Cientistas de saúde pública da Escola Mailman de Saúde Pública da Universidade de Columbia usaram simulações computacionais avançadas para rastrear como a pandemia de gripe H1N1 de 2009 e a pandemia de Covid-19 de 2020 se espalharam pelos Estados Unidos. Os seus resultados mostram a rapidez com que as epidemias respiratórias se podem espalhar e porque é que interrompê-las precocemente é tão difícil. Publicado em Diário Anais da Academia Nacional de CiênciasO estudo é o primeiro a comparar diretamente a forma como estas duas epidemias se propagaram numa área metropolitana dos EUA.
Ambos os surtos tiveram consequências importantes nos Estados Unidos. A pandemia de gripe H1N1 de 2009 resultou em 274.304 hospitalizações e 12.469 mortes. A pandemia da COVID-19 foi ainda mais devastadora, com 1,2 milhões de mortes confirmadas comunicadas até agora.
Modelagem espalhada pela cidade
Os investigadores pretendiam compreender como é que estas epidemias se propagavam geograficamente para melhorar o planeamento de futuros surtos. Para fazer isso, combinaram informações detalhadas sobre como cada vírus se espalha com modelos de computador que contabilizam viagens aéreas, deslocamentos diários e a probabilidade de surtos. A análise deles se concentrou em mais de trezentas áreas metropolitanas nos Estados Unidos
Expansão rápida antes do aviso prévio
As simulações revelaram que ambas as epidemias já se tinham espalhado amplamente pela maioria das áreas metropolitanas em poucas semanas. Estas infecções generalizadas ocorreram frequentemente antes da detecção precoce de casos ou dos sistemas oficiais de resposta estarem em vigor. Embora o H1N1 e a COVID-19 seguissem rotas diferentes entre locais, ambos dependiam de centros de transmissão partilhados, incluindo grandes áreas metropolitanas, como Nova Iorque e Atlanta. As viagens aéreas desempenharam um papel muito maior do que o transporte rodoviário nesta rápida propagação. Ao mesmo tempo, padrões de transmissão imprevisíveis acrescentam uma incerteza significativa, tornando difícil prever onde surgirão surtos em tempo real.
“A propagação rápida e incerta da gripe H1N1 de 2009 e das pandemias de Covid-19 de 2020 destaca os desafios para a detecção e controle oportunos. A expansão da cobertura de vigilância de águas residuais juntamente com o controle eficaz de infecções poderia potencialmente retardar a propagação inicial de futuras pandemias”, disse o autor sênior do estudo, Sean Penny, PhD, professor assistente ambiental de ciências da saúde. Escola Carteiro.
Vigilância de águas residuais e preparação para pandemias
Pesquisas anteriores destacaram o valor do monitoramento de águas residuais como uma ferramenta de alerta precoce. Este novo estudo acrescenta mais apoio, mostrando que a expansão da monitorização das águas residuais pode desempenhar um papel importante na melhoria da preparação para pandemias e no abrandamento da transmissão precoce.
Lições além do H1N1 e do COVID-19
Além de reconstruir a propagação das duas últimas epidemias, os investigadores criaram um quadro flexível que pode ser utilizado para estudar as fases iniciais de outros surtos. Embora o movimento humano, especialmente as viagens aéreas, seja um dos principais impulsionadores da propagação da epidemia, a equipa observa que outros factores influenciam a forma como os surtos se desenrolam. Estes incluem dados demográficos da população, calendários escolares, férias de inverno e padrões climáticos.
O primeiro autor do estudo é Renquan Zhang, Dalian University of Technology, Dalian, China. Autores adicionais incluem Rui Deng e Sitong Liu, da Universidade de Tecnologia de Dalian; Qing Yao e Jeffrey Shaman da Universidade Columbia; Brian T. de Princeton. Grenfell; e Cicely Vibaud dos Institutos Nacionais de Saúde.
Durante mais de dez anos, Sen Pei, juntamente com Jeffrey Shaman e colegas, trabalharam para melhorar métodos de rastreamento e simulação da propagação de doenças infecciosas como a gripe e a Covid-19. As suas ferramentas de previsão em tempo real estimam a rapidez com que os surtos crescem, onde é provável que se espalhem e quando poderão atingir o pico, ajudando a orientar a tomada de decisões em saúde pública.
