Martí Català defensa la seva tesi sobre models matemàtics de malalties infeccioses

Cada any 10 milions de persones es moren a causa de malalties transmissibles. Són malalties infeccioses causades per agents que es transmeten entre els diferents individus. Actualment, la tuberculosi (TB) i la COVID-19 són les dues malalties infeccioses que tenen un gran impacte. Segons les estimacions de l’Organització Mundial de la Salut, la TB ha causat la mort de gairebé 40 milions d’individus en els últims 20 anys. La pandèmia de la covid-19 ha afectat enormement la manera de viure de la població mundial. Des del gener del 2020 ha causat milions de morts i ha condicionat les vides i el comportament de les persones.

Els models matemàtics i computacionals són una eina fonamental que, en ciència, es poden usar per entendre, predir i/o condicionar la dinàmica d’un sistema en concret. En aquesta tesi presentem un compendi de cinc articles on s’usen els models matemàtics per entendre i predir les dinàmiques de la tuberculosi i la COVID-19 en diferents escales espaitemporals.

Tot i que la TB és una malaltia que es va identificar fa molts anys, alguns detalls de la seva història natural encara són desconeguts. L’objectiu principal d’aquesta tesi en relació a la TB és entendre els factors i processos que faciliten el pas de la infecció latent cap a malaltia activa. També hem intentat millorar el coneixement i identificar les particularitats dels 70000 anys de coexistència entre els humans i la TB.

S’han creat diferents models de la infecció tuberculosa pulmonar a diferents escales espacials. Al nivell alveolar, hem identificat que el correcte balanç entre la resposta immune i la resposta inflamatòria condiciona el resultat de la infecció. A escala de lòbul secundari, hem vist que la distància entre la lesió i la membrana pulmonar és un factor important que determinarà la seva mida final. A escala del pulmó, s’ha reproduït la hipòtesi dinàmica que ens permet explicar la generació de noves lesions a partir de disseminació bronquial de les lesions inicials. S’ha identificat el procés de fusió de lesions com un dels processos més importants que fa aparèixer lesions més grans i acaba originant la malaltia activa.

A més, hem modelitzat la coexistència entre els humans i la TB en el Paleolític i el Neolític. S’ha identificat que la protecció femenina envers la TB va ser crucial per la supervivència de l’espècie humana. En el neolític, van aparèixer soques “modernes” que van desplaçar les “antigues”. Amb models matemàtics s’ha pogut observar perquè aquesta aparició no va ser possible en el paleolític

Quan la pandèmia de la COVID-19 va començar, els sistemes de vigilància que havien de servir per controlar i monitoritzar la pandèmia eren inexistents o deficients. En aquesta tesi hem treballat principalment en dos aspectes per ajudar a la monitorització de la pandèmia: determinar la incidència real de la primera onada i crear un model de prediccions a curt termini

Hem desenvolupat una metodologia per determinar la incidència real que va tenir la COVID-19 basada en la letalitat de la malaltia i les sèries temporals de defuncions. Aquesta metodologia s’ha pogut aplicar a diversos països europeus, tenint en compte els possibles biaixos, per exemple, les diferents piràmides de població. S’ha proposat i calibrat un model empíric bastant en l’equació de Gompertz que ens permet fer una predicció dels casos a curt termini a nivell de país.

Aquesta tesi demostra com els models computacionals i matemàtics poden ajudar a predir i entendre millor les característiques de les malalties infeccioses usant com a exemple la tuberculosi i la COVID-19.