¿A qué parte del mundo se propagará el ébola en los próximos meses?

En la República Democrática del Congo, la rutina diaria te mantiene en constante movimiento. Entre siete viajes al trabajo, un par de visitas al supermercado, una parada en la farmacia y una cena de fin de semana con amigos, puedes recorrer mucho terreno. Estas salidas permiten contactos con enfermos que no le das importancia a los primeros síntomas, y esos encuentros le dan a la infección la oportunidad de propagarse.

Según la Facultad de Ciencias de la Salud Bouvé, los esfuerzos para contener este brote en particular se han enfrentado a una serie de desafíos sin precedentes. Un conflicto activo limitó el acceso y un fallo en las pruebas provocó diagnósticos erróneos, lo que obligó a los equipos de salud a actuar con retraso. 

En la edición del 12 de noviembre de la revista académica revisada por pares Science , presentaron una simulación para ayudar a los equipos de salud a predecir dónde es probable que surjan nuevos casos de ébola antes de que las pruebas confirmen oficialmente las infecciones.

El modelo se basa en un análisis de los patrones de viaje entre comunidades en la República Democrática del Congo, que demostraron ser los mejores indicadores de la propagación del brote. Puede ayudar a las autoridades a decidir dónde enviar las pruebas y realizar los ensayos de vacunas, al tiempo que brinda a las clínicas la oportunidad de prepararse para identificar y aislar a los pacientes.

Los investigadores comenzaron utilizando registros de teléfonos móviles para rastrear los viajes realizados por personas procedentes de tres focos de contagio áreas donde se detectaron algunos de los primeros casos entre el 24 de abril y el 24 de mayo. Dado que cualquier persona con ébola podía transmitir el virus, el equipo quería saber qué patrones de viaje específicos podrían ayudar a predecir dónde aparecerían nuevos casos.

La información, proporcionada por una organización llamada FlowMinder líder en el análisis de datos de operadores móviles representa el movimiento colectivo entre áreas en lugar de rutas individuales, evitando así posibles problemas de privacidad. Los investigadores comprobaron qué zonas habían registrado casos confirmados para el 1 de junio. Luego, examinaron cómo estaba conectada cada una con los centros originales.

Entre las comunidades situadas a unos 100 kilómetros (o 60 millas) de los centros del brote, las que estaban más alejadas tenían menos probabilidades de tener un caso confirmado de ébola para el 1 de junio. Sin embargo, la distancia geográfica solo contaba una parte de la historia. El tiempo de viaje también importaba. Por ejemplo, dos comunidades se encuentran a 48 kilómetros (30 millas) del epicentro de un brote. Una cuenta con una buena carretera que la gente utiliza para ir al trabajo o de compras, mientras que la otra es de difícil acceso y requiere horas de caminata por terreno accidentado. A pesar de estar a la misma distancia del foco inicial del brote, el lugar con mayor número de visitantes tendrá más oportunidades de que se propague la infección.

En definitiva, lo que más importaba eran los datos reales de desplazamiento: cuántas personas viajaban desde los focos del brote a cada destino. Estos patrones permitieron al modelo recrear el inicio del brote con mayor precisión que si solo se consideraran la distancia o el tiempo de viaje. De hecho, a veces el atractivo de un destino determinado superaba la distancia para llegar allí. Los viajes a ciudades más grandes centros regionales que atraían a más visitantes podrían explicar este incremento. Posteriormente, los investigadores utilizaron estos patrones para crear una simulación de la propagación del virus y comprobaron la precisión de sus predicciones con respecto a los casos reales registrados. Las versiones que incorporaron estimaciones de movimiento a partir de datos telefónicos fueron las que mejor reprodujeron los patrones observados. Un panel de control compartido con datos actualizados sobre el brote ayudó a los especialistas en salud a poner en práctica los hallazgos a medida que el análisis iba tomando forma.