GRIPE A: ¿Susto (importante) o devastadora pandemia? Las matemáticas buscan la respuesta.

La pregunta del millón ahora mismo es ¿Qué pasará con la gripe A? ¿Se convertirá en una pandemia devastadora o se quedará en un importante susto? También podría ser un aviso: la gran epidemia de 1918, que mató a 70 millones de personas, estuvo precedida por una oleada más suave, unos meses antes. La única manera de responder a estas preguntas, o al menos de intentarlo, es recurrir a modelos. Matemáticos españoles que trabajan en modelización de epidemias admiten que el poder predictivo de estas herramientas es aún bajo. Pero el avance es rápido. Lo mismo que el conocimiento sobre los números que definen la actual epidemia de gripe A.

Joan Saldaña, biólogo y matemático de la Universidad de Girona que trabaja en modelización de epidemias, señala al brote de 2003 de una nueva neumonía, el SARS, como el estreno de la ‘era moderna’ de los modelos matemáticos para epidemiología a gran escala. Las predicciones ‘tradicionales’ en esa ocasión fallaron bastante –se dijo que la epidemia de SARS sería más grave de lo que fue-, y fue entonces cuando entró en juego una nueva herramienta matemática más sofisticada, el estudio de las redes complejas, que sí produjo estimaciones más acertadas.

Los modelos basados en redes complejas usan parámetros no sólo de la propia enfermedad, sino de la sociedad en que ésta se manifiesta. El punto de partida es una obviedad: no es lo mismo un brote de Ébola en un poblado aislado en África que uno de gripe aviar en el superpoblado sureste asiático. Pero lo difícil es afinar: definir la estructura social en México y compararla con la de Madrid o Nueva York. ¿Qué medios de transporte usa la gente cada mañana? ¿Se compra en comercio local, o en grandes centros comerciales? Son parámetros complejos de medir, y además hay que tener en cuenta ‘sorpresas’ -¿y si durante el brote de Ébola hay un antropólogo en el poblado que a las pocas horas de infectarse vuela a Nueva York?-. Todo esto hace que los modelos, por ahora, no puedan predecir bien la evolución de una pandemia. “Más bien pasa como en la economía, que explican a posteriori por qué pasa lo que pasa”, dice Saldaña.

Sin embargo los modelos sí que resultan ya muy útiles a la hora de decidir qué medidas de contención de una epidemia. “Los modelos en epidemiología sí son de gran importancia para el estudio del impacto de distintas medidas que se pueden aplicar para el control de la epidemia (cuarentenas, estrategias de vacunación, etc.)”, señala Saldaña.

En cualquier caso el SARS demostró que, si se quiere mejorar los modelos, hay que incluir variables demográficas. Mientras tanto, es fundamental concentrarse en conocer mejor los números que ‘definen’ la propia epidemia. En el caso de la actual, estos son algunos.

Los números de una epidemia

El ‘número básico reproductivo’, o R0, es el número de nuevos casos a los que dará lugar cada persona infectada. Las estimaciones preliminares de expertos a ambos lados del Atlántico coinciden en general. Ira Longini, epidemiólogo de la Universidad de Washington citado en Nature (7 de Mayo de 2009), se ha basado en datos de un brote en un colegio de Nueva York para dar un R0 de 1,4. Y el 11 de Mayo se publicó en Science un trabajo dirigido por el matemático Neil Ferguson, director del centro de modelización epidemiológica del Imperial College London, concluyendo que cada persona con gripe A podría contagiar a entre 1,2 y 1,6. Es un número inferior al de epidemias pasadas de gripe (el R0 de la gripe de 1918 se ha estimado en menos de 4). Otro número clave es la tasa de mortalidad. Hay aún pocos datos de todo el mundo para tener una buena estimación. Además en México, donde más casos se han dado, los datos no se consideran fiables. Pero en principio los expertos dan una tasa de mortalidad de 0,4%, que podría oscilar entre el 0,3% y el 1,5%. Es inferior a la de la gripe de 1918.

El tiempo de incubación, antes de que un infectado empiece a infectar a otros, también es importante. En el ‘News’ de Nature se da una estimación de entre 3 y 5 días, probablemente más cerca de 3. Cuanto mayor sea R0, y más bajo el tiempo de incubación, más rápido se propaga la enfermedad y más difícil es de controlar.
Otros parámetros importantes son la vía de transmisión y saber si una parte de la población se contagia más fácilmente. En esto último la gripe A es aún un misterio, dice en Nature Stephen Morse, epidemiólogo de la Universidad de Columbia, en Nueva York (EEUU), pero al menos hasta el 4 de Mayo el 62% de casos en EEUU eran en menores de 18 años. “Una mayor virulencia entre adultos jóvenes podría implicar un recrudecimiento de la epidemia”, afirma Morse.

A la luz de los datos de que ya se dispone, Ferguson (Imperial College London), dice que la gripe A “ha estado siguiendo hasta ahora un patrón muy similar al de la pandemia de gripe de 1957, en cuanto a la proporción de población que se está infectando y el porcentaje de casos potencialmente fatales (...) Lo que vemos no es lo mismo que la gripe estacional y aún hay motivos para la preocupación –esperamos que esta pandemia al menos duplique la carga sobre nuestros sistemas sanitarios-. Sin embargo, esta modelización inicial sugiere que el virus H1N1 no se transmite tan fácilmente ni es tan letal como la pandemia de 1918”. Sólo queda esperar que los modelos no se equivoquen.

(Tomado del Blog para ANTI-Matemáticos, relativo a I-Math)