Investigadores médicos del Ejército de EE UU, en el Dïa Mundial de la Malaria de 2010. Imagen: US Army Africa. Fuente: Flickr.
Una nueva investigación que combina datos de teléfonos móviles de 15 millones de personas en Kenia, con información detallada sobre la incidencia regional de la malaria, ha revelado, en la escala más grande hasta el momento, cómo contribuyen a la propagación de la enfermedad los patrones de los viajes humanos.
Los hallazgos de los investigadores de la Harvard School of Public Health (HSPH) y otras siete instituciones indican que la malaria, en gran parte, emana de la región de Lago Victoria en Kenia y se extiende hacia el este, sobre todo hacia la capital, Nairobi. El estudio aparece en la edición del 12 de octubre 2012 de la revista Science.
"Esta es la primera vez que se utiliza una cantidad tan masiva de datos de teléfonos móviles -de millones de individuos en el curso de un año-, junto con datos detallados de enfermedades infecciosas, para medir la movilidad humana y comprender cómo se propaga una enfermedad", explica la autora principal Caroline Buckee, profesora asistente de epidemiología en la HSPH, en la nota de prensa de la Universidad.
La malaria mata a cerca de 1 millón de personas cada año -el 90% son niños menores de 5 años del África subsahariana- y amenaza a más de tres millones a nivel mundial.
Para estimar el potencial de propagación de la malaria es importante tener en cuenta no sólo la información sobre la ubicación de los mosquitos que transmiten el parásito, sino también el comportamiento de las personas que podrían estar infectadas, señala Buckee. Dado que muchas personas infectadas no tienen síntomas, pueden, sin proponérselo, portar el parásito durante sus viajes e infectar a otros cientos de personas.
Los hallazgos de los investigadores de la Harvard School of Public Health (HSPH) y otras siete instituciones indican que la malaria, en gran parte, emana de la región de Lago Victoria en Kenia y se extiende hacia el este, sobre todo hacia la capital, Nairobi. El estudio aparece en la edición del 12 de octubre 2012 de la revista Science.
"Esta es la primera vez que se utiliza una cantidad tan masiva de datos de teléfonos móviles -de millones de individuos en el curso de un año-, junto con datos detallados de enfermedades infecciosas, para medir la movilidad humana y comprender cómo se propaga una enfermedad", explica la autora principal Caroline Buckee, profesora asistente de epidemiología en la HSPH, en la nota de prensa de la Universidad.
La malaria mata a cerca de 1 millón de personas cada año -el 90% son niños menores de 5 años del África subsahariana- y amenaza a más de tres millones a nivel mundial.
Para estimar el potencial de propagación de la malaria es importante tener en cuenta no sólo la información sobre la ubicación de los mosquitos que transmiten el parásito, sino también el comportamiento de las personas que podrían estar infectadas, señala Buckee. Dado que muchas personas infectadas no tienen síntomas, pueden, sin proponérselo, portar el parásito durante sus viajes e infectar a otros cientos de personas.
El proceso
Entre junio de 2008 y junio de 2009 los investigadores hicieron localizaron cada llamada o texto realizados por cada uno de los 14.816.521 abonados de telefonía móvil de Kenia en una de las 11.920 torres de telefonía móvil situadas en 692 asentamientos diferentes.
Cada vez que un individuo dejaba su asentamiento inicial, se calculaba el destino y la duración de cada recorrido.
Luego, utilizando un mapa de la prevalencia de la malaria de 2009 proporcionado por co-autores del estudio del Kenya Medical Research Institute (KEMRI) y del Proyecto Atlas de Malaria para estimar la prevalencia de la enfermedad en cada lugar de estudio, dedujeron la probabilidad de que cada residente sufriera la infección y la probabilidad diaria de que los visitantes de determinadas zonas fueran infectados.
Encontraron que una fracción sorprendentemente grande de infecciones "importadas" -es decir, infecciones que son llevadas por personas que se desplazan de un lugar a otro- acababan en Nairobi, llevadas por residentes infectados que regresaban allí después de viajes a lugares como el Lago Victoria o la costa.
