En 2009, el virus H1N1 deslizó en el torrente sanguíneo de más de 40 millones de personas en todo el mundo. En sólo cuatro meses, murieron más de 14.000 personas, en que la Gripe viajo desde México a la India en su vehículo más favorecido: los seres humanos. Como viajeros movidos por el planeta a través de aviones y automóviles, el patógeno creo una epidemia de la talla de la que no se había visto desde 1970.
En ese momento, Alessandro Vespignani de la Universidad de Indiana, comenzó el seguimiento de la enfermedad con tanta atención como los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades. Vespignani, ahora un distinguido Profesor de la Universidad de la física, la informática y las ciencias de la salud en la Universidad del Noreste y su equipo de investigadores construyeron un modelo computacional llamado GLEAM, o epidemia mundial y modelo de movilidad, que se utiliza para predecir los brotes, salieron a la superficie en todo el mundo.
En los últimos tres años, el equipo ha estado trabajando incansablemente para validar sus predicciones. A tal efecto, su artículo recientemente publicado en la revista BMC Medicine ofrece la prueba definitiva de un acuerdo sólido entre las predicciones y los datos de vigilancia de la vida real recogidos en 2009. «Aunque sabíamos que la predicción del modelo estaban de acuerdo bastante bien en varios lugares del mundo», dijo Vespignani, «aquí producimos una validación muy extensa en más de 45 países».
Para la enfermedad de modelo de propagación, GLEAM integra tres datos «capas». El primero utiliza una base de datos de población, que fue desarrollado por un equipo de la Universidad de Columbia y proporciona un mapa de alta resolución de población densidad de todo el planeta. El segundo utiliza los flujos de desplazamientos diarios locales y bases de datos de avión de transporte para estimar la movilidad humana dentro y entre los países, respectivamente. Por último, una capa de epidemia representa el comportamiento de la enfermedad en sí misma, incluyendo dicha información tiene tiempos de incubación y de transmisión.
Operando desde el interior del ojo proverbial de la tormenta en 2009, el equipo utilizó el modelo para pronosticar la semana del pico de la epidemia en 48 países en el hemisferio norte. En 42 de estos países, las previsiones eran directamente en el blanco, y en los otros cinco, las predicciones del equipo se fuera por sólo una o dos semanas. Normalmente, la gripe picos de temporada H1N1 meses después lo hizo, haciendo incluso la variación de dos semanas un resultado bastante bueno. «Este es el primer estudio a gran escala de la validación de un modelo computacional que sacó predicciones en tiempo real», dijo Vespignani.
«Esto demuestra que los modelos computacionales han adquirido la madurez necesaria para proporcionar información útil y al mismo tiempo puntos fuera de la manera en cómo mejorar y desarrollar mejores modelos y herramientas».
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