Historia de las pandemias y la Ciencia

Hablamos de brote, cuando, en una población concreta, aparecen algunos casos de la misma enfermedad asociados en tiempo, lugar y personas. Si esa enfermedad avanza con una frecuencia que claramente rebasa la incidencia normal prevista, atacando a un gran número de individuos de una región determinada, entonces hablamos de epidemia. Si se extiende a varios países y/o continentes, y persiste en el tiempo, entonces es una pandemia. Vamos a comenzar conociendo las principales epidemias y pandemias a través de la historia, viendo el siguiente vídeo:

Como hemos visto, las grandes epidemias y pandemias han acompañado al ser humano a lo largo de toda su historia. Han afectado a las culturas y civilizaciones, provocado controversias sociales y llegando a cambiar incluso el curso de la Historia. Esto lo conocemos muy bien ya que hemos vivido y sufrido la última gran pandemia del COVID y todavía hoy en día permanece activo el Virus de la inmunodeficiencia humana.

También han supuesto un reto para el desarrollo científico y médico. En este devenir histórico, hay nombres de investigadores/as que han sido clave para ir avanzando en el desarrollo de la lucha contra las enfermedades infecciosas. Os animo a conocerlos.

Trabajando en los equipos, cada grupo buscará información sobre dos de los personajes que se enumeran a continuación y hará un pequeño resumen de su papel en este tema y sus descubrimientos- Después, lo describirá brevemente a los demás grupos, empleando la dinámica del "Elevator pich", o sea, nos reunimos en parejas, uno/a de un grupo con otro/a de otro grupo y, simulando una conversación rápida de ascensor, cada miembro de la pareja contará al otro en dos minutos los personajes trabajados en su equipo.

Cada personaje ha jugado un papel fundamental, de una u otra forma, en la lucha contra los gérmenes y las infecciones:

Louis Pasteur, Joseph Lister, Edward Jenner, Alexander Fleming, Abel Wolman, Javier Balmis, Ignaz Philipp Semmelweis, Mary Montagu, Isabel Zendal, Katalin Karikó

Dinámica de las epidemias

Cuando surge un nuevo patógeno, saltan todas las alarmas en Sanidad, ya que todavía nadie en la población es inmune a él. Nadie tiene anticuerpos protectores de una infección previa. Este fue el caso cuando apareció la COVID-19.

En este caso hay que comenzar con un estudio epidemiológico. Se inicia con un diagnóstico de la comunidad afectada, en el que se obtiene información sobre la naturaleza del germen, los posibles modos de trasmisión y contagio, el período infeccioso, generalmente medido en días, durante el cual una persona infectada puede transmitir la infección a otra; y sobre los grupos de población con más riesgo de contraer la enfermedad. Teniendo en cuenta el porcentaje de personas afectadas y su capacidad de contagio, se puede inferir, con simulaciones matemáticas, la evolución de la enfermedad.

 Os propongo que hagáis un acercamiento a estos métodos, trabajando con la siguiente simulación: Disease Lab

Para ponerlo en español, solo tenemos que pulsar "Traducir página" en nuestro navegador.

La pantalla se divide en estos espacios:

• Opciones: Sirve para elegir el tipo de situación inicial, si la población está vacunada (tiene inmunidad) o no. 
• Controles: Desde aquí ponemos en marcha el simulador.  Podemos hacerlo seguido o paso a paso
• Resultados: Datos numéricos que va proporcionando la simulación
• Introducción de datos: Son los parámetros con los que podemos trabajar. Se puede elegir entre las cuatro enfermedades que presenta por defecto o, pulsando en "detalles", modificarlas. La densidad de las poblaciones puede ser baja (200), media (600) o alta (900). También podemos elegir si hay mezcla o no con otras poblaciones.
• Gráficas: Reproducen gráficamente los datos de la simulación

Vamos a hacer varias pruebas con el simulador, respondiendo a las cuestiones y poniendo los resultados en tablas para nuestro cuaderno.

Prueba 1

Solo para ver cómo funciona, vamos a ponerla en marcha con los datos que tiene preestablecidos, es decir: Para la enfermedad del resfriado, con densidad de población media, sin mezcla de poblaciones, desde el contagio hasta la aparición de los primeros síntomas pasan 5 días. La tasa de trasmisión es del 10% y no hay mortalidad.

Primero lo hacemos seguido y observamos las gráficas. Después, para verlo mejor, vamos paso a paso.

• Observando la simulación, ¿qué día aparecen los primeros inmunizados/as?
• Mirando la gráfica, ¿Cuándo comienzan a ascender los contagios?, ¿en qué día empiezan a descender?, ¿podemos afirmar que ya está controlada la epidemia?
• Al término de la simulación, en el día 100, ¿qué le está sucediendo a las gráficas de personas en riego e inmunizadas?, ¿por qué?, ¿podemos inferir cuando se acabará la epidemia?

Prueba 2

Ahora vamos a introducir los siguientes datos, correspondientes a nuestra situación, que es parecida a la que, en la simulación se define como “muerte roja”, es decir:

• Nuestra población no está vacunada
• Se puede considerar de densidad media.
• Sabemos que, de momento, solo el 10% de la población se ve afectada, pero cada vez están entrando más casos en urgencias y puede que la situación empeore.
• Desde el contagio hasta la aparición de los primeros síntomas pasan 10 días.
• La tasa de contagio es alta, del 50%.
• No hay mortalidad, pero el 1% de los pacientes, sobre todo personas mayores de 65 años, los que se consideran grupos de riesgo, desarrolla un tumor benigno operable, por lo que vamos a poner este dato en sustitución del número de fallecidos.

Seleccionamos entonces en las opciones “vacunación”, en los datos “muerte roja”, abrimos los “detalles”  y modificamos el dato de “muertes” bajándolo a 1 (éstos serán nuestros casos de tumores). Para finalizar, en datos, comenzamos con “no vacunados”, pulsamos “aplicar” y ponemos en marcha la simulación. Rellenamos la tabla:

Día	Nº contagios y %	Nº  en riesgo y %	Nº de inmunes y %	Nº “tumores” y %
7
14
17
22
30
49

• ¿Qué día se unen las gráficas de inmunes y en riesgo? A partir de ese día, ¿qué sucede con la gráfica de contagios?, ¿por qué?
• ¿Cuándo comienza a no haber contagios?
• ¿Cuándo podemos afirmar que se ha conseguido la inmunidad de grupo?
• ¿Qué relación hay entre la curva de personas en riesgo e inmunes?

Prueba 3

Por último, vamos a comparar la gráfica anterior (1) con otras tres gráficas, una con un 25% de la población vacunada (2), otra con un 75% (3) y una última con un 90% (4).

1	2	3	4

¿Cuáles son las diferencias más notables? Obtenemos conclusiones en base a comparar las curvas de inmunidad, riesgo y contagios.