Quando a chegada das vacinas levanta a questão das estratégias ideais a serem seguidas, ou quando a queda no número de casos torna possível o rastreamento de contato eficaz, um conceito-chave na propagação da epidemia de COVID-19 ressurge: os “super-propagadores” ou “super-contaminadores”.

Essa noção se refere à capacidade de alguns indivíduos de infectar outros, muito mais do que a média. De acordo com vários estudos, 10 a 20% dos casos de COVID-19 são responsáveis ​​por 80 a 90% das infecções secundárias. Exemplos em que uma pessoa infectou várias dezenas não são incomuns, enquanto a média é inferior a três, ou mesmo um, em fase de declínio.

“Em isolamento”

O termo “superpropagador” abrange várias descrições, dependendo se essa característica é considerada propriedade da pessoa (carga viral maior) ou relacionada ao contexto (evento que aproxima muitas pessoas). As simulações numéricas, publicadas em 31 de outubro no Journal of Artificial Societies and Social Simulation , fornecem uma terceira forma de descrever essa particularidade. Acima de tudo, eles ilustram estratégias eficazes para combater a pandemia, concentrando-se nesses “superpropagadores”.

Em seu artigo, Gianluca Manzo (CNRS e Sorbonne University) e Arnout van de Rijt (European University Institute of Florence) insistem, depois de outros, na importância da estrutura real da rede de contatos dos indivíduos, ou seja, a rede social. Quantas pessoas vemos todos os dias, em casa, no trabalho? Quantos desses contatos também estão relacionados entre si, ou seja, quais são as densidades dos vários círculos de “amigos”? Essas respostas são extremamente variáveis ​​entre os indivíduos, pois alguns têm muitos contatos, enquanto outros, poucos. Alguns vivem “isolados”, enquanto outros têm vínculos em vários círculos.

No entanto, já se sabe há vinte anos que essas heterogeneidades influenciam a dinâmica e a intensidade da propagação por contato. A dupla de pesquisadores primeiro confirmou isso simulando a epidemia em vários tipos de redes de cerca de 2.000 indivíduos com as mesmas propriedades “médias”. Entre uma rede homogênea (onde todos têm um número aproximadamente equivalente de contatos) e uma mais heterogênea (com um punhado de indivíduos ricos em contatos), o pico da pandemia pode ser deslocado em dez dias para três vezes menos que caso.

Uma das novidades é que uma das redes simuladas é tirada de um estudo de 2012 de contatos reais na França; o mesmo que é usado em modelos de previsão para distinguir interações entre grupos de idade.

O “paradoxo da amizade”

Os pesquisadores então confirmaram que proteger (vacinando ou isolando) os “super-contaminadores” é particularmente eficaz para conter a epidemia, em termos de intensidade e momento. Melhor ainda, eles também testaram uma estratégia para quebrar essas “supertransmissões” sem conhecê-las com antecedência (exceto para monitorar o número de interações sociais de cada uma).

A ideia é baseada em uma propriedade matemática conhecida como “paradoxo da amizade”: em média, nossos amigos têm mais contatos do que nós. Portanto, há mais chance de encontrar “super-propagadores” lá. Na prática, por exemplo para a vacinação, é sorteada uma amostra ao acaso, a partir da qual é solicitada uma lista de alguns contatos, na qual é feito um novo sorteio, que dará as pessoas a serem vacinadas.

Nas simulações, esse método faz a epidemia regredir, muito mais rápido do que o direcionamento aleatório, e um pouco mais lento do que a estratégia onisciente, que reconheceria os “super contaminadores” e os isolaria. Uma limitação dessas simulações é a falta de dados sobre o conhecimento da rede social real subjacente.

“Nossas simulações não competem com os modelos preditivos usados. Mas nenhum desses modelos leva em conta a estrutura da rede social real ou dos “ super-contaminadores ” . Estamos propondo uma mudança de ponto de vista que sugere explorar novas estratégias ” , insiste Gianluca Manzo, que também evoca a possibilidade de se concentrar em profissões que por natureza têm muitos contatos e que também tendem a conectar partes distantes da rede. social global.