Cientistas de saúde pública da Escola de Saúde Pública Mailman da Universidade de Columbia utilizaram simulações computacionais avançadas para rastrear a propagação da pandemia da gripe H1N1 de 2009 e da pandemia de COVID-19 de 2020 nos Estados Unidos. Os resultados mostram como pandemias respiratórias podem se expandir rapidamente e por que é tão desafiador interrompê-las logo no início. Publicada na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, a pesquisa é a primeira a comparar diretamente como essas duas pandemias se deslocaram por áreas metropolitanas dos EUA.
Ambos os surtos tiveram grandes consequências nos Estados Unidos. A pandemia da gripe H1N1 de 2009 levou a 274.304 hospitalizações e 12.469 mortes. A pandemia de COVID-19 tem sido ainda mais devastadora, com 1,2 milhão de mortes confirmadas até agora.
Modelando a Propagação nas Cidades
Os pesquisadores visavam entender como essas pandemias viajaram geograficamente para aprimorar o planejamento para futuros surtos. Para isso, combinaram informações detalhadas sobre como cada vírus se espalha com modelos computacionais que levaram em conta viagens aéreas, deslocamentos diários e a possibilidade de eventos de superspreading. A análise focou em mais de trezentas áreas metropolitanas nos EUA.
Expansão Rápida Antes de Avisos Preliminares
As simulações revelaram que ambas as pandemias já estavam circulando amplamente na maioria das áreas metropolitanas em apenas algumas semanas. Essa transmissão generalizada frequentemente ocorria antes da detecção precoce de casos ou de medidas de resposta do governo. Embora H1N1 e COVID-19 tenham seguido rotas diferentes entre localidades, ambas dependeram de hubs de transmissão compartilhados, incluindo grandes áreas metropolitanas como Nova York e Atlanta. As viagens aéreas tiveram um papel muito maior do que os deslocamentos diários na condução dessa rápida propagação. Ao mesmo tempo, padrões de transmissão imprevisíveis acrescentaram uma incerteza significativa, dificultando a antecipação de onde os surtos surgiriam em tempo real.
“A rápida e incerta propagação das pandemias da gripe H1N1 de 2009 e da COVID-19 de 2020 ressalta os desafios para a detecção e controle oportunos. A expansão da cobertura de vigilância de águas residuais, juntamente com um controle de infecções eficaz, poderia potencialmente retardar a propagação inicial de futuras pandemias”, diz o autor sênior do estudo, Sen Pei, PhD, professor assistente de ciências ambientais na Escola Mailman da Columbia.
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 adiciona mais suporte, mostrando que a expansão do monitoramento de águas residuais poderia desempenhar um papel importante na melhoria da preparação para pandemias e na redução da transmissão inicial.
Lições Além de H1N1 e COVID-19
Além de reconstruir a propagação das duas últimas pandemias, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura flexível que pode ser usada para estudar as etapas iniciais de outros surtos. Embora o movimento humano, especialmente as viagens aéreas, seja um grande impulsionador da propagação de pandemias, a equipe observa que outros fatores também influenciam como os surtos se desenrolam. Esses fatores incluem demografia populacional, calendários escolares, feriados de inverno e padrões climáticos.
O primeiro autor do estudo é Renquan Zhang, da Universidade de Tecnologia de Dalian, Dalian, China. Autores adicionais incluem Rui Deng e Sitong Liu da Universidade de Tecnologia de Dalian; Qing Yao e Jeffrey Shaman da Universidade de Columbia; Bryan T. Grenfell da Universidade de Princeton; e Cécile Viboud dos Institutos Nacionais de Saúde.
Há mais de dez anos, Jeffrey Shaman e colegas, incluindo Sen Pei, têm trabalhado para melhorar os métodos de rastreamento e simulação da propagação de doenças infecciosas como a gripe e a COVID-19. Suas ferramentas de previsão em tempo real estimam quão rápido os surtos crescem, onde é provável que se espalhem e quando podem atingir o pico, ajudando a guiar as decisões de saúde pública.