Quizás GPT-3 (OpenAI) no es tan revolucionario como parecía

Hace unos días OpenAI liberó información sobre su nuevo modelo de machine learning (NLP) denominado GPT-3. En concreto, nos vendieron en el paper la idea de que su modelo era revolucionario, y muchos medios se hicieron eco de éste hecho. Por ejemplo, el famoso canal en YouTube sobre ML, Dot CSV:

Sin embargo, parece que los chicos de OpenAI nos han vendido un poco de Hype a base de crear un modelo tan enorme, que es capaz (parece) simplemente de almacenar una cantidad de información enorme (indexada) entre sus nodos; pero que es muy poco probable que el modelo entienda (ni en lo más mínimo) el mundo o sea capaz de razonar sobre él, siendo en realidad posible que se trate simplemente del overfitting más gigantesco (y caro) de la historia del ML.

Aquí tenéis otro vídeo; uno del canal de Yannic Kilcher, donde viene mucho mejor explicado ésto que os digo:

En resumen este buen (y completo) vídeo viene a desmontar un poco que GPT-3 sea tan revolucionario como parecía a primera vista. Es cierto que cumple unas funciones hasta ahora nunca vistas en cuanto a capacidades few-shot, one-shot y zero-shot a la hora de resolver problemas para los que no fue entrenado en absoluto (no usa para nada fine-tuning), pero según el autor del vídeo enlazado, se trata de que el modelo es simplemente tan ENORME que tiene parámetros de sobra (175 mil millones) como para que las capas transformers puedan generar una especie de índice donde buscar información almacenada (overfitting) entre los propios nodos de la red. En concreto, parece que el modelo es capaz de "memorizar" de algún modo el billón de pares de texto que se le pasa a la red neuronal durante el entrenamiento.

Es decir, que parece que no es que el modelo comprenda, razone y deduzca a la hora de completar (autoregresivamente) a partir del texto de entrada (input) que se le pasa; sino que simplemente parece que usa ese texto de entrada como puntero con el que buscar entre sus miles de millones de parámetros la información almacenada (en ese supuesto overfitting) que mejor cuadra como salida (output).

El debate está de todas formas abierto y habrá que esperar a nuevas pruebas por parte del equipo de GPT-3 respecto a su defensa de que hay algo más que un gigantesco overfitting en su trabajo. Es sencillo de probar y el autor de este vídeo propone varios tests sencillos que decantarían la balanza de uno u otro lado.

La cosa se complica

La cosa se complica: no sólo es ya Florida la que habla de una nueva variante del virus más contagiosa, sino que ahora se suma una nueva cepa (confirmada) aparecida en China. Y contra todo pronóstico, no sólo es más contagiosa, sino también más letal.

Por otra parte, varios estudios dan por hecho que la inmunidad alcanzada tras pasar la infección dura alrededor 12 meses. Momento en que vuelves ser persona susceptible de otro nuevo contagio.

Ambas noticias ponen en claro una cosa. El nuevo coronavirus es capaz de mutar con tanta facilidad o más que la gripe: en menos de 7 meses de vida ya se le conoce una nueva cepa China y otra posible en Florida (Estados Unidos), y además, esta capacidad de mutación no está de momento restando letalidad al virus sino incluso dándole más (acercándolo a la letalidad del SARS-Cov-1 o el MERS).

Eso por una parte, y por otra, el corto tiempo de inmunidad conseguida (12 meses) garantizan que cada año estaremos expuestos todos a pasar el COVID, que parece que será muy probablemente una enfermedad que se hará estacional y endémica como la gripe. En el mejor caso las vacunas deberán ser modificadas cada año y tendremos que vacunarnos todos cada año.

Y para más inri, habrá una convivencia gripe-COVID que saturará aún más los sistemas de salud de todo el mundo (y recordemos que sólo el pico de la gripe deja los pasillos de urgencias llenas de cama todos los años por enero-febrero).

Finalmente señalar que va a llover sobre mojado y la economía va a sufrir un segunda traspiés cuando aún no nos hemos recuperado del anterior.

La psicosis que nos espera

Os dejo aquí un interesante y preocupante editorial de Science. Habla de un problema del que aún no hay información, la coexistencia entre la gripe y la covid. Porque ya sabemos que la gripe comenzará allá por octubre-noviembre como todos los años, y es preocupante saber cómo afectará este hecho con la actual pandemia de covid (que recordemos sigue creciendo a nivel mundial en cuanto al número de nuevos casos diarios).

Y es especialmente preocupante el miedo y la psicosis que pueda levantar esta coexistencia gripe-covid en la población (añadiendo también los resfriados comunes). Cuando veamos en cada esquina gente con síntomas gripales o catarrales y sepas que el coronavirus también anda por ahí la sensación será de pánico e inquietud (estrés) constante (más aún cuando la gripe alcance su pico en enero-febrero). Cualquier persona con síntomas va a ser creo, literalmente un "apestado". Las bajas laborales por resfriado común y gripe serán la norma (cuando antes eran la excepción). Es posible, además, que el consumo se relaje mucho en otoño e invierno de nuevo, esta vez posiblemente debido a mini-confinamientos autoimpuestos por una población aterrada. Incluso sin una segunda oleada covid demasiado fuerte.

Y por otra parte está el miedo de la propia persona que presenta síntomas. "¿Tendré coronavirus?", será la pregunta que todos los acatarrados y personas con gripe se harán: las consultas ambulatorias (y hospitales) se verán desbordadas posiblemente desde octubre con cientos de miles de personas exigiendo que les hagan un PCR...y repitiendo a los pocos días si los síntomas no mejoran, a sabiendas de que los falsos negativos son posible (y probables al inicio de la infección). Si ya en años previos "normales" la gripe estacional casi lograba ella sola medio colapsar los recursos sanitarios en toda España (recordad esos telediarios mostrando a la gente en camas en los pasillos del hospital); la entrada del covid en escena, junto con la paranoia psicológica y el miedo, conseguirán casi con toda probabilidad que vivamos de nuevo situaciones de colapso similares (o peores) a las de marzo de este año:

Peregrinación de centro en centro cuando falten PCR en algunos lugares; gente sintomática con gripe, catarro y covid (y otras patologías distintas) juntas en el mismo lugar pidiendo atención médica e intercambiando gérmenes. Un caos, vaya.

