Explica a EL CORREO DEL GOLFO los resultados de la herramienta única que desarrolla para predecir la propagación del Covid-19

 Jorge Rodríguez, durante la asamblea de la Asociación de Científicos e Investigadores Españoles en Emiratos Árabes. (EL CORREO)

Como investigador de la Universidad Khalifa de Abu Dhabi, el ingeniero español Jorge Rodríguez es uno de los principales responsables del llamado ‘Modelo Expo 2020’, una herramienta epidemiológica desarrollada en colaboración con el Departamento de Salud (DoH) y el Centro de Salud Pública del emirato para mejorar la seguridad de los visitantes en la Exposición Universal de Dubai. Se trata de un modelo pionero basado en el cálculo matemático que permite adoptar medidas de protección adaptadas a un escenario real de propagación del Covid-19. Rodríguez ha explicado a EL CORREO DEL GOLFO cómo funciona exactamente esta herramienta, que ha abierto la puerta a nuevos desarrollos punteros que el investigador tiene en marcha.  

¿En qué se consiste exactamente el ‘Modelo Expo 2020’?

Se trata de un modelo matemático epidemiológico que describe como progresa el número de casos en las diferentes etapas de infección y severidad, así como de personas recuperadas y vacunadas, a lo largo del tiempo. El modelo simula cómo sería la progresión de la enfermedad en el país en función de variables como el número de visitantes, cuántos de éstos están vacunados o no y cuántos entran con la enfermedad. De este modo hemos evaluado miles de combinaciones de estas variables para escenarios en EAU a raíz de la Expo 2020 con el fin de ayudar a las autoridades a prepararse ante las distintas situaciones que puedan ocurrir, incluida la aparición y entrada de nuevas variantes.

¿Qué variables se han tenido en cuenta para la recogida de datos?

El modelo es el resultado de dos versiones previas y más de año y medio de trabajo de nuestro equipo en la universidad Khalifa, junto con el Dr. Mauricio Patón y el Dr. Juan Acuña. La información que hemos utilizado es una combinación del conocimiento científico sobre la enfermedad que analizamos a partir de publicaciones científicas de prestigio y recientemente con datos reales de Abu Dhabi y de la Expo ya que trabajamos con el Departamento de Salud de Abu Dhabi y el equipo de Expo2020 en este trabajo.

¿Cómo están siendo los resultados que se van obteniendo?

Interesantes en algunos aspectos como la gran importancia de evitar entradas en el país de personas infectadas, que con gran diferencia es la variable más peligrosa. El impacto de la vacunación en los visitantes es menor, ya que son menos en proporción, pero el modelo sí confirma lo extraordinariamente importante que es la vacunación de los residentes en el país para garantizar la protección de todos.

Este modelo permite evaluar el impacto de la pandemia en tiempo real. ¿Qué tipo de medidas son las que se pueden adoptar en función de los resultados?

Las autoridades y todos nosotros podemos tomar diferentes medidas. Las autoridades pueden realizar las llamadas intervenciones de diversos tipos, desde cierres completos a parciales, requisitos de pruebas PCR, requisitos de vacunación para acceso a determinados lugares, uso obligatorio de mascarillas, límites de aforos, etc.

Esta herramienta se basa en dos desarrollos anteriores. ¿En qué consistían?

Se trata de modelos que han ido evolucionando como así lo ha hecho nuestro conocimiento sobre la enfermedad y la enfermedad en sí con las variantes. En una primera versión ya en marzo de 2020 comparamos intervenciones en un modelo que ya distinguía el impacto de la pandemia por grupos de edad. Una posterior versión se centró en evaluar y buscar cual era la mejor estrategia de vacunación y a qué grupos priorizar por edades u otras características. Nuestros resultados respecto a los grupos de vacunación y su orden tuvieron una enorme repercusión en muchos medios especialmente es España en noviembre del año pasado.

¿Qué proyección puede tener su modelo después de la Expo?

Estamos a punto de terminar un modelo de nueva generación que va a incluir múltiples variantes del virus y diversas vacunas conviviendo todas simultáneamente. Esto nos va a dar una herramienta única que esperamos tenga un gran poder predictivo. Aunque estamos trabajando con el Departamento de Salud de Abu Dhabi para desarrollar esta herramienta y continuar asesorándolos a lo largo de todo el año que entra, ya recibo mucho interés por parte de otros entes gubernamentales y esperamos que se pueda aplicar a otros eventos con visitantes internacionales como pueden ser el mundial de fútbol o juegos olímpicos.

¿Puede decirse que su modelo demuestra que las matemáticas se encuentran entre los mejores aliados de las vacunas para combatir el Covid-19?

Este y muchos otros modelos matemáticos desarrollados en otros países han sido una herramienta extraordinariamente importante en epidemiología históricamente y en este caso reciente de la pandemia por Covid-19 más que nunca. Los modelos matemáticos pueden ayudar mucho en la toma de decisiones en situaciones de gran complejidad y con información limitada y contraintuitiva.

¿Cree que Emiratos ha adoptado un papel líder en investigación sobre el Covid-19?

Sin duda, el país ha apoyado la investigación desde nuestras propias universidades. En concreto, en Khalifa University se creó un fondo de investigación de emergencia en respuesta a la pandemia que resultó en numerosas contribuciones resultado de la investigación realizada localmente. Emiratos ha sido líder en número y calidad de tests diagnósticos y Abu Dhabi ha sido señalada internacionalmente como ejemplo en el manejo de la pandemia.

¿Cómo es investigar en Emiratos Árabes?

Emiratos es un país de oportunidades que ha hecho una apuesta clara por la ciencia y la investigación, es un país joven que está todavía estableciendo todos los mecanismos de financiación y gestión de la I+D pero el apoyo institucional y la apuesta son muy claras.

Seguir leyendo en: https://www.elcorreo.ae/articulo/expo-2020/nuestro-modelo-confirma-extraordinariamente-importante-que-es-vacunacion-residentes-garantizar-proteccion-todos/20211210224034142066.html

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