Un nuevo simulador de pandemias ayudará a prever su evolución teniendo en cuenta diferentes escenarios epidemiológicos. LOIMOS es el nombre del sistema en cuyo desarrollo y validación han participado investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertenecientes al grupo de ALFA del instituto Valenciano de Inteligencia Artificial (VRAIN). Aunque LOIMOS ha sido creado en un escenario marcado por el COVID-19 y el comportamiento del SARS-CoV-2, podría aplicarse al estudio de cualquier pandemia.
La tecnología que ha hecho posible el desarrollo de LOIMOS es la computación con membranas, un avance que vio la luz a principios del siglo XXI. Como explica a Innovaspain José M. Sempere, investigador del grupo ALFA-VRAIN, este paradigma de computación emula a las células vivas eucariotas. Por ello, es idóneo para la simulación de sistemas biológicos tales como pandemias, sistemas ecológicos, procesos biomoleculares o procesos biocelulares.
“Lo más complicado ha sido, sin duda, la creación y el ajuste del simulador”, añade Sempere. Los investigadores empezaron el proceso implementando el sistema con membranas activas, un tipo de membrana muy extendido. “Posteriormente, introdujimos nuevas componentes que fueron creciendo y adaptándose a las necesidades del simulador. Adicionalmente, tuvimos que adaptar el motor de simulación para que reflejara la naturaleza estocástica del sistema”.
La computación con membranas dio como resultado un modelo completo y universal. “Es capaz de contemplar cualquier nuevo escenario siempre que sea computable. En cualquier momento podemos incorporar otros elementos a la simulación y añadirlos al conjunto de reglas”.
Variables para afinar el modelo
Como consecuencia de este trabajo, LOIMOS es capaz de reproducir el virus y sus interacciones “con un nivel de detalle sin precedentes”. La versatilidad de la herramienta multiplica su utilidad en la toma de decisiones no farmacéuticas para limitar la transmisión de virus en esta pandemia y en otras que puedan afectarnos. “Describimos el funcionamiento del virus en todo aquello que pueda influir en los resultados de la simulación”, apunta Sempere.
Este detalle incluye la duración de la infección, el crecimiento del virus en el organismo o las probabilidades de obtener inmunidad. “Además, relacionamos estos elementos con otros, como por ejemplo, la edad los pacientes. Así, el índice de contagio del virus es diferente si el infectado es un niño o un adulto”.
También vinculan el nivel del virus y los pacientes con el lugar. “Valoramos que el índice de contagio es diferente si estamos en una oficina o al aire libre. Después consideramos el nivel de afectación del virus sobre el individuo definiendo síntomas y letalidad. Finalmente incorporamos el entorno. Hacemos que los individuos, dependiendo de si están infectados o no y de los síntomas, actúen de una manera u otra. Por ejemplo si un trabajador tiene un poco de fiebre no irá a trabajar y si empeora irá al hospital”.
Tecnología y decisiones
Con el foco en la gestión de la pandemia del SARS-CoV-2 en España, Sempere no se aventura a juzgar si se produjeron errores o no en los primeros envites de la emergencia. “Ahora tenemos mucha más información que cuando la pandemia empezó”. En un primer artículo, el grupo ALFA-VRAIN sí explicaba con nitidez lo aconsejable que es aplicar medidas y restricciones entre las personas más vulnerables para evitar su contagio. Una estrategia que reduce sensiblemente tanto la mortalidad como el gasto sanitario.
“Fue un acierto empezar el proceso de vacunación por estos colectivos”, apunta Sempere. “De la misma manera, las simulaciones de LOIMOS expresan que tomar medidas lo antes posible reduce bastante el número de infectados. En los primeros compases de una pandemia los contagios se multiplican de forma exponencial”. Con todo, Sempere insiste en que las primeras decisiones se tomaron con la información disponible entonces y bajo la influencia de otros factores como los económicos o los psicológicos.
Validación de LOIMOS
Para la validación de LOIMOS, el equipo de investigación lo aplicó en una ciudad tipo –ficticia- europea, de poco más de 10000 habitantes, reproduciendo la dinámica de la epidemia y los efectos de la inmunidad sobre la transmisión del virus SARS-CoV-2 y en diferentes franjas de edad.
El modelo predijo las consecuencias de retrasar la adopción de intervenciones no farmacéuticas entre 15 y 45 días después de los primeros casos notificados y el efecto de esas intervenciones sobre las tasas de infección y mortalidad. Los investigadores también simularon intervenciones no farmacéuticas para reducir los contagios en tres niveles diferentes: un 20%, un 50% y un 80%. “Con nuestra tecnología podemos simular muchos escenarios distintos obteniendo resultados que sobrepasan lo que sucedería en términos generales", concluye Sempere.
Actualmente, el equipo de LOIMOS trabaja en la incorporación –y simulación en el modelo- de la incidencia de nuevas cepas en el periodo de vacunación.
En el desarrollode LOIMOS también ha participado el Grupo Biología y Evolución de Microorganismos del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS) de Madrid, el CIBER en Epidemiología y Salud Pública, la Fundación FISABIO, la Universitat de València (UV), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Hospital General Universitario de Valencia, el Hospital Universitario la Paz de Madrid y la spin-off de la Universitat de València Biotechvana, situada en el Parc Científic de la institución académica. Sus resultados han sido publicados en la revista internacional microLife.