Un importante foco de ansiedad estará presente en todos los trabajadores que estén cara al público: dependientes, camareros, etc. Por no hablar de la situación en las residencias de mayores, donde los trabajadores acabarán la mayoría pidiendo la baja por estrés, ansiedad y depresión ante la situación de terror ocurrida cuando la mayor parte de los abuelos presenten síntomas (como todos los años). Y no hablemos ya de los colegios: padres (y profesores) inquietos y recelosos de cualquier niño con mocos. Peleas entre progenitores defendiendo que sus hijos no tienen covid sino resfriado. Familias que no pueden permitirse tener al niño en casa cada vez que presente algún síntoma catarral porque trabajan, ocultando o minimizando por tanto esos síntomas, etc.

Queda por delante un otoño-invierno que acabará en los anales de la historia...independientemente de que la segunda oleada covid sea fuerte o no.

Ese día piensa en mí (Los Suaves)

Ese día piensa en mí

(Los Suaves):

El día que se acabe el tiempo,

cuando el sol se apague para mí.

El día de la eterna noche sin sueños,

cuando por fin deje de sufrir.

El día en que de madrugada la dama

me visite al fin...

Ese día piensa en mí.

Descansaré en paz, amigo.

Calla, no llores por mí.

He escogido mi camino.

El día sin luz anterior a mi entierro,

cuando las moscas se posen en mí.

El día en que nadie cierre mis ojos

y que ni una lágrima corra por mí.

El día que veas que mi mirada

no se fija en ti...

Ese día piensa en mí.

Descansaré en paz, amigo.

Calla, no llores por mí.

He escogido mi camino.

Ese día piensa en mí.

Descansaré en paz, amigo.

Calla, no llores por mí.

He escogido mi camino.

El día en que se acaben los recuerdos,

cuando la muerte me encuentre por fin.

El día en que llega el gran desengaño,

cuando la vida se burla de ti.

El día en que sepa que no soy nada

y nada hay para mí

Ese día piensa en mí.

Descansaré en paz, amigo.

Calla, no llores por mí.

He escogido mi camino.

Cuando la evolución decide quién vive

En la, de momento, primera ola de la actual pandemia de coronavirus; no sólo España sino otros muchos países tuvieron que decidir en pleno pico de contagios y a las puertas del colapso sanitario cómo priorizar las camas hospitalarias y las plazas UCI disponibles. En concreto, mayormente se dio prioridad (en caso de necesidad de elegir) a las personas más jóvenes frente a las mayores, llegándose a casos en que directamente se prohibió el traslado de mayores de 75 años a los hospitales.

Y es ahora, a toro pasado, cuando vienen los debates; con fines políticos e ideológicos casi siempre, sobre la ética o falta de ética de aquellas decisiones tomadas en plena escalada, cuando simple y llanamente no había recursos médicos para todos. Pero cualquiera con dos dedos de frente puede ver que la determinación de "salvar" a los jóvenes sobre los "viejos" no fue para nada algo racional, sino un proceso instintivo (casi un acto espontáneo que siguieron -y siguen- a pies juntillas gobiernos de derecha y de izquierda por igual).

Porque lo mismo que dice esa ley no escrita por la que ante un naufragio tienen siempre preferencia los niños y las embarazadas, existen muchas otras leyes naturales (instintivas e innatas) que nos son desconocidas hasta que desgraciadamente llega el momento de tener que optar por una opción mala u otra peor. En el caso de esta inusual pandemia nos vimos de repente con el requerimiento de decidir cómo priorizar los escasos recursos médicos: ¡y la evolución decidió por nosotros, por supuesto! Simplemente, y de manera natural (automática), todos los que se vieron en la necesidad de realizar tal selección (no todas las comunidades ni todos los países se vieron desbordados por igual) sin excepción antepusieron la vida de los más jóvenes sobre la de los más ancianos.

Y esto fue así porque simple y llanamente la evolución de manera instintiva nos hace tender a ayudar y asistir con más ímpetu a aquellos individuos que tienen más "valor" evolutivo (replicativo) por delante. Las personas en edad reproductiva (o que aún no alcanzaron dicha edad) siempre son naturalmente "preferibles" a las personas que ya casi finalizaron su "misión" natural evolutiva.

Ésto desde luego en lo relativo al sujeto parece un acto natural cruel, pero debemos recordar que objetivamente en la naturaleza no hay nada Bueno ni Malo (con mayúsculas). No es malo el león ni buena la gacela. Ni es mala una bacteria que mata una persona. Tampoco es bueno ni malo el médico o dirigente político que instintivamente se ve "forzado" a anteponer la vida del joven sobre la de la persona mayor: es tan sólo algo natural. Y si alguien se siente tentado de culpar a alguien, que culpe al modo en que funciona esencialmente el mundo evolutivo o, si es creyente, que culpe a su Dios.

Una reflexión tras más de 60 días de confinamiento

"Uno puede decir con toda tranquilidad que el universo no tiene ningún sentido. Nadie se enfadará. Pero si se afirma lo mismo de un sujeto cualquiera, éste protestará e incluso hará todo lo posible para que quien hizo esa afirmación no quede impune. Así somos todos: nos exoneramos de toda culpa cuando se trata de un principio general y no nos avergonzamos de quedarnos reducidos a una excepción. Si el universo no tiene ningún sentido, ¿habremos librado a alguien de la maldición de ese castigo? Todo el secreto de la vida se reduce a esto: no tiene sentido; pero todos y cada uno de nosotros le encontramos uno." 

(Emil Cioran)

Vivimos en el peor mundo imaginable: uno que permite la existencia de seres conscientes del sinsentido objetivo de su ser, y que además se ven forzados a luchar con vehemencia (cuales somas desechables o marionetas de pacotilla) por esos "fines" (termodinámicos) inútiles en lo relativo al sujeto.

