Boca del Río, Ver.- Investigadores de la Universidad Veracruzana (UV), de la Universidad Nacional Autónoma México (UNAM) y de la Universidad de Bremen en Alemania, desarrollaron un modelo para estudiar la difusión del COVID-19 basado en ingeniería electrónica y física aplicada.
El diseño del modelo estuvo liderado por Jairo César Nolasco Montaño, integrante del Centro de Investigación en Micro y Nanotecnología (Microna) de la UV. Contó con la colaboración de Jetro Tejeda García, egresado de la Maestría en Ingeniería Aplicada de esta casa de estudios; Andrés Castro Chacón y Alejandra Castro Carranza, estudiante e investigadora de la Escuela Nacional de Estudios Superiores (ENES) de la UNAM campus Morelia, respectivamente, y Jürgen Gutowski, profesor de la Facultad de Física de Universidad de Bremen.
En entrevista, Nolasco Montaño explicó que la pandemia actual ha tenido un gran impacto en la vida de todos y la comunidad científica ha buscado entender y reducir los efectos del SARS-CoV-2, por lo que se han desarrollado desde vacunas hasta modelos matemáticos que permitan predecir la difusión del virus y sus variantes.
Destacó que este modelo eléctrico que describe la evolución de la pandemia, surge a raíz de la observación. El grupo de trabajo se percató de que las curvas de la acumulación de personas contagiadas y el patrón matemático eran similares a lo que normalmente observan en las mediciones de dispositivos electrónicos en Microna.
Jairo César Nolasco Montaño, investigador de Microna, lideró el diseño del modelo
“Entonces, pensé que podíamos proponer una nueva herramienta basada en nuestros conocimientos con el afán de colaborar desde nuestra área, en las condiciones de esta pandemia.”
Explicó que el modelo propuesto describe de forma precisa la evolución de los contagios en múltiples países y muestra nuevos fenómenos en el desarrollo de la pandemia. Específicamente el análisis identifica que la evolución de los contagios en la primera ola obedece a tres tendencias bien definidas: una fase lineal, una exponencial y una subexponencial.
Dijo que estos elementos modelaron ese comportamiento y pueden suceder en paralelo o en serie. “En este caso notamos que el comportamiento lineal y exponencial suceden en paralelo y el mecanismo subexponencial en serie; con los dos primeros se puede hacer un análisis utilizando herramientas como las leyes de Kirchhoff”.
Detalló que identificaron que aproximadamente a partir del día 100, respecto al inicio de la pandemia, su evolución es dominada por un comportamiento exponencial.
Sobre los beneficios de este modelo destacó: “Ha permitido entender un nuevo fenómeno que no se había reportado antes: que la primera fase tiene una duración aproximada de 100 días y después –esto lo vimos en varios países– comienza la fase exponencial, que es donde el virus se expande más velozmente”.
Agregó que el modelo podría utilizarse para evaluar las medidas de contingencia que se han tomado, si son efectivas o no, también se podría predecir a corto plazo cuántos contagios se van a dar una vez que ya se tienen datos de cada una de las fases.
Asimismo, dijo que este modelo resultó útil para nuevos brotes y para otros tipos de pandemias, como el Ébola o la influenza.
El investigador mencionó que entre los planes a futuro consideran buscar la colaboración con epidemiólogos para desarrollar un modelo más detallado.
También refirió que debido al impacto del modelo, la revista Avances del Instituto Americano de Física publicó su investigación, clasificando el artículo como destacado, además de tratarse de una editorial con reconocido prestigio internacional en el área de física aplicada.
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