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Decorados infección-que se extienden modelo de los investigadores para entender el impacto de COVID-19

Los investigadores en el Niels Bohr Institute, universidad de Copenhague, así como el epidemiólogo Simonsen solitario de la universidad de Roskilde forman la parte del panel aconsejando al gobierno danés en cómo abordar las diversas situaciones infección-que se extienden que todos hemos visto para revelar durante el último año.

Los investigadores han modelado la extensión de infecciones bajo una variedad de decorados, y el Coronavirus ha demostrado no seguir los más viejos modelos de extenderse de la enfermedad. Un retrato cada vez más variado de su comportamiento y su impacto en sociedad ha emergido así.

En varios artículos científicos, los investigadores han descrito el conocimiento acrecentaron hasta la fecha, recientemente alrededor del concepto de “superspreaders”. Resulta que los solamente aproximadamente 10% de ésos infectados explican el áspero 80% de la extensión de la infección. Los resultados se han publicado en los procedimientos del gorrón científico de la National Academy of Sciences, PNAS.

¿Dónde nuestro conocimiento de extenderse de las infecciones proviene?

El uso de los investigadores de los datos” de introducir” y de desarrollar los modelos de ordenador viene de una amplia gama de diferentes fuentes. Los municipios daneses han guardado los inventarios de la extensión de la infección, y estos datos tienen la ventaja que provienen las unidades que no han terminado grandes.

Hay un alto nivel de detalle y éste significa que uno puede trazar el revelado local más sin obstrucción y construir así los parámetros para superspreading, al cual Postdoc Julio Kirkegaard ha contribuido. El trazado del contacto es otra fuente de información. En ese caso, el foco está en localizar y la limitación de la transmisión del individuo del virus. La tercera fuente es ligeramente complicada pues intenta seguir la cadena de infecciones vía la serie del gen del virus.

¿Quién son los superspreaders?

Sin importar qué investigadores de la fuente examinan, los resultados entregan áspero lo mismo: los 10% de todo el ésos infectados explican tanto como el 80% de la extensión de la infección. Es por lo tanto crucial, en relación a la extensión del virus localizar los supuestos superspreaders y destapar cómo ocurre el superspreading. Los investigadores esfuerzo que, en el momento que, no estamos muy seguros qué constituye a una persona como superspreader.

Puede puramente estar hacia abajo a las características personales, fisiológicas. Además, hay diversos grados de superspreading en la población, así que no es necesariamente apenas una o la otra. Algunas personas extienden simple el virus más que otras y la variación de personas con casi ninguna transmisión a los superspreaders es grandes.

¿Cómo los investigadores modelan una población de apenas bajo 6 millones de individuos?

Tres categorías básicas se consideran importantes al modelar el comportamiento de la población, al calcular un decorado para la extensión de la infección: 1. El contexto de la familia, 2. trabaja contexto y 3. La gente al azar de los contextos se encuentra hacia adentro - es decir gente en proximidad en transporte público, en los pasatiempos etc. El factor tiempo en los tres es crucial, pues toma tiempo para infectar a otras personas. En términos de tiempo, estas tres categorías son algo idénticas cuando se trata de enfermedades comunes, pero no de una variante del coronavirus del superpreader.

Pero aquí es adonde las características individuales del virus entran en el juego: Superspreaders es muy diferente cuando está manejado en un modelo de ordenador. Los métodos sabidos de la física llegan a ser importantes aquí, pues es necesario modelar individuos y sus contactos.

Los investigadores han fijado los modelos de ordenador para los decorados con y sin superspreaders, y transpira eso que cierra espacios de trabajo así como que se divierte acciones, y el transporte público tiene el mismo efecto cuando el modelo no toma en cuenta superspreaders. Pero cuando incluimos superspreaders, hay una diferencia pronunciada, y el paro de acciones públicas tiene un efecto mucho mayor.

Enfermedad que modela nuevos retos de las caras y la colaboración interdisciplinaria fuerte

Las enfermedades pueden comportarse muy diferentemente y es por lo tanto increíblemente importante ser alista y capaz de cambio rápido en relación al revelado de los modelos nuevos que reflejan las características de diversas enfermedades tan exacto como sea posible, si esperamos contenerlas.

La variación biológica de diversos virus es enorme. SARS-CoV-2 contiene una característica especial en que está en su más contagioso momentos antes que una desarrolla síntomas. Éste es el contrario exacto de una enfermedad anterior que amenazó convertirse en un pandémico, a saber el SARS, que es sobre todo contagioso después de que uno visualice síntomas. Los virus son extremadamente máquinas avance los puntos débiles específicos de ese cada hallazgo a explotar. Un nuevo campo de la investigación se está convirtiendo rápidamente, que examina cómo los virus atacan las células en nuestra carrocería. COVID-19 ha demostrado llevar a progresiones muy diversas de la enfermedad para diversos pacientes. En eso los sentidos, se comporta caótico, como decimos en la física.”

Kim Sneppen, profesor, universidad de Copenhague - facultad de ciencia

El estudiante Bjarke Frost Nielsen y profesor Kim Sneppen del Ph.D. ve un campo de la investigación abierto grande dentro de la colaboración entre la física y la biología. La recopilación de tanta información posible sobre diversos virus es crucial así permitiendo a physists desplegar este conocimiento en la correspondencia de decorados para responder a ellos.

El potencial para la investigación en la extensión de infecciones es grande

Bjarke Frost Nielsen dice: “Necesitamos crear una caja de herramientas que contenga una amplia variación en la manera que abordamos la extensión de la transmisión, en nuestros programas de computadora. Ésta es la perspectiva inmediata que podemos ver delante de nosotros, en el momento. El modelado matemático de la enfermedad ha estado alrededor por casi 100 años, pero lamentablemente no mucho progreso se ha hecho durante ese período. Para ponerlo embotado, las mismas ecuaciones a partir de los años 30 son todavía funcionando hoy. En relación a algunas enfermedades, pueden estar correctas, pero en relación a otros pueden ser manera lejos. Aquí es donde, como físicos, tenemos una aproximación totalmente diversa. Hay los parámetros numerosos, es decir, dinámica social y mucho más acciones recíprocas variadas entre los individuos que podemos construir nuestros decorados sobre. Esto es malo necesario, cuando vemos las variaciones enormes en las diversas enfermedades”.

Source:
Journal reference:

Sneppen, K., et al. (2021) Overdispersion in COVID-19 increases the effectiveness of limiting nonrepetitive contacts for transmission control. Proceedings of the National Academy of Sciences. doi.org/10.1073/pnas.2016623118.