Pero no te preocupes si estas palabras racionalmente te incomodaron por un instante, puesto que tenemos un sesgo evolutivo que se encargará pronto de darte consuelo: portamos, inscrito a fuego en los "circuitos" neuronales de nuestro cerebro, un instintivo pensamiento mágico-optimista que hacen olvidar pronto este tipo de revelaciones, y que se encarga de facilitar la vuelta a la  "normalidad" emocional. Este sesgo se bastará para permitirte continuar con tu día normalmente; movido por esos invisibles hilos físicos que te guían desde el mismo momento de tu nacimiento. La posible disonancia cognitiva que haya podido aparecer a tu conciencia se esfumará de tu mente casi de inmediato, y de este modo podrás volver a tus (necios) quehaceres diarios en un abrir y cerrar de ojos.

Por lo tanto nos dejamos llevar con la idea de que todo está bien. Y ciertamente todo está bien...hasta que tarde o temprano el velo del engaño instintivo cruelmente se deja caer. Quizás no hoy, ni mañana; pero es cuestión de tiempo: en algún momento, quizás unos instantes antes de morir en un accidente de tráfico, o cuando un médico nos diagnostique una pronta muerte, lo mismo da; será precisamente cuando caiga el telón y te veas como un bobo: como esa estúpida marioneta con aires de grandeza que siempre has sido. La Naturaleza (sea eso lo que sea) se aprovechó de ti, pero no te dejará entenderlo justo hasta ese momento, cuando hayas pasado de soma desechable, a ya un soma desechado. Al perder la utilidad práctica, el mundo te permitirá echar un rápido vistazo a la verdadera realidad encubierta...y entonces de una patada te enviará a la nada de la que fuiste engendrado.

Más pronto que tarde todos, sin excepción; veremos por fin que fuimos manejados, usados...consumidos. El mundo natural nos utilizó, quién sabe esencialmente para qué, obligándonos en todo momento a movernos del modo adecuado, cual roca que debe caer cuando se la deja rodar desde lo alto de la colina. Pero durante nuestro trayecto vital este hecho sádicamente se nos ocultó (naturalmente) para que no fuese un impedimento ante nuestra ingrata, espontánea y subjetivamente inútil tarea termodinámica de degradar gradientes (producir, consumir, producir, consumir,...). Sin embargo, insistamos de nuevo, de manera más o menos inefable todos lo acabaremos por comprender algún día: no somos más, como individuos y como sociedad, que el equivalente dinámico de cualquier otro movimiento físico, con la excepción de la complejidad y de los grados en la libertad de acción: una piedra que tras caer, se las ingenia para subir de nuevo al monte y repetir espontáneamente este ciclo una infinidad de veces, o al menos, mientras el mundo aguante en pie.

Sísifo estaría feliz de descubrir que su castigo es el castigo del hombre. Una felicidad desquiciada por el conocimiento del absurdo, claro está.

Los cuatro factores (de momento desconocidos) que van a determinar el futuro "sano" de nuestra civilización tal y como la conocemos

Hay ahora mismo cuatro factores (de momento desconocidos) que van a determinar literalmente el futuro "sano" de nuestra civilización tal y como la conocemos:

1) Conocer cuánto dura la inmunidad (memoria) hacia el SARS-CoV-2 y cuánta seroprevalencia existe actualmente (lo que determinará la relación infectados/muertos: letalidad, y lo lejos o cerca que estamos de la inmunidad de grupo). También conocer si esta inmunidad adquirida es eficiente y suficiente para no volver a infectarse del virus aunque sea de manera más leve.
2) Cómo afecta los cambios de temperatura y humedad al virus.
3) Conocer si es posible realizar una vacuna eficiente, barata y fácil de producir en masa; y de ser posible, para cuándo estaría al alcance de 7.000 millones de personas.
4) Determinar si la tasa de mutación de este virus de ARN monocatenario positivo, una vez se vea bajo presión evolutiva (ya sea debido a que se logre vacuna o inmunidad de grupo "natural"), le permitirá safarse con facilidad o no de esta barrera inmune creando nuevas cepas o cambios significativos (como es capaz de hacer la gripe, por ejemplo, o incluso otros coronavirus hermanos, de cuyos resfriados no se libra casi nadie año tras año por mucho que se inmunice la gente de ellos).

Explicando el famoso paper: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico" (Parte II)

"La dinámica de transmisión pandémica y postpandémica del SARS-CoV-2 dependerá de factores que incluyen el grado de variación estacional en la transmisión, la duración de la inmunidad y el grado de inmunidad cruzada entre el SARS-CoV-2 y otros coronavirus, así como la intensidad y el momento de las medidas de control." (Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico)

En una entrada anterior comenzamos a explicar uno de los los papers más interesantes y citados en relación a la dinámica presente y futura del SARS-CoV-2. El trabajo en cuestión, desarrollado por investigadores de Harvard se titula: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico". Tenéis el original aquí, y una traducción al castellano que yo mismo realicé en este mismo blog aquí.

El trabajo de estos autores de los departamentos de Inmunología y Enfermedades Infecciosas e Epidemiología de Harvard es a la vez simple y complejo de entender. Es complejo en cuanto a la metodología estadística y los modelos matemáticos utilizados (detalles al alcance de los más expertos en la materia que se recogen en un apartado de materiales complementarios que ya de por sí es casi un paper independiente por lo denso). Pero a la vez es simple en cuanto a lo "sencillo" que es entender los resultados de la aplicación de dichos modelos frente al mundo real.

Pues bien. Como decimos, hace unos días ya realizamos el primer acercamiento divulgativo de lo que este ensayo dice. En concreto, nos centramos en la primera sección del paper, donde los investigadores nos hablan de la probable dinámica del virus en en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención alguna.

Creo que es casi imprescindible echar un vistazo a esta primera sección antes de continuar con lo que hoy trataremos. En caso contrario, cabe la posibilidad de que no se entienda bien de lo que vamos a hablar a continuación o de que no suscite el interés que realmente creo que merece, puesto que es en esta segunda sección del trabajo donde los investigadores de Harvard proponen los posibles escenarios que podrían llegar a partir del momento que estamos viviendo actualmente. Es decir, aquellos escenarios donde se estudia la dinámica pandémica y pospandémica teniendo en cuenta las medidas de contención disponibles actualmente.

