À medida que o mundo lida com a pandemia do COVID-19, um novo modelo matemático pode oferecer insights sobre como melhorar as futuras previsões epidêmicas com base em como as informações são alteradas à medida que são transmitidas de pessoa para pessoa e de grupo para grupo.
O Exército dos EUA financiou esse modelo, desenvolvido por pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade de Princeton, através do Gabinete de Pesquisa do Exército do Laboratório de Pesquisa do Exército, ambos elementos do Comando de Desenvolvimento de Capacidades de Combate.
O modelo sugere que idéias e informações se espalhem e evoluam entre indivíduos com padrões semelhantes aos genes, na medida em que se auto-replicam, se mutam e respondem à pressão seletiva à medida que interagem com seu hospedeiro.
“Essas mudanças evolutivas têm um enorme impacto”, disse Osman Yagan, professor da CyLab, professor associado de engenharia em engenharia elétrica e de computadores da Universidade Carnegie Mellon e autor correspondente do estudo. “Se você não considerar as possíveis mudanças ao longo do tempo, estará errado ao prever o número de pessoas que ficarão doentes ou o número de pessoas expostas a uma informação.”
Em seu estudo, publicado em 17 de março na Proceedings da Academia Nacional de Ciências, os pesquisadores desenvolveram um modelo matemático que leva em consideração as mudanças evolutivas da doença e da informação. A pesquisa testou o modelo em relação a milhares de epidemias simuladas por computador usando dados de duas redes do mundo real: uma rede de contatos entre estudantes, professores e funcionários de uma escola secundária dos EUA e uma rede de contatos entre funcionários e pacientes de um hospital em Lyon França.
“Mostramos que nossa teoria funciona em redes do mundo real”, disse o primeiro autor do estudo, Rashad Eletreby, que era candidato a doutorado em Carnegie Mellon quando escreveu o artigo. “Os modelos tradicionais que não consideram adaptações evolutivas falham em prever a probabilidade de surgimento de uma epidemia”.
Os pesquisadores disseram que o modelo epidêmico mais usado atualmente não foi projetado para explicar as mudanças na doença que está sendo rastreada. Essa incapacidade de explicar as mudanças na doença pode tornar mais difícil para os líderes combater a disseminação de uma doença ou tomar decisões efetivas de saúde pública, como quando instituir ordens de permanência em casa ou enviar recursos adicionais para uma área.
“A disseminação de um boato ou de informações através de uma rede é muito semelhante à disseminação de um vírus através de uma população”, disse o Dr. H. Vincent Poor, um dos pesquisadores deste estudo e diretor interino de engenharia de Princeton. “Diferentes informações têm taxas de transmissão diferentes. Nosso modelo nos permite considerar alterações nas informações à medida que elas se espalham pela rede e como essas alterações afetam a propagação”.
Embora o estudo não seja uma bala de prata para prever a disseminação do coronavírus de hoje ou a disseminação de informações erradas, os autores dizem que é um grande passo.
No futuro, a equipe espera que suas pesquisas possam ser usadas para melhorar o rastreamento de epidemias e pandemias, contabilizando mutações em doenças e, finalmente, considerando intervenções como quarentenas e, em seguida, prevendo como essas intervenções afetariam a propagação de uma epidemia quando o patógeno está sofrendo uma mutação. ele se espalha.
“Este trabalho demonstra a importância da pesquisa básica e a capacidade dos cientistas de várias disciplinas de informar um ao outro”, disse o Dr. Edward Palazzolo, gerente de programa do Programa de Redes Sociais e Cognitivas do Escritório de Pesquisa do Exército. “Embora em seus estágios iniciais, esses modelos sejam promissores para entender a difusão da rede à luz de mutações”.
Além do Exército, a National Science Foundation e o Escritório de Pesquisa Naval também apoiaram essa pesquisa. Outros pesquisadores co-autores do artigo incluem Yong Zhuang e Kathleen Carley, da Universidade Carnegie Mellon.
Publicado em 07/04/2020 12h20
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