La Universidad de Salamanca ha iniciado un proyecto de investigación que pretende diseñar una herramienta informática capaz de simular el comportamiento de un brote de meningitis meningocócica. Esta aplicación será de utilidad para que los gestores sanitarios puedan adelantarse a la evolución de esta enfermedad, que afecta principalmente a niños y que suele presentar pocos casos, pero muy graves. Expertos en Microbiología y en Matemáticas están colaborando para sacar adelante la idea.
La meningitis meningocócica es una infección causada por la bacteria 'Neisseria meningitidis' o meningococo, que afecta a las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal. "Vamos a desarrollar un prototipo de análisis que puede extrapolarse a otro tipo de enfermedad infecciosa siempre y cuando tenga patrones de comportamiento similares o se puedan adaptar", explica a DiCYT María José Fresnadillo, investigadora del Departamento de Medicina Preventiva, Salud Pública y Microbiología Médica de la Universidad de Salamanca y principal responsable del proyecto. En cualquier caso, haber elegido la meningitis como modelo está justificado por tratarse de una enfermedad grave y de un gran impacto social. Además, sus características son muy buenas para probar el modelo matemático.
El hecho de que el número de casos que se registran sea limitado y de que estén perfectamente documentados, porque siempre que hay un brote las autoridades sanitarias deben informar, facilita la labor de los investigadores que desarrollan esta aplicación informática. La herramienta estará basada un modelo matemático de simulación que permita anticiparse a la evolución de la enfermedad infecciosa.
"Tener una idea de la evolución de la enfermedad es muy importante", según Fresnadillo. La investigadora explica que la aplicación podrá mostrar el número de individuos que pueden verse afectados y la relación entre ellos. Además, a partir de este modelo podría estudiarse el efecto que tendrían ciertas medidas de prevención antes de implantarlas. Todo ello estará basado en datos de epidemias anteriores. Una vez diseñado el modelo se lleva hacia atrás en el tiempo para corroborarlo con los casos reales.
Ángel del Rey, investigador del Departamento de Matemática Aplicada, es otro de los científicos implicados en el proyecto. "En la literatura científica hay muchos modelos matemáticos en epidemiología. Nosotros vamos a intentar realizar uno que nos permita predecir el comportamiento de un brote", asegura. Por ejemplo, si aparece en una guardería, la herramienta informática podría predecir la dinámica de la evolución de la epidemia dentro de este recinto, así como su desarrollo en los siguientes días. Se trata de "datos de interés para el gestor sanitario".
Sin embargo, el proyecto tiene un segundo objetivo mucho menos habitual. Los investigadores aspiran a "matematizar el proceso mediante el cual un niño puede infectarse", es decir, quieren hacer predicciones sobre el posible contagio de un individuo en particular de acuerdo con sus características personales y en relación a la situación dada. Mientras que del primer modelo, se han realizado otros estudios similares con enfermedades como la gripe o el sida, "en el caso de la infección individual no hay nada", apuntan los investigadores de la Universidad de Salamanca.
Recopilar datos
La cantidad de datos que los científicos se disponen a recopilar para diseñar la herramienta es muy amplia. Por una parte, para el modelo estándar de estudio de la dinámica global de la evolución de la enfermedad es necesario conocer las características básicas de la patología, su virulencia, las vías de transmisión y la cantidad del agente infeccioso que es necesaria para el contagio.
Con respecto al modelo personalizado, hacen falta otro tipo de datos de cada individuo, por ejemplo, si es inmunodeprimido o no, así como las condiciones sociales en las que se encuentra. Por ejemplo, si un niño tiene más hermanos en casa, aumentan las probabilidades de contagio.
En general, se puede considerar que siempre hay tres elementos fundamentales: el agente infeccioso, el huésped susceptible de ponerse enfermo y el ambiente en el que están inmersos los dos. Cuanto más se conozca de todo ello, más fácil será realizar una predicción.
Ángel del Rey reconoce que reducir el problema a un modelo matemático supone simplicarlo. Sin embargo, no se pueden hacer experimentos reales sobre la evolución de una enfermedad bacteriana, así que el uso de modelos matemáticos es "barato y seguro".
Un reciente estudio ha caracterizado en profundidad este virus en la leche de dos mujeres con carga viral indetectable. Los hallazgos pueden ayudar a evaluar los riesgos y beneficios de esta práctica en diferentes contextos.
Un estudio publicado esta semana en la revista Nature muestra cómo las técnicas de extracción de leche pueden ser las principales vías de transmisión del virus de la gripe H5N1 entre estos animales, detectada en EE UU en la primavera de 2024.