De cualquier manera, vamos a repetir los mismos comentarios iniciales que ya hicimos en la entrada anterior:

Comentarios iniciales.

Es necesario comentar antes de nada un par de cuestiones imprescindibles para poder entender mínimamente la dinámica del SARS-CoV-2:

1) El COVID-19 es el nombre que se le ha dado a la enfermedad que causa el virus denominado SARS-CoV-2. Una cosa es la enfermedad (como por ejemplo, el SIDA), y otra el virus que lo causa (en el caso del SIDA es el VIH).

2) El virus SARS-CoV-2 es un coronavirus (Orthocoronavirinae). Para la subfamilia del coronavirus existen a su vez cuatro géneros: Alphacoronavirus, Betacoronavirus, Gammacoronavirus y Deltacoronavirus. El SARS-CoV-2 pertenece al género Betacoronavirus.

3) Además del SARS-CoV-2, existen muchos otros virus de la subfamilia coronavirus que son capaces de transmitirse de humano a humano. Entre ellos tenemos al MERS-CoV (que produce desde el 2015 la enfermedad aún en activo llamada: síndrome respiratorio de Oriente Medio), el SARS-CoV-1 (que apareció y desapareció entre los años 2002/2003 produciendo la enfermedad: síndrome respiratorio agudo grave), y otros muchos virus que por su levedad cuadran y se aglutinan en lo que se llama resfriado común. Es decir, que eso que nos contagia casi cada año y que denominamos resfriado (enfermedad), es en realidad producto casi siempre de un tipo de los restantes coronavirus capaces de infectar humanos.

4) El 15% de los resfriados son causados por coronavirus, y de estos casos, la mayor parte los producen los coronavirus: HCoV-229E, HCoV-NL63, HCoV-0C43 y HCoV-HKU1.

5) De entre estos cuatro, sólo dos pertenecen al mismo género Betacoronavirus del SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, y el MERS-CoV. Se trata del HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1.

6) Todos los Betacoronavirus presentan, dada su similitud filogenética, cierta inmunidad cruzada. Se conoce la realidad este proceso gracias al estudio de los coronavirus del resfriado común. Por ejemplo; pasar el HCoV-OC43 te inmuniza hasta cierto punto y tiempo frente al HCoV-HKU1, y viceversa. En el estudio del que estamos hablando se supone, según el escenario, que también existe cierta inmunidad cruzada entre estos virus "del resfriado" y el SARS-CoV-2. Y modelan la dinámica del COVID19 otorgando varios valores a dicho factor de inmunidad cruzada (de más débil a más fuerte).

7) Por otra parte, el estudio también basa los escenarios pronosticados a partir de lo que denominan factor estacional. Es decir, cuánto y cómo afecta al virus los climas húmedos y las temperaturas más altas. En este sentido, varían también en las simulaciones que realizan los números para este factor.

8) También utilizan, por supuesto, el factor más importante para todo modelo epidemiológico: la inmunidad de grupo. Es decir, cuándo y cómo se alcanzará el punto en que más del 60% de la población deja de ser susceptible al virus (por haber pasado la enfermedad). En este sentido, cobra especial importancia para entender la dinámica futura conocer cuánta inmunidad (anticuerpos) produce nuestro cuerpo tras pasar la infección, y qué "memoria" o duración tienen dichos anticuerpos. En este sentido, y a raíz de lo que se sabe de los virus del resfriado HCoV-OC43 y HCoV-HKU1, proponen que la inmunidad dura entre 40 semanas (en el peor escenario) y 104 semanas (en el mejor caso). La inmunidad permanente la tienen en cuenta, pero se sabe que es un escenario MUY poco probable.

9) Finalmente, toman como parámetro para la simulación la intensidad y el momento de las medidas de control que tomen los gobiernos.

Simulando la transmisión de SARS-CoV-2.

Independientemente de la dinámica de transmisión pospandémica del SARS-CoV-2, se requieren medidas urgentes para abordar la epidemia en curso. Los tratamientos farmacéuticos y las vacunas pueden requerir meses o años para desarrollarse y probarse, dejando las intervenciones no farmacéuticas (NPI) como el único medio inmediato para frenar la transmisión del SARS-CoV-2. Como resultado de ésto, se han adoptado medidas de distanciamiento social en muchos países con transmisión generalizada de SARS-CoV-2.

En el paper, el equipo de investigación estudia en su segunda sección los posibles resultados de estas medidas de distanciamiento según varios parámetros. Para ello, parten del modelo matemático SEIRS descrito en la primera sección del trabajo (lo cual ya estudiamos aquí) donde describen la dinámica natural (inalterada) del virus y la adaptan para continuar el estudio suponiendo de partida:

- Que el ratio de infecciones moderadas/leves/asintomáticas es del 95.6% del total de infecciones, que las infecciones que conducen a la hospitalización pero no a una atención médica crítica es del 3.08% del total, y que las infecciones que requieren de cuidados intensivos es del 1.32%.

- Asumen χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, lo cual indica (insisto: ver entrada anterior) que hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el COVID19. Es decir, que infectarse con los virus HCoV-OC43 y HCoV-HKU1 no implicaría tener mucha menos probabilidad de infectarse por SARS-CoV-2.

- Asumen un período latente medio de 4,6 días y un período infeccioso de 5 días (a partir de varios estudios que enlazan a pie de página en el trabajo original).

- Asumen una duración media de estancia hospitalaria no crítica de 8 días, y de 6 días para aquellos casos que sí requieren de cuidados intensivos. Toman también que la duración media de dicha atención intensiva es de 10 días.

- Por último tienen en cuenta los dos casos de factores ambientales estudiados en la sección anterior. Es decir: f = 0.2, lo cual implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura. Y, f = 0.4, lo que implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

Escenarios de distanciamiento social único.

