Representación de la dinámica del parásito Plasmodium falciparum mediante un modelo multi-agentes considerando Condiciones de transmisión y resistencia a medicamentos

Esta tesis resume la realización de un modelo multi-agentes agentes que representa la transmisión de la malaria en el cual se definieron agentes humanos y mosquitos y la resistencia a medicamentos. La interacción entre estos dos agentes es simulada en un entorno espacial que considera variaciones am...

Full description

Autores:
Zaffalon Gómez, Daniela
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/55517
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/55517
http://bdigital.unal.edu.co/50941/
Palabra clave:
61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Esta tesis resume la realización de un modelo multi-agentes agentes que representa la transmisión de la malaria en el cual se definieron agentes humanos y mosquitos y la resistencia a medicamentos. La interacción entre estos dos agentes es simulada en un entorno espacial que considera variaciones ambientales y espaciales. Particularmente, los parásitos son modelados como una característica de los agentes (tanto humanos como mosquitos) representando los fenómenos de mutación y recombinación y su efecto en la aparición de resistencia a los medicamentos. Por un lado, el modelo representa el ciclo gonotrófico del mosquito Anopheles Gambiae incluyendo nacimientos y muertes. Adicionalmente se simulan los compartimientos epidemiológicos de los agentes tales como susceptibles, expuestos e infectados SEI. Por otro lado, el modelo incluye una población de humanos a la cual se le aplica como medicamento antimalárico la Pirimetamina permitiendo evaluar los efectos de aplicar diferentes coberturas en la población. La representación de los humanos incluye también nacimientos, muertes y migración. Adicionalmente, la representación de los estados infecciosos de los humanos en el modelo es SEIS, en la cual la probabilidad de reinfección depende del historial de infección de cada agente. La interacción entre los mosquitos y los humanos ocurre en un escenario simulado de un kilómetro cuadrado que incluye condiciones ambientales que afectan el ciclo de vida del mosquito. Estas condiciones son la temperatura, la distribución espacial de los asentamientos de humanos y reservorios de agua y las temporadas de lluvia y de sequía. El ciclo de vida del parásito se modela dentro de la interacción entre los mosquitos y los humanos como un atributo de cada agente. Debido a la presión de selección como consecuencia del uso del medicamento, emergen cepas con mutaciones resistentes en los genes DHFR y DHPS. Esto se representa mediante la aparición de diferentes mutantes resistentes al medicamento y la subsecuente recombinación entre los alelos, generando una vía mutacional entre el genotipo silvestre y el más resistente al medicamento. Incluso, la superinfección en humanos y mosquitos es representada, permitiendo un máximo de dos cepas diferentes del parásito en los humanos y tres en los mosquitos siendo esta ´ultima el resultado de la recombinación de las dos anteriores. Las simulaciones realizadas para baja y alta transmisión son consistentes con la literatura presentando tiempos coherentes para la aparición de cada cepa del parásito y su consecuente vía mutacional y con la prevalencia para escenarios de alta y baja transmisión. De esta manera se analizaron las prevalencias de las cepas del parásito y tiempos de aparición de resistencia para diferentes condiciones de cobertura, ambientales y espaciales que influyen en la transmisión de la malaria. Los resultados obtenidos indican que pequeños cambios en la cobertura del medicamento en valores menores al 50% de cobertura, presentan pequeñas disminuciones en la prevalencia. Por el contrario, pequeños cambios en coberturas superiores al 50%, muestran grandes cambios en la disminución de la prevalencia, siendo de esta forma, más eficiente el uso de medicamento en coberturas mayores al 50% de la población. Adicionalmente, aplicar coberturas inferiores al 50% de la población generaría resistencia al medicamento y un rápido aumento de la prevalencia de la enfermedad.