Cientistas de saúde pública da Escola de Saúde Pública Mailman 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. As suas descobertas mostram a rapidez com que as epidemias respiratórias se espalham e porque é que interrompê-las precocemente é tão desafiador. publicado em revista Anais da Academia Nacional de CiênciasO estudo é o primeiro a comparar diretamente como as duas epidemias se espalharam pelas áreas metropolitanas dos EUA.
Ambos os surtos tiveram um impacto significativo 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 até à data.
Simulando comunicação entre cidades
Os investigadores pretendem compreender como estas epidemias se espalham geograficamente, a fim de 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 eventos de superpropagação. Sua análise se concentrou em mais de 300 áreas metropolitanas dos EUA
Expanda rapidamente antes de avisar
As simulações mostram que ambas as epidemias se espalharam amplamente pela maioria das áreas metropolitanas em apenas algumas semanas. Esta transmissão generalizada ocorre frequentemente antes da detecção precoce de casos ou da implementação de respostas governamentais. 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 mais importante do que os deslocamentos diários na condução dessa rápida disseminação. Ao mesmo tempo, padrões de transmissão imprevisíveis acrescentam uma incerteza significativa, tornando difícil prever em tempo real onde a epidemia irá eclodir.
“A disseminação rápida e incerta da gripe H1N1 de 2009 e das pandemias de COVID-19 de 2020 destaca os desafios da detecção e controle oportunos. A cobertura expandida da vigilância de águas residuais, juntamente com o controle eficaz de infecções, pode retardar a propagação inicial de futuras pandemias”, disse o autor sênior do estudo, Sen Pei, Ph.D., professor assistente de ciências da saúde ambiental no Columbia Mailman College.
Vigilância de águas residuais e preparação para epidemias
Pesquisas anteriores destacaram o valor do monitoramento de águas residuais como uma ferramenta de alerta precoce. Este novo estudo acrescenta mais apoio de que a vigilância alargada das águas residuais pode desempenhar um papel importante na melhoria da preparação para pandemias e no abrandamento da propagação precoce.
Lições além do H1N1 e do COVID-19
Além de reconstruir a propagação das duas pandemias mais recentes, os investigadores desenvolveram uma estrutura flexível que pode ser usada para estudar as fases iniciais de outros surtos. Embora o movimento humano, especialmente as viagens aéreas, seja o principal motor da propagação da pandemia, a equipa observou que outros factores também influenciam a forma como os surtos se desenrolam. Estes incluem dados demográficos, calendários escolares, férias de inverno e padrões climáticos.
O principal autor do estudo é Zhang Renquan, da Universidade de Tecnologia de Dalian, em Dalian, China. Outros autores incluem Rui Deng e Sitong Liu, da Dalian University of Technology; Qing Yao e Jeffrey Shaman, da Universidade de Columbia; Bryan T. Grenfell, da Universidade de Princeton; e Cécile Viboud, dos Institutos Nacionais de Saúde.
Por mais de uma década, Jeffrey Shaman e colegas, incluindo Sen Pei, têm trabalhado para melhorar os métodos de rastreamento e modelagem da propagação de doenças infecciosas como a gripe e a COVID-19. A sua ferramenta de previsão em tempo real pode ajudar a orientar as decisões de saúde pública, estimando a rapidez com que um surto se espalhará, onde poderá se espalhar e quando atingirá o pico.
