28/02/2023

Como as técnicas de redes podem evitar novas pandemias

Redação do Diário da Saúde
Técnica de redes rastreia vírus e doenças infeciosas de forma mais eficaz
A técnica consiste em retirar de redes reais (esquerda) apenas o esqueleto principal, que mostra as conexões relevantes (direita).
[Imagem: Rion B. Correia]

Redes de propagação

Cientistas portugueses descobriram uma técnica mais eficaz para estudar como os vírus se propagam, o que abre caminho para formas mais eficazes de evitar seu espalhamento, brecando epidemias e pandemias.

De fato, outras equipes já estão usando a técnica para reavaliar os dados da covid-19 e da varíola dos macacos, para checar sua eficácia e aplicabilidade a situações reais.

A técnica se baseia nas chamadas redes complexas. A forma como a sociedade está organizada é descrita por redes de conexões entre indivíduos, e a estrutura dessas redes afeta diferentes fenômenos, desde o fluxo de informação à propagação de doenças contagiosas. Quanto mais conexões estabelecemos uns com os outros, por meio de contatos e redes de transporte, mais a transmissão é favorecida.

Para estudar a dinâmica de sistemas complexos, como é o caso da sociedade, podemos inferir redes de contatos humanos - em que diversos "nós" são ligados através de linhas - a partir de dados reais. Infelizmente, essas redes tendem a ser demasiado grandes, densas e difíceis de manipular.

Redes de contatos sociais

A equipe do professor Luís Rocha, do Instituto Gulbenkian de Ciência havia descoberto anteriormente uma forma de simplificar as redes, extraindo apenas o seu esqueleto principal. O princípio da metodologia é simples: Encontra-se o caminho mais curto para chegar a qualquer ponto da rede e eliminam-se alternativas redundantes.

Agora a equipe testou este método computacional em contatos humanos reais. Para isso, eles recorreram a contatos estabelecidos entre quase 3.000 indivíduos numa variedade de contextos sociais, como escolas, um hospital e uma instalação de arte. Esses dados foram então integrados para obter redes nas quais as ligações representam o tempo que as pessoas passaram juntas.

Quando extraíram o esqueleto principal, a densidade dessas redes de contatos sociais diminuiu de forma substancial. "Isto significa que muitas das ligações estabelecidas nas comunidades humanas são redundantes," explica o pesquisador Rion Correia. Surpreendentemente, os grafos resultantes mantiveram a estrutura das comunidades, o que advém da tendência das pessoas se organizarem em grupos. A diferença é que a nova técnica faz isso com uma eficácia muito superior as métodos existentes até agora.

Técnica de redes rastreia vírus e doenças infeciosas de forma mais eficaz
Redes de contatos de alunos em uma escola da França e outra dos EUA.
[Imagem: Rion Brattig Correia et al. - 10.1371/journal.pcbi.1010854]

Problemas do século XXI

A técnica reduz as grandes redes sociais a redes simplificadas com dimensões entre 6% e 20% das originais, o que permite visualizar a estrutura das comunidades e estudar dinâmicas de transmissão de forma muito mais eficiente.

Os pesquisadores demonstraram que os esqueletos principais das redes podem ser utilizados para apontar como uma infecção viral se transmite numa população, inclusive identificando os contatos sociais mais relevantes para travar o contágio. Mas a aplicação deste método nos sistemas sociais vai muito além da epidemiologia.

"A recente pandemia demonstrou como a nossa vida social e a saúde pública em geral dependem muito de interações entre escalas, desde as redes moleculares dos mais ínfimos agentes patogênicos aos sistemas de transporte, de saúde, da economia, da ecologia e do governo," destacou o professor Luís. "Este conhecimento fundamental sobre os pilares principais oferece uma nova ferramenta no estudo de redes que ligam o mais pequeno vírus à economia mais robusta. Só ao percebermos como estes sistemas interagem poderemos resolver os problemas do século XXI."

Checagem com artigo científico:

Artigo: Contact networks have small metric backbones that maintain community structure and are primary transmission subgraphs
Autores: Rion Brattig Correia, Alain Barrat, Luis M. Rocha
Publicação: PLOS Computational Biology
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010854
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