El objetivo de este proyecto es mejorar la modelización basada en individuos (IbM) o agentes (ABM) preliminar que modela la transmisión de la tuberculosis y su implementación utilizando técnicas de computación paralela y su adaptación por la simulación de las dinámicas de la tuberculosis en Barcelona.
La tuberculosis es una de las enfermedades infecciosas actuales más importantes en todo el mundo, registrando la muerte de 2,5 millones de personas cada año. Se estima que una tercera parte de la población mundial está infectada por la Mycobacterium tuberculosis. En concreto, el barrio de Ciutat Vella en Barcelona presenta una incidencia de tuberculosis comparable con la de países como Sudán.
La mayoría de modelos que han dirigido la simulación de la epidemiología de la tuberculosis, han seguido clásicamente una estructura de estrategia descendente (top-down). Es decir, dividiendo la población en diferentes clases (por ejemplo susceptible, expuesto, infectado y recuperado en el caso de un modelo SEIR) y flujos específicos entre estos grupos. Sin embargo, debido al pequeño porcentaje de enfermos entre la población infectada (en media sólo un 10% de infectados desarrollará una infección activa), cuando la población que se estudia no es bastante grande, el resultado de individuos enfermos cuestiona la aproximación con uso de ecuaciones diferenciales.
En este caso, como es el caso de Barcelona, el más adecuado es la modelización basada en individuos (IbM) o agentes (ABM).
La Unidad Experimental de Tuberculosis del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol – Can Ruti participa en el proyecto proporcionando la experiencia biomédica para la mejora del modelo. Gracias a su experiencia a nivel de simulación, computación paralela, arquitectura de altas prestaciones, etc., inLab proveerá el soporte técnico para la realización del proyecto. La posibilidad de ejecutar simulaciones paralelas en las infraestructuras del Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) también se evaluará.
Objetivos específicos