Investigadores del departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la Universitat Rovira i Virgili (URV) han descubierto que los enlaces que conectan los nodos, es decir, las relaciones que tienen las personas entre sí, son determinantes para que una infección se propague y se convierta epidémica o extinga.
Àlex Arenas, Joan T. Matamalas y Sergio Gómez, del grupo de investigación Alephsys Lab, han desarrollado un modelo matemático con el que analizar la propagación de epidemias basándose en estos enlaces (la red de contactos de las personas) en vez de hacerlo en los nodos (los individuos).
“Lo que nos interesa encontrar es el R0, que es el punto donde la infección se vuelve endémica. Y la aproximación que hemos hecho con esta investigación es mucho más precisa de lo que existía hasta ahora “, explica Àlex Arenas, que ha encabezado la investigación.
Para detener una epidemia, se pueden utilizar diferentes estrategias de contención, que implican el uso de medidas profilácticas, vacunas, medicamentos o, la opción más drástica, el aislamiento del nodo. En el caso de los aeropuertos, por ejemplo, la estructura de la red es muy clara: cada ciudad es un nodo y los enlaces entre ciudades son los que pueden transmitir las infecciones. Aislar los nodos para que no se difunda la enfermedad entre su red de enlaces tiene un impacto muy alto, tanto económico como social.
El papel clave en la propagación
“Ahora, en vez de aislar completamente el nodo de una red, el modelo que hemos desarrollado nos permite saber cuál es el enlace que tiene el papel clave en la difusión de los caminos de la enfermedad”, explica Matamalas. En este sentido, si se conoce cuáles son las conexiones más importantes para que se propague una epidemia, se puede optar por cortarlas, y eso te permite mantener la conectividad de la red. “No es lo mismo cerrar un aeropuerto que cerrar una línea aérea concreta”, ilustra.
Siguiendo con el ejemplo del aeropuerto, este modelo permitiría identificar qué conexiones aéreas son las más importantes a la hora de transmitir una enfermedad, evaluar la incidencia que tendría después de desactivar determinadas rutas y desarrollar estrategias de contención.
Esto permite adoptar soluciones menos drásticas a la hora de prever o contener la propagación de una enfermedad, ya que no hay que actuar o aislar toda la red o todo un nodo, sino simplemente cortar enlaces, “desactivando aquellos que el modelo que hemos hecho prevé que serán los que desencadenarán una cascada de infecciones “, concluye Arenas.
