Talento

Perfil do pesquisador: Professora Julia Gog
A professora Julia Gog é uma matemática que se especializa em modelar a propagação de doenças infecciosas, particularmente a gripe pandêmica.
Por Sarah Collins - 08/04/2020


Crédito: Henry Kenyon

A professora Julia Gog é uma matemática que se especializa em modelar a propagação de doenças infecciosas, particularmente a gripe pandêmica. Durante meses, ela e os outros membros de seu grupo de pesquisa no Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica vêm modelando e mapeando a disseminação do coronavírus 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 Científico Consultivo para Emergências, bem como o Centro de Ciência e Política de Cambridge (CSaP) .

Em 2018, ela e sua equipe estavam por trás do maior experimento científico cidadão do Reino Unido em colaboração com a BBC, usando dados de localização de telefones celulares para mapear como a gripe pandêmica 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 vêm dizendo há décadas que, quando se trata de gripe pandêmica, não era uma questão de se, era uma questão de quando", disse Gog. "E agora que essa pandemia de coronavírus está aqui e as coisas estão mudando todos os dias, precisamos divulgar as informações rapidamente, mas certificando-nos de que são informações úteis que podem ajudar a informar uma boa política".

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 único caso que começou a disseminação do vírus pelo Reino Unido, mas vários casos, cada um com suas próprias cadeias de transmissão.

É provável que os casos tenham chegado relativamente cedo a Londres devido à sua centralidade no país e a maior parte da infraestrutura de transporte do país seja construída para atrair pessoas para dentro e para fora de Londres. Com muitas importações internacionais de novos casos, eventualmente a abordagem do rastreamento de contatos é oprimida 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 dinâmica da doença, essa taxa de reprodução é chamada R. Para que qualquer epidemia ou pandemia desapareça, na ausência 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 diminuirá e, eventualmente, será interrompido. Os dados atuais sugerem que a taxa de reprodução original, R0, para o coronavírus 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 é a fonte de muitos contatos pessoa a pessoa; portanto, mudar para o trabalho remoto para quem pode fazê-lo reduzirá 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 é essencial para reduzir R.

No início da pandemia, houve críticas à relutância inicial do governo em fechar escolas. No entanto, Gog diz que todas as evidências sugerem que o fechamento da escola reduzirá 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 crianças, 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 reúnem em grandes grupos tanto quanto as gerações mais velhas, um ponto que foi confirmado pelos dados da BBC Pandemic. Além disso, não está claro no momento quanto papel as crianças desempenham na transmissão do coronavírus, sejam elas tão suscetíveis e infecciosas quanto os adultos.

"Temos que adaptar nossos modelos para dar conta da maneira como as pessoas estão se comportando agora", disse Gog. "Quatro semanas atrás, uma redução de dez ou vinte por cento na transmissão pode não parecer muito. Além disso, as crianças que estavam fora da escola enquanto os pais continuavam trabalhando podem ter passado o dia com os avós, colocando-os na escola. Mas, no momento, tomaremos qualquer redução possível. O principal agora é manter o número de casos críticos 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 é que não houve testes em larga escala no Reino Unido. Não existe um 'modelo verdadeiro' e, portanto, os modeladores epidemiológicos vêm modelando uma variedade de cenários e se adaptando à medida que mais dados se tornam disponíveis. Além disso, há um 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. "É provável que não vejamos claramente o efeito total das medidas de bloqueio até que 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 o país estão desesperados para obter são informações sobre qual a proporção da população que foi infectada, através de testes em larga escala de anticorpos.

"Quando tivermos essas informações, elas nos ajudarão a tomar melhores decisões sobre o que fazer em seguida", disse Gog. "Se apenas uma pequena proporção da população contraiu o vírus, poderíamos permanecer presos por um bom tempo, enquanto se uma parte significativa da população já o tiver, podemos começar a pensar em como voltar ao normal."

 

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