Un grupo de investigadores de las universidades de Zaragoza y Rovira i Virgili de Tarragona han desarrollado un modelo matemático que permite hacer predicciones del riesgo de nuevos casos de contagio de coronavirus, en una "carrera contrarreloj" para contener su propagación. Con esta nueva herramienta, los investigadores quieren anticiparse a la propagación del COVID-19 para poder adoptar medidas de control eficaces.

Una de las "particularidades" de este modelo es que tiene en cuenta también los contagios que pueden hacer las personas asintomáticas, uno de los principales obstáculos para poder controlar la expansión de la enfermedad. Los resultados de este trabajo se han plasmado en un mapa que se actualizará diariamente a través de la página web de acceso público http://deim.urv.cat/~alephsys/COVID-19/

Este grupo de investigadores, liderados por el profesor Jesús Gómez-Gardeñes, del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Zaragoza, lleva años trabajando en el desarrollo de modelos matemáticos que estudian la propagación de las epidemias basándose en los patrones de movilidad de las personas y en el censo de las poblaciones afectadas. Según Gómez, "el reto ha sido adaptar nuestros modelos a las particularidades de los patrones epidemiológicos del COVID-19, que se han ido sabiendo en estas últimas semanas", ha dicho. "Hemos tenido en cuenta la posibilidad de contagio de los individuos asintomáticos, lo que dificulta enormemente la trazabilidad de los contagios secundarios de los casos detectados y dota al virus de una gran movilidad silenciosa."

La herramienta se ha hecho con los datos de movilidad habitual entre municipios españoles de la población activa del país proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística. "El modelo se puede trasladar perfectamente a otros países donde se disponga de estos datos", han indicado desde el campus público aragonés. Uno de los retos que ha planteado el coronavirus ha sido el de poder predecir y cuantificar los nuevos casos derivados de contagios comunitarios a escala nacional. Estos son aquellas personas que están afectadas por el virus, pero de las que se desconoce la fuente de infección porque no tienen ningún historial de viajes recientes a zonas afectadas ni vínculos directos con otros contagiados.

Esta circulación silenciosa del virus más allá del radio de acción de los casos detectados hace muy difícil la detección precoz de los focos de infección. Para anticiparse a esta cadena de contagios silenciosos, los investigadores consideran "crucial" tener en cuenta, además de los patrones de contagio propios del COVID-19, cuál es la movilidad habitual de los individuos entre diferentes zonas, ya que este es el medio a través del cual el virus puede ampliar su radio de expansión. "Esta movilidad tiene un papel más relevante cuando el periodo típico de propagación del virus en personas asintomáticas es largo, ya que aumenta de forma directa su rango de expansión", aclara Clara Granell, investigadora de la Universidad de Zaragoza integrada en el grupo.

El modelo matemático en el que este grupo de investigadores hace semanas que trabajan tiene en cuenta los parámetros epidemiológicos obtenidos hasta el momento, pero también contemplará las posibles variaciones que se vayan produciendo en próximos estudios. Los investigadores advierten, sin embargo, que este modelo de momento "no predice aquellos casos que provengan de fuera del país" ni tampoco asume que los datos de movilidad que maneja puedan variar, como sería el caso, por ejemplo, si se restringiera la movilidad entre algunas zonas.