Can the Best Climate Models in the World Predict Cases of Dengue?

Poden els millors models climàtics d’arreu del món preveure els casos de dengue?

20.11.2019
image alt

Estats Units va proposar un repte comú a 16 equips de tot el món –dos d’ISGlobal–: preveure la incidència del dengue a Iquitos (Perú) i San Juan (Puerto Rico). Xavier Rodó, ICREA Research Professor i cap del programa de Clima i Salut d’ISGlobal, en comparteix el procés i els resultats

Una nova iniciativa en la que ha col·laborat ISGlobal ha permès per primera vegada analitzar la capacitat que tenim actualment a tot el món de preveure brots de dengue. Aquesta malaltia infecciosa és un problema de salut pública de primer ordre, que va en augment a molts llocs del planeta ja que el vector principal que la transmet ­–el mosquit Aedes aegypti­– és essencialment urbà.

El dengue és una infecció viral transmesa per mosquits que es troba amb més freqüència en el Carib, les Amèriques i el sud-est asiàtic. La malaltia generalment és lleu, però també pot causar símptomes severs similars a la grip i pot arribar a ser mortal. Segons l'Organització Mundial de la Salut (OMS), s'estima que es produeixen fins a 100 milions d'infeccions anualment a més de 100 països, la qual cosa posa en risc a gairebé la meitat de la població mundial.

La nova recerca, impulsada pel Grup de Treball de Ciència i Tecnologia de predicció de pandèmies del govern dels Estats Units, va seleccionar els millors models computacionals que en algun lloc del planeta s’utilitzen o s’han utilitzat per fer previsions de la incidència del dengue. Així, 16 equips de tot el món van rebre el mateix repte: preveure els brots de dengue amb les dades de la incidència de la malaltia i clima d’Iquitos (Perú) i San Juan (Puerto Rico).

La recerca, impulsada pel govern dels Estats Units, va seleccionar els millors models computacionals que en algun lloc del planeta s’utilitzen o s’han utilitzat per fer previsions de la incidència del dengue

Entre els 16 models escollits, dos eren generats per investigadors d’ISGlobal, els únics de l’Estat Espanyol. La primera eina escollida va ser la liderada per la investigadora visitant Rachel Lowe, basada en un model estadístic bayesià. La segona, desenvolupada per mi, és un model  dinàmic complex.

Un dels reptes era aconseguir fer la millor previsió operacional del dengue a San Juan (Puerto Rico), una ciutat que és la porta d’entrada de molts casos importats als Estats Units i on els quatre serotips de la malaltia estan presents. A l’altre localitat, Iquitos, les dinàmiques de la malaltia són molt diferents.

Dengue i dades climàtiques d'Iquitos (Perú) i San Juan (Puerto Rico).  Figura 1. Revista PNAS.  doi.org/10.1073/pnas.1909865116.

 

Aquest tipus d’iniciativa és molt interessant ja que exigeix a tots els participants desenvolupar les previsions en les mateixes condicions i permet testar els diferents models. La previsió d’epidèmies de malalties infeccioses modulades pel clima ha esdevingut una prioritat en molts països on l’efecte del canvi climàtic s’està deixant sentir de manera més clara, tot i que aquest tipus d’eines encara són escasses.

Aquest tipus d’iniciativa és molt interessant ja que exigeix a tots els participants desenvolupar les previsions en les mateixes condicions i permet testar els diferents models

Prenent en consideració informació climàtica i poblacional, els resultats, que ara s’han publicat a la revista científica PNAS, van mostrar com el nostre i alguns altres models podien fer una millor previsió al principi de l’estació de pluges, de quina seria la setmana en la qual es produiria el pic epidèmic o quina seria la quantitat de casos de la malaltia al conjunt de tot un any. Altres, en canvi, van preveure adequadament la màxima incidència en el pic epidèmic, però cap d’ells es va mostrar superior al multimodel desenvolupat en ajuntar les previsions de tots els models que mostraven capacitat predictiva per a cada objectiu en particular.

 

 

 Habilitat de pronòstic per equip, setmana de pronòstic i objectiu a les temporades de prova (2009/2010 a 2012/2013). Figura 3. Revista PNAS.  doi.org/10.1073/pnas.1909865116

 

L’aposta pel multimodel, com en el cas de les previsions climàtiques, sembla també clara en el cas de les infeccions arbovirals, segurament perquè encara hi ha molts aspectes importants de l’epidemiologia que desconeixem o no entenem prou bé i això fa que els diferents models es complementin en el multimodel.

Cap dels models es va mostrar superior al multimodel desenvolupat en ajuntar les previsions de tots els models que mostraven capacitat predictiva per a cada objectiu en particular

Aquesta iniciativa ha permès per primer cop fer un exercici conjunt similar en intenció ­–encara que no en magnitud– al que es fa amb el Grup Intergovernamental d'Experts sobre el Canvi Climàtic (IPCC, per les seves sigles en anglès), per tal de predir el clima del futur. Ha permès veure quines són les limitacions que tenen i en quins aspectes s’ha de seguir investigant per aconseguir millorar-ne la capacitat. Als Estats Units ja s’està promovent la continuació del repte i l’extensió d’iniciatives similars a altres malalties, com la grip. Caldrà continuar fent esforços internacionals similars donat l’auge inesperat d’aquest tipus de patologies a nivell mundial en els darrers anys.