I computer possono prevedere gli effetti delle politiche di HIV, studio suggerisce

Marzo 25, 2016 Admin Salute 0 1
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I politici che lottano per fermare la diffusione del virus HIV con rampino "what if" domande sulla scala di milioni di persone e di decenni di tempo. Hanno bisogno di un modo per prevedere l'impatto di molti interventi possibili, da soli o in combinazione. In due documenti da presentare al 2012 Conferenza Internazionale AIDS Society a Washington, DC, Brandon Marshall, assistente professore di epidemiologia presso la Brown University, presenterà un programma per computer calibrata per modellare accuratamente la diffusione del virus HIV a New York più di un decennio e di fare previsioni specifiche sul futuro dell'epidemia in diversi scenari di intervento.

"Riflette ciò che ha visto nel mondo reale", ha detto Marshall. "Quello che stiamo cercando di fare è identificare la combinazione ideale di interventi per ridurre l'HIV più drammaticamente in iniezione di stupefacenti."




In un'analisi che che sarà lui a presentare il 27 luglio, Marshall progetti che, con nessun cambiamento nei programmi attuali di New York, il tasso di infezione tra i tossicodipendenti di iniezione sarà 2,1 per 1.000 nel 2040. L'espansione test HIV potrebbe far cadere il tasso di solo il 12 per cento a 1,9 per 1.000; aumentando trattamento farmacologico ridurrebbe il tasso di 26 per cento a 1,6 per 1.000; fornendo la consegna prima della terapia antiretrovirale e migliore aderenza cadrebbe il tasso di 45 per cento a 1,2 per 1.000; e ampliando i programmi di scambio di aghi ridurrebbe il tasso di 34 per cento a 1,4 per 1.000. La cosa più importante, facendo tutti e quattro di queste cose avrebbe tagliato il tasso di oltre il 60 per cento, a 0,8 per 1.000.

La realtà virtuale, scelte reali

Il modello è unico in quanto crea una realtà virtuale di 150.000 "agenti", un termine di programmazione per gli individui simulati, che nel caso del modello, si impegnano in consumo di droga e attività sessuale come persone reali.

Come i personaggi in un all-troppo-seria videogioco, gli agenti si comportano in un mondo governato da regole biologiche, come ad esempio quanto spesso il virus può essere trasmesso attraverso incontri come non protetto sesso gay o la condivisione di aghi.

Con ogni esecuzione del modello, gli agenti si accumulano una storia di vita dettagliata. Ad esempio, in una corsa, agente 89.425, che è un uomo e fa sesso con gli uomini, potrebbe finire l'iniezione di droga. Partecipa a scambi di aghi, ma secondo le probabilità incorporate, in tre condivide aghi più volte con un altro utente iniezione di droga con il quale è anche avere rapporti sessuali non protetti anno. Nell'ultimo di questi incontri, agente 89.425 si infetta con l'HIV. Nel quarto anno comincia a partecipare a trattamento farmacologico e in cinque anni egli viene testato per l'HIV, inizia il trattamento antiretrovirale, e riduce la frequenza con la quale ha rapporti sessuali non protetti. Perché lui ha sempre i suoi farmaci per l'HIV, non ha mai trasmette ulteriormente il virus.

Tale livello di dettaglio individuale permette un esame dettagliato delle reti di trasmissione e di come gli interventi li riguardano.

"Con questo modello si può davvero guardare le microgiunzioni tra le persone", ha detto Marshall, che ha iniziato a lavorare sul modello come borsista post-dottorato alla Columbia University e ha continuato a svilupparsi da quando venire a Brown nel mese di gennaio. "Questo è qualcosa che siamo davvero entusiasti."

Per calibrare il modello, Marshall e colleghi hanno trovato i migliori dati di New York che potevano di come molte persone usano droghe, qual è la percentuale di persone che erano gay o lesbiche, le probabilità di impegnarsi in rapporti sessuali non protetti e la condivisione degli aghi, trasmissione virale, l'accesso al trattamento, l'efficacia del trattamento, la partecipazione a trattamento farmacologico, progressione da infezione da HIV a AIDS, e molti più fattori comportamentali, sociali e medici. Hanno anche continuamente tarati finché il modello potrebbe riprodurre fedelmente i tassi di infezione tra i tossicodipendenti di iniezione che erano noti a verificarsi a New York tra il 1992 e il 2002.

E non si limitano a eseguire la simulazione una volta. Viene lanciato migliaia di volte su un supercomputer a Brown per essere certi che i risultati che vedono sono affidabili.

Le applicazioni future

A Brown, Marshall continua a lavorare su altri aspetti del modello, tra cui l'analisi del rapporto costo-efficacia di ogni intervento e loro combinazioni. Il costo è, dopo tutto, un altro dato di fatto che i responsabili politici e funzionari della sanità pubblica devono pesare.

E poi c'è l'intuizione frustrante che il tasso di infezione, anche con quattro interventi rafforzati in corso, non ha ridotto l'epidemia progettato da molto di più della metà.

"Io in realtà aspettavo qualcosa di più grande", ha detto Marshall. "Che parla di quanto sia difficile dobbiamo lavorare per fare in modo che i consumatori di droga possono accedere e beneficiare di interventi efficaci per ridurre la diffusione del virus HIV."

Collaboratori di Marshall sul modello includono Magdalena Paczkowski, Lars Seemann, Barbara Tempalski, Enrique Pouget, Sandro Galea, e Samuel Friedman.

Il National Institutes of Health e la durata della vita/Tufts/Brown Center for AIDS Research prevedono un sostegno finanziario per perseguire lo sviluppo del modello.

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