Sabido ésto, ya estamos en condiciones de entender la segunda sección del trabajo original, donde los chicos de Harvard se centran en aquellos escenarios donde los países realizan un único esfuerzo de distanciamiento social. Es decir, nos explican qué ocurriría, según su modelo, en el caso de no poseerse vacunas, tratamientos, y de que los gobiernos no fuesen capaces más que de realizar un único esfuerzo de distanciamiento social efectivo. En otras palabras: si, como está sucediendo actualmente, tras un primer gran confinamiento se abren las puertas (desescalada) para no volver a cerrarlas (por incapacidad económica, política y/o social).

Estos serán precisamente los escenarios que vamos a contemplar a continuación variando tres parámetros: el factor ambiental f, el éxito del confinamiento (es decir, lo estricto y eficiente que ha sido el mismo), y el tiempo que se mantiene dicho confinamiento único antes de levantarse de manera más o menos gradual (para el caso es casi lo mismo).

Vamos a ver estos escenarios donde, insistamos una vez más, se supone siempre un periodo de distanciamiento social único ("abrir para no cerrar" o "cerrar" pero de manera muy poco eficiente por motivos económicos, políticos o sociales):

Nota: todos los escenarios toman el 11 de marzo de 2020 como fecha de inicio de este único período de distanciamiento social.

Fijémonos en el escenario A).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (A) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y cuatro semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Y aunque parece una gráfica compleja os aseguro que es muy sencilla de entender:

- Se ven 4 líneas de colores sólidas, y 4 líneas de colores punteadas. Las líneas sólidas hacen referencia siempre al número total de casos infecciosos no críticos, mientras que las líneas punteadas hacen referencia a los casos que resultan ser severos y requieren atención médica especializada.

- Los colores representan la eficacia del distanciamiento. El color negro implica 0% (es decir, no tomar medida alguna), el rojo implica una eficacia relativa del 20%, el azul una eficacia del 40% y finalmente el verde implica la mayor eficiencia tenida en cuenta: un 60%.

¿Qué significa pues este escenario A)?

La interpretación es bastante simple:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se hubiese levantado  a las 4 semanas después del 11 de marzo (a mediados de abril aproximadamente), para finales de verano aproximadamente habríamos alcanzado la inmunidad de grupo (o de "rebaño") puesto que la mayor parte de la población mundial (integral de la curva) habría pasado la enfermedad, dejando por el camino millones de casos críticos y de muertos. Se observa además poca diferencia en la efectividad del confinamiento (colores) si el mismo se mantiene tan "poco" tiempo (un mes en este caso A).

En la segunda figura vemos que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental sí es importante; si el confinamiento se hubiese levantado a las 4 semanas después del 11 de marzo (a mediados de abril aproximadamente), habríamos alcanzado igualmente la inmunidad de grupo (o de "rebaño") puesto que la mayor parte de la población mundial (integral de la curva) pasará la enfermedad, pero en este caso sí que se observa diferencias según la efectividad del confinamiento. A mayor eficacia, mayor aplanamiento de la curva, y más meses pasarán hasta que la pandemia finalice debido a que dejen de existir personas susceptibles de contagiarse (la inmunidad de grupo se estima que se logrará cuando entre el 70% y el 80% de la población tenga anticuerpos para el virus).

Nota importante: en el escenario (A), no importa cual sea el factor ambiental, siempre se acaba sobrepasando la capacidad hospitalaria y de recursos médicos en cualquier país, pero de largo. Eso supone millones de muertos. El caso promedio en el mejor caso de la primera figura supone un pico donde el 20% de la población mundial se encuentra infectada al mismo tiempo, en la segunda gráfica, el mejor caso supone que un 5% de la población se encuentra pasando la enfermedad en cierto momento. Estos números implican más de un billón (con b) de infectados (20% de 7.000 millones de personas), o 350 millones (5% de la población mundial). La inmunidad de grupo en este caso (A) supondría un coste en mortalidad de varias decenas o cientos de millones de personas.

Fijémonos en el escenario B).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (B) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y ocho semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario B)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados de mayo, fecha muy próxima a lo que los países se encuentran pensando actualmente!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta a las 8 semanas después del 11 de marzo (a mediados de mayo aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 20%): en este caso, se observa un escaso aplanamiento de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Ni siquiera se observa un repunte pronunciado una vez se levantan las medidas de contención.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 40%): este caso es muy interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero quizás se aproxima a la realidad en el caso de que el factor ambiental sí sea importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo mediados de mayo como fecha límite) tendremos un repunte de casos muy importante que se alargará durante meses hasta alcanzarse la inmunidad de grupo a finales de año.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 60%): este caso es el más interesante de este escenario. En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme, llevando a la inmunidad de grupo para finales de septiembre tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos porque este escenario no sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (B), entonces el repunte de casos será muy gradual, alcanzando un nuevo pico (que se podría llamar oleada) para mediados de octubre. Este escenario es muy valorado como probable por la mayoría de la comunidad científica. 

Nota importante: si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (B), lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata, e intentarse retornar al confinamiento estricto (absoluto) al poco tiempo de levantarse el mismo. Es algo que sabremos pronto dado que todos los países tienen planteado levantar el confinamiento paulatinamente durante mayo-junio de este año.

Fijémonos en el escenario C).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (C) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y doce semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario C)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados de junio, fecha todavía más próxima que en el caso (B) a lo que los países se encuentran pensando actualmente!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta a las 12 semanas después del 11 de marzo (a mediados de junio aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20%: en este caso se observa un aplanamiento todavía escaso de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Esto no cuadra con los datos empíricos disponibles.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40%: este caso es muy interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero se aproxima a la realidad más que en el caso (B) en el caso de que el factor ambiental sí sea importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo mediados de junio como fecha límite) tendremos un repunte de casos gradual pero pronunciado que llevará a un pico (nueva oleada) a mediados de octubre.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60%: este caso es también el más interesante de este escenario (C). En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme (similar al del escenario B), llevando a la inmunidad de grupo para finales de septiembre tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos porque este escenario tampoco sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (C), entonces el repunte de casos será muy gradual, ¡tan gradual y plano que es peligroso! Los contagios parecen desparecer y muchos pensarán que el virus está bajo control, sin embargo; el factor estacional y la artificial eficacia del confinamiento (que dejará a la mayor parte de la población como susceptible de ser infectada), harían que para principios de octubre aparezca una nueva oleada que probablemente pillaría por sorpresa a gran parte del mundo que estaría en pleno proceso de recuperar la normalidad económica y social en ese momento. Esta segunda oleada, como ya se ha comentado, es el escenario valorado como más probable por la mayoría de la comunidad científica, pero eso no significa que la clase política, la economía, y/o la sociedad estén listas para aceptar las consecuencias que supondría tener que hacer frente de nuevo a una nueva pandemia. Es posible que los gobiernos o la situación geopolítica y social no permitan en octubre nuevos confinamientos estrictos, y la eficacia de las medidas que se tomen podrían bajar en eficacia mucho respecto del actual confinamiento (que es posible que haya superado una eficiencia del 50% rebajando el R0 del virus).

