Los primeros veinte años del siglo XXI vieron la aparición de más nuevas enfermedades infecciosas de interés mundial que en cualquier período comparable de la historia. Las razones de esto son complejas, pero en última instancia se relacionan con la globalización acelerada del siglo XX. Revertir esta tendencia será extremadamente difícil. En el futuro previsible, parece que el problema sólo seguirá empeorando.
El progreso científico durante la pandemia Covid-19 ha sido nada menos que increíble. El desarrollo de vacunas contra el SRAS-CoV-2 ha sido rápido. La investigación sobre patología, inmunología, evolución, epidemiología, sociología y psicología de Covid-19 ha sido igualmente notable. Por supuesto, el desafío no tiene precedentes.
Antes del Covid-19 había muchos proyectos destinados a comprender las condiciones en las que surgen nuevas enfermedades y prevenir futuras pandemias, como el proyecto PREDICT financiado por USAID, que hasta ahora ha identificado 949 nuevos virus en animales en todo el mundo.
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Pero claramente, el mundo fue cogido desprevenido por Covid-19, a pesar de las amplias advertencias de expertos y algunas fallas cercanas (como la pandemia de «gripe porcina» de 2009). Y el ritmo de la ciencia no ha sido suficiente para reducir la crisis, a pesar del ritmo acelerado de descubrimiento desde que comenzó la pandemia. Para abordar ambos fracasos, una de las cosas que hay que hacer de manera diferente a partir de ahora es lo que considero una «investigación en tiempo real».
¿Qué es la «investigación en tiempo real» y en qué se diferencia de la investigación ordinaria?
La investigación ordinaria, especialmente la investigación académica, se basa en proyectos. Cada proyecto tiene objetivos específicos. El logro de estos objetivos son las unidades de progreso científico. El objetivo puede ser elaborar una estructura, responder a una pregunta o probar una hipótesis. Los estudios están diseñados, los datos se recopilan e interpretan y archivan, y los trabajos de investigación se revisan por pares para el control de calidad y finalmente se publican para difundir los hallazgos. Los científicos debaten y discuten la relevancia de esos hallazgos y con el tiempo se desarrolla un cuerpo de conocimiento que se encarna en un sistema distribuido de almacenamiento de información que comprende al mismo tiempo tanto la literatura de investigación publicada como el cerebro de los científicos.
Es un proceso lento. Además, está puntuado — una articulación staccato del crecimiento del conocimiento. Por el contrario, la ciencia pandémica futura debe ser más rápida y continua. En la rápida evolución de los modelos de investigación científica colaborativa que han crecido a partir de Covid-19, ya vemos las semillas de cómo será este paradigma «en tiempo real» para la ciencia pandémica. Universidades y organizaciones de noticias nos han alimentado datos con sitios web como el panel del Centro de Recursos coronavirus CSSE de la Universidad Johns Hopkins, el New York Times Case Trackery el Proyecto de Seguimiento COVID. Organizaciones como Apple, Google, SafeGraphy Unacast han puesto a disposición datos que fueron recopilados originalmente para otros fines, pero se descubrió que tenían una relevancia inesperada. Utilizando métodos desarrollados en otros campos como el periodismo y las finanzas, la ciencia ha aprendido que debe hacer la primera parte de la investigación en tiempo real: el seguimiento de datos.
Sin embargo, las partes restantes de la empresa científica —la definición de objetivos de investigación, la interpretación de los datos a través del análisis y el modelado, el control de calidad y la difusión de resultados— siguen siendo demasiado lentas para responder a una crisis en tiempo real. A lo largo de la pandemia, los científicos trataron de acelerarlas, generalmente acelerando el tradicional punto de partida intermitente del paradigma del proyecto serie para la investigación. Pero, lo que se requiere es un enfoque genuinamente en tiempo real de la ciencia pandémica que encontrará maneras de organizar más suavemente estas tareas, y para eso, tenemos que mirar más allá del paradigma existente.
Una idea es modelar la investigación en tiempo real sobre nuestro paradigma actual para la inteligencia nacional.
Bajo la Oficina del Director de Inteligencia Nacional,Estados Unidos tiene 17 agencias y organizaciones que están encargadas del apoyo de la política exterior y la seguridad nacional del país. Algunas de estas agencias nos son familiares a todos, como la Agencia Central de Inteligencia. Otros son probablemente menos conocidos, como la Oficina de Inteligencia e Investigación que está dentro del Departamento de Estado. Independientemente de la agencia federal, los 17 son responsables de la recopilación, análisis y difusión continua de datos que pueden ser utilizados para apoyar los intereses del país. Los Estados Unidos deberían adoptar un modelo similar para recopilar, interpretar y difundir información sobre enfermedades infecciosas en tiempo real. Este equipo debe ser acusado específicamente para escuchar «charla viral» (para usar la frase del Dr. Nathan Wolfe).
Supervisarán continuamente los datos sobre eventos de contagio, brotes y epidemias en curso, realizarán análisis continuos en estos flujos de datos y desarrollarán un sistema de inteligencia continua de enfermedades controladas por la calidad análoga a lo que se hace en los servicios de inteligencia. Los CDC ya tienen la tarea de realizar parte de esta misión ,la agencia cuenta con un cuerpo de agentes de campo de «Inteligencia Epidémica» que recopilan datos de brotes sobre el terreno, pero gran parte del resto de la operación no está en marcha. El equipo de inteligencia de enfermedades de Estados Unidos debe incluir científicos de datos, modeladores de enfermedades, epidemiólogos, ecologistas de enfermedades infecciosas, biólogos y especialistas en comunicación.
Los CDC por sí solos están infrafinanciados y no cuentan con personal ni están organizados para llevar a cabo la misión completa. Aunque el Dr. Fauci ha sido el rostro público y la voz de la respuesta del gobierno federal a la pandemia COVID-19, el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas, que él dirige, tampoco está creado para llevar a cabo la misión completa. Además, se requerirá algún tipo de coordinación central. La nueva administración ha pedido un Centro Nacional de Previsión epidémica y análisis de brotes. Esta será una gran parte de la solución.
La existencia de equipos permanentes que realicen todos los componentes de un servicio de inteligencia para enfermedades infecciosas de forma continua ayudará a asegurar la disposición de Estados Unidos a prever y responder tanto a la próxima pandemia como a enfermedades endémicas como el virus del Nilo Occidental y la gripe, así como amenazas que han estado en proceso, como el aumento de la resistencia a los antimicrobianos en bacterias y patógenos fúngicas. Se necesita un paradigma de gestión continua basado en equipos, en lugar del paradigma basado en proyectos de la ciencia tradicional, para hacer posible la investigación en tiempo real.
