Para estudiar este fenómeno, específicamente la epidemia del dengue como problema complejo, María Elena Lárraga Ramírez y Luis Álvarez Icaza, investigadora y director del Instituto de Ingeniería (II) de la UNAM, respectivamente, han desarrollado un modelo matemático y computacional.
El dengue es la afección viral transmitida por mosquito de más rápida propagación en el mundo; en los últimos 50 años su incidencia aumentó 30 veces, con una expansión geográfica a países en donde antes no existía.
Está presente en regiones cálidas y tropicales, generalmente subdesarrolladas y con altos índices de marginación, y actualmente se extiende al norte de México, con importantes brotes.
MODELO UNIVERSITARIO
El modelo universitario puede adaptarse para su uso en el análisis de otras enfermedades transmitidas por vector, como el zika y chikunguña, también causadas por el mosquito Aedes aegypti, y los datos obtenidos se pueden trasladar a un mapa geográfico para su evaluación.
Su análisis se basa en el modelo de autómatas celulares, una herramienta para sistemas dinámicos que se utiliza para modelar sistemas naturales que pueden ser descritos como una colección masiva de objetos simples que interactúan localmente.
“Trabajamos con la dinámica de la enfermedad, con su comportamiento. Tomamos en cuenta los individuos que intervienen en ella, en este caso el mosquito que transmite la enfermedad y el humano que se contagia; y las características de ambos de manera individual y conjunta”, explicó Lárraga.
Del mosquito se considera su ciclo de vida (natalidad, periodo de incubación, mortandad, migración, región con condiciones geográficas y climáticas que favorecen su evolución), y del humano se toma en cuenta su comportamiento (movilidad, migración, condiciones geográficas y climáticas como humedad y temperatura), así como la interacción entre ambos.
Una de las ventajas del modelo, concluyó, es que no maneja datos fijos, sino dinámicos. “En nuestro grupo nos enfocamos al desarrollo de modelos matemático-computacionales, basados principalmente en autómatas celulares para entender y emular la dinámica de esta enfermedad reemergente”.
