Complexidade na modelagem de sistemas epidêmicos
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Data
2024-08-20
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
Neste trabalho, a modelagem baseada em agentes (MBA) foi utilizada na criação de três modelos aplicados no estudo do espalhamento de doenças de propagação comunitária transmitida pelo
ar, tendo como principal motivação a pandemia de COVID-19. No primeiro modelo, duas distribuições espaciais e duas escalas de interação entre os agentes são utilizadas para estudar os efeitos socioespaciais sobre a disseminação do vírus. Mostra-se que a distribuição espacial dos indivíduos em modelos como este desempenha um papel fundamental na dinâmica da infecção. Já o segundo modelo tem como principal motivação o fato de que muitos estudos biomédicos exploram a eficiência da resposta imune para evitar a infecção causada por patógenos, porém, poucos estudos socioambientais tratam desse assunto. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo apresentar o Modelo Baseado em Agentes com Imunidade (no inglês, IABM), um modelo computacional para replicar cenários de disseminação de patógenos cujo curso é determinado pelas características fisiológicas dos indivíduos que formam a comunidade exposta ao patógeno.
A dinâmica dentro do hospedeiro considera a resposta inata (células não especializadas) e o desenvolvimento da resposta humoral pelo trabalho orquestrado pelas células B e T. Em uma escala
mais ampla, o modelo compartimental SEIR conduz as transições dos estados epidemiológicos dos agentes. Os resultados mostram uma variabilidade significativa das respostas inatas e humorais dos agentes, bem como diferentes níveis de carga viral. Um vasto espectro de períodos de recuperação foi observado, corroborando a hipótese de infecção de longa duração. O terceiro
modelo estudado foi desenvolvido a partir da aplicação do modelo IABM em uma investigação envolvendo estratégias de vacinação. A análise em nível microscópico demonstra o impacto da
vacinação nas respostas imunológicas individuais. No nível macroscópico, são explorados os efeitos de diferentes estratégias de vacinação em toda a população, incluindo vacinação aleatória,
vacinação direcionada de grupos demográficos específicos e vacinação focada espacialmente. Os resultados indicam que o aumento das taxas de vacinação está correlacionado com a diminuição
das taxas de infecção e mortalidade, destacando a importância de alcançar a imunidade de rebanho através da vacinação. Além disso, as estratégias centradas nas populações vulneráveis
ou nas regiões densamente povoadas revelam-se mais eficazes na redução da transmissão de doenças em comparação com a vacinação distribuída aleatoriamente. As estratégias focadas em
regiões específicas, além de se mostrarem mais eficientes na redução do número de infectados e mortos, poderiam reduzir custos relacionados ao transporte, armazenamento e distribuição de
doses quando comparadas à estratégia de vacinação aleatória. Considerando que a acessibilidade, disponibilidade e aceitabilidade das vacinas são problemas que ainda persistem, investir na
investigação de estratégias que mitiguem tais questões é crucial no desenvolvimento e aplicação de políticas governamentais que tornem os sistemas de imunização mais eficientes e robustos.
Descrição
Palavras-chave
Modelos matemáticos, Epidemiologia analítica, COVID-19, Modelagem de epidemia, Vacinação