Son seis iniciativas que llevan adelante institutos del Centro Científico Tecnológico local, que incluyen desde análisis de escenarios epidemiológicos para la ciudad, protocolos para aplicar en tests de detección del virus, desarrollo de mascarillas y protectores faciales y otros insumos sanitarios para atender la demanda de pacientes con COVID-19.
Científicos del Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS-CONICET-UNS) y de la Planta Piloto de Ingeniería Química (PLAPIQUI-CONICET-UNS) se encuentran trabajando en el diseño e implementación de una herramienta computacional que permita la estimación de insumos/recursos médico-sanitarios necesarios para atender la demanda de pacientes con síntomas y contagio de COVID-19 en la ciudad de Bahía Blanca. A partir de los protocolos vigentes y la consulta a expertos, se propone estimar para diferentes escenarios de contagio, los insumos que serán requeridos para cada tipo de paciente según sea necesario aislarlo, internarlo con y sin respirador, o internarlo en su domicilio.
Otra de las acciones en desarrollo en el IIESS se enfoca en otro aspecto de la pandemia y busca analizar su impacto sobre rutinas laborales y cotidianas en países de Iberoamérica, con énfasis en la situación de las mujeres.
Un grupo de investigadores del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC CONICET-UNS) está desarrollando líneas de colaboración con el Instituto de Investigaciones “Gino Germani” (CONICET UBA) y otros actores de relevancia para iniciativas que permitan diseñar e implementar herramientas informáticas inteligentes. Dichas herramientas están orientadas a coordinar eficientemente el manejo de los distintos recursos disponibles existentes (logística, servicios, etc.) para combatir la pandemia Covid – 19.
Por su parte PLAPIQUI ya está colaborando en la construcción de prototipos de mascarillas para reemplazo de mascarillas quirúrgicas y en el diseño de métodos para evaluar el rendimiento de las mismas, adaptando técnicas empleadas para el control de calidad de respiradores particulados y mascarillas quirúrgicas. En tanto, en el Instituto Argentino de Oceanografía (IADO -CONICET -UNS) trabajan en tres desarrollos: la impresión y ensamblaje de protectores faciales, la fabricación de un sistema de calentador de bajo costo para terapia con cánula nasal de alto flujo , y en el desarrollo de un prototipo de respirador mecánico de bajo costo.
Otro de los aportes en la batalla contra el virus es el realizado desde el Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Bahía Blanca (INIBIBB- CONICET-UNS), que consiste en el análisis de protocolos de PCR en tiempo real para detección sobre hisopados de COVID-19. En este aspecto se ha ofrecido prestar colaboración a hospitales de la ciudad. Asimismo sus especialistas se encuentran trabajando en la evaluación y validación del equipamiento disponible en el INIBIBB para poner a disposición en los procedimientos de detección del COVID-19.
Estas acciones llevadas a cabo por profesionales y científicos del CONICET Bahía Blanca son parte del compromiso y las contribuciones concretas que la ciencia puede aportar para enfrentar el coronavirus.

                                                                                                                                                                                *Fuente: Facebook CONICET Bahía Blanca

*Por Dr. Juan Manuel Larrosa

La reciente pandemia de corona virus COVID-19 ha cambiado la vida en el Mundo. El aislamiento y la desconexión social obligatoria están siendo la norma en gran parte de los países que registran casos y en aquellos en los que existe riesgo de que potencialmente ello ocurra. Las empresas emiten órdenes para que sus empleados se queden en casa al igual que el gobierno con los empleados públicos, las escuelas dictan sus programas en línea, los eventos masivos se cancelan, la circulación vehicular es restringida, entre tantos otros ejemplos. ¿Por qué tomar tan drásticas medidas? Han existido otras pandemias y epidemias, ¿qué es lo que hace a ésta en particular tan restrictiva en la vida cotidiana?

