Desarrollos sobre Tubérculosis
Un equipo de investigadores y especialistas del CONICET, de la Universidad Nacional de Entre Ríos y del Institto Nacional de Enfermedades Respiratorias “Emilio Coni” -ANLIS-Malbrán-, trabajan en un modelo computacional capaz de comprender la dinámica de la tuberculosis, con el fin de implementar mejores estrategias para el control de esta enfermedad. El desarrollo es en el marco del programa de vinculación “Desafíos de Software de la Fundación Sadosky”.
La persistencia de la tuberculosis -e incluso aumento en algunas provincias-, requiere de nuevas estrategias sanitarias para evitar el avance de esta enfermedad infecciosa que afecta principalmente a los pulmones (aunque también puede atacar otros órganos). La enfermedad se propaga cuando las personas enfermas expulsan bacterias en el aire, al toser o estornudar, y si bien es prevenible y curable, también puede ser grave. Según la Organización Mundial de la Salud, el 85% de las personas se curan -si reciben los tratamientos recomendados-; mientras que la mitad de las personas enfermas y que no son tratadas, terminan falleciendo.
Actualmente, en nuestro país, preocupa el incremento de la enfermedad ya que durante los últimos cuatro años, tal como informa el “Boletín N° 8 sobre Tuberculosis y Lepra en la Argentina”, publicado por el Ministerio de Salud de la Nación en marzo de este año, se registra un aumento del 11 % anual, con las tasas más altas en Jujuy, Salta, CABA, Formosa, Buenos Aires y Chaco.
Con el objetivo de obtener más información para comprender mejor la dinámica de esta enfermedad y poder así definir nuevas estrategias de control e intervención más efectivas, el grupo de trabajo se abocó a desarrollar un sistema informático capaz de precisar la incidencia real de la tuberculosis y su evolución.
Al equipo lo integran, por la UNER, el Biong. Emanuel Juarez y los Mgs. Carlos Pais e Ivan Peralta; especialistas del INER/ANLIS; y Leonardo Rufiner -Director del Laboratorio de Cibernética de la UNER e investigador del Instituto de Investigación en Señales e Inteligencia Computacional (CONICET-UNL). El grupo de especialistas sumó el respaldo de la Fundación Sadosky, quien aportó el financiamiento de becas, el convenio de vinculación y un proceso agilista diseñado especialmente para éste programa de Vinculación Tecnológica.
Este trabajo –que aspira predecir la dinámica de la tuberculosis en distintas regiones y evaluar el impacto de diferentes intervenciones-, utiliza una metodología computacional conocida como “Modelos Basados en Agentes”, la que permite simular sistemas complejos como los comportamientos de los individuos de una población y su interacción entre sí y con el entorno.
Al respecto, explica Hugo Rufiner que “la tuberculosis tiene una influencia multifactorial, ya que las condiciones socioeconómicas, climáticas, sanitarias y culturales juegan un papel clave en la evolución de la enfermedad, lo que requiere un enfoque innovador”. Ante esto, el modelo de simulación se basa en el enfoque “de gemelo digital”, en el que cada “agente” representa a una persona real en una región específica, con características individuales como edad, sexo, movilidad, situación social y estado de salud.
Para contar con la información detallada y confiable que demanda el modelo, se consideraron fuentes oficiales, encuestas socioeconómicas y estudios geográficos, con lo cual se construyó una capa de información geográfica (GIS), con características habitacionales, patrones de movilidad urbana y herramientas para procesar datos y generar simulaciones certeras. Además, para potenciar el rol social del modelo, los investigadores ensayarán el efecto que podrían tener diferentes estrategias de intervención y evaluarán progresivamente diversos escenarios, tanto en su eficacia como en la reducción de casos. Por ejemplo, si se implementaran campañas de concientización y si se lograran mejoras en la detección temprana y en las estrategias de tratamiento.
Para este desarrollo se está utilizando el Cluster de Cómputo de la Facultad de Ingeniería de la UNER, capaz de correr las simulaciones de la evolución de la enfermedad predichas por el modelo, lo que permite evaluar el impacto, adquiriendo así alta relevancia social por lo que implican las enfermedades infecciosas. Sobre la cooperación lograda, Leandro Batlle, de la Fundación Sadosky, afirma que “el Laboratorio de Cibernética de la UNER logró muy buenos resultados en sus simulaciones, ajustando las tendencias del modelo con los datos experimentales y aplicando técnicas basadas en agentes computacionales; mientras que el Instituto Emilio Coni, con su experiencia teórica y de campo, identificó distintas ciudades según la carga de enfermedad para entrenar y para validar el modelo”.
Este proyecto, que comenzó hace un año, es posible por la experiencia en el desarrollo de modelos basados en agentes para otras enfermedades, como el que se realizó para COVID-19 -que incluyó 4 millones de agentes-, permitiendo evaluar alternativas de prevención y esquemas de vacunación y de cuidados.
Explica Rufiner que “el objetivo del proyecto es desarrollar un modelo epidemiológico de tuberculosis (en provincias donde la enfermedad es significativa, comenzando por Salta), para poder disponer de una herramienta informática capaz de estimar la incidencia de la tuberculosis y su evolución e identificar los factores e intervenciones que pueden impactar en su diseminación”. La vigilancia resulta crucial para definir, establecer y poder seguir las acciones de control, midiendo su impacto y ajustando estrategias de ser necesario.
Finalmente, Rufiner afirma que “este modelo permite tomar decisiones informadas y mejorar las estrategias de intervención en la lucha contra la tuberculosis, lo cual es un ejemplo de cómo la tecnología y la ciencia pueden aportar soluciones innovadoras a problemas de salud pública urgentes”. Las perspectivas del proyecto son importantes porque además permiten extender lazos a otras provincias y países incluso, pudiendo también replicar el abordaje epidemiológico de otras enfermedades.
En nuestro país, actualmente, la carga de tuberculosis es de 16.347 casos nuevos anuales, con más de 825 muertes; cifras que representan un aumento respecto a años anteriores, a lo que hay que añadir que el número de casos reales podría ser mayor -ya que no todos se registran-; con lo cual es fundamental disponer de un modelo informático para estimar la carga real de tuberculosis, su distribución espacial y por grupos de población para orientar los esfuerzos de búsqueda y detección de los equipos de salud.
La tuberculosis es una enfermedad compleja que involucra múltiples factores, como la interacción entre el agente infeccioso (Mycobacterium tuberculosis), el huésped y su ambiente, pudiendo incluso quedar en estado de latencia durante años. Estas relaciones entre factores y la variabilidad en el tiempo entre la infección y la aparición de los síntomas le otorga mucha complejidad al modelado de la enfermedad, por lo que avanzar en su comprensión y formas de propagación por región requiere de un enfoque científico riguroso y detallado.
Para concluir, Rufiner explica que actualmente “la información y el código del modelo se encuentran en un repositorio privado, pero al culminar el proyecto se harán públicos para que sean útiles a diversas situaciones y regiones”.
Fuente: CONICET SANTA FE
