Piden crear un banco mundial de datos para luchar contra el coronavirus

Un banco mundial de datos abiertos para luchar contra el coronavirus. Es lo que piden expertos en epidemiología y matemáticas de varias instituciones estadounidenses en un editorial que publica Science Translational Medicine. Ese banco acumularía todos los datos que puedan ser compartidos por médicos, científicos y organizaciones sanitarias para avanzar en la lucha contra el virus.

Además, abogan por el uso de modelos de predicción basados en datos que no se centren solo en el número y la distribución geográfica de los casos confirmados y que incluyan cuestiones complejas como variaciones en el patógeno, variables sociales y las distintas intervenciones para frenar la expansión del virus.

Muchos grupos de investigadores en modelos matemáticos están trabajando de forma independiente en Estados Unidos, China y Europa para predecir la propagación de las infecciones por el nuevo coronavirus. “Creemos que la coordinación de objetivos entre estos grupos es esencial y debe ser apoyada por las agencias gubernamentales”, aseguran los autores.

Para comprender los desafíos sin precedentes que plantea el SARS-CoV-2 se necesitan modelos que no se basen solo en los casos confirmados y su propagación geoespacial, reiteran. “En cambio, habría que incluir variables como la interacción patógeno-huésped –es decir, cuánto dura la excreción del virus–, el número de partículas infecciosas liberadas, la duración de la estabilidad viral, la heterogeneidad de la diseminación y la existencia de supercontagiadores”, detalla el artículo del que se hace eco SINC.

También habría que considerar los cambios en el genoma viral y variables relacionadas con la organización social, que incluiría la concentración de personas por zona, los desplazamientos al trabajo, las interacciones de contacto, la urbanización y la movilidad, entre muchas otras.

En el ámbito de las intervenciones –añaden–habría que tener en cuenta los impactos de las cuarentenas, la higiene de manos, el uso de mascarillas, las medidas de educación pública para protección personal, las terapias (antivirales y anticuerpos) y las futuras vacunas.

En su opinión, los modelos matemáticos básicos de los brotes epidemiológicos existentes se utilizan para estimar el número de reproducción (Ro), pero no pueden determinar las variables basadas en los patógenos. Estas estimaciones “requerirán observaciones clínicas y encuestas de epidemiología minuciosas”.

Los investigadores explican que las variables basadas en la sociedad pueden extraerse de los datos demográficos, de transporte y de telecomunicaciones existentes. Las autoridades sanitarias de China ya han empezado a utilizar las ubicaciones temporales de los teléfonos móviles en regiones para proporcionar algunos de los datos necesarios, apuntan.

“Sin embargo, debido a cuestiones de privacidad y seguridad, los organismos encargados de la recopilación de datos en otros países pueden no estar dispuestos a compartir esos datos, incluso durante desastres o emergencias de salud pública”, subrayan.

También señalan que recientes artículos han dado a conocer varios modelos matemáticos que ofrecen un pronóstico en tiempo real de los casos de COVID-19. Pero insisten en que se necesitan modelos más exhaustivos que incluyan variables complejas basadas en patógenos y en sociedad, aunque admiten que su desarrollo puede requerir un tiempo y un esfuerzo considerables –de meses o incluso años–.

No obstante, creen que se podrían utilizar los modelos matemáticos existentes desarrollados para anteriores pandemias de gripe o brotes de SARS y MERS. Estos modelos –dicen– tienen en cuenta las variaciones del patógeno, la sociedad y las variables basadas en la intervención. “Obviamente, su precisión para predecir la propagación de COVID-19 dependerá de la calidad del modelo de transmisión y los datos subyacentes”, aclaran.

Además, los autores del artículo creen que la información sobre estas variables debería compartirse libremente entre las comunidades científicas e instituciones como Cruz Roja, otras organizaciones no gubernamentales y los encargados de la respuesta ante emergencias. En su opinión, “el establecimiento de un banco de datos puede ofrecer los medios más eficaces para compartir esa información tan dispar”.

Ese recurso, que organice la información según los módulos de patógeno-huésped, de mezcla de la sociedad y de impacto de la intervención, “conectaría todas las redes de bancos de datos existentes. Además, ese banco de ‘intercambio centralizado’ podría introducir instrumentos automatizados que permitan encontrar, reunir y evaluar datos para su posterior conservación y vinculación.