Covid-19: Modelos matemáticos previnem picos de pandemia

Ajudar na detecção precoce dos picos de epidemias e nos diferentes tipos de cancro. Esta é uma das conclusões de um estudo internacional publicado na Scientific Reports liderado por Paulo Rocha, investigador da faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra e Lode Vandamme, da Universidade de Eindhoven, na Holanda. A investigação fornece à comunidade científica, que trabalha com modelos matemáticos, um novo formato de leitura de dados.

Paulo Rocha, investigador da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) © Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra

RFI: Em que é que consiste este estudo e o que demonstra à comunidade científica?

Paulo Rocha: O nosso estudo demonstra que epidemias e cancros, ou problemas semelhantes, podem ser resolvidos e até sinalizados em tempo útil, usando modelos matemáticos e físicos análogos. Como nós sabemos, para cancros o risco cresce com a idade e com uma dose absorvida de toxinas, que depois de ultrapassarem um limite de risco, pode levar ao aparecimento de doença. Isto é tudo modelado com o nosso modelo.

Relativamente às epidemias, o objectivo aqui era detectar, a tempo e horas, o aparecimento de picos epidemiológicos. Para além de contribuirmos com uma nova análise de gráficos, que é o que a gente chama de formato logaritmo e linear[log-in], nós também fazemos um apelo científico para a importância do uso de protectores faciais.

A investigação fornece à comunidade científica, que trabalha com modelos matemáticos, um novo formato de leitura de dados. Qual é vantagem de a comunidade científica trabalhar com o modelo log-lin?

A vantagem é que muito mais antecipadamente se consegue visualizar que há ali um crescimento atípico de número de casos e isto permite sinalizar e alertar para que determinadas precauções sejam efectuadas.

Numa altura em que o mundo está a enfrentar um aumento de casos de Covid-19, qual é a utilidade deste estudo?

Este estudo foi feito no início da pandemia, em Março, e a ideia era haver um conjunto de ferramentas úteis que pudessem prever os picos que nós hoje estamos a viver. A utilidade deste estudo será muito mais patente se, espero que não, vier a existir outro pico.

Outro dado importante do estudo está relacionado com o movimento browniano. O que é que preconiza este movimento?

Duas das pessoas que lideraram este estudo (eu e o professor Lode Vandamme, da Universidade de Eindhoven, na Holanda) têm um background de física de semi-condutores- aí existem modelos já bem definidos como o movimento browniano de partículas, mas parece a área de física.

O que nós fizemos foi agarrar nestes modelos e utilizá-los para tentar perceber como é que a dinâmica do vírus se propaga e aí conseguimos validar que realmente a distância, as máscaras, o ar condicionado, o confinamento é realmente muito, muito importante.

Esta investigação pode ajudar o sistema de saúde a prepara-se melhor a prever as doenças oncológicas e futuras pandemias?

Nós esperamos que sim, isto é uma ferramenta que está pronta a ser usada. O que este estudo diz é que esses formatos devem ser modificados para um formato em que o eixo dos Ys é logaritmo e o eixo do X é linear. Assim, como muitos menos dados, consegue-se prever que realmente vai acontecer uma coisa infeliz, digamos assim.

Fazer com que a leitura seja mais simples?

Quando se faz este tipo de gráficos faz-se com que a leitura seja mais simples e faz-se com que o olho humano consiga mais facilmente detectar se realmente vai haver ali um crescimento atípico. Daí a correlação que fizemos com o crescimento de células cancerígenas. Da mesma maneira que conseguimos modelar e simular este comportamento para a situação que vivemos hoje em dia, também conseguimos, apesar das escalas temporais serem bastante diferentes, mas tambem conseguimos modelar o crescimento de diferentes tipos de cancro.

Até ao momento, Portugal foi o único país a mostrar interesse por este estudo.