La investigadora de la UPC Clara Prats, del Departamento de Física, lidera el proyecto de investigación que ha sido premiado en la convocatoria de ayudas de la Fundación BBVA.

La pandemia por COVID-19 ha entrado en un nuevo contexto en Europa. Con la elevada cobertura de vacunación, que mejora la protección de la población más vulnerable, y la irrupción de la variante Omicron, más transmisible y menos grave, las agencias de salud pública están poniendo a punto un nuevo paradigma de vigilancia epidemiológica. Así, se está pasando de una búsqueda y diagnóstico caso a caso a un sistema centinela basado en nuevos indicadores.

Este cambio afecta, por tanto, a las estrategias de modelización que se han utilizado hasta ahora para apoyar el seguimiento y el control de la pandemia. "Hay que adaptar los modelos empleados para las predicciones y para el análisis de escenarios al nuevo sistema de vigilancia", explica Clara Prats, investigadora del Departamento de Física de la UPC, profesora de la Escuela de Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistemas de Barcelona (EEABB) y coordinadora del grupo de investigación en Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-UPC). Prats está al frente del proyecto “Modelización epidemiológica del SARS-CoV-2 en un contexto de vigilancia pospandemia: una plataforma abierta para escenarios a medio plazo y predicciones a corto plazo (EMoSP)”, que ha recibido una de las ayudas de la Fundación BBVA a proyectos de investigación científica.

“En este proyecto queremos desarrollar una plataforma de modelización abierta para realizar análisis de escenarios de casos, visitas de atención primaria, hospitalizaciones y UCI para períodos de uno a tres meses, así como predicciones a corto plazo a partir de la información proporcionada por el nuevo sistema de vigilancia”, detalla la investigadora.

En concreto, se realizará un análisis retrospectivo de los datos disponibles para identificar aquellos que se puedan usar como indicadores inespecíficos de la progresión de la epidemia, así como un análisis prospectivo de los nuevos conjuntos de datos de vigilancia. También se integrarán los datos de secuenciación y se realizarán análisis de gravedad cuando aparezcan nuevas variantes de preocupación, con el objetivo de obtener información fiable para elaborar escenarios a medio plazo. Inicialmente, la plataforma se desplegará con datos de Cataluña, con el fin de construir una herramienta accesible que pueda ser utilizada por otras regiones y países.

Este proyecto se aborda desde un equipo interdisciplinario y multicéntrico, con la participación de los investigadores Sergio Alonso, Enric Álvarez, Daniel López-Codina y Aida Perramon, del grupo de investigación BIOCOM-UPC, de los hospitales universitarios Vall d'Hebron, Bellvitge y Germans Trias i Pujol, de la Agencia de Salud Pública de Cataluña y del Sistema de Información de los Servicios de Atención Primaria del Instituto Catalán de la Salud.