Modelo geográfico muestra eficiencia de vacunación contra la COVID-19

En un mundo que ha sido afectado por constantes oleadas de Covid-19, la vacunación es una esperanza que permite visualizar el regreso a la normalidad, por lo que expertos de México, Argentina y España revisaron cuál puede ser la mejor estrategia para alcanzar el objetivo sobre todo ante el actual debate de si es necesario revacunar pronto o no a la población.

Lo que revela un estudio en el que se empleó el modelo Susceptible, Exposed, Infected, Recovered, Susceptible (SEIRS, creado en la UNAM) es que vacunar primero a las poblaciones en las grandes ciudades es más eficiente que tratar de llegar primero al total de la población, explicó el investigador del Instituto de Física (IF), Rafael Ángel Barrio Paredes.

El líder del proyecto aclaró que para comparar el efecto de las estrategias de vacunación propuestas por la Organización Mundial de la Salud y otras autoridades, el equipo de expertos decidió utilizar el patrón que fue diseñado para revisar la propagación geográfica de un virus.

Al participar en el seminario Sistemas complejos y física estadística, el investigador detalló que el modelo SEIRS fue proyectado originalmente en 2009 en colaboración con Tzipe Govezensky, del Instituto de Investigaciones Biomédicas, para revisar la evolución geográfica de la influenza A (H1N1) en México.

“Ahí nació este modelo geográfico y la idea era saber si las restricciones funcionan, obviamente lo hacen, y uno de los resultados fue que pudimos hacer el cálculo de las diferentes olas de contagio, en los dos periodos en los que (Felipe) Calderón cerró el país y permitió ver qué habría pasado si la gente no se hubiera confinado en sus casas; es decir, 30 por ciento más de lo que sucedió”, precisó Barrio Paredes.

Sin embargo, ante la llegada de la actual pandemia por el SARS-CoV-2, se hizo necesario ver cómo se estaba comportando y se comportarían las infecciones considerando la movilidad y la presencia de variantes de preocupación que han ampliado el problema, lo cual no ocurrió con el H1N1.

Posteriormente, con la llegada de las vacunas, que representan una luz de esperanza para salir de la dificultad, se sugirió simular y comparar los esquemas de aplicación ya sea de manera homogénea en todo el país, o limitándose a las zonas más densamente pobladas.

Como ejemplo de cómo se utiliza el modelo mostró el caso de Argentina, donde casi 50 por ciento de la gente vive en Buenos Aires. Aun así, se revisó todo el territorio al dividirlo en celdas de entre 25 y 50 km² y para cada una se determina la densidad de población y las rutas que la conectan con otras celdas.

Con esta información, junto con los coeficientes propios de la enfermedad y parámetros de movilidad, es posible modelar la dinámica de la pandemia por todo el territorio, comentó el experto en sistemas complejos.

“Lo que se ve es que la gente puede moverse de un distrito a otro pues se traslada de una celda a otra con cierta frecuencia y también puede propagarse a otras regiones más lejanas, ya sea por avión, tren o ruta. Esta acción actúa como una temperatura del país, pues estos viajes no son generalmente los cotidianos que hacemos entre la casa y el trabajo, sino que visitamos a la familia en el pueblo, vamos a fiestas, festivales y viajamos, y eso lo tomamos como si fuera una temperatura”, detalló.

De ahí que el comportamiento de la pandemia obedece más a razones sociales que a la pandemia misma, agregó durante la charla Modelo epidemiológico geoestocástico aplicado a la pandemia del SARS-CoV-2: Estrategias de vacunación y el efecto de las nuevas variantes.

Para el trabajo, presentado en la revista Scientific Reports, se decidió tomar el caso de Argentina, España y México debido a las diferencias en los modelos de vacunación, donde se vio que el modelo predice el comportamiento de la pandemia.

“En Argentina se planeaba vacunar sólo a 60 por ciento de la gente, porque no había suficientes vacunas, mientras que en España se vacunó a todos… en los datos de España se ve que aunque hay subsecuentes picos de la pandemia, son menores que el original, lo que quiere decir que funciona, pero no se alcanza la inmunización de rebaño”, detalló.

Debido a que en naciones como México, se dijo que todos los mexicanos serían vacunados por igual, en el modelo se consideró la estrategia de una vacunación homogénea y la priorización en las ciudades más densamente pobladas, agregó.

Además, Barrio Paredes señaló que dada la actual escasez mundial de vacunas, la inmunización mejora cuando se reduce la movilidad, y la repetición de las campañas de vacunación debe programarse teniendo en cuenta el lapso de inmunidad de las personas vacunadas (y recuperadas).

Actualmente, el experto del IF y su equipo continúan trabajando en el mejoramiento del modelo que ya ha sido aplicado en el caso de Reino Unido, nación que tiene datos precisos en relación a las variantes que han circulado su territorio, sobre todo para aportar información más certera ante la actual discusión de si es necesario una nueva vacunación de refuerzo, finalizó.