Los científicos de salud pública de la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia utilizaron simulaciones informáticas avanzadas para rastrear cómo se extendieron la pandemia de gripe H1N1 de 2009 y la pandemia de Covid-19 de 2020 por todo Estados Unidos. Sus resultados muestran la rapidez con la que se pueden propagar las epidemias respiratorias y por qué detenerlas temprano es tan difícil. Publicado en Revista Actas de la Academia Nacional de CienciasEl estudio es el primero en comparar directamente cómo se movieron estas dos epidemias en un área metropolitana de EE. UU.
Ambos brotes tuvieron importantes consecuencias en Estados Unidos. La pandemia de gripe H1N1 de 2009 provocó 274.304 hospitalizaciones y 12.469 muertes. La pandemia de COVID-19 ha sido aún más devastadora, con 1,2 millones de muertes confirmadas hasta ahora.
El modelaje se extiende por la ciudad.
Los investigadores pretendían comprender cómo estas epidemias viajaban geográficamente para mejorar la planificación para futuros brotes. Para ello, combinaron información detallada sobre cómo se propaga cada virus con modelos informáticos que tienen en cuenta los viajes aéreos, los desplazamientos diarios y la probabilidad de brotes. Su análisis se centró en más de trescientas áreas metropolitanas en todo Estados Unidos.
Rápida expansión antes de la alerta temprana
Las simulaciones revelaron que ambas epidemias ya se habían extendido ampliamente por la mayoría de las áreas metropolitanas en cuestión de semanas. Estas infecciones generalizadas a menudo ocurrieron antes de que existieran sistemas de detección temprana de casos o de respuesta oficial. Aunque el H1N1 y el COVID-19 siguieron rutas diferentes entre ubicaciones, ambos dependieron de centros de transmisión compartidos, incluidas las principales áreas metropolitanas como Nueva York y Atlanta. Los viajes aéreos han desempeñado un papel mucho más importante que el transporte por carretera en esta rápida propagación. Al mismo tiempo, los patrones de transmisión impredecibles añaden una incertidumbre significativa, lo que dificulta predecir dónde surgirán los brotes en tiempo real.
“La rápida e incierta propagación de la gripe H1N1 de 2009 y de las pandemias de Covid-19 de 2020 pone de relieve los desafíos para la detección y el control oportunos. Ampliar la cobertura de vigilancia de las aguas residuales junto con un control eficaz de las infecciones podría potencialmente frenar la propagación inicial de futuras pandemias”, afirmó el autor principal del estudio, Sean Penny, PhD, profesor asistente de ciencias medioambientales de la salud. Escuela de cartero.
Vigilancia de aguas residuales y preparación para una pandemia
Investigaciones anteriores han destacado el valor del monitoreo de aguas residuales como herramienta de alerta temprana. Este nuevo estudio aporta más apoyo y muestra que ampliar el seguimiento de las aguas residuales puede desempeñar un papel importante para mejorar la preparación para una pandemia y frenar la transmisión temprana.
Lecciones más allá del H1N1 y el COVID-19
Además de reconstruir la propagación de las dos últimas epidemias, los investigadores crearon un marco flexible que puede utilizarse para estudiar las primeras etapas de otros brotes. Si bien el movimiento humano, en particular los viajes aéreos, es un importante factor de propagación de la epidemia, el equipo señala que otros factores influyen en la forma en que se desarrollan los brotes. Estos incluyen datos demográficos de la población, calendarios escolares, vacaciones de invierno y patrones climáticos.
El primer autor del estudio es Renquan Zhang, de la Universidad Tecnológica de Dalian, Dalian, China. Los autores adicionales incluyen a Rui Deng y Sitong Liu de la Universidad Tecnológica de Dalian; Qing Yao y Jeffrey Shaman de la Universidad de Columbia; Brian T. de Princeton. Grenfell; y Cicely Vibaud de los Institutos Nacionales de Salud.
Durante más de diez años, Sen Pei, junto con Jeffrey Shaman y sus colegas, han trabajado para mejorar los métodos de seguimiento y simulación de la propagación de enfermedades infecciosas como la influenza y el Covid-19. Sus herramientas de pronóstico en tiempo real estiman qué tan rápido crecen los brotes, dónde es probable que se propaguen y cuándo podrían alcanzar su punto máximo, lo que ayuda a guiar la toma de decisiones de salud pública.
