Los investigadores de UGA crean método estadístico para predecir mejor reemergence de la enfermedad

Vario la universidad de los investigadores de Georgia combinó hacia arriba para crear un método estadístico que puede permitir que los previsionistas de la salud pública y de la enfermedad infecciosa predigan mejor reemergence de la enfermedad, especialmente para las infecciones evitables de la niñez tales como sarampión y tosferina.

Según lo descrito en la biología de cómputo del gorrón PLOS, su proyecto de cinco años dio lugar a un modelo que muestra cómo los cambios sutiles en la corriente de casos denunciados de una enfermedad pueden ser proféticos de una epidemia inminente y del éxito final de una campaña de la erradicación de la enfermedad.

“Esperamos que en un futuro próximo, estaremos disponibles vigilar y para rastrear las señales de peligro para las enfermedades emergentes determinadas por este modelo,” dijimos a Juan Drake, profesor distinguido de la investigación de la ecología y director para el centro para la ecología de enfermedades infecciosas que investiga la dinámica de epidemias biológicas. Sus proyectos actuales incluyen estudios del virus de Ebola en coronavirus síndrome-relacionado respiratorio de las Áfricas occidentales y de Oriente Medio en el claxon de África.

Estos últimos años, el reemergence del sarampión, las paperas, la poliomielitis, la tos ferina y otras enfermedades vacuna-evitables ha chispeado un reenfocar en el estado de preparación de la emergencia.

La “investigación se ha hecho en ecología y ciencia del clima sobre puntos que inclinan en cambio de clima,” él dijo. “Realizamos que esto es matemáticamente similar a la dinámica de la enfermedad.”

Drake y los colegas se centraron en el “retraso crítico,” o la baja de la estabilidad que ocurre en un sistema mientras que se alcanza un punto que inclina. Esto que retrasa puede resultar de la evolución el patógeno, de cambios en índices del contacto de individuos infectados, y de disminuciones en la vacunación. Todos estos cambios pueden afectar a la extensión de una enfermedad, pero ocurren a menudo gradualmente y sin mucha consecuencia hasta que se cruce un punto que inclina.

La mayoría de los métodos de análisis de datos se diseñan para caracterizar la extensión de la enfermedad después de que el punto que inclinaba se haya cruzado ya.

Vimos que es una necesidad de perfeccionar las maneras de medición como de bien-controladas una enfermedad, que puede ser difícil de hacer en un sistema muy complejo, especialmente cuando observamos una pequeña parte del número verdadero de casos que ocurran.”

Eamon O'Dea, investigador postdoctoral en el laboratorio de Drake que se centra en la ecología de la enfermedad

El equipo de investigación encontró que sus predicciones eran constantes con conclusión bien conocidas de los epidemiólogos británicos Roy Anderson y Roberto mayo, que compararon la duración de ciclos epidémicos en el sarampión, el sarampión, paperas, viruela, varicela, fiebre escarlata, difteria y tosferina a partir de los 1880s a los años 80. Por ejemplo, Anderson y mayo encontraron que el sarampión en Inglaterra y País de Gales retrasó después de la inmunización extensa en 1968. Semejantemente, el modelo muestra que las enfermedades infecciosas lentas como umbral de la inmunización están acercadas. Las variaciones ligeras en niveles de la infección podrían ser señales útiles de la detección temprana para el reemergence de la enfermedad que los resultados de una disminución en la absorción vaccínea, ellos escribieron.

Nuestra meta es validar esto en escalas más pequeñas así que los estados y las ciudades pueden potencialmente predecir la enfermedad, que es práctica en términos de cómo tomar decisiones sobre vacunas. Esto podría ser determinado útil en países donde todavía está una alta causa el sarampión de la mortalidad.”

Eamon O'Dea

Para ilustrar cómo el modelo de la enfermedad infecciosa se comporta, las personas crearon una visualización que parece una serie de copas con las bolas que laminan en ellas. En el modelo, el abrigo vaccíneo afecta a la poca profundidad de la copa y a la velocidad del balanceo de la bola en él.

“Muy a menudo, el lado conceptual de la ciencia no se acentúa tanto como debe ser, y estuvimos satisfechos encontrar los contactos visuales correctos para ayudar a otros para entender la ciencia,” dijo a Eric Marty, investigador de la ecología que se especializa en la visualización de los datos.

Como parte del proyecto AERO-, que los soportes para anticipar emerger y reaparecer brotes, Drake y los colegas están creando las herramientas interactivas basaron en el retraso crítico para que los investigadores y los responsables políticos utilicen en las decisiones del campo y de la guía. Por ejemplo, las personas están desarrollando un tablero de instrumentos interactivo que ayude a no-científicos a trazar y analizar datos para entender la corriente tiende para cierta enfermedad infecciosa. Ahora están presentando un prototipo a los investigadores compañeros y están anticipando una baja pública dentro del próximo año.

“Si un modelo de ordenador de una enfermedad determinada fuera suficientemente detallado y exacto, sería posible predecir el curso de un brote usando la simulación,” Marty dijo. “Pero si usted no tiene un buen modelo, al igual que a menudo el caso, después las estadísticas del retraso crítico puede ser que todavía nos dé la detección temprana de un brote.”