Los investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, centro mixto Universidad de Cantabria-CSIC) Pablo Martínez Ruiz del Árbol y Lara Lloret Iglesias han desarrollado un modelo de propagación de enfermedades como el coronavirus que permite simular las posibles estrategias de confinamiento y testado de la población ante una epidemia. El trabajo, desarrollado a lo largo de los dos últimos meses, permite utilizar los datos obtenidos para estimar las probabilidades de infección en diferentes escenarios y por tanto es útil para la toma de decisiones en situaciones como las provocadas por el Covid-19.

Considerando “una población con individuos autónomos, con capacidad de realizar actividad social -trabajo y ocio-”, explica Martínez Ruiz del Árbol, “somos capaces de probar diferentes estrategias para intentar contener la propagación. El investigador Ramón y Cajal en el IFCA apunta que en este trabajo, titulado “Comparison of epidemic control strategies using agent-based simulations”, “hemos creado un observatorio epidemiológico donde vamos almacenando la información de esos individuos o agentes y ponemos a prueba formas de restringir sus movimientos o confinarlos”.

Su compañera Lara Lloret, investigadora post-doctoral del CSIC en el IFCA, detalla que la estrategia base es “que la persona con síntomas se ponga en cuarentena por si sola, pero tiene el problema de los asintomáticos”. “Otras serían realizar test de manera masiva, aleatoriamente, a toda la población, hacerlos a las familias o gente que vive con infectados, o a la que tienes registrada en tu aplicación de rastreo de contactos”. Esta última provoca en algunos países un intenso debate sobre la procedencia de su utilización.

La herramienta de modelado epidemiológico permite observar y estudiar las dinámicas de contagio, observando la “enorme dependencia del tiempo” que pasa entre que una persona se infecta y pasa a tener síntomas. “Si ese tiempo es alto, casi es imposible que una estrategia pare por completo la epidemia”, apuntan los científicos. Además de probar escenarios con porcentajes dispares de enfermos asintomáticos, han estudiado la eficacia de la estrategia basada en instalar la app de rastreo. “Tiene que haber un mínimo de un 60%; si se lo instala un 25% como en Singapur, no es muy eficiente y hay otras estrategias mejores”, como testar a los convivientes.

Además del modelado epidemiológico, los investigadores han construido un modelo matemático que es capaz de explotar la información recogida en el observatorio para obtener parámetros básicos de la epidemia como la capacidad de propagación o la presencia de personas infectadas a pesar de no haber sido testados.