Mediante el uso de datos de prevalencia de la enfermedad, añade Buckee, los investigadores pueden estimar la probabilidad de que cada persona esté llevando a parásitos de la malaria y construir un mapa de los movimientos de los parásitos entre las áreas "fuente" (áreas que principalmente propagan la enfermedad) y las áreas "sumidero" (áreas que principalmente reciben la enfermedad).
"Big data"
Este tipo de investigación que ajusta "big data" (datos masivos) de teléfonos móviles con información detallada de la incidencia de la malaria será una herramienta importante para comprender la propagación de la enfermedad, explica Buckee.
La información disponible a partir de este nuevo tipo de análisis es prometedora para ayudar a los funcionarios de salud pública a decidir dónde y cómo controlar los casos importados de malaria.
Por ejemplo, Buckee dijo que los funcionarios pueden enviar alertas de mensajes de texto a los teléfonos de las personas que viajan a zonas de alto riesgo, sugiriéndoles que utilicen un mosquitero.
El estudio ha contado con el apoyo financiero del programa NIH Models of Infectious Disease Agent Study, del programa de la National Science Foundation Graduate Research Fellowship, de la Fundación Bill y Melinda Gates, y del Wellcome Trust.
Entre junio de 2008 y junio de 2009 los investigadores hicieron localizaron cada llamada o texto realizados por cada uno de los 14.816.521 abonados de telefonía móvil de Kenia en una de las 11.920 torres de telefonía móvil situadas en 692 asentamientos diferentes.
Cada vez que un individuo dejaba su asentamiento inicial, se calculaba el destino y la duración de cada recorrido.
Luego, utilizando un mapa de la prevalencia de la malaria de 2009 proporcionado por co-autores del estudio del Kenya Medical Research Institute (KEMRI) y del Proyecto Atlas de Malaria para estimar la prevalencia de la enfermedad en cada lugar de estudio, dedujeron la probabilidad de que cada residente sufriera la infección y la probabilidad diaria de que los visitantes de determinadas zonas fueran infectados.
Encontraron que una fracción sorprendentemente grande de infecciones "importadas" -es decir, infecciones que son llevadas por personas que se desplazan de un lugar a otro- acababan en Nairobi, llevadas por residentes infectados que regresaban allí después de viajes a lugares como el Lago Victoria o la costa.
Mediante el uso de datos de prevalencia de la enfermedad, añade Buckee, los investigadores pueden estimar la probabilidad de que cada persona esté llevando a parásitos de la malaria y construir un mapa de los movimientos de los parásitos entre las áreas "fuente" (áreas que principalmente propagan la enfermedad) y las áreas "sumidero" (áreas que principalmente reciben la enfermedad).
"Big data"
Este tipo de investigación que ajusta "big data" (datos masivos) de teléfonos móviles con información detallada de la incidencia de la malaria será una herramienta importante para comprender la propagación de la enfermedad, explica Buckee.
La información disponible a partir de este nuevo tipo de análisis es prometedora para ayudar a los funcionarios de salud pública a decidir dónde y cómo controlar los casos importados de malaria.
Por ejemplo, Buckee dijo que los funcionarios pueden enviar alertas de mensajes de texto a los teléfonos de las personas que viajan a zonas de alto riesgo, sugiriéndoles que utilicen un mosquitero.
El estudio ha contado con el apoyo financiero del programa NIH Models of Infectious Disease Agent Study, del programa de la National Science Foundation Graduate Research Fellowship, de la Fundación Bill y Melinda Gates, y del Wellcome Trust.
Referencia bibliográfica:
Amy Wesolowski, Nathan Eagle, Andrew J. Tatem, David L. Smith, Abdisalan M. Noor, Robert W. Snow, Caroline O. Buckee. Quantifying the impact of human mobility on malaria. Science, October 12, 2012
Amy Wesolowski, Nathan Eagle, Andrew J. Tatem, David L. Smith, Abdisalan M. Noor, Robert W. Snow, Caroline O. Buckee. Quantifying the impact of human mobility on malaria. Science, October 12, 2012