Respuestas desde el futuro

Un pequeñísimo saco proteico cargado de un trozo de código genético puede detener el mundo. Y lo ha hecho. Cientos de miles de personas han sufrido COVID-19, la enfermedad provocada por el virus SARS-CoV-2. A esta altura, muchos países han tomado medidas para desacelerar el ritmo de contagio de la población. Algunos lo hicieron declarando aislamientos obligatorios, otros prohibiendo las reuniones de más de dos personas. Algunos permitiendo que la gente salga sólo a hacer compras indispensables, otros dejando que la gente salga a correr. Algunos lo hicieron tarde. Otros, quizás temprano.

América es para el virus una tercera estación, después de atacar Asia y Europa. Podemos ver qué pasó hasta ahora en lugares como China, Korea del Sur o Alemania. Pero todavía no pasó el tiempo suficiente para saber qué tan exitosas son las distintas medidas que estos países están aplicando.

Por eso me propuse programar un modelo. En Covilandia, un país imaginario de dos ciudades y 3000 habitantes, un virus que se transmite entre las personas pone en jaque a las autoridades. Para decidir qué medidas tomar, realizan un modelo que resulta ser muy parecido a su realidad (porque ya son un modelo). Realizan una gran cantidad de simulaciones y finalmente toman su decisión. Veamos qué preguntas se hicieron las autoridades de Covilandia y qué respuestas arriesgó el modelo.

Una advertencia

Esto es parte de un proyecto personal. Hace tiempo tenía pendiente ponerme a programar en python y la realidad me dio una excusa. No soy epidemiólogo, ni médico. No me dedico profesionalmente a hacer modelos matemáticos. Así que si lo que digo a continuación te parece raro o inconsistente, tomalo como de quien viene: una persona curiosa dispuesta a compartir su curiosidad.

Datos de partida

Covilandia, como decía, es un país imaginario con dos ciudades que sufre un brote epidémico de un virus. Cuando son infectadas, las personas pasan por un período de incubación de entre 1 y 12 días. Sólo algunos de los infectados presentan síntomas, y entre ellos, algunos terminan internados. El gobierno de Covilandia consigue confirmar sólo algunos de los casos. El riesgo de muerte no sólo depende de los pacientes, también del porcentaje de la población infectada (es más probable morir cuando el sistema sanitario está exigido). Las personas que no tienen síntomas pueden contagiar el virus, pero con menor probabilidad que aquellas que sí los tienen. Una vez que se curan, son inmunes.

Una persona puede contagiar a otra si se cruza con ella en algún momento del día, pero la probabilidad de contagio es menor si ambas personas son cuidadosas. Las personas tienen contacto permanente con su núcleo familiar y también con una lista de contactos definida aleatoriamente (que cambia todos los días).

El gobierno de Covilandia puede tomar distintas medidas para controlar la epidemia. Puede cerrar las ciudades, puede limitar la circulación de personas, puede aislar a aquellas con diagnóstico confirmado o recomendar a la población que mantenga distancia. Las medidas se inician a partir de que se confirman cierto número de casos y se aplican por una cantidad de días determinada.

Hay algo que es bien distinto en Covilandia: la probabilidad de que una persona sana se cruce con un cierto sujeto infectado es igual para todas las personas sanas.

En el mundo real, las sociedades forman redes complejas que tienen nodos más importantes que otros. En el caso de una epidemia son críticos los nodos como colegios y universidades. El video de Up and Atom lo deja muy claro: Computational Social networks.

Caso base

Después de correr el modelo con poblaciones de distinto tamaño (500, 1000, 3000, 5000 y 10000 personas) y comprobar que se comportaba de manera aceptablemente parecida en todos los casos, decidí usar una Covilandia habitada por 3000 personas. Las dos ciudades de Covilandia tienen aproximadamente el mismo tamaño.

En cuanto las autoridades confirman el primer caso de COBITS-20, comienzan a correr simulaciones para evaluar qué hacer. Pueden hacer unas cuantas, porque el modelo tarda unos 50 segundos en simular 180 días para una población de 3000 personas.

Primero prueban casos extremos, como no hacer nada. El resultado es espeluznante. Como las personas de Covilandia se mezclan de una manera muy pareja, cuando el brote epidémico termina, un 90% de las personas han sido infectadas. En el peor momento del brote, un 30% de la población está infectada al mismo tiempo (hay que recordar sin embargo que la mayoría son casos asintomáticos, no necesariamente confirmados por el gobierno de Covilandia). La tasa de muerte (la cantidad de muertos sobre la cantidad total de infectados) suele estabilizarse entre el 0,5% y el 2%.

¿Pero qué pasa cuando el gobierno de Covilandia activa sus medidas de contingencia?

Medidas contundentes

Las autoridades saben que una posibilidad es restringir seriamente la circulación de las personas permitiéndoles salir de su casa únicamente para lo esencial, recomendándoles incluso que mantengan distancia cuando lo hagan. Entonces corren una simulación y comprueban que si reducen la circulación de personas en un 60% durante 120 días, la cantidad de infectados se mantiene por debajo del 4% de la población. Y para cuando el brote termina sólo un 10% sufrió el contagio.

