En cuatro semanas la UPV tendrá un prototipo de su simulador de la COVID-19

¿Qué efecto tendría una reducción del 50% de los contactos de niños con personas mayores, con o sin mascarilla? ¿Y un confinamiento por barrios? ¿Y si se abrieran los centros educativos? Estos son algunos de los escenarios que permite simular Loimos, una nueva herramienta informática en cuyo desarrollo están participando investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y cuyo primer prototipo está listo dentro de cuatro semanas.

Permitirá simular y evaluar los efectos de diferentes escenarios epidemiológicos de la COVID-19 y prever la evolución de la pandemia ante futuras mutaciones del virus, en lo que se vaticina que serán las nuevas oleadas de la enfermedad. «Se trata de un simulador que contempla los posibles escenarios para la pandemia. Hemos ajustado una serie de parámetros de modo que podemos saber que sucederá con el virus en base a dichos parámetros», explica José Mª Sempere, del Grupo de Investigación en Autómatas, Lenguajes Formales y sus Aplicaciones (ALFA)-Instituto VRAIN de la UPV.

El proyecto está liderado por la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (FIBio-HRC) y cuenta con la colaboración de la empresa tecnológica Biotech Vana S.L. Es además una de las propuestas seleccionadas de la convocatoria de proyectos de investigación sobre el SARS-COV-2 y la enfermedad COVID 19 impulsada por el Ministerio de Ciencia e Innovación a través del Instituto de Salud Carlos III.

Según explica Sempere, Loimos se desarrollará bajo el paradigma de la computación con membranas (membrane computing), que permite diseñar el comportamiento del virus en diversos entornos. «Programamos en el ordenador como si fuera una célula viva eucariota humana. Entonces, el compartimiento de esa célula es lo que induce el compartimiento del programa», señala el investigador de la UPV quien expone que las primeras simulaciones que se realicen una vez este listo el prototipo serán en entornos hospitalarios para saber «cómo se produce su propagación en hospitales».

“El diseño virtual del comportamiento biológico del virus y de las actuaciones de todos los elementos que lo rodean tales como las personas infectadas, sanas y recuperadas, las decisiones sobre aislamientos en espacios públicos (departamentos en hospitales, escuelas, empresas…), la jerarquización de los territorios en áreas físicas (barrios, municipios, provincias…), etc. permitirán evaluar la incidencia del virus bajo distintas situaciones diseñadas «a la carta» y observar su evolución en proyecciones temporales”, explica Sempere.

En el año 2015, el equipo del Instituto VRAIN de la UPV, la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal, y Biotech Vana S.L., desarrolló la plataforma ARES (Antibiotic Resistance Evolution Simulator), que ha sido internacionalmente reconocida para el estudio de las dinámicas de transmisión de las resistencias a antibióticos. A partir de la experiencia de esta primera herramienta, indica Sempere, se ha desarrollado Loimos.

Parámetros que incluye el modelo

Entre los parámetros que incluirá Loimos se encuentra la estructura poblacional básica del ámbito de estudio (niños, jóvenes, mayores); tasa de individuos portadores del COVID 19 en cada grupo por franja de edad; tasa de contacto por grupos de edad o tiempos de contacto diarios a menos de dos metros.

El modelo permite también trabajar con variaciones en el propágulo viral -cantidad mínima de virus para contagiar a una persona sana; la tasa de transmisión viral por minuto a una persona no contagiada, así como la tasa en función del tiempo desde el contagio y el nivel de supervivencia del virus en superficies. Otras variables son la tasa de reducción de la transmisión, el tiempo de aparición de respuesta inmunitaria antiviral en niños, jóvenes, adultos, y mayores e incluso la tasa de protección con una eventual vacuna antiviral en proporción de individuos vacunados.

“La ventaja esencial del modelo es que se pueden otorgar valores a cada uno de estos parámetros en función de los rangos esperados, deseados, o efectivamente comprobados, y observar el efecto que tendrán en la estructura dinámica de la epidemia. Pero, sobre todo, da la posibilidad de modificar simultáneamente distintos valores o rangos de estudio, lo que permite hacer predicciones de los «efectos» que podrían resultar de determinadas intervenciones, ayudando así a la toma de decisiones. El sistema es fácilmente escalable ya que permite la introducción de nuevas observaciones o conocimientos, conformando un auténtico laboratorio de pruebas virtual”, destaca José Mª Sempere.