Loimos, el simulador de pandemias que ayuda a prever escenarios epidemiológicos

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) han participado en el desarrollo de Loimos, un simulador de pandemias que ayuda a prever su evolución en diferentes escenarios epidemiológicos. El sistema se ha realizado en el contexto de la Covid-19, con unos resultados que se ciñen al virus SARS-CoV-2, aunque podrían aplicarse al estudio de otras pandemias.

El trabajo, publicado en la revista microLife, se ha desarrollado junto a otros equipos de investigación, como la Fundación Fisabio, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) o la empresa Biotechvan. “Podemos dibujar múltiples escenarios, plantear todas las preguntas e hipótesis que queramos y predecir sus efectos. Esto ayuda muchísimo a decidir qué medidas tomar, a establecer aquellas que resulten más efectivas para evitar o al menos limitar la propagación del virus”, ha explicado el investigador de la UPV José M. Sempere en un comunicado de la UPV.

El sistema se basa en modelos de computación con membranas que permiten diseñar de forma virtual el comportamiento de virus en diversos entornos, condiciones y niveles de gravedad, y que, entre otras variables, incorpora el tipo de infecciones, el grado de inmunidad adquirida o el periodo e índices de contagio.

“Estos modelos reproducen los virus y sus interacciones con un nivel de detalle sin precedentes. De esta forma, podemos evaluar y predecir la incidencia de un virus en un barrio, en una ciudad o en un país, bajo distintas situaciones, y observar su evolución a corto, medio y largo plazo”, ha explicado Sempere.

El catedrático de Genética de la Universitat de València Andrés Moya ha señalado que estos escenarios “se simulan bajo determinados supuestos –por ejemplo, diversos tipos de medidas preventivas– y se evalúa la tasa de infección y su variación con el tiempo en la población”.

Loimos es, además, un modelo con diferentes niveles jerárquicos que interactúan entre sí, a diferencia de otros utilizados hasta la fecha. De este modo, el solo hecho de modificar un parámetro de estos niveles permite ver los efectos en dicho nivel y en todos los demás.

“Por ejemplo, podríamos aumentar en el modelo el periodo en que el virus puede producir contagios y ver cómo afectaría esto a la cantidad de gente que va a trabajar”, ha apuntado Marcelino Campos, investigador también del grupo Alfa-Instituto Vrain de la Universitat Politècnica de València.

Para su validación, el equipo de investigadores aplicó Loimos en una ciudad tipo europea –ficticia– de poco más de 10.000 habitantes, y reprodujo la dinámica de la epidemia y los efectos de la inmunidad sobre la transmisión del virus SARS-CoV-2 en diferentes franjas de edad.

El modelo predijo las consecuencias de retrasar la adopción de intervenciones no farmacéuticas entre 15 y 45 días después de los primeros casos notificados y el efecto de esas intervenciones sobre las tasas de infección y mortalidad.

Una de las conclusiones más relevantes del estudio, según los propios investigadores, fue la comprobación de la importancia de centrar los primeros esfuerzos en la gente más sensible y de mayor edad. “Si nada más empiezan los contagios se aísla a la gente más sensible y de mayor edad, se consiguen frenar un poco, pero donde más se nota es en los recursos sanitarios utilizados y en la mortalidad, pues estas personas son las que tiene una mayor probabilidad de padecer peores síntomas al estar infectados”, ha añadido el investigador de la UPV Marcelino Campos.