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Quem vacinar primeiro? Engenheiros respondem a uma questão de vida ou morte com a teoria das redes

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Crédito: CC0 Domínio Público

Pesquisadores médicos e de engenharia da Penn desenvolveram uma estrutura que pode determinar a melhor e mais otimizada estratégia de distribuição computacionalmente para vacinações COVID-19 em qualquer comunidade.

Publicado em PLOS Umo estudo aborda um dos desafios mais críticos na resposta à pandemia – como priorizar os esforços de vacinação em comunidades com indivíduos de diferentes níveis de risco quando os suprimentos são escassos e os riscos são elevados.

A equipe de pesquisa, composta por Saswati Sarkar, Professor de Engenharia Elétrica e de Sistemas (ESE), Shirin Saeedi Bidokhti, Professor Assistente em ESE, Harvey Rubin, médico praticante da Penn Medicine e Professor de Doenças Infecciosas, e o estudante de doutorado da ESE Raghu Arghal, conceberam o seu quadro para poder ter em conta a complexidade populacional suficiente para determinar as melhores e mais aplicáveis ​​estratégias de vacinação, mas não tão complexo que se torne inacessível aos escritórios de saúde pública sem supercomputadores de alta potência.

O que os pesquisadores acabaram criando foi uma estrutura altamente adaptável que fornece estratégias eficazes e exclusivas em questão de segundos e requer apenas o poder computacional de um laptop pessoal.

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Capturando a quantidade certa de complexidade

Determinar a melhor estratégia teórica para a implementação de uma vacina que inclua todos os parâmetros influentes, tais como métricas de saúde individuais, limitações de localização e doses necessárias, levaria normalmente meses ou mais, mesmo com o enorme poder computacional disponível hoje.

Isto ocorre porque o tamanho das comunidades nas quais tais implementações precisariam ser otimizadas pode facilmente chegar a um milhão. Por exemplo, as comunidades nos bairros da cidade de Nova Iorque variam entre 0,5 e 2,7 milhões de pessoas.

“Precisávamos de uma abordagem que fornecesse estratégias em um cronograma mais relevante e exigisse menos poder computacional”, diz Sarkar.

“Isso foi especialmente importante para nós, pois queríamos que a estrutura em si fosse acessível a comunidades remotas e com poucos recursos, que normalmente são as mais afetadas por surtos de doenças. Tivemos que abordar esse problema do mundo real de forma mais prática, ao mesmo tempo em que ainda usamos a teoria das redes. ferramentas que capturaram heterogeneidade populacional suficiente para chegar a uma estratégia significativa e útil.”

Para atingir esse nível de complexidade “Cachinhos Dourados”, os pesquisadores definiram três grupos amplos, mas representativos:

  1. Grupo de alto risco: Inclui idosos e indivíduos imunocomprometidos que são mais vulneráveis ​​às formas graves de COVID-19 e à morte.
  2. Grupo de alto contato: Trabalhadores essenciais, como prestadores de cuidados de saúde, professores e funcionários de supermercados, que correm alto risco de propagação do vírus.
  3. Grupo de base: O resto da população, que não se enquadra nas categorias de alto risco ou de alto contato.

Definindo estes grupos distintos e aproveitando décadas de investigação sobre estruturas de controlo ideais, a equipa conseguiu utilizar uma metodologia numérica com a quantidade certa de complexidade que pode oferecer estratégias únicas e eficazes para qualquer comunidade.

Diferentes estratégias para diferentes comunidades

Não é de surpreender que o quadro tenha mostrado que, para reduzir o número de mortes em geral, é melhor vacinar primeiro o grupo de alto risco ou o grupo de alto contacto e, por último, o grupo de referência.

“A estratégia mais comum, e aquela que foi implementada com as vacinas contra a COVID-19, vacina primeiro o grupo de alto risco”, diz Saeedi Bidokhti. “Mas para 42% dos casos simulados, o nosso quadro mostra que é realmente mais eficaz administrar a vacina ao grupo de alto contacto antes do grupo de alto risco”.

Independentemente de qual grupo deveria ser priorizado, ficou bastante claro que não existe uma solução única para todos.

“Esta estrutura computacional pode nos ajudar a identificar soluções específicas para diferentes grupos de pessoas e aquelas que são mais sutis, às quais talvez não possamos chegar intuitivamente por conta própria”, diz Arghal. “Além disso, à medida que as doenças infecciosas e os seus surtos se tornam mais complexos, espalhando-se a taxas diferentes em diferentes comunidades, a utilização desta abordagem da teoria das redes só se tornará mais pertinente”.

