Informática contra el virus

LaLa pandemia por el SARS-CoV2, que da lugar a la enfermedad Covid-19, sigue extendiéndose por todo el mundo con un paralelismo sin precedentes con la mal llamada «gripe española» de 1918, donde murieron más de cincuenta millones de personas. Ahora no vamos a referirnos a aquella pandemia, aunque recomiendo la lectura de «El jinete pálido», de Laura Spinney, editado por Crítica. En cuanto a nuestra situación, donde siguen acumulándose infectados y muertos por el coronavirus, científicos estadounidenses han publicado en «Science Translational Medicine» un estudio en el que defienden que para contener esta pandemia requerirá usar modelos basados en datos y su intercambio entre los investigadores de todos los continentes.

Ya no valen los epidemiólogos de los años 80 del siglo pasado, aunque todavía hay algunos en España, que siguen haciendo cálculos –y son erróneos– sobre infectados y fallecimientos con papel y lápiz. Ahora son los algoritmos, las plataformas informáticas de gran calado, capaces de procesar decenas de miles de datos en milésimas de segundo y encontrar conclusiones que se puedan contrastar por expertos que son capaces de extrapolar ideas para tomar rápidas decisiones. De nuevo, la Física y las Matemáticas, en perfecta simbiosis con la Biomedicina. Scott Layne, de la Universidad de California en Los Angeles resalta que los gobiernos se han dado mucha prisa en cuantificar las variables que controlan sobre la rapidez con que se propaga el coronavirus. Se han basado, fundamentalmente, en número reproductivo, duración de la eliminación del virus y variables sociales como la densidad de población. Para comprender mejor todo esto, Layne sugiere que deberían usar modelos predictivos basados en datos en lugar de depender exclusivamente del número y la distribución geográfica de los casos confirmados.Aunque los modelos matemáticos completos requerirán meses o incluso años para desarrollarse, Layne defiende que los investigadores aún pueden reutilizar modelos anteriores, como los utilizados en el brote de SARS del año 2003, para comprender mejor la transmisión del SARS-CoV-2.