Cómo rastrear y frenar la propagación de enfermedades infecciosas

Una de las herramientas decisivas a la hora de enfrentarse a una pandemia es la prevención. Esto incluye limitar los contactos y los viajes, utilizar sistemas de barrera (como las mascarillas) y el desarrollo de vacunas. Pero también es fundamental comprender cómo se propaga una enfermedad para reducir su impacto en la sociedad.

Lo interesante es que las conexiones presentes en las redes por las que se propaga una enfermedad tienen interacciones similares a las del transporte, las neuronas en nuestro cerebro, la difusión de noticias o los vínculos de un ecosistema.

Claro que esto es en los papeles: es fácil trazar el mapa, pero muy complejo navegarlo. Y en este tipo de redes la complejidad reside en la cantidad de sus componentes y la dificultad para predecir su comportamiento. A eso hay que sumarle que cada individuo puede relacionarse con uno o decenas de otros, facilitando la propagación. Pero ahora, de acuerdo con un equipo de científicos liderados por Luís M. Rocha, del Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC, en Portugal), este tipo de redes pueden predecirse y sus conexiones cortarse para evitar la propagación.

Todo comenzó con un estudio publicado en 2021, por el equipo de Rocha. Allí se describía un modo de identificar los ejes de las redes complejas, básicamente señalar las conexiones más importantes. ¿Cómo saber que eran fundamentales? Si se las quitaba del sistema, la velocidad de la propagación descendía drásticamente. Pero… ¿cómo se podía aprovechar este conocimiento?

“Esto es importante para comprender la dinámica de los fenómenos de propagación y comunicación en las redes del mundo real, explica Rocha en un comunicado. Demostramos que los ejes son muy similares en redes que van desde el tráfico aéreo hasta el conectoma del cerebro humano. Y la clave es encontrar el camino más corto. ¿Cómo lo hacemos? En el mundo tridimensional en el que vivimos, estamos acostumbrados a pensar en términos de caminos más cortos, por ejemplo, en cómo ir de casa al trabajo a través del camino más corto/más rápido. Pero en los sistemas multidimensionales, el camino más corto no es necesariamente el camino directo entre dos puntos. Esa es la clave”.

Claro que había que probarlo en el mundo real y no solo en simulaciones informáticas. Es decir: ¿es posible bloquear solo los puntos más conectados para que la red se vea perjudicada? Para ello el equipo de Rocha utilizó sensores de proximidad en unos 3.000 voluntarios en 9 entornos sociales diferentes, como congresos científicos, escuelas, exposiciones y hospitales, en 3 países: Estados Unidos, Francia e Irlanda. Con la información que aportaron esos sensores se creó un mapa de las redes, donde los enlaces representan la cantidad de tiempo que las personas pasan juntas. Y esta es la clave para comprender las redes: los individuos que las forman y el tiempo que permanecen relacionadas entre sí.

Los resultados, publicados en Plos Computational Biology, mostraron que los ejes de estas redes son muy pocos. “Esto significa que muchas conexiones en las comunidades humanas son redundantes – explica Rion B. Correia, coautor del estudio –, es decir, hacen lo mismo, repiten patrones. Si dejamos solo las redundancias y bloqueamos los ejes, dificultamos mucho la propagación”.

Una de las redes más importantes para comprender los ejes fueron las escuelas e institutos analizados, de Francia y Estados Unidos. Gracias a ellos, no solo se descubrió que la mitad de estas redes se conectan a individuos por caminos 30 veces más cortos gracias a los ejes, sino que identificarlos reducía la capacidad de propagación un 20%.

“Nuestra investigación agrega otra herramienta en el estudio de las redes que vinculan el virus más pequeño con la economía más potente – concluye Rocha –. Es solo a través de la comprensión fundamental de cómo interactúan estos sistemas que podemos resolver estos problemas del siglo XXI”. Problemas que no solo tienen que ver con propagación de enfermedades, sino también con redes de transporte más eficientes (por ejemplo sin redundancias) y hasta actuar a nivel neuronal para tratar trastornos del cerebro.

¿Pueden sentir celos los perros?