Colaboração interdisciplinar para a saúde pública

O sucesso da equipe é resultado direto da colaboração entre engenharia, teoria de redes e pesquisa médica.

“Trabalhar com pesquisadores médicos preenche a lacuna entre os modelos teóricos e as aplicações do mundo real”, diz Saeedi Bidokhti. “Ao colaborar com especialistas na área, garantimos que nosso trabalho de engenharia e modelo tenha um impacto direto e tangível na saúde pública.”

“Enfrentar estes desafios requer uma mentalidade computacional e não pode ser feito por um grupo sozinho”, acrescenta Rubin.

“E o resultado desta colaboração é crucial porque doenças infecciosas como o norovírus, o mpox e a dengue são ameaças constantes, e novas surgirão inevitavelmente. É necessária a colaboração interdisciplinar para desenvolver estratégias para enfrentar múltiplas doenças simultaneamente – incluindo o lançamento de vacinas para várias vírus de uma vez.”

Próximos passos para a pesquisa e a próxima geração de engenheiros

A expansão das capacidades do quadro para abordar surtos simultâneos de múltiplas doenças, bem como a difusão de opiniões sobre comportamentos que afectam a propagação de doenças e a correlação entre a evolução de tais opiniões e doenças, são alguns projectos no horizonte desta equipa de investigação. .

“Qualquer estratégia concebida para conter doenças é tão boa quanto a cooperação voluntária da população em geral”, diz Sarkar.

“Isto é verdade nas estratégias de testagem, quarentena e vacinação. Os vírus e as opiniões das pessoas sobre uma estratégia de saúde pública espalham-se da mesma maneira – através da interação. No entanto, as opiniões podem espalhar-se tanto através da interação pessoal como remota.

“Mas podemos modelar a propagação de opiniões utilizando as mesmas técnicas que desenvolvemos para a propagação de vírus e utilizar a nossa abordagem teórica de redes para integrar essa dinâmica numa estratégia mais holística e realista para a vacinação e prevenção geral de doenças”.

Para apoiar a aplicação de abordagens de engenharia aos vários sistemas em que navegamos como sociedade, é fundamental dotar a próxima geração de engenheiros com as competências que lhes permitam cruzar a tecnologia, a medicina e a saúde pública.

Para Arghal, que iniciou seu doutorado. em 2020, a pandemia global e a questão da vacinação foram uma oportunidade perfeita para colocar essas competências à prova.

“Sempre tive a intenção de levar ferramentas de engenharia para aplicações como saúde pública, economia e outras áreas que necessitam de estratégias complexas de tomada de decisão”, afirma.

“O início da minha carreira de investigação foi marcado por uma das decisões globais mais urgentes em saúde pública: determinar como distribuir as quantidades limitadas da vacina contra a COVID-19.

“Então, sem planejá-lo, fui capaz de mergulhar na minha intenção original sobre um problema de alto risco desde o início. E agora, nossa estrutura não apenas ajuda a informar essa decisão, mas também pode ser aplicada a outras doenças respiratórias de propagação semelhante. como o VSR, a gripe e o norovírus, que estão atualmente em ascensão e aparecendo em surtos simultâneos e ‘quadêmicos’ com o COVID-19.”

O estudo em si também poderia ajudar os novos alunos da Penn a encontrar novos caminhos de pesquisa com impacto no mundo real.

“Este projeto mostra aos nossos alunos que a engenharia não se trata apenas de construir máquinas”, diz Bidokhti.

“Trata-se de resolver problemas reais que afetam a vida das pessoas. Ao ministrar cursos como teoria da informação e de redes, estou trazendo esses estudos para a sala de aula para mostrar aos nossos alunos o que é possível com um diploma de engenharia, ajudando-os a pensar criativamente, trabalhar disciplinas e usar suas habilidades para causar um impacto significativo.”

Mais informações:
Proteger ou prevenir? Uma estrutura praticável para os dilemas da priorização da vacina contra a COVID-19, PLOS Um (2025). journals.plos.org/plosone/arti… journal.pone.0316294

Fornecido pela Universidade da Pensilvânia

Citação: Quem vacinar primeiro? Engenheiros respondem a uma questão de vida ou morte com teoria de rede (2025, 22 de janeiro) recuperada em 22 de janeiro de 2025 em https://medicalxpress.com/news/2025-01-vaccinate-life-death-network-theory.html

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