Cuando la próxima enfermedad altamente infecciosa comience a extenderse a través de un área metropolitana densamente poblada, las autoridades tendrán muy poco tiempo para poner en marcha medidas de emergencia y prevenir una epidemia. Si las cosas se hacen a tiempo, el número de víctimas podría ser relativamente pequeño. De lo contrario, el número podría ser terriblemente grande.
Así que a nadie sorprende que exista un gran interés por encontrar formas eficientes de detectar los primeros casos. Hay muchísimo en juego.
Por este motivo, el trabajo de Lijun Sun en el Future Cities Laboratory de Singapur, elaborado junto a un par de colegas, resulta interesante. Afirman haber descubierto un pequeño grupo de personas especiales en una ciudad que actuaban como superpropagadores de enfermedades. Estas personas tienen una cantidad inusualmente grande de contacto con las demás y, por lo tanto, extienden la enfermedad por todas partes después de ser infectadas. Esto resulta muy útil puesto que estas personas deben ser infectadas en primer lugar durante cualquier epidemia. Así que contar con un sistema para su seguimiento actuaría como indicador importante de alerta temprana de una epidemia incipiente, y daría a las autoridades una advertencia temprana crucial del desastre potencial.
Los datos que Lijun y su equipo han usado para encontrar estos superpropagadores provienen del análisis de contactos entre los viajeros en el sistema de autobuses de Singapur. Durante más de 7 días, hicieron un seguimiento de los datos de las tarjetas inteligentes que 3 millones de pasajeros de Singapur utilizan para tener acceso al sistema de transporte.
Esto mostró en qué momento ciertos viajeros individuales compartían el mismo autobus, con qué frecuencia, durante cuánto tiempo y en qué momento del día. Los resultados revelaron patrones de viaje con un detalle sin precedentes.
Estos datos también resultan ser exactamente lo que los epidemiólogos necesitan para estudiar la propagación de las enfermedades a través de una ciudad. Para muchas enfermedades, las posibilidades de infección dependen directamente de la longitud de contacto entre un individuo infectado y uno susceptible.
Hasta ahora los modelos de cómo se propaga una enfermedad han dependido de redes simuladas, en gran parte debido a la dificultad para recoger datos fiables sobre la estructura de contacto persona a persona en las redes de ciudades reales.
El conjunto de datos de Singapur supone un gran cambio. Por primera vez, el equipo de Lijun ha sido capaz de simular la propagación de una enfermedad a través de una red real para ver qué ocurre.
Comenzaron liberando 10 personas infectadas en la ciudad un sábado, y después observaron cómo el número de personas infectadas aumentaba durante toda la semana.
Esta forma de observar un contagio, como si se hiciera desde el "ojo de Dios", sería enormemente útil en la prevención de la propagación a gran escala de una enfermedad, pero su consecución es totalmente impráctica.
En su lugar, Lijun y sus colegas se preguntaron si es posible medir la propagación de la enfermedad eligiendo un subconjunto más pequeño de población y haciéndole un seguimiento. El factor crucial debe ser que estas personas estén más conectadas de lo habitual, puesto que aquellos que tienen más contacto con otras personas tendrían más probabilidades de contraer la enfermedad en los inicios del desarrollo de una epidemia.
Una forma de encontrar un grupo de individuos bien conectados es seleccionando un grupo de personas al azar y luego eligiendo a otro conjunto de individuos que sean amigos del primer grupo. Este grupo de amigos siempre estará mejor conectado que el grupo al azar ya que las personas con un gran número de amigos tienen más probabilidades de ser seleccionadas de esta manera.
Así que Lijiun y su equipo seleccionaron un grupo de amigos e hicieron un seguimiento de la rapidez con se infectaron en estos brotes urbanos simulados. Efectivamente, los amigos tienden a infectarse antes y, por tanto, actúan como una especie de sistema de alerta temprana de epidemias.
Pero curiosamente, Lijun y su equipo también identificaron a otro grupo de personas que están incluso mejor conectadas que el grupo de amigos y, por tanto, actúan como sensor aún más sensible de la enfermedad. Estas personas son conocidas como súper viajeros, y entran en contacto con muchas más personas que la mayoría del resto de personas durante sus viajes.
Esto también hace que sean superpropagadores de la enfermedad. "Para detectar y contener los brotes contagiosos, resulta crucial poder identificar a los 'superpropagadores', ya que pueden proporcionar indicadores principales significativos para que los organismos de salud pública puedan responder de forma temprana", señalan Lijun y compañía.
Esto hace que este grupo de superpropagadores sea enormemente valioso, ya que proporciona el mejor tipo de sistema de alerta temprana con un coste mínimo.
La gran cuestión, por supuesto, es cómo encontrar a estas personas. Una posibilidad es el crowdsourcing de datos sobre enfermedades, pidiendo a la gente que ofrezca voluntariamente información anónima acerca de su estado de salud. Además, si también proporcionan información sobre sus hábitos de desplazamiento, podría ser posible seleccionar a superpropagadores.
Algo como esto ya es posible. Google ya hace un seguimiento del uso de términos de búsqueda relacionados con enfermedades para hacer un seguimiento de la gripe. Debería sencillo poder correlacionar esto con los patrones de viaje de un individuo. Aunque aún no está claro si con este método se pueden identificar a súper viajeros y propagadores.
Sin embargo, Lijun y su equipo han identificado una nueva forma útil para el seguimiento de las enfermedades. Esperemos que pueda ponerse en práctica rápidamente si alguna vez llega a ser necesario utilizarla.
Ref: http://arxiv.org/abs/1401.2815: Efficient Detection Of Contagious Outbreaks In Massive Metropolitan Encounter Networks