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Modelo computacional ajuda a prever surtos de ébola

Investigadores criaram um modelo computacional que tem em conta fatores como as alterações climáticas e a pobreza para ajudar a prever onde e quando vão acontecer os próximos surtos de ébola.

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Exame Informática

O vírus do ébola é mortal para metade das pessoas que sejam infetadas. Assim, é fácil perceber que saber onde é que vai surgir o próximo surto possa ajudar a mitigar estas taxas de mortalidade elevadas. Um novo modelo computacional, apresentado num trabalho publicado na Nature Communications, pode ajudar a prever o local do surto e permitir às autoridades competentes colocar no terreno medidas de prevenção. É possível, por exemplo, começar a vacinar as populações que possam vir a ser afetadas ou indicar aos governos onde devem apertar os controlos fronteiriços. O modelo pode ser ajustado para prever também a localização de outras doenças. «Precisamos de informações sobre o que poderá acontecer, para que possamos estar melhor preparados», explica Kristie Ebi, professora de saúde global na Universidade de Washington.

No caso do ébola, o modelo prevê que a doença será cada vez mais frequente, tendo em conta o aquecimento global e a deterioração das condições económicas da população mundial.

Em 2014, o vírus matou 11325 pessoas em África e tudo começou numa espécie de morcego. Com as alterações climatéricas, os padrões de movimento destes morcegos podem vir a alterar-se, aumentando a probabilidade de contágio noutros locais. O vírus espalha-se quando a população entra em contacto com o sangue ou os fluidos corporais de uma pessoa ou animal infetados. Os padrões de migrações de insetos, como as carraças ou mosquitos, também se podem tornar difíceis de prever, podendo levar a doenças como o Zika, a Lyme ou o Dengue a propagar-se em locais até aqui considerados seguros.

O modelo computacional tem em consideração diferentes fatores como a desigualdade laboral, o crescimento da população ou o efeito dos gases de estufa e aponta para probabilidades de propagação.

Os modelos preditivos podem ajudar a melhorar a atuação em zonas onde escasseiam os recursos de monitorização do surgimento de surtos.

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