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¿Cómo evoluciona la pandemia?

Marcos Barraza.- Si algo ha dejado la pandemia es dolor y confusión, creemos haber aprendido algo cuando aparece lo contrario, vemos miles de recomendaciones y afirmaciones contradictorias en el internet y programas de mensajería todos los días y las noticias de fallecimientos de personas conocidas y cercanas te aterran.

Lo primero que hay que analizar es ¿Qué son los virus? La definición clásica nos dice que “un virus es un agente infeccioso no celular que puede multiplicarse dentro de otras células parasitando su maquinaria de metabolismo”; sin embargo, esto no nos dice mucho sobre la naturaleza de los virus, otros lo definen como un paquete de material genético que al combinarse con las proteínas del huésped se vuelve una entidad más abstracta.

Los expertos afirman que los virus son mucho más diversos que cualquier otro organismo en La Tierra ya que varia mucho en su estructura y en su tamaño. Los hay desde pocos Armstrong (.000,000,000,1) m hasta milímetros (.001) m incluso en su material genético (ARN,ADN, etc.)  

Pero más que saber qué es un virus, a la gente de a pie nos interesa saber como se comportan, cómo nos contagian, porque al leer lo que dicen los médicos y epidemiólogos nos quedamos más confundidos que antes porque unos dicen una cosa y otros lo contrario.

Si consideramos que un virus es un sistema complejo que actúa en forma caótica podemos ir a la Física del Caos a buscar una respuesta más satisfactoria e incluso acceder a los programas que los simulan y eso hice.

Kornhauser, D., Wilensky, U., y Rand, W. publican en Journal of Artificial Societies and Social Simulation los parámetros para modelar cómo se propaga un virus, con estos parámetros y usando NetLogo corrí una simulación para ofrecerles una idea de cómo se propagan los virus.

Este modelo simula la transmisión y perpetuación de un virus en una población humana, es importante decir que no es el coronavirus ya que aún no hay parámetros exactos del virus y mi maquina no podría simular algo apegado a la realidad ya que por cada persona hay que hacer un agente y solo uso 300 personas, pero lo importante es dar una idea de cómo se propagan los virus.

El modelo se inicializa con 150 personas, de las cuales 10 están infectadas. Las personas se mueven aleatoriamente por el mundo en uno de los tres estados: sanos pero susceptibles a infecciones (verde), enfermos e infecciosos (rojo) y sanos e inmunes (gris). Las personas pueden morir de infección o de vejez. Cuando la población cae por debajo de la “capacidad de carga” del medio ambiente (establecida en 300 en este modelo), las personas sanas pueden producir descendencia sana (pero susceptible).

La primera variable a considerar es la densidad de población, ya que afecta la frecuencia con la que las personas infectadas, inmunes y susceptibles entran en contacto entre sí.

La siguiente es la rotación de población, el programa calcula las muertes por el virus y otras razones, los saca de la simulación e integra a los que nazcan en ese período por lo que hay que darle los parámetros de posibilidad de recuperación, índice de natalidad y años de vida.

El siguiente es el grado de inmunidad. Si una persona ha sido infectada y se ha recuperado, ¿qué tan inmune es al virus? A menudo asumimos que la inmunidad dura toda la vida y está asegurada, pero en algunos casos la inmunidad desaparece con el tiempo y es posible que la inmunidad no sea absolutamente segura. En este modelo, la inmunidad es segura, pero solo dura un año.

Otra es la transmisibilidad. ¿Con qué facilidad se propaga el virus? Algunos virus con los que estamos familiarizados se propagan con mucha facilidad. Algunos virus se propagan siempre desde el contacto más pequeño. Otros (el virus del VIH, responsable del SIDA, por ejemplo) requieren un contacto significativo, quizás muchas veces, antes de que se transmita el virus.

Duración de la infecciosidad. ¿Cuánto tiempo está infectada una persona antes de que se recupere o muera? Este período de tiempo es esencialmente la ventana de oportunidad del virus para la transmisión a nuevos hosts. En este modelo, la duración de la infecciosidad es de 15 semanas.

En el momento que arrancamos la simulación en una pantalla aparecen dibujos del movimiento de las personas las cuales cambian de color, al rojo cuando se infectan, al gris cuando son inmunes y verde cuando están sanos pero susceptibles a infectarse.

En otras ventanas chicas vemos cómo evoluciona el porcentaje de infectados, el porcentaje de inmunes y los años que han transcurrido, en la gráfica vemos la evolución en el tiempo.

Viendo la forma como hacen estas simulaciones algunas cosas me quedan claras: los virus no desaparecen solo mutan, siguen por ahí por años, enfermando y matando personas. 

Este modelo no te dice cómo curarte, pero sirve a los estudiosos a ver el desarrollo de los virus, sirve también para generar una base de datos de virus que permita a los programas de inteligencia artificial para identificar nuevos virus y hacer políticas de prevención. 

Los virus son caóticos y complejos por lo que los biólogos, médicos e investigadores en general deben voltear a la Física del Caos para ver cómo funcionan los sistemas caóticos. 

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