Para ello la ciencia ha desarrollado desde hace siglos modelos epidemiológicos. El análisis de redes sociales ha añadido formas gráficas y formales adicionales al análisis matemático más tradicional. En un ejemplo simple, una red se compone de agentes o nodos que interactúan estando algunos infectados inicialmente con una enfermedad transmisible. La interacción genera un lazo o enlace entre dos agentes y si alguno está infectado se lo transmite al segundo. Esa transmisión depende muy específicamente del tipo de enfermedad que se esté modelando. En el caso del COVID-19 es mayormente por contacto (aunque se sabe que el virus sobrevive 3 horas en el aire) con alguna parte del cuerpo o zona tocada por el infectado. En otros tipos de enfermedades, como las enfermedades sexuales, el contacto transmisor es obviamente muy diferente. Sin embargo todo el tiempo interactuamos y contagiamos miles de virus entre todos nosotros. Y aquí emerge la cuestión de la inmunidad. Si un agente se encuentra inmunizado (sea por haber creado anticuerpos dado que ya sufrió la enfermedad o por haberse vacunado contra la misma) entonces el contacto puede emerger indemne resultando no infectado. Estos anticuerpos que se pueden generar una vez el cuerpo haya sufrido la afección se espera siempre que generen en la población una inmunización colectiva, como ha ocurrido a gran parte de las enfermedades estacionales que sufrimos. Sin embargo, el COVID-19 demuestra ser extremadamente contagioso y agresivo una vez instalado en el organismo. Y aquí es donde surge el problema de lo que podría ser una gripe tradicional: el ataque es tan fuerte que requiere el uso de internación y servicios médicos de urgencia, esos que como su nombre lo indica están abastecidos en cantidades asociadas a la probabilidades normales de surgimiento de emergencias y no para abastecer al mismo tiempo a una población general completa. Sin esta prestación, el paciente víctima del virus no llega a recuperarse y puede morir, con ello obviamente haciendo extremadamente costoso el proceso de inmunización colectiva. Diversos protocolos se han implementado con relativo éxito en diversos sistemas de salud como Corea del Sur, Singapur y Japón que han reducido la velocidad de transmisión del contagio. El resto de las naciones está sufriendo la curva exponencial ascendente de los contagios que colapsa los sistemas de salud. Ese efecto es el que se denomina aplanar la curva. Es decir, quitarle la expansión exponencial del contagio para permitir que los sistemas de salud puedan aceptar los pacientes que ingresan con necesidad de atención de urgencia. La cuarentena o aislamiento obligatorio es una medida eficiente cuando el sistema de salud no tiene una escala de atención o posee tecnología insuficiente. Ello hace que el contagio tarde forzosamente más, quitándole exponencialidad a la curva de afectados lo que hace más probable que la infraestructura de salud atienda a las víctimas en estadios más avanzados de la enfermedad.

Veamos un ejemplo simple. Imaginemos 100 personas, conectadas en distinto grado, sujetas a contagio por contacto, de modo que exista una posibilidad alta de contagio y baja de recuperarse en tiempo (como el COVID 19).  Los nodos o círculos representan a personas. El color rojo indica personas con corona virus, los verdes personas susceptibles (es decir que todavía no han sido infectados pero podrían serlo) y podría haber nodos azules recuperados de la infección y ya inmunizados pero actualmente existen muy pocos casos por que supondremos que la tasa de inmunización es cero todavía. Podemos apreciar qué quiere decir aplanar la curva. En Gráfico 1 a continuación se compone de ocho gráficos más pequeños en los que se pueden observar una red arriba y un gráfico temporal debajo que mide la evolución del contagio una vez iniciado a través de un nodo infectado inicial que se observa en cada ejemplo de red a la izquierda. Vamos observar dos escenarios: la red superior con alta conectividad (el número de contactos en promedio, técnicamente grado promedio, por cada nodo es 10) y en escenario debajo la conectividad baja a 1. Eso se aprecia claramente en la primera red con muchas líneas (llamadas enlaces) partiendo de los nodos mientras que en la segunda red debajo se aprecian muchos nodos aislados (sin enlaces). El primer escenario es seguir la vida como la venía teniendo, el segundo es el aislamiento o cuarentena.

Partiendo del nodo de contagio inicial la simulación muestra cómo, a través de los enlaces, ese virus se transmite al resto de la red. Ello es cuantificado en el gráfico temporal debajo en la red altamente conectada como el contagio alcanza a todos los nodos muy rápidamente mientras que en el gráfico temporal inferior, con baja conectividad, el virus queda aislado en el lugar donde se hallaba el nodo de contagio inicial y no se disipa al resto de la red. La curva de evolución en este segundo caso es mucho más aplanada que en el primer caso.

Gráfico 1. Simulación de transmisión con dos escenarios de conectividad

            Momento inicial                                    Finalización de la simulación                        

                                                            Momento inicial                                               Finalización de la simulación

                                  Software utilizado: Netlogo (https://ccl.northwestern.edu/netlogo/)

El aplanamiento de la curva de contagio es la manera más fácil de lograr frenar el contagio aunque es evidente que es enormemente costosa en términos de nivel de actividad. Sobre todo en ciudades donde el grado de interacción promedio se eleva a valores mucho mayores que 10 de forma cotidiana (Eubank y otros, 2004).

Finalmente, las formas de control de contagio adoptadas en otros países que han logrado aplacar la curva han recaído en procesos de control de la ciudadanía a través de smartphones (China, Corea del Sur), con atención temprana de casos sospechosos y pruebas inmediatas para detectar infectados (Singapur), en un ataque sistémico para tratar de identificar y tratar cada caso en su territorio. La detección temprana permite trabajar directamente con ese caso, lograr reestablecerlo utilizando los servicios de urgencia e internación y con ello inmunizarlo. En general, los países que han tomado medidas más agresivas más temprano son quienes están mostrando curvas de contagio más aplanadas. Países que han tardado más como Irán, Italia o España están mostrando curvas lamentablemente más empinadas.

 Referencias

Eubank, S., Guclu, H., Anil Kumar, V. S., Marathe, M. V., Srinivasan, A., Toroczkai, Z., & Wang, N. (2004). Modelling disease outbreaks in realistic urban social networks. Nature, 429(6988), 180–184. doi:10.1038/nature02541