"Queremos considerar intervenções como quarentenas, isolar pessoas etc., e depois ver como elas afetam a propagação de uma epidemia quando o pata³geno estãoem mutação a  medida que se espalha", disse H. Vincent Poor , um dos pesquisadores deste estudo. e o reitor interino de engenharia de Princeton.

Os modelos atualmente usados ​​para rastrear epidemias usam dados de médicos e profissionais de saúde para fazer previsaµes sobre a progressão de uma doena§a. Poor, o professor de engenharia elanãtrica da Universidade Michael Henry Strater , disse que o modelo mais usado atualmente não foi projetado para explicar asmudanças na doença que estãosendo rastreada. Essa incapacidade de explicar asmudanças na doença pode tornar mais difa­cil para os lideres combater a propagação da doena§a. Saber como uma mutação pode afetar a transmissão ou a virulência pode ajudar os lideres a decidir quando instituir ordens de isolamento ou enviar recursos adicionais para uma área.

"Na realidade, são coisas físicas, mas, neste modelo, elas são abstraa­das para parametros que podem nos ajudar a entender mais facilmente os efeitos das políticas e das mutações", afirmou Poor.

Se os pesquisadores puderem explicar corretamente as medidas para combater a propagação da doena§a, eles podera£o fornecer aos lideres insights cra­ticos sobre os melhores passos que podem tomar diante das pandemias. Os pesquisadores estãoaproveitando o trabalho publicado em 17 de mara§o no Proceedings da Academia Nacional de Ciências. Nesse artigo, eles descrevem como seu modelo écapaz de rastrearmudanças na propagação epidaªmica causadas pela mutação de um organismo patola³gico. Os pesquisadores agora estãotrabalhando para adaptar o modelo para levar em conta as medidas de saúde pública adotadas para conter uma epidemia também.

O trabalho dos pesquisadores decorre do exame do movimento de informações pelas redes sociais, que possui nota¡veis ​​semelhanças com a disseminação de infecções biológicas. Notavelmente, a disseminação de informações éafetada por pequenas alterações nas próprias informações. Se algo se tornar um pouco mais emocionante para os destinata¡rios, por exemplo, émais prova¡vel que eles passem adiante ou passem para um grupo maior de pessoas. Ao modelar essas variações, épossí­vel ver como asmudanças na mensagem alteram seu paºblico-alvo.

"A disseminação de um boato ou de informações atravanãs de uma rede émuito semelhante a  disseminação de um va­rus atravanãs de uma população", afirmou Poor. “Informações diferentes tem taxas de transmissão diferentes. Nosso modelo nos permite considerar alterações nas informações a  medida que elas se espalham pela rede e como essasmudanças afetam a propagação. ”

"Nosso modelo éagnóstico em relação a  rede física de conectividade entre os indiva­duos", disse Poor, especialista no campo da teoria da informação, cujo trabalho ajudou a estabelecer redes modernas de celulares. “As informações estãosendo abstraa­das em gra¡ficos de nosconectados; os nospodem ser fontes de informação ou fontes potenciais de infecção ".

A obtenção de informações precisas éextremamente difa­cil durante uma pandemia em andamento, quando as circunsta¢ncias mudam diariamente, como vimos com o va­rus COVID-19. “a‰ como um incaªndio. Vocaª nem sempre pode esperar atécoletar dados para tomar decisaµes - ter um modelo pode ajudar a preencher esse vazio ”, afirmou Poor.

"Esperamos que esse modelo possa fornecer aos lideres outra ferramenta para entender melhor as razões pelas quais, por exemplo, o va­rus COVID-19 estãose espalhando muito mais rapidamente do que o previsto e, assim, ajuda¡-los a implantar contramedidas mais eficazes e oportunas", disse Poor.