Nota importante: de nuevo, si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (C), lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata, e intentarse retornar al confinamiento estricto (absoluto) al poco tiempo de levantarse el mismo. Es algo que sabremos pronto dado que todos los países tienen planteado levantar el confinamiento paulatinamente durante mayo-junio de este año.

Fijémonos en el escenario D).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (D) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y veinte semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario D)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados/finales de julio, fecha aún más próxima que la del caso (C) a lo que los países se encuentran actualmente pensando hacer de manera gradual!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta levantado 20 semanas después del 11 de marzo (mediados/finales de julio aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20%: en este caso se observa un aplanamiento todavía escaso de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Esto no cuadra con los datos empíricos disponibles.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40%: este caso es de nuevo interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero se aproxima mucho más a la realidad que en el caso (C) cuando el factor ambiental sí es importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo finales de julio como fecha límite) tendremos un repunte de casos gradual pero pronunciado que llevará a un pico (nueva oleada) a mediados de octubre.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60%: este caso es todavía más interesante que en el escenario (C). En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme (similar al del escenario C), llevando a la inmunidad de grupo para finales de año tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos una última vez más porque este escenario tampoco sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (D), entonces el repunte de casos será muy gradual, ¡tan gradual y plano que es muy peligroso! Los contagios parecen desparecer y muchos pensarán que el virus está bajo control (incluso bien entrados ya en octubre, cosa que no sucedía en el caso C). Sin embargo; el factor estacional y la artificial eficacia del confinamiento (que dejará a la mayor parte de la población como susceptible de ser infectada), harían que para principios del año 2021 apareciera súbitamente una nueva oleada que, probablemente, pillaría por sorpresa (más que en el caso C) a gran parte de un mundo en pleno proceso de recuperación de la normalidad económica y social en ese momento. Además, y para más inri, esta nueva oleada se solaparía con la de la gripe estacional. Este escenario más probable del escenario (D) en realidad no es más que una copia del escenario (C) pero con la oleada atrasada un mes y medio. Sin embargo, este retraso podría confiar más aún a la población y a la clase política (necesitada de buenas notificas) pensando que el virus está erradicado, lo cual llevaría posiblemente a un negacionismo y a una relajación (que no detención) ante la búsqueda activa de tratamiento y/o vacunas.

Esta segunda oleada "retrasada" (hasta enero del 2021) respecto de lo que se espera (octubre), tiene como decimos este peligro extra de dar confianza y poder al que niegua la posibilidad de un resurgimiento del virus pasada la primera pandemia. Es posible que esta negación, el recelo ante la eficacia del confinamiento, unida a la precaria situación política, económica y social; hagan aún más complejo retomar con eficiencia nuevos confinamientos estrictos en el futuro, por lo que la eficacia de las medidas que se tomen por ese entonces podrían bajar en eficiencia muchísimo respecto del actual confinamiento (y ya podemos ver en las gráficas las consecuencias de que dicha eficiencia baje por debajo del 50% cuando estemos en plena pandemia: líneas azul y roja).

Nota importante: una vez más, si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (D) lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata. Pero existe el escenario más peligroso de todos los tenidos en cuenta, y es aquel en que el virus, dado que el factor estacional fuese importante, parezca desaparecer mucho más allá de octubre, momento en que se espera la segunda oleada; lo cual llevaría a que la desconfianza, la negación y los problemas económicos y políticos arrastrados imposibiliten tomar medidas de distanciamiento eficientes una segunda vez, llevando a la posibilidad de que la segunda oleada acabe arrasando con decenas de millones de nuevas víctimas y cientos de millones de afectados por todo el mundo.

La sombra de lo que ocurrió en 1918 con la segunda oleada de la famosa gripe española (la que más personas mató con diferencia) parece revolotear sobre nuestras cabezas.

Fijémonos en el escenario E).

El escenario (E) supone que el confinamiento es indefinido, lo cual es irreal y empíricamente está ya descartado en estos momentos donde todos los países están ya proponiendo sus planes de desescalada; por lo que no lo tendré demasiado en cuenta (más detalles en el paper original). Simplemente comentar que, obviamente, si se mantiene el confinamiento estricto de manera indefinida, el virus acaba siendo controlado y no resurge.

Resumen:

- Los esfuerzos de distanciamiento social únicos pueden únicamente empujar el pico epidémico del SARS-CoV-2 hasta el otoño (o un poco más allá), lo que puede exacerbar aún más la carga de los recursos de cuidados intensivos si resulta que finalmente aumenta su transmisibilidad durante el invierno. El solapamiento con la gripe estacional es un problema añadido.

- En ningún caso el distanciamiento social único puede erradicar el virus, siendo lo "mejor" que puede conseguirse eso que se denomina como inmunidad de grupo (o de "rebaño") al coste de innumerables vidas humanas. Además, se requerirían de pruebas serológicas masivas para comprender el alcance y la duración de dicha inmunidad natural (anticuerpos) al SARS-CoV-2, lo cual ayudará a determinar la dinámica pospandémica del virus. Es decir, que incluso una vez alcanzada la inmunidad de grupo, si la memoria de los anticuerpos generados no es permanente (algo que se puede asegurar casi con toda probabilidad), será necesario entonces comprender cuánto dura la inmunidad lograda a tan alto coste humano antes de que nuevas oleadas nos ataquen (lo cual se puede ver mejor en la dinámica que estudiamos en el artículo anterior).

