Como modelos de computador simulam a propagação do coronavírus

Os esforços para conter surtos como o recente do coronavírus COVID-19 dependem bastante de conseguir prever como a doença pode se espalhar pelo mundo. Durante os primeiros dias, quando dados confiáveis podem ser escassos, pesquisadores recorrem a modelos matemáticos que calculam a probabilidade de indivíduos transmitirem a doença.

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O poder computacional moderno permite que estes modelos incorporem rapidamente várias entradas, como a capacidade de contágio e os padrões de movimento de pessoas potencialmente infectadas.

O fechamento de um determinado aeroporto, por exemplo, pode afetar a disseminação global de uma doença, e os computadores podem rapidamente recalcular o risco para outros aeroportos.

Porém, ao trabalhar com dados incompletos, um pequeno erro - como a incerteza sobre o nível de contágio do COVID-19 - pode ter um efeito enorme. "Se você está errado sobre esse número, sua estimativa será reduzida em ordens de grandeza", explica Dirk Brockmann, físico do Instituto de Biologia Teórica da Universidade Humboldt de Berlim e do Instituto Robert Koch na Alemanha .

O atual número de reprodução estimado para o novo coronavírus varia de dois a três, colocando-o em algum lugar próximo ao SARS , de 2 a 4, mas muito menor que do sarampo , de 12 a 18.

Como cada fator desconhecido introduz mais incerteza em um modelo, os pesquisadores preferem se concentrar em um modelo mais limitado que depende de apenas um fator principal.

Voos internacionais

O grupo de Brockmann se concentrou no uso de dados de voos internacionais - sem calcular a transmissão de pessoa para pessoa - para prever quais aeroportos um maior risco para o vírus espalhar pelo mundo.

"Esse risco prediz a sequência esperada de países nos quais você encontrará casos", explica Brockmann . "A maneira como se aconteceu de fato está muito alinhada com o que o modelo de mobilidade previu".

Os dados, porém, não consideram o movimento das pessoas em solo. Para essa informação, os pesquisadores usam fontes diferentes.

Alessandro Vespignani , físico e diretor do Laboratório de Modelagem de Sistemas Biológicos e Sociotécnicos da Northeastern University , lidera uma equipe que simula a disseminação do COVID-19 usando dados oficiais de viagens aéreas e padrões de deslocamento previstos entre as populações pelo censo.

"Se modelos diferentes apontam na mesma direção", diz Vespignani , "você está mais confiante de que há algum nível de realismo nos resultados".

Outro esforço, feito por pesquisadores de Hong Kong , incorpora dados de mobilidade individuais de milhões de pessoas que usaram o aplicativo WeChat e outros serviços da Tencent durante o período do feriado do Ano Novo Lunar (25 de janeiro, neste ano).

Seus resultados sugerem que o COVID-19 já havia se enraizado em muitas grandes cidades chinesas a partir o feriado, e que os aeroportos internacionais dessas cidades ajudaram a espalhar o vírus internacionalmente.

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Os modelos ainda devem considerar o impacto de intervenções de saúde pública, como adoção de máscaras faciais, fechamento de escolas ou medidas governamentais maiores, como a decisão da China de quarentena cidades inteiras. Os pesquisadores de Hong Kong estimaram que a quarentena em Wuhan , que começou no dia 23 de janeiro, teve impacto limitado porque a doença provavelmente já havia se espalhado para outras cidades do país .