci\u00f3n responder\u00e1 a la gripe dentro de cada temporada cambia porque los virus mismos desarrollan defensas contra el sistema inmunol\u00f3gico humano.<\/p>\n
No existe una forma t\u00edpica de construir un pron\u00f3stico de gripe, pero el objetivo de cada equipo es el mismo. Para las predicciones dentro de la temporada, eso significa convertir los datos de vigilancia de los informes de enfermedades similares a la influenza y las pruebas de laboratorio confirmadas en pron\u00f3sticos de incidencia semanal. Los pron\u00f3sticos tambi\u00e9n pueden incluir datos de fuentes m\u00faltiples de sitios de redes sociales como Twitter. Estos modelos rastrean cu\u00e1ndo y d\u00f3nde se presentan los s\u00edntomas de la gripe y en qu\u00e9 grupos de edad, para crear lo que se denomina pron\u00f3sticos inmediatos. A partir de estos, los modeladores predicen la trayectoria estacional de los casos de gripe y su pico de gravedad. Si los equipos incluyen la teor\u00eda epidemiol\u00f3gica, eso significar\u00eda tener en cuenta a cu\u00e1ntas otras personas podr\u00eda infectar una persona dado un nivel de susceptibilidad de la poblaci\u00f3n, incluido, por ejemplo, el uso y la eficacia de las vacunas contra la gripe esa temporada.<\/p>\n
Gripe pron\u00f3sticos antes de que comience la temporada de gripe<\/h2>\n
Un estudio publicado el 25 de octubre en Science Translational Medicine<\/em> tiene como objetivo cerrar la brecha entre la epidemiolog\u00eda y la teor\u00eda evolutiva para dar a los meteor\u00f3logos una advertencia anticipada sobre la gravedad de los m\u00e1s peligrosos de cepas de gripe. El resultado es el pron\u00f3stico de la temporada antes de que alguien informe que se enferm\u00f3. Esto es mucho m\u00e1s ambicioso de lo que hemos intentado, por lo que los autores deben ser elogiados, dice Rosenfeld.<\/p>\n
El nuevo informe es espec\u00edfico para H3N2, un subtipo de influenza A estacional que ha estado circulando entre la poblaci\u00f3n humana. desde 1968. Utilizando una estimaci\u00f3n de la probabilidad de que el virus cambie en funci\u00f3n de las mutaciones demostradas en el pasado, el modelo predice cu\u00e1ntas personas se enfermar\u00e1n con H3N2 durante la pr\u00f3xima temporada.<\/p>\n
\nAl aplicar su modelo antes de que comenzara la temporada de gripe 2016-2017, los investigadores predijeron con precisi\u00f3n una alta incidencia de casos de H3N2.<\/p>\n<\/blockquote>\n
Usamos observaciones hasta el mes de junio anterior a la temporada, y producir la trayectoria temporal del pr\u00f3ximo brote de influenza H3N2. Estas observaciones consisten tanto en datos de vigilancia de la gripe como en datos de secuencia gen\u00e9tica del virus, le dice a The Scientist<\/em> en un correo electr\u00f3nico la coautora Mercedes Pascual de la Universidad de Chicago.<\/p>\n
El equipo incorpor\u00f3 10 a\u00f1os valor de datos filogen\u00e9ticos sobre cu\u00e1nto H3N2 ha cambiado sus prote\u00ednas de superficie para camuflarse del sistema inmunol\u00f3gico humano. Al aplicar su modelo antes de que comenzara la temporada de gripe 2016-2017, los investigadores predijeron con precisi\u00f3n una alta incidencia de casos de H3N2. Tambi\u00e9n volvieron a las temporadas de gripe anteriores, con precisi\u00f3n retrospectiva de los resultados de la gripe estacional en los Estados Unidos desde octubre de 2002. Los modelos propuestos son lo suficientemente simples como para que sus par\u00e1metros se puedan estimar a partir de datos de vigilancia retrospectivos, escriben los autores en su informe. <\/p>\n
Tengo mucha curiosidad por ver c\u00f3mo funcionar\u00e1 este nuevo enfoque en la temporada actual y m\u00e1s all\u00e1, dice Rosenfeld. Tenga en cuenta que los CDC no conocen los niveles de intensidad reales hasta mucho despu\u00e9s del final de la temporada.<\/p>\n
Predicciones para la temporada de influenza 2017-2018<\/h2>\n