- Por lo tanto, el equipo del estudio formalmente reconoce que se necesitará sí o sí de una vigilancia sostenida y generalizada tanto a corto plazo, para implementar eficazmente medidas de distanciamiento social intermitentes, como a largo plazo, para evaluar la posibilidad de resurgimientos de la infección por SARS-CoV-2; algo que podría ocurrir tan tarde como en el año 2025, incluso después de un período prolongado de aparente eliminación.

Próximas entradas.

Para no hacer demasiado denso este artículo, dejaremos para una última entrada del blog el estudio del abordaje que el equipo de Harvard hace sobre la evolución (dinámica) del virus en el momento en que se toman medidas adicionales a la del confinamiento único. En concreto, la propuesta de realizar confinamientos intermitentes.

Explicando el famoso paper: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico" (Parte I)

"La dinámica de transmisión pandémica y postpandémica del SARS-CoV-2 dependerá de factores que incluyen el grado de variación estacional en la transmisión, la duración de la inmunidad y el grado de inmunidad cruzada entre el SARS-CoV-2 y otros coronavirus, así como la intensidad y el momento de las medidas de control." (Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico)

Hace ya unos días, la revista Science publicó uno de los papers más importantes de la historia reciente. Es un trabajo desarrollado por investigadores de Harvard  y se titula: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico". Tenéis el original aquí, y una traducción al castellano que yo mismo realicé en este mismo blog aquí.

El trabajo de estos autores de los departamentos de Inmunología y Enfermedades Infecciosas e Epidemiología de Harvard es a la vez simple y complejo de entender. Es complejo en cuanto a la metodología estadística y los modelos matemáticos utilizados (detalles al alcance de los más expertos en la materia que se recogen en un apartado de materiales complementarios que ya de por sí es casi un paper independiente por lo denso). Pero a la vez es simple en cuanto a lo "sencillo" que es entender los resultados de la aplicación de dichos modelos frente al mundo real.

Voy a intentar ser breve en esta entrada para que todos entendamos los posibles escenarios que los expertos barajan en estos momentos para el periodo pandémico y el futuro pospandémico. Es decir, para la dinámica del virus: ¿qué es probable que ocurra con el SARS-CoV-2 en los próximos meses y años?

Comentarios iniciales.

Es necesario comentar antes de nada un par de cuestiones imprescindibles para poder entender mínimamente la dinámica del SARS-CoV-2:

1) El COVID-19 es el nombre que se le ha dado a la enfermedad que causa el virus denominado SARS-CoV-2. Una cosa es la enfermedad (como por ejemplo, el SIDA), y otra el virus que lo causa (en el caso del SIDA es el VIH).

2) El virus SARS-CoV-2 es un coronavirus (Orthocoronavirinae). Para la subfamilia del coronavirus existen a su vez cuatro géneros: Alphacoronavirus, Betacoronavirus, Gammacoronavirus y Deltacoronavirus. El SARS-CoV-2 pertenece al género Betacoronavirus.

3) Además del SARS-CoV-2, existen muchos otros virus de la subfamilia coronavirus que son capaces de transmitirse de humano a humano. Entre ellos tenemos al MERS-CoV (que produce desde el 2015 la enfermedad aún en activo llamada: síndrome respiratorio de Oriente Medio), el SARS-CoV-1 (que apareció y desapareció entre los años 2002/2003 produciendo la enfermedad: síndrome respiratorio agudo grave), y otros muchos virus que por su levedad cuadran y se aglutinan en lo que se llama resfriado común. Es decir, que eso que nos contagia casi cada año y que denominamos resfriado (enfermedad), es en realidad producto casi siempre de un tipo de los restantes coronavirus capaces de infectar humanos.

4) El 15% de los resfriados son causados por coronavirus, y de estos casos, la mayor parte los producen los coronavirus: HCoV-229E, HCoV-NL63, HCoV-0C43 y HCoV-HKU1.

5) De entre estos cuatro, sólo dos pertenecen al mismo género Betacoronavirus del SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, y el MERS-CoV. Se trata del HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1.

6) Todos los Betacoronavirus presentan, dada su similitud filogenética, cierta inmunidad cruzada. Se conoce la realidad este proceso gracias al estudio de los coronavirus del resfriado común. Por ejemplo; pasar el HCoV-OC43 te inmuniza hasta cierto punto y tiempo frente al HCoV-HKU1, y viceversa. En el estudio del que estamos hablando se supone, según el escenario, que también existe cierta inmunidad cruzada entre estos virus "del resfriado" y el SARS-CoV-2. Y modelan la dinámica del COVID19 otorgando varios valores a dicho factor de inmunidad cruzada (de más débil a más fuerte).

7) Por otra parte, el estudio también basa los escenarios pronosticados a partir de lo que denominan factor estacional. Es decir, cuánto y cómo afecta al virus los climas húmedos y las temperaturas más altas. En este sentido, varían también en las simulaciones que realizan los números para este factor.

8) También utilizan, por supuesto, el factor más importante para todo modelo epidemiológico: la inmunidad de grupo. Es decir, cuándo y cómo se alcanzará el punto en que más del 60% de la población deja de ser susceptible al virus (por haber pasado la enfermedad). En este sentido, cobra especial importancia para entender la dinámica futura conocer cuánta inmunidad (anticuerpos) produce nuestro cuerpo tras pasar la infección, y qué "memoria" o duración tienen dichos anticuerpos. En este sentido, y a raíz de lo que se sabe de los virus del resfriado HCoV-OC43 y HCoV-HKU1, proponen que la inmunidad dura entre 40 semanas (en el peor escenario) y 104 semanas (en el mejor caso). La inmunidad permanente la tienen en cuenta, pero se sabe que es un escenario MUY poco probable.

9) Finalmente, toman como parámetro para la simulación la intensidad y el momento de las medidas de control que tomen los gobiernos (aunque este punto lo retomaremos en futuras entradas del blog).

