Para responder a éstas y otras preguntas King y sus colaboradores desarrollaron una serie de modelos que incorporaron mecanismos conocidos o sospechados de transmisión de la enfermedad e inmunidad y luego observaron cuál de los modelos se adecuaba mejor a los datos reales. “Lo que encontramos fue una verdadera sorpresa”, dijo King quien trabaja asimismo en el Departamento de Matemáticas en el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos. “Nuestro análisis mostró que la mejor explicación de las pautas vistas en los datos es que hay mucha más gente expuesta a la bacteria que tiene una infección grave o muere, y que los individuos con infecciones leves pierden su inmunidad de forma muy rápida en cuestión de semanas o meses”. El modelo reveló que cuando se propaga una epidemia mucha gente desarrolla esta inmunidad de corto plazo. Una vez que hay un gran número de personas inmunes la epidemia se detiene. “Pero antes de que pase el año esas personas son susceptibles otra vez” y comienza el ciclo nuevamente, dijo King.
La rápida pérdida de inmunidad que encontró este estudio contrasta con la creencia común, que se sustenta sólo en estudios de las personas con cólera grave, no los casos moderados, de que la inmunidad a la reinfección dura por lo menos tres y, posiblemente, hasta diez años. Las vacunas más eficaces contra el cólera, en cambio, producen una inmunidad que dura unos pocos meses. El nuevo modelo presenta la posibilidad de que las vacunas actuales puedan administrarse en el comienzo de la estación del cólera para contrarrestar una epidemia incipiente. “Para entender cómo controlar esta enfermedad necesitamos entender realmente qué ocurre con la mayoría de los casos, no sólo lo que ocurre con los más graves”, dijo King. Los investigadores usan modelos similares para explorar las pautas que se perciben en otras enfermedades infecciosas tales como la malaria y la tos convulsa. Su trabajo también tienen implicaciones generales para el estudio de la ecología y la epidemiología de las enfermedades infecciosas. “Hay dos clases distintas de modelos que se han usado en tales estudios”, dijo King. Un tipo se adecua bien par la comprensión de la biología subyacente del sistema bajo estudio, y el otro está diseñado para el análisis de datos. “Asuntos técnicos estadísticos han hecho imposible juntar estas categorías pero lo que mi colaborador Edward ionices y yo hemos hecho en este estudio es desarrollar una metodología muy general que avanza mucho hacia la unificación de estas dos categorías de modelos diferentes. Esto elimina las restricciones y nos permite que usemos un modelo de casi cualquier formato que exprese realmente nuestra mejor comprensión de la biología”. Además de Ionides, quien es profesor de estadística, los colaboradores de King en este trabajo fueron Mercedes Pascual, profesora de ecología y biología de la evolución, y Menno Bruma, de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. Los investigadores recibieron fondos de la Fundación Nacional de Ciencia, los Institutos Nacionales de Salud y la Administración Oceánica y Atmosférica Nacional.
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