Por supuesto, algunas veces, la simulación es un éxito rotundo y el brote se contiene. Esto pasa especialmente cuando las medidas son bastante restrictivas y se mantienen durante un plazo considerable. Pero como los especialistas de Covilandia son precavidos, cuando esto sucede corren nuevas simulaciones y se quedan con alguno de los peores casos. Les interesa hacerse una idea del peor escenario.

Hoy, los líderes del mundo real se dividen en dos grupos. En uno están los que hablan de sostener la actividad económica como si una epidemia no fuera a impactar en la economía. En el otro se juntan los que dicen priorizar la salud de la población como si las medidas de contingencia no pudieran tener consecuencias sobre ella a largo plazo.

Pero las autoridades de Covilandia son sensatas. Saben que no existen aspectos de la realidad totalmente desconectados entre sí y se dan cuenta de que sostener restricciones estrictas durante 4 meses no es posible. Tienen que buscar opciones.

A veces, en un ecosistema, la caída de la población de conejos puede provocar la extinción de una especie de mariposas. Porque al retirarse los conejos, la hierba que ellos comen invade el suelo compitiendo con otra hierba en donde unas hormigas rojas suelen hacer sus nidos. Hormigas que mantienen una relación simbiótica con las mariposas. Las redes complejas son sin duda apasionantes. Este ejemplo está tomado del libro de Ricard Solé.

¿Por cuánto tiempo?

Las autoridades corren la simulación varias veces para evaluar durante cuánto tiempo deben sostener fuertes restricciones para obtener buenos resultados. Pero no tienen buenas noticias. Mantenerlas 14 días no cambia prácticamente nada, 28 días tampoco. Logran reducir el pico de infectados de alrededor del 30% al 20% cuando sostienen las medidas 56 días, pero les parece demasiado.

Se dan cuenta entonces de que pueden cambiar no sólo la duración de las medidas, sino también el momento en que las implementan. ¿Puede ser una cuestión de timing?

¿Cuándo?

Las personas a cargo de las simulaciones estaban aplicando las medidas una vez que se confirmaban 50 casos positivos. Prueban entonces aplicarlas también a partir de la confirmación de 100, 150 y 200 casos. Se sorprenden un poco, pero ven que el momento a partir del cual se aplican las mismas medidas de contingencia puede tener un efecto significativo en el desarrollo del brote.

¿Qué hacen las personas?

Los especialistas de Covilandia habían logrado confirmar que las personas infectadas podían contagiar aún sin síntomas aunque era improbable. Por eso se preguntaron qué sucedería si los ciudadanos se aislaran ni bien sintieran alguno, por su propia cuenta. Los resultados fueron sorprendentes. Aún cuando no todas las personas se auto-aislaran, los cambios eran significativos.

Por supuesto también simulan muchas otras cosas. Prueban cerrando completamente la circulación de personas entre sus dos ciudades, evalúan el posible resultado de medidas menos restrictivas, se preguntan cuán efectivo puede ser aislar a los casos confirmados o si aumentar la cantidad de pruebas de diagnóstico puede cambiar algo. Les cuesta un poco decidirse, pero lo hacen.

Los datos de éstas y muchas otras simulaciones están, junto al código del programa, en GitHub. El repositorio se llama SETM.

¿Qué pasó al final?

Las autoridades de Covilandia decidieron luchar contra la epidemia de COBITS-20 usando distintas herramientas. Cuando confirmaron 150 casos, restringieron la circulación de las personas sólo un poco (un 20%). Les recomendaron mantener distancia pero permitieron que compartieran una mesa al aire libre. Realizaron bastantes pruebas de laboratorio (confirmando aproximadamente el 80% de los casos sintomáticos y un 20% de los asintomáticos), cosa que les permitió aislar a muchas de las personas infectadas. Por supuesto, los habitantes de Covilandia hicieron su parte. Alrededor de la mitad de los que tuvieron síntomas se aislaron de inmediato voluntariamente. Como las medidas no eran contundentes, pudieron sostenerlas por 56 días sin problemas. Durante el pico del brote, la cantidad de infectados no superó el 10%, mientras que un 35% por ciento de la población no se infectó nunca.

Números y simulaciones

Como Covilandia es un país imaginado la epidemia de COBITS-20 no mata, sólo descarta mínimos trozos de memoria en la computadora. La realidad es más dura y compleja. Es muy difícil saber cuándo las consecuencias negativas de las medidas de contingencia superan los beneficios que producen.

Un modelo sencillo como este, no da cuenta de la complejidad total de la realidad pero permite probar rápidamente distintos escenarios. En minutos uno puede descartar algunas de las ideas que trae preconcebidas, y con suerte, imaginar escenarios nuevos y distintos. Porque estas situaciones nos exigen ser creativos.

El código del modelo queda a tu disposición por si querés hacerle alguna pregunta. También los datos y gráficos de varias simulaciones incluyendo las que figuran acá. Si tenés suerte como yo, no estás entre las personas que tienen que decidir qué hacer para frenar el brote. Pero sí entre las que manteniendo distancia, evitando tocarse la cara y aislándose mientras tienen síntomas, hoy pueden cambiar el curso de la historia.