Simulando la transmisión de SARS-CoV-2.

En el paper el equipo de investigación explica que han utilizado el modelo epidemiológico de transmisión SEIRS y que lo han ajustado a partir de todos los datos disponibles para los Betacoronavirus HCoV-OC43 y HCoV-HKU1 que, como hemos dicho, son muy cercanos filogenéticamente al SARS-CoV-2. Para justificar el buen ajuste de este modelo muestran las primeras dos figuras (Fig.1 y Fig.2) que no nos interesan demasiado para lo que trataremos aquí. Demos por bueno el modelo y veamos que nos dice:

La primera gráfica de interés es la que denominan Fig. 3 "Distintos escenarios de prevalencia para el SARS-CoV-2 en regiones templadas durante los próximos cinco años". Se trata de la siguiente figura:

Los picos rojos y azules son para los Betacoronavirus del resfriado común, mientras que los picos en negros son los del SARS-CoV-2. En el eje X tenemos los años por venir (se ve una línea vertical en negro indicando donde estamos ahora: abril del 2020). En el eje Y tenemos grosso modo la cantidad de infectados por cada 1000 habitantes: por ponerlo en claro, cuánto más alto el pico más cantidad de infectados en general. Si el pico llega cerca del 100, eso indicaría que una gran parte de toda la población mundial estaría infectada en ese momento.

Fijémonos en el escenario A).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (A) χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = 40 semanas, f = 0.2.

- χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado no implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 40, implica una corta duración (40 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados no nos otorgan mucha protección conforme pasan los meses. Obviamente no se estima inmunidad permanente para este escenario.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario A)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es baja, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad no dura más de 40 semanas, y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos un gran pico en la primera pandemia (en la que estamos) y recurrentes brotes anuales que afectarían a una parte muy importante de la población: ¡algo así como 1 de cada 5 personas pasarían el COVID19 cada año!

Fijémonos en el escenario B).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (B) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = 104 semanas, f = 0.2.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco se trata de inmunidad permanente.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario B)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos un gran pico en la primera pandemia (en la que estamos) y luego recurrentes brotes cada dos años que afectarían a una parte relativamente importante de la población: ¡algo así como 1 de cada 6 personas pasarían el COVID19 cada dos años! Entre estos dos años de brotes relativamente importantes habrían pequeños brotes en los años intermedios.

Nota: Es interesante ver en esta gráfica cómo suponer una alta inmunidad cruzada hace que los casos de resfriado común también descenderían a nivel mundial debido al COVID19.

Fijémonos en el escenario C).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (C) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3= 104 semanas, f = 0.4.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco se trata de inmunidad permanente.

- f = 0.4, implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura. Esta es la única variable que se modifica con respecto al escenario B).

¿Qué significa pues este escenario C)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es bastante importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos como se reduciría el tamaño máximo de la onda de infección inicial, pero que se llegarían a producir brotes en invierno mucho más severos a partir de ese momento [compárese con (B)].

Nota: ¡Se puede observar que, contrariamente a lo que muchos creen, el hecho de que el factor ambiental sea importante podría llevar a escenarios mucho más severos que en el caso donde los cambios estacionales no son relevantes!

Fijémonos en el escenario D).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (D) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = infinito, f = 0.2.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = infinito, implica que la inmunidad es permanente. Una vez pasas el COVID19 los anticuerpos de tu cuerpo impiden que jamás vuelvas a pasar la enfermedad.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario D)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es permanente (infinita en el tiempo), y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos que la inmunidad de grupo podría eliminar por completo al virus para siempre tras la infección inicial en la que estamos.

Nota: si este, poco probable, escenario fuese el bueno, es interesante notar como de camino acabaríamos con las dos cepas de Betacoronavirus que nos causan resfriado común (líneas rojas y azul). ¡El HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1 también serían erradicados!

Fijémonos en el escenario E).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (E) χ 3X = 0.3, χ X3 = 0.3, 1 / σ 3 = 104 semanas, f = 0.4.

- χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado no implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco es permanente.

- f = 0.4, implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario E)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es baja, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es bastante importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos que un resurgimiento del SARS-CoV-2 podría ocurrir tan tarde como en el 2024 después de un período de eliminación aparente.

Nota: es interesante notar como el hecho de que la inmunidad no sea permanente lleva a que incluso en las situaciones más desfavorables para el virus, éste pueda resurgir tras varios picos y un periodo de varios años donde falsamente parece que se logró erradicar el virus, no siendo el caso ya que una vez la inmunidad de 104 semanas deja de tener efecto el virus reaparece con fuerza.

Resumen:

- Si la inmunidad al SARS-CoV-2 no es permanente, es muy probable que entre en circulación regular.

- La alta variación estacional en la transmisión conduce a una menor incidencia máxima durante la onda pandémica inicial, pero a brotes recurrentes más severos en los sucesivos inviernos.

- Si la inmunidad al SARS-CoV-2 es permanente, el virus podría desaparecer tras cinco años o más después de causar el actual brote.

- Unos bajos niveles de inmunidad cruzada frente a los otros Betacoronavirus (y sin inmunidad permanente) podrían hacer que el SARS-CoV-2 parezca extinguirse, solo para resurgir después de unos años.

- El SARS-CoV-2 puede proliferar en cualquier época del año. En todos los escenarios modelados el SARS-CoV-2 fue capaz de producir un brote sustancial, independientemente del tiempo de establecimiento. Los establecimientos de invierno/primavera favorecieron los brotes con picos más bajos, mientras que los establecimientos de otoño/invierno condujeron a brotes más severos. Y cuanta más dependencia estacional exista, más severo y agudo será el brote anual (o bienal).

Próximas entradas.

Para no hacer demasiado denso este artículo, dejaremos para próximas entradas del blog el estudio del abordaje que el equipo de Harvard hace sobre la evolución (dinámica) del virus en el momento en que se toman medidas activas frente a la pandemia. Es decir, qué posibles escenarios nos esperan para el virus según sea la actitud tomada a partir de ahora por los gobiernos y la ciencia en general frente al COVID19.