Brasileiro integra equipe neozelandesa que desenvolve ferramenta contra Covid-19

Diante do cenário de pandemia global da Covid-19, a Nova Zelândia tem se destacado devido ao sucesso de suas ações emergenciais. Logo em 23 de março, apenas um mês após o País ter registrado seu primeiro caso do novo coronavírus, a Nova Zelândia se comprometeu com uma estratégia de eliminação da doença. A etapa seguinte, realizada alguns dias depois, foi o anúncio do confinamento (lockdown), medida anunciada pela primeira-ministra Jacinda Ardern quando havia apenas 102 casos e nenhuma morte. A rápida tomada de decisão do governo neozelandês ganhou elogios internacionais, inclusive da Organização Mundial de Saúde.
O diálogo entre governo e academia pode ser visto como mais um fator de sucesso na abordagem da Nova Zelândia no combate à Covid-19. Um dos muitos exemplos de integração entre o ambiente acadêmico e o governo neozelandês é a atuação do Centro de Excelência em Pesquisa de Ciência de Dados e Sistemas Complexos Te Pūnaha Matatini, coordenado pelo professor Shaun Hendy, e vinculado à Universidade de Auckland.
O Centro Te Pūnaha Matatini tem desempenhado um importante papel no fornecimento de informações científicas para apoiar o governo da Nova Zelândia no que diz respeito à propagação do vírus no País. Um importante fator para as notícias divulgadas em todo o mundo sobre a bem-sucedida resposta neozelandesa à Covid-19 é o fato de o governo ouvir epidemiologistas e modeladores matemáticos, como os membros do Te Punaha Matatini, dentre os quais, o pesquisador Demival Vasques Filho, brasileiro, nascido em Ilha Solteira-SP, atualmente titular do Instituto Leibniz, em Mainz, Alemanha, e colaborador da equipe neozelandesa.
Vasques Filho explica que, geralmente, a pesquisa teórica leva tempo para ver sua aplicação no mundo real, o que não aconteceu nesse caso específico: “Pela primeira vez me vi envolvido em uma resposta científica imediata. Como se pode imaginar, as doenças infecciosas se espalham de acordo com os padrões de interação entre as pessoas (assim como ideias, inovação, opiniões). Nosso trabalho recente é sobre isso, mostrando, em particular, que as interações das pessoas como parte de grupos são cruciais para a compreensão desses padrões”
De um modo simplificado, Vasques Filho revela duas frentes essenciais da pesquisa: quanto mais grandes grupos na sociedade são encontrados, e mais se identificam duas pessoas pertencendo a dois grupos juntos (por exemplo, irmãos indo para a mesma escola, parceiros indo para o mesmo ginásio), a propagação de doenças é facilitada na comunidade, porque existe mais do que chamamos de laços fortes; quanto maior o número de grupos por pessoa (pessoas pertencentes a vários grupos), mais encontramos o que chamamos de laços fracos. Este último favorece a disseminação de doenças entre comunidades.
O projeto desenvolvido pelo Centro Te Pūnaha Matatini, para o caso específico da Nova Zelândia, busca modelar a estrutura da rede de contatos, por meio da qual a doença pode se espalhar em todo o país, ou seja, uma rede que envolve cinco milhões de pessoas. Para tanto, o Centro Te Pūnaha Matatini conta com os dados de censo, educação, emprego e mobilidade. “Nosso objetivo é ter um melhor conhecimento de como os padrões de contato mudam de acordo com variáveis diversas, como localização, setores da indústria e características da população –idade e sexo, por exemplo. Diante disso, buscamos fornecer informações suficientes aos epidemiologistas para calcular números básicos de reprodução, ou seja, o número médio de novas infecções geradas por uma pessoa infectada, de acordo com essas varáveis, em vez de ter um único número para toda a população”, explica Vasques Filho.
Essa ferramenta matemática em desenvolvimento pelo Centro Te Pūnaha Matatini poderá ser aplicada em diferentes países e regiões, de modo a auxiliar na formulação de políticas para medidas de distanciamento social em vários níveis, como a discussão que ora acontece entre as realidades das regiões metropolitanas do estado de São Paulo, e as cidades do interior, além de facilitar os trabalhos tradicionais de testagem e o rastreamento de contatos. O modelo matemático permitirá, ainda, ajudar a identificar as comunidades mais vulneráveis, de modo a lhes oferecer o apoio adequado contra a propagação de doenças.