03 de agosto de 2005
Modelo computacional podría ayudar a prevenir una pandemia gripal
Una vigilancia cuidadosa de enfermedades y el uso específico
de drogas antivirales podrían ser suficientes para evitar que un
pequeño brote de gripe avícola se convierta en la primera
pandemia gripal de los últimos 36 años, según
indica un nuevo modelo computacional diseñado para preparar a
las naciones que corren el riesgo de una pandemia que podría
afectar a millones de personas en todo el mundo.
La mejor arma es la contención, dijo Neil Ferguson, becario
internacional de investigación del Instituto Médico
Howard Hughes y profesor de biología matemática en el
Imperial College London. Ferguson dirigió un estudio cuyos
resultados son publicados en Internet por la revista Nature, el
3 de agosto de 2005.
“Es una labor enorme que requerirá de la cooperación entre gobiernos a gran escala”.
Neil Ferguson
La última pandemia gripal ocurrió en 1968 y fue
causada por un virus que primero apareció en Hong Kong. En
septiembre de ese año, la llamada gripe de Hong Kong
había llegado a los Estados Unidos y, antes de marzo de 1969,
aproximadamente 675.000 norteamericanos se habían enfermado y
casi 34.000 habían muerto. Los científicos dicen que un
brote de gripe avícola, que es el tipo que más
probablemente pueda causar una pandemia gripal, podría ser mucho
peor en la actualidad porque los seres humanos no tienen ninguna
inmunidad contra ella. Además, en el mundo actual, las personas
infectadas pueden viajar casi a cualquier lugar en 48 horas, con la
posibilidad de transmitir el virus a cada individuo que se encuentren
en el camino.
Los primeros casos humanos de gripe avícola que se conocen
tuvieron lugar en Hong Kong en 1997, donde cientos de personas se
infectaron y seis murieron. En ese brote, los seres humanos contrajeron
el virus de aves de corral infectadas. Pero los virus tienden a mutar y
los científicos temen que el virus que causa la gripe
avícola -virus gripal A H5N1- podría alterar su
estructura molecular y hacerse transmisible de un ser humano a otro. No
hay vacuna contra el H5N1 y aunque la hubiera, sería
difícil de desarrollar y distribuir la suficiente cantidad de
vacuna para todas las personas que se encuentran en riesgo en todo el
mundo.
En el modelo computacional de los científicos, un residente
de una aldea rural en Tailandia fue infectado con un virus H5N1 mutado
capaz de transmitirse entre humanos. Los científicos dicen que
una pandemia de gripe avícola probablemente comenzaría en
el sureste de Asia, y los investigadores eligieron a Tailandia porque
pudieron acceder fácilmente al tipo de datos nacionales que
necesitaban. Utilizando información de pandemias gripales
anteriores, calcularon el número de casos secundarios que
ocurrirían a partir del individuo infectado originalmente, el
período de incubación normal de la enfermedad y la
velocidad con la cual la pandemia se diseminaría.
Luego agregaron información demográfica tal como el
tamaño y la edad de la población regional y nacional;
cantidad de casas, de escuelas y de compañías grandes; y
distancias que viajan las personas al trabajo y a la escuela. Esto les
proporcionó de un mapa de la forma en la que se podría
diseminar el virus.
Al equipo de investigación le llevó un año
recoger los datos para su modelo. “Se necesita recoger tantos
datos como sea posible por adelantado para este tipo de
modelado”, dijo Ferguson. Pocos países de la región
publican información sobre la ubicación de escuelas y
compañías importantes, hasta dónde viajan las
personas para llegar a la escuela o al trabajo y el uso que hacen del
transporte público, e incluso en los lugares donde sí
publican esta información, los datos deben ser compaginados y
analizados antes de que los científicos puedan utilizarlos,
explicó.
Después de desmenuzar los datos, los investigadores
utilizaron el modelo para estudiar varias estrategias para limitar la
diseminación del virus de la gripe. Dado que en la actualidad no
existe ninguna vacuna contra la gripe avícola, propusieron la
profilaxis antiviral como una forma de reducir el riesgo de
infección entre las personas que rodean el grupo inicial de
víctimas de la gripe. La profilaxis involucra el tratamiento de
personas sanas con drogas para protegerlas contra la infección.
Es como una vacuna temporal.
“Para ser eficaz”, dijo Ferguson, “realmente se
debe utilizar una combinación de estrategias. Ninguna estrategia
aislada prevendrá con éxito una epidemia”.
“Para aplicar este modelo en tiempo real durante un brote, se
lo utilizaría para rastrear la epidemia, para predecir las
tendencias, para ver si lo que se está haciendo está
funcionando”, agregó el científico. “Los
modelos pueden utilizarse por adelantado para descubrir lo que se
necesita hacer logísticamente para contener la
diseminación del virus o para atenuar su efectos”.
El primer paso en la prevención de una pandemia, dijo
Ferguson, es que los doctores reconozcan rápidamente que el
virus es algo inusual y notifiquen a los funcionarios de salud del
gobierno. Luego, los pacientes infectados deben ser aislados de otras
poblaciones. Se deben tomar medidas tales como cerrar escuelas y
lugares de trabajo, y limitar el acceso de lugares de reunión
para aumentar “la distancia social” -para reducir las
oportunidades de que las personas infectadas transmitan el virus a
otros-. Finalmente, Ferguson y sus colegas recomiendan que los
funcionarios de salud pública traten a las 20.000 personas
más cercanas al brote con drogas antivirales. Esto puede
requerir de reservas de hasta 3 millones de dosis de tratamientos
antivirales para eliminar un brote, dijo el científico.
El esfuerzo y los recursos requeridos para implementar estos tipos
de políticas son considerables, hizo notar Ferguson.
Además de tener una reserva de drogas, se debe mejorar la
vigilancia, y se debe entrenar a los equipos de salud pública
que implementarían una estrategia de contención.
Durante un nuevo brote pandémico, el modelo tendría
que ser aplicado a los pocos días o semanas para que sirva para
el control. “Es una labor enorme que requerirá de la
cooperación entre gobiernos a gran escala. Pero eso es lo que se
necesita para que esto se convierta en algo más que un mero
modelo computacional y que sea una posibilidad real”, dijo
Ferguson.
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Cindy Fox Aisen
