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La Universidad de Zaragoza diseña un modelo matemático para conocer la propagación de pandemias y de virus informáticos

Yamir Moreno, dirige la línea de investigación en Redes complejas y sociedad
Yamir Moreno, dirige la línea de investigación en Redes complejas y sociedad

El sistema, creado por el BIFI, analiza los flujos en redes de comunicación, como tráfico aéreo o internet, a partir de una información básica y general. Este algoritmo es capaz de predecir los lugares donde podría surgir una pandemia de gripe A o de SRAS.

Investigadores de la Universidad de Zaragoza han diseñado un modelo matemático para conocer la propagación de pandemias
o de virus informáticos, a partir del análisis de los flujos en redes de comunicación, como el tráfico aéreo o internet. La novedad de este sistema, en el que han trabajado investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza y de la Universidad Rovira y Virgili, radica en que no precisa de cuantiosos y costosos datos para poder predecir los lugares, por ejemplo, en los que podría aparecer una pandemia de H1N1 de la gripe A o el Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SRAS).

La singularidad de este algoritmo ha permitido además su publicación en la edición digital de la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences' (PNAS). Precisamente, el investigador del BIFI, Yamir Moreno, que dirige la línea de investigación en Redes complejas y sociedad, reconoce que este algoritmo permite realizar previsiones lo más reales posibles pero sin necesidad de contar con datos de la cadena de contacto, como ocurre con los modelos computaciones
habituales.

Moreno, investigador “Ramón y Cajal” de la Universidad de Zaragoza, explica que, por ejemplo, ante la epidemia de gripe A que se originó en México, los modelos tradicionales necesitan conocer numerosos datos sobre el flujo del tráfico aéreo
procedente de este país, siguiendo la trayectoria de miles de individuos, lo que es un proceso costoso y lento. Es decir, sería preciso conocer el número de viajeros, el número de personas infectadas, el destino, su movilidad, los contactos
consecutivos en su lugar de destino…

Por el contrario, este físico de la Universidad de Zaragoza señala que su modelo podría acotar la incidencia de la epidemia de un modo más simplificado, de tal manera, que sería suficiente conocer qué ciudades quedan conectadas con el vuelo analizado, y la capacidad teórica del avión (independientemente del número exacto de pasajeros.

En opinión de Moreno, analizando con este modelo el tráfico aéreo desde México hacia otros países se podría predecir los lugares en los que la epidemia antes se convertiría en pandemia. Se trata de un modelo matemático para el estudio de la incidencia de virus o enfermedades infecciosas cuando la transmisión ocurre a través deuna red de transporte o comunicación.

La principal novedad es la introducción del tráfico en el análisis estadístico y en los mecanismos de transmisión de epidemias. En este sentido, es el primer modelo matemático que tiene en cuenta cómo la influencia del flujo o de las
condiciones de tráfico inciden en la magnitud de la epidemia. Con este nuevo modelo se pueden predecir la mayoría de los resultados que se observan en costosos modelos computacionales, lo que abre la puerta al diseño eficiente de medidas de
control y de nuevas vías alternativas de immunización y/o protección contra la enfermedad, tal como insiste el investigador del BIFI.

En esta investigación, que se inició hace seis meses, han colaborado dos grupos de investigación, uno dirigido por el físico Yamir Moreno del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, y otro encabezado por el Alex Arenas, también miembro del BIFI y profesor de la Universidad Rovira i Virgili en Tarragona. El grupo de autores se completa con Sandro Meloni, doctorando de la Universidad Roma III, en Italia, que desarrolla parte de su Tesis Doctoral en el BIFI bajo la supervisión del Moreno.

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