José Antonio Román

Ante la velocidad vertiginosa en la que hoy día se esparcen las enfermedades, los modelos matemáticos son una herramienta fundamental para analizar su comportamiento, lo que permite identificar zonas con mayor número de personas contagiadas, afirmó José Luis Mateos Trigos, investigador del Instituto de Física de la UNAM.

Este es el caso de la pandemia por Covid-19, ya que con estos modelos se indica mediante ecuaciones diferenciales qué tanto aumentó o bajó el número de infectados, a través de curvas donde se observan todos los días. Con esto sabemos cuál es la probabilidad de infección, que se supone es proporcional al número de personas susceptibles y al de infectadas, explicó.

En tanto, investigadores de la Unidad de Genómica Avanzada del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) trabajan en una propuesta para realizar un marcaje cercano al virus en aras de analizar la evolución y mutación del patógeno en la población nacional.

Desde que las autoridades sanitarias chinas compartieron a la comunidad científica internacional la secuencia genética del Covid-19, diversos grupos de investigación de cada país han encontrado y analizado mutaciones genéticas del virus que afecta a las distintas poblaciones, lo cual no sólo permite entender mejor a ese patógeno, sino emprender mejores estrategias sanitarias.

La propuesta del Cinvestav, encabezada por Angélica Cibrián Jaramillo, Francisco Barona Gómez y Alfredo Herrera Estrella, consiste en realizar pruebas de diagnóstico masivas, del orden de 20 mil por semana, con las cuales no sólo se podrá obtener información sobre casos positivos o negativos, sino que será posible recabar datos en torno al comportamiento evolutivo y ecológico del virus, al secuenciar regiones de su genoma.

Con esta información genética, los investigadores del Cinvestav estiman que se podría emplear en modelos matemáticos más precisos que indiquen la evolución de la enfermedad a nivel poblacional, tanto a escala nacional como a comunidades específicas que incluso podrían ser las más vulnerables.

“Lo que buscamos es que este tipo de datos genómicos –apoyados con modelos matemáticos– sirvan para encontrar respuestas a corto, mediano y largo plazos. Por ejemplo, la posibilidad de tener un programa de vacunación cuando llegue el caso o cómo proceder en las fases de reinicio de las actividades económicas”, indicó.