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La tuberculosis es una enfermedad infecciosa que afecta principalmente a los pulmones, aunque también puede afectar otros órganos. Se propaga cuando las personas con esta enfermedad expulsan bacterias en el aire, como al toser o estornudar, y si bien es prevenible y curable, también puede ser grave: se estima que el 85% de las personas que reciben los tratamientos recomendados por al Organización Mundial de la Salud se curan; por el contrario, la mitad de las personas enfermas que no son tratadas fallecen a causa de esta enfermedad.

Por eso es tan relevante contar con estrategias sanitarias que permitan controlar la enfermedad y evitar su avance, algo que preocupa en la Argentina, adonde por primera vez, desde 1980, se ha registrado un aumento sostenido durante los últimos cuatro años consecutivos. Según el último Boletín Epidemiológico Nacional que muestra datos sobre tuberculosis (de febrero de 2025), los casos registrados han aumentado año a año, desde el 2020, a una velocidad superior al 10% anual. Las provincias con tasas de notificación más elevadas fueron, en orden de frecuencia, Jujuy, Salta, Ciudad y Provincia de Buenos Aires y Formosa que, junto con Chaco, superaron 45 casos totales de tuberculosis por cada 100.000 habitantes, lo que representa 10 puntos porcentuales superior al promedio nacional.

Para poder comprender mejor la dinámica de esta enfermedad y obtener información que permita definir y evaluar estrategias de control e intervención más efectivas en las distintas poblaciones, investigadores del Laboratorio de Cibernética de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER) y del Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias Dr. Emilio Coni, del ANLIS-Malbran, están trabajando en el desarrollo de un sistema informático que permita estimar con mayor precisión la incidencia real de la tuberculosis en cada regiòn, y su evolución en el tiempo.

Para su desarrollo, están utilizando una metodología computacional conocida como Modelos Basados en Agentes (ABM, por sus siglas en inglés), que permite realizar simulaciones de sistemas complejos. En este caso, del comportamiento de individuos en una población y cómo interactúan con el entorno y entre sí. De ese modo, esperan poder predecir la dinámica de la tuberculosis en distintas regiones y evaluar el impacto de diferentes intervenciones.

“La tuberculosis tiene una influencia multifactorial, ya que las condiciones socioeconómicas, climáticas, sanitarias y culturales juegan un papel clave en la evolución de la enfermedad, y eso requiere un enfoque innovador”, afirma Hugo Rufiner, director del Laboratorio de Cibernética de la UNER, y explica que el modelo que están desarrollando se basa en un enfoque denominado “de gemelo digital”, en el que cada “agente” en la simulación representa a una persona real en una región específica, con características individuales como edad, sexo, movilidad y estado de salud. Inicialmente. Por eso, uno de los principales desafìos de este proyecto era contar con información confiable y detallada para alimentar al modelo.

¿Cómo lo resolvieron? Para este proyecto, denominado «Modelado y simulación espacio-temporal basado en agentes de la tuberculosis en provincias del noreste argentino», los equipos de investigación consideraron fuentes oficiales, encuestas socioeconómicas y estudios geográficos. Con esa información construyeron una capa de información geográfica (GIS) que incluye desde características de viviendas hasta patrones de movilidad urbana y desarrollaron herramientas específicas para procesar estos datos y generar simulaciones precisas.

“Toda la información y el código del modelo se encuentran en un repositorio privado, pero prevemos hacerlo público cuando finalice el proyecto, para que puedan usarlo en otras situaciones y regiones”, advierte Rufiner, y agrega que, para este proyecto, están utilizando el Cluster de Cómputo de la Facultad de Ingeniería de la UNER, «al cual contribuimos con la compra de un nodo, con un proyecto anterior».

Para potenciar el rol social del modelo, además, los investigadores probaron diferentes estrategias de intervención y evaluaron progresivamente diversos escenarios, tanto en su eficacia como en la reducción de casos. Por ejemplo, implementaron campañas de concientización, mejoras en la detección temprana, estrategias de tratamiento y políticas específicas para poblaciones vulnerables, como personas en situación de calle y/o de encierro.

“Es destacable el impacto social que se logra cuando dos instituciones trabajan juntas en un tema que nos afecta tanto, como las enfermedades infecciosas”, subraya Leandro Batlle, Project Manager de la Fundación Sadosky, que se encargó de vincular a las instituciones y financiar el trabajo de ambos equipos. “El Laboratorio de Cibernética de la UNER logró resultados muy alentadores en sus simulaciones, con buen ajuste en las tendencias del modelo con los datos experimentales, aplicando técnicas muy en boga basadas en agentes computacionales; mientras que el Instituto Coni aportó una gran experiencia, tanto teórica como de campo, eligiendo las primeras ciudades para entrenar y validar el modelo”, subraya el especialista, y advierte que ambos institutos ya están tendiendo lazos para extender este modelo a otras provincias y países, e incluso replicarlo para el abordaje epidemiológico de otras enfermedades.

Este proyecto comenzó hace casi un año, pero el equipo de investigación cuenta con una vasta experiencia en el desarrollo de modelos basados en agentes para otras enfermedades. Por ejemplo, realizaron un modelo para COVID-19 en el que incluyeron un total de 4 millones de agentes, que fue utilizado para evaluar alternativas de prevención, como esquemas de vacunación o los cuidados durante las fiestas de fin de año.

La vigilancia es crucial para poder definir, establecer y hacer un seguimiento de las distintas acciones de control, medir su impacto y ajustar las estrategias, en caso de que sea necesario. “Este modelo nos permite tomar decisiones informadas y mejorar las estrategias de intervención en la lucha contra la tuberculosis. Es un ejemplo de cómo la tecnología y la ciencia pueden aportar soluciones innovadoras a problemas de salud pública urgentes”, concluye Rufiner.