Talento

Perfil do pesquisador: Professora Julia Gog
A professora Julia Gog éuma matemática que se especializa em modelar a propagaa§a£o de doenças infecciosas, particularmente a gripe pandaªmica.
Por Sarah Collins - 08/04/2020


Crédito: Henry Kenyon

A professora Julia Gog éuma matemática que se especializa em modelar a propagação de doenças infecciosas, particularmente a gripe pandaªmica. Durante meses, ela e os outros membros de seu grupo de pesquisa no Departamento de Matema¡tica Aplicada e Fa­sica Tea³rica vão modelando e mapeando a disseminação do coronava­rus e do COVID-19.

No meio da pandemia, ela tem prestado consultoria ao governo por meio do SPI-M, o grupo especialista em modelagem de pandemia que alimenta o SAGE, o Grupo Cienta­fico Consultivo para Emergaªncias, bem como o Centro de Ciência e Pola­tica de Cambridge (CSaP) .

Em 2018, ela e sua equipe estavam por trás do maior experimento cienta­fico cidada£o do Reino Unido em colaboração com a BBC, usando dados de localização de telefones celulares para mapear como a gripe pandaªmica poderia se espalhar pelo Reino Unido. O enorme conjunto de dados resultante do experimento, o maior e mais detalhado do tipo, tem sido útil para as equipes que trabalham na pandemia atual.

"Os especialistas em saúde pública vão dizendo hádécadas que, quando se trata de gripe pandaªmica, não era uma questãode se, era uma questãode quando", disse Gog. "E agora que essa pandemia de coronava­rus estãoaqui e as coisas estãomudando todos os dias, precisamos divulgar as informações rapidamente, mas certificando-nos de que são informações aºteis que podem ajudar a informar uma boa pola­tica".

Com os primeiros casos de COVID-19 no Reino Unido, foi possí­vel realizar o rastreamento de contatos e desligar as primeiras cadeias de transmissão. Os dados sugerem que não houve um aºnico caso que começou a disseminação do va­rus pelo Reino Unido, mas vários casos, cada um com suas próprias cadeias de transmissão.

a‰ prova¡vel que os casos tenham chegado relativamente cedo a Londres devido a  sua centralidade nopaís e a maior parte da infraestrutura de transporte dopaís seja construa­da para atrair pessoas para dentro e para fora de Londres. Com muitas importações internacionais de novos casos, eventualmente a abordagem do rastreamento de contatos éoprimida e a transmissão ocorre no Reino Unido, exigindo a introdução de medidas gerais de distanciamento social mais severas para controlar a transmissão.

Uma vez que os casos aumentam exponencialmente, para conter a pandemia, devemos reduzir o número de pessoas que cada pessoa contagiosa infecta. Na dina¢mica da doena§a, essa taxa de reprodução échamada R. Para que qualquer epidemia ou pandemia desaparea§a, na ausaªncia de uma vacina, o R efetivo precisa ser menor que um: ou seja, se cada pessoa contagiosa infectar menos que uma outra pessoa , o número de novos casos diminuira¡ e, eventualmente, seráinterrompido. Os dados atuais sugerem que a taxa de reprodução original, R0, para o coronava­rus estava entre 1,5 e 3,5.

Para modeladores como Gog, saber como e quando as pessoas entram em contato com outras pessoas ajuda a determinar o R ​​e, por sua vez, ajuda a desenvolver um modelo de como uma pandemia se espalha.

Os dados do projeto Pandemic da BBC fornecem uma fonte de dados altamente útil sobre como muitas vezes entramos em contato com outras pessoas. Para aqueles em idade de trabalhar, o local de trabalho éa fonte de muitos contatos pessoa a pessoa; portanto, mudar para o trabalho remoto para quem pode fazaª-lo reduzira¡ a transmissão entre colegas de trabalho. Para aqueles com mais de 65 anos, que correm maior risco de doenças graves devido ao COVID-19, a maioria dos contatos ocorre fora de casa, em locais como lojas, restaurantes e atividades de lazer, portanto, encerrar essas atividades não essenciais também éessencial para reduzir R.

No ini­cio da pandemia, houve cra­ticas a  reluta¢ncia inicial do governo em fechar escolas. No entanto, Gog diz que todas as evidaªncias sugerem que o fechamento da escola reduzira¡ apenas as taxas de transmissão entre 10 e 20%. Modelos anteriores da disseminação da gripe sazonal consideraram os alunos como os principais disseminadores, mas o comportamento das criana§as, em particular dos adolescentes, mudou bastante na última década: os adolescentes agora fazem muito da socialização on-line e não o fazem. tantas vezes se reaºnem em grandes grupos tanto quanto as gerações mais velhas, um ponto que foi confirmado pelos dados da BBC Pandemic. Além disso, não estãoclaro no momento quanto papel as criana§as desempenham na transmissão do coronava­rus, sejam elas tão suscetíveis e infecciosas quanto os adultos.

"Temos que adaptar nossos modelos para dar conta da maneira como as pessoas estãose comportando agora", disse Gog. "Quatro semanas atrás, uma redução de dez ou vinte por cento na transmissão pode não parecer muito. Além disso, as criana§as que estavam fora da escola enquanto os pais continuavam trabalhando podem ter passado o dia com os ava³s, colocando-os na escola. Mas, no momento, tomaremos qualquer redução possí­vel. O principal agora émanter o número de casos cra­ticos o mais baixo possí­vel para reduzir a carga a um ponto que os sistemas de saúde possam gerenciar. "

Todo modelo tem um certo grau de incerteza e, para Gog, o maior desafio no mapeamento de como o COVID-19 pode continuar a se espalhar éque não houve testes em larga escala no Reino Unido. Nãoexiste um 'modelo verdadeiro' e, portanto, os modeladores epidemiola³gicos vão modelando uma variedade de cenários e se adaptando a  medida que mais dados se tornam dispona­veis. Além disso, háum atraso entre o número de mortes relatadas e o momento em que essas pessoas foram infectadas, complicando ainda mais o trabalho de Gog e seus colegas.

"Existem diferentes maneiras de tudo isso se basear nas informações que temos agora e precisamos modelar para diferentes eventualidades", disse Gog. "a‰ prova¡vel que não vejamos claramente o efeito total das medidas de bloqueio atéque elas estejam em vigor por algumas semanas".

Olhando para além das próximas semanas, Gog diz que as informações que ela e seus colegas em todo opaís estãodesesperados para obter são informações sobre qual a proporção da população que foi infectada, atravanãs de testes em larga escala de anticorpos.

"Quando tivermos essas informações, elas nos ajudara£o a tomar melhores decisaµes sobre o que fazer em seguida", disse Gog. "Se apenas uma pequena proporção da população contraiu o va­rus, podera­amos permanecer presos por um bom tempo, enquanto se uma parte significativa da população já o tiver, podemos comea§ar a pensar em como voltar ao normal."

 

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