Para los Estados Unidos, este a\u00f1o La temporada de gripe comenz\u00f3 el 1 de octubre y hasta ahora ha dominado el H3N2, como predijo el equipo de Pascuals. El equipo de Rosenfelds estima que el pico de gravedad llegar\u00e1 entre la segunda y la cuarta semana de enero, aunque todav\u00eda es una gran pregunta qu\u00e9 tan grave podr\u00eda ser. Actualmente, con la excepci\u00f3n de Luisiana, la mayor\u00eda de los estados a\u00fan se encuentran por debajo de sus niveles habituales de actividad.<\/p>\n
Part\u00edculas del virus de la influenza H1N1FLICKR, NIAIDONuestro an\u00e1lisis para este a\u00f1o mostr\u00f3 que el virus ya est\u00e1 cambiando de manera significativa, dice Pascual. Predecimos un brote que est\u00e1 por encima del promedio pero moderado, no grave, porque el a\u00f1o pasado fue una temporada muy mala.<\/p>\n
Tambi\u00e9n este a\u00f1o, los CDC est\u00e1n experimentando con desglosar los pron\u00f3sticos por estado, adem\u00e1s de contar con pron\u00f3sticos nacionales y regionales. Este a\u00f1o, estamos probando con equipos a nivel estatal. Hace un par de semanas comenzamos a recibir pron\u00f3sticos a nivel estatal, dice el epidemi\u00f3logo y modelador Matthew Biggerstaff de la Divisi\u00f3n de Influenza del Centro Nacional de Inmunizaci\u00f3n y Enfermedades Respiratorias de los CDC.<\/p>\n
No todos los estados participan. Ser\u00e1 \u00fatil ver si los equipos que incorporan datos estatales tienen mayor precisi\u00f3n que los estados que no lo hacen, agrega. Illinois, por ejemplo, actualmente predice resultados similares al promedio nacional, aunque tal vez alcancen su punto m\u00e1ximo un poco antes. <\/p>\n
Pron\u00f3stico de influenza en todo el mundo<\/h2>\n
La organizaci\u00f3n proporciona datos de vigilancia de la influenza desde 1947. En 1997, los datos virol\u00f3gicos estuvieron disponibles en l\u00ednea a trav\u00e9s de FluNet de la OMS. Despu\u00e9s del brote de gripe aviar de 2006, se dio prioridad al intercambio cient\u00edfico de datos de secuencias gen\u00e9ticas entre los estados miembros de la OMS y el resultado fue el Global Sharing of All Influenza Data (GISAID) sin fines de lucro, que garantiza el acceso abierto a los datos.<\/p>\n
A nivel mundial, la disponibilidad oportuna de datos de vigilancia virol\u00f3gica de la influenza ha aumentado enormemente desde la pandemia de influenza de 2009, dice Rakhee Palekar, coordinador del Equipo de Vigilancia de la Influenza de la Organizaci\u00f3n Panamericana de la Salud. Aun as\u00ed, la previsi\u00f3n no es un componente rutinario de los sistemas de vigilancia de la mayor\u00eda de los pa\u00edses, a\u00f1ade. La disponibilidad abierta de estos datos de vigilancia virol\u00f3gica y bases de datos de secuencias gen\u00e9ticas ha permitido que los investigadores de instituciones acad\u00e9micas participen en este trabajo.<\/p>\n
Por ejemplo, compartir lo que sucedi\u00f3 durante la temporada de gripe en el hemisferio sur puede ayudar al hemisferio norte a comprender c\u00f3mo Las cepas virales han evolucionado. Pero todav\u00eda hay mucho misterio en torno a la influenza.<\/p>\n
Es cierto que la din\u00e1mica evolutiva es importante, porque si el virus cambia lo suficiente de una temporada a la siguiente, nuestras vacunas e infecciones pasadas no brindar\u00e1n mucha protecci\u00f3n. contra las nuevas cepas. Pero estas din\u00e1micas evolutivas est\u00e1n lejos de ser el \u00fanico problema, dice Rob Moss de la Escuela de Salud de la Poblaci\u00f3n de la Universidad de Melbourne. Los datos de vigilancia cl\u00ednica tienen su propio conjunto de limitaciones. Por ejemplo, las agencias de salud no pueden capturar todos los incidentes porque algunas personas no van al hospital y otras pueden no tener s\u00edntomas, pero aun as\u00ed pueden infectar a otros. Moss agrega que no existe un \u00fanico obst\u00e1culo m\u00e1s grande para predecir la gripe. h2>Convi\u00e9rtase en miembro de<\/h2>\n
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