Investigadores argentinos desarrollaron un modelo matemático que permite estimar el comportamiento de enfermedades en la ganadería nacional.

Científicos argentinos diseñaron un modelo matemático que ayudaría al entendimiento de las epidemias en la ganadería de Argentina. Los autores, pertenecientes a la UNICEN, Tandil, también simularon la utilización de vacunas como método de control.

El modelo, publicado en la revista International Journal of Applied and Computational Mathematics, incorporó algunas dinámicas similares a las de la producción ganadera nacional, lo que sirvió para evaluar diferentes situaciones. “Nuestra idea era poder mostrar cómo hacer cuando contamos con datos no contiguos en el tiempo”, aseguró Ignacio Simoy, doctor en Matemática Computacional e Industrial y primer autor del artículo.

Así, los investigadores del Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable (UNICEN) lograron simular diferentes circunstancias que podrían darse ante un brote de enfermedad que pudiera derivar en una epidemia. “Nuestro modelo es el primer paso”, sostuvo Simoy, que actualmente es becario postdoctoral de CONICET en el Instituto de Investigaciones en Energía No Convencional (INENCO), Salta.

En su estudio, los investigadores aplicaron correcciones a modelos previos de poblaciones interconectadas, como la incorporación de dinámicas de enfermedades infecciosas y de movimientos de animales cada determinado período, una práctica común entre regiones de nuestro país. “Trabajamos con diferentes parámetros de enfermedades y comparamos cuáles son los que tienen más peso en determinada situación”, detalló Simoy. 

El científico ilustró eso con un ejemplo: “Cuando los animales se trasladan con mayor cantidad de días entre movimientos, las epidemias tendrían picos más bajos y se dispersarían más lentamente en la población”. Simoy advirtió que dichos resultados parecen obvios pero, “hasta que uno no hace la cuenta, esto no se ve”.

A su vez, los autores destacaron en su texto que: “El tamaño final de la epidemia no sería mayor cuando hay un incremento en la cantidad de animales que se trasladan entre puntos”. Sobre esto, Simoy agregó que la forma de la red de movimientos también afecta cómo se dispersa la enfermedad y el tamaño que puede tener la epidemia.

Adicionalmente, los autores destacaron el rol de la vacunación para el control ante una alerta epidemiológica. Las simulaciones realizadas les permitieron concluir que la efectividad de esta práctica dependerá del lugar donde sea aplicada, como expresan en el artículo científico. “El modelo puede ser útil para determinar en qué subpoblación se debería implementar la medida para lograr un mejor efecto”, concluyen.

“Sin embargo, así como está, nuestro modelo aún no se podría aplicar a una enfermedad concreta, como la fiebre aftosa, ya que hay que conocer bien la enfermedad y volcar más información”, advirtió Simoy. Pero puede ser utilizado para simular las dinámicas de enfermedades del ganado y contrastarlas con observaciones reales, según mencionan en el artículo.

En este mismo sentido, expresaron que, en situaciones reales, la red de establecimientos no es regular, el tiempo entre movimientos no es siempre igual y el porcentaje de individuos que permanece en los lugares varía, todo lo cual repercutiría en la dinámica de la enfermedad.

Finalmente, si se lo quisiera aplicar en el diseño de políticas públicas, “se necesitaría mucha más información detallada, por ejemplo a nivel de productor, que permita obtener una mayor definición del modelo”, concluyó Simoy.

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Escrito para el Taller de Producción Gráfica, Especialización en Comunicación Pública de la Ciencia y la Tecnología, UBA.