Pesquisadores do Instituto Niels Bohr da Universidade de Copenhague, juntamente com a epidemiologista Lone Simonsen, da Universidade Roskilde, fazem parte do painel que assessora o governo dinamarquês sobre como lidar com as diferentes situações de disseminação de infecções que vimos acontecer no ano passado. Os pesquisadores modelaram a disseminação de infecções em uma variedade de cenários, e o Coronavirus provou não seguir os modelos mais antigos de disseminação de doenças.
Uma imagem cada vez mais variada de seu comportamento e, portanto, seu impacto na sociedade emergiu. Em vários artigos científicos, os pesquisadores descreveram o conhecimento acumulado até o momento, mais recentemente em torno do conceito de “superespalhadores”. Acontece que apenas cerca de 10% dos infectados respondem por cerca de 80% da propagação da infecção. Os resultados foram publicados na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS.
De onde vem o nosso conhecimento sobre a propagação de infecções?
Os dados que os pesquisadores usam para “alimentar” e desenvolver modelos de computador vêm de uma ampla gama de fontes diferentes. Os municípios dinamarqueses mantiveram inventários da propagação da infecção e estes dados têm a vantagem de provir de unidades que não são excessivamente grandes. Há um alto grau de detalhamento e isso significa que se pode traçar o desenvolvimento local com mais clareza e, assim, construir parâmetros para a superdispersão, para a qual contribuiu o pós-doutorado Julius Kirkegaard. O rastreamento de contatos é outra fonte de informações. Nesse caso, o foco é localizar e limitar a transmissão do vírus pelo indivíduo. A terceira fonte é um pouco mais complicada, pois busca seguir a cadeia de infecções por meio da sequência do gene do vírus.
Quem são os super espalhadores?
Independentemente da fonte que os pesquisadores examinem, os resultados fornecem aproximadamente o mesmo: 10% de todos os infectados respondem por até 80% da propagação da infecção. Portanto, é crucial, em relação à propagação do vírus, localizar os chamados superpropagadores e descobrir como ocorre a super propagação. Os pesquisadores ressaltam que, no momento, não temos certeza do que constitui uma pessoa como um super-propagador. Pode ser puramente devido a características fisiológicas pessoais. Além disso, há vários graus de superespalhamento na população, portanto, não é necessariamente apenas um ou outro. Algumas pessoas simplesmente espalham o vírus mais do que outras, e a variação de pessoas com quase nenhuma transmissão para propagadores é grande.
Como os pesquisadores modelam uma população de pouco menos de 6 milhões de indivíduos?
Três categorias básicas são consideradas importantes ao modelar o comportamento da população, ao calcular um cenário para a propagação da infecção: 1. O contexto familiar, 2. Contexto de trabalho e 3. Os contextos aleatórios em que as pessoas se encontram – em outras palavras, pessoas nas proximidades no transporte público, nas atividades de lazer, etc. O fator tempo em todos os três é crucial, pois leva tempo para infectar outras pessoas. Em termos de tempo, essas três categorias são um tanto idênticas quando se trata de doenças comuns, mas não uma variante do coronavírus com superdistribuição.
Mas é aqui que as características individuais do vírus entram em jogo: os superprocessadores são bastante diferentes quando manipulados em um modelo de computador. Os métodos conhecidos da física tornam-se importantes aqui, pois é necessário modelar os indivíduos e seus contatos. Os pesquisadores montaram modelos de computador para cenários com e sem superdimensionadores, e parece que fechar espaços de trabalho, eventos esportivos e transportes públicos tem o mesmo efeito quando o modelo não leva superdispersores em consideração. Mas quando incluímos superdivulgadores, há uma diferença pronunciada e o encerramento de eventos públicos tem um efeito muito maior.
A modelagem de doenças enfrenta novos desafios e forte colaboração interdisciplinar
As doenças podem se comportar de maneira muito diferente e, portanto, é extremamente importante estarmos prontos e capazes de mudanças rápidas em relação ao desenvolvimento de novos modelos que reflitam as características das diferentes doenças com a maior precisão possível, se esperamos contê-las. O professor Kim Sneppen explica: “A variação biológica de diferentes vírus é enorme. O SARS-CoV-2 contém uma característica especial, pois é mais contagioso imediatamente antes de desenvolver os sintomas. Este é o oposto exato de uma doença anterior que ameaçava tornou-se uma pandemia, nomeadamente a SARS, que é principalmente contagiosa depois de apresentar os sintomas. Os vírus são máquinas extremamente avançadas em que cada uma encontra pontos fracos específicos para explorar. Está a desenvolver-se rapidamente um novo campo de investigação que examina como os vírus atacam as células do nosso corpo. O COVID-19 provou levar a progressões de doença muito diferentes para pacientes diferentes. Nesse sentido, ele se comporta de forma caótica, como dizemos na física. ”
O aluno de Ph.D., Bjarke Frost Nielsen e o professor Kim Sneppen veem um grande campo aberto de pesquisa na colaboração entre a física e a biologia. Coletar o máximo possível de informações sobre os diferentes vírus é crucial, permitindo que os físicos implantem esse conhecimento em cenários de mapeamento para respondê-los.
O potencial para pesquisas sobre a propagação de infecções é grande
Bjarke Frost Nielsen diz: “Precisamos criar uma caixa de ferramentas que contenha uma ampla variação na maneira como lidamos com a propagação da transmissão, em nossos programas de computador. Esta é a perspectiva imediata que podemos ver diante de nós, no momento. Matemática a modelagem de doenças já existe há quase 100 anos, mas infelizmente não houve muitos avanços nesse período. Para ser franco, as mesmas equações da década de 1930 ainda estão em uso hoje. Em relação a algumas doenças, elas podem ser correto, mas em relação a outros podem estar distantes. É aqui que, como físicos, temos uma abordagem completamente diferente. Existem vários parâmetros, ou seja, dinâmicas sociais e interações muito mais variadas entre os indivíduos sobre os quais podemos construir nossos cenários . Isso é extremamente necessário, quando vemos as enormes variações nas diferentes doenças. “
Publicado em 22/06/2021 09h20
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