Cientistas de saúde pública da Escola Mailman de Saúde Pública da Universidade de Columbia usaram simulações computacionais avançadas para rastrear como a pandemia de gripe H1N1 de 2009 e a pandemia de COVID-19 de 2020 se espalharam pelos Estados Unidos. Os seus resultados mostram a rapidez com que as pandemias respiratórias se podem expandir e porque é que interrompê-las precocemente é tão desafiador. Publicado na revista Anais da Academia Nacional de Ciênciasa investigação é a primeira a comparar diretamente a forma como estas duas pandemias se propagaram pelas áreas metropolitanas dos EUA.
Ambos os surtos tiveram consequências importantes nos Estados Unidos. A pandemia de gripe H1N1 de 2009 levou a 274.304 hospitalizações e 12.469 mortes. A pandemia da COVID-19 foi ainda mais devastadora, com 1,2 milhões de mortes confirmadas comunicadas até agora.
Modelando a propagação pelas cidades
Os investigadores pretendiam compreender como é que estas pandemias se propagavam geograficamente, a fim de melhorar o planeamento de futuros surtos. Para fazer isso, eles combinaram informações detalhadas sobre como cada vírus se espalha com modelos de computador que contabilizavam viagens aéreas, deslocamentos diários e a possibilidade de eventos de superpropagação. A análise deles se concentrou em mais de trezentas áreas metropolitanas nos EUA
Expansão rápida antes dos primeiros avisos
As simulações revelaram que ambas as pandemias já estavam a circular amplamente na maioria das áreas metropolitanas em apenas algumas semanas. Esta transmissão generalizada ocorreu frequentemente antes da detecção precoce de casos ou de medidas de resposta governamentais estarem em vigor. Embora o H1N1 e a COVID-19 seguissem rotas diferentes entre locais, ambos dependiam de centros de transmissão partilhados, incluindo grandes áreas metropolitanas, como Nova Iorque e Atlanta. As viagens aéreas desempenharam um papel muito maior do que os deslocamentos diários na condução dessa rápida disseminação. Ao mesmo tempo, padrões de transmissão imprevisíveis acrescentaram uma incerteza significativa, tornando difícil prever onde surgiriam surtos em tempo real.
“A disseminação rápida e incerta da gripe H1N1 de 2009 e das pandemias de COVID-19 de 2020 ressalta os desafios para detecção e controle oportunos. A expansão da cobertura de vigilância de águas residuais juntamente com o controle eficaz de infecções poderia potencialmente retardar a propagação inicial de futuras pandemias”, diz o autor sênior do estudo, Sen Pei, PhD, professor assistente de ciências da saúde ambiental na Columbia Mailman School.
Vigilância de águas residuais e preparação para pandemias
Pesquisas anteriores destacaram o valor da vigilância de águas residuais como uma ferramenta de alerta precoce. Este novo estudo acrescenta mais apoio, mostrando que a expansão da monitorização das águas residuais pode desempenhar um papel importante na melhoria da preparação para pandemias e no abrandamento da transmissão precoce.
Lições além do H1N1 e do COVID-19
Além de reconstruir a propagação das duas últimas pandemias, os investigadores desenvolveram uma estrutura flexível que pode ser usada para estudar as fases iniciais de outros surtos. Embora o movimento humano, especialmente as viagens aéreas, seja um dos principais impulsionadores da propagação da pandemia, a equipa observa que outros factores também influenciam a forma como os surtos se desenrolam. Isso inclui dados demográficos da população, calendários escolares, férias de inverno e padrões climáticos.
O primeiro autor do estudo é Renquan Zhang, Dalian University of Technology, Dalian, China. Autores adicionais incluem Rui Deng e Sitong Liu, da Universidade de Tecnologia de Dalian; Qing Yao e Jeffrey Shaman da Universidade Columbia; Bryan T. Grenfell de Princeton; e Cécile Viboud dos Institutos Nacionais de Saúde.
Durante mais de dez anos, Jeffrey Shaman e colegas, incluindo Sen Pei, trabalharam para melhorar os métodos de rastreamento e simulação da propagação de doenças infecciosas como a gripe e a COVID-19. As suas ferramentas de previsão em tempo real estimam a rapidez com que os surtos crescem, onde é provável que se espalhem e quando poderão atingir o pico, ajudando a orientar a tomada de decisões em saúde pública.
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