PUBLICAÇÃO NO BLOGUE FORNECIDO POR JOSÉ LOURENÇO

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©BARILLET-PORTAL David

Vírus transmitidos por vetores (ex. mosquitos, carraças) estão a (re)emergir e a ter consequências negativas para a saúde pública e para as economias locais. Exemplos típicos recentes de vírus transmitidos por mosquitos incluem o vírus West Nile na América do Norte, Israel e Europa, e os vírus Zika, dengue, chikungunya, Mayaro e febre amarela na América do Sul e África. A epidemiologia, ecologia, e evolução destes vírus são altamente diversas,  mas todos eles partilham um fator crítico: o seus potenciais de transmissão são altamente dependentes da dinâmica de população das espécies de mosquitos envolvidas.

Um dos objetivos principais do controlo de doenças infeciosas é prevenir o inicio (ou alterar o curso) de  epidemias. Para esse fim, modelos dinâmicos de transmissão têm sido usados com sucesso desde meados do século XX (ex. no contexto de malaria). Esses modelos são aproximações computacionais dos sistemas biológicos reais, permitindo simular uma multitude de cenários nos nossos computadores pessoais, e com tal testar, reconstruir e projetar o potencial e comportamento epidemiológico de patógenos. Quando tais simulações são comparadas com observações reais (ex. número de casos reportados por um sistema de vigilância), os modelos oferecem respostas sobre a mecânica de transmissão e os fatores epidemiológicos ou demográficos que terão contribuído para determinados padrões observados nos dados. Enquanto que modelos dinâmicos são uma das peças fundamentais da epidemiologia contemporânea, dados imperfeitos ou a falta deles pode tornar difícil (se não impossível) a conceção, implementação e utilidade esses modelos. As razões pelas quais dados podem ser imperfeitos são várias, desde sistemas de vigilância fracos, erros humanos, falta de investimento, etc. Continue reading →