Etiquetas para el estudio de la propagación de epidemias

Los participantes en un congreso se le pidan que use una etiqueta de dos días con el fin de estudiar sus movimientos e interacciones dentro de una población. Los datos, recopilados por un equipo franco-italiano que incluye a investigadores del CNRS, Inserm, la Universidad Claude Bernard Lyon1 y el CHU de Lyon (1), permite prever la simulación de la propagación de los riesgos de infección en una población, o incluso la optimización de la respuesta a la expansión de una epidemia. Los resultados de este trabajo se publicó el 11 de julio en la revista BMC Medicine.

Hasta ahora, los datos relativos a la dinámica de los contactos era vago: a menudo se suponía que dentro de un grupo, cada individuo podría ser confrontada con otra de acuerdo con una estimación promedio de la frecuencia y la duración de los contactos. En el caso de un riesgo de infección, la probabilidad de infección fue determinada por consiguiente, no representativo: de hecho, en epidemiología, un único contacto que dura un minuto no tiene el mismo impacto que un contacto repetido o más.

Como parte del proyecto SocioPatterns (2), un equipo de recopilación de los físicos y los epidemiólogos de los laboratorios del CNRS y de otras organizaciones (1) aprovechó la ocasión de un congreso de dos días para medir los contactos entre los 500 participantes, cada uno de ellos accedió a llevar un RFID (dispositivos de identificación por radiofrecuencia). Estas etiquetas han permitido detectar cuando dos individuos estaban muy juntos y se enfrentan entre sí. Los dispositivos fueron capaces de intercomunicar a través de la emisión de ondas de muy baja intensidad (1.000 veces más débiles que un teléfono móvil) a una distancia comprendida entre 1 y 2 metros. Después de recoger y procesar los datos por ordenador, los investigadores lograron modelar la dinámica de los contactos.

Esto ha permitido que el equipo de definir con precisión las relaciones entre los individuos en términos de datos temporales, es decir, duración y frecuencia. Modelado de la dinámica de las interacciones reales en una población hace posible simular la propagación de la infección y, a largo plazo, prever una mejor respuesta en el caso de una epidemia. Para matizar el modelo, el equipo tiene la intención de recabar información complementaria, por lo que los contactos entre los alumnos de una escuela están siendo analizados y la infraestructura de la medida ya ha sido desplegado para realizar un estudio en un hospital de Roma (3). En el futuro, será posible prever la integración de esta nueva inter-etiqueta de la comunicación en las empresas o en las nuevas tecnologías, ya que los teléfonos inteligentes ya están muy bien equipadas con sensores.

 

insignias


© Wouter Van den Broeck

Representación abstracta de las redes dinámicas inspiradas en una obra de Marcel Duchamp.


 

Notas:

(1) equipo encabezado por el lado francés de Alain Barrat del Centro de Física théorique (CNRS / Université de la Méditerranée / Université de Provence / Université du Sud-Toulon-Var), Jean-François Pinton del Laboratorio de Física de l ‘ENS de Lyon (CNRS / ENS Lyon / Universidad Claude Bernard Lyon 1), Philippe Vanhems del Laboratorio de Biometría et Biologie Evolutiva (CNRS / Universidad Claude Bernard Lyon 1/Inria/VetAgro Sup), Vittoria Colizza de la Epidémiologie Laboratorio, Système d’información, modelización (Inserm / UPMC) y en el lado italiano de Ciro Cattuto (ISI Foundation, Turín).
(2) www.sociopatterns.org 
(3) PlosOne, la publicación de 28 de febrero 2011

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