UPV participa en simulador que ayuda a prever la evolución de pandemias en diferentes escenarios

Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), pertenecientes al grupo de ALFA del instituto Valenciano de Inteligencia Artificial (VRAIN), han participado en el desarrollo y validación de un nuevo simulador de pandemias que ayuda a prever su evolución teniendo en cuenta diferentes escenarios epidemiológicos. El sistema, denominado LOIMOS, se ha desarrollado en el contexto de la COVID-19 y sus resultados se ciñen al virus SARS-CoV-2. No obstante, podría aplicarse al estudio de cualquier otra pandemia, de origen distinto a la provocada por este virus.

LOIMOS ha sido desarrollado por investigadores e investigadoras de la UPV, el Grupo Biología y Evolución de Microorganismos del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS) de Madrid, el CIBER en Epidemiología y Salud Pública, la Fundación FISABIO, la Universitat de València (UV), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Hospital General Universitario de Valencia, el Hospital Universitario la Paz de Madrid y la spin-off de la Universitat de València Biotechvana, situada en el Parc Científic de la institución académica. Sus resultados han sido publicados en la revista internacional microLife.

Entre otras variables, LOIMOS incorpora el tipo de infecciones –asintomáticas o sintomáticas; el grado de inmunidad adquirida por pasar la infección o el periodo e índices de contagio –LOIMOS permite definir diferentes valores según la zona y el rango de edad de la persona infectada o la mecánica de la infección.

“En este último caso, a la hora de simular la infección podemos definir su crecimiento, cómo actúa el sistema inmune en un primer momento, cuándo se puede generar la inmunidad y las probabilidades de que esto suceda -incluso pueden ser diferentes según rango de edad- y los efectos sobre la persona infectada -sin síntomas, síntomas leves, síntomas graves, síntomas críticos o la muerte”, apunta Marcelino Campos, investigador de Fisabio, UV y CSIC.

Uno de los rasgos más destacados de modelos como el de LOIMOS es su contribución para aportar información que cubra la imposibilidad de realizar pruebas en la vida real. El equipo de LOIMOS trabaja para ello con tres tipos de datos: en primer lugar, con aquellos que se pueden extraer del conocimiento que ya existe; el segundo grupo son los datos que se pueden medir directamente; y el tercero los que se han de deducir. “En modelos como LOIMOS hay un gran esfuerzo para ajustar al máximo estos últimos datos. Probamos muchos valores en diferentes experimentos, buscando resultados que se parezcan lo máximo posible a la realidad. Encontrar posibles valores a estos parámetros les puede resultar muy valioso a biólogos para sus propios estudios”, concluye Campos.

Fuente: UPV