Prestigiada revista científica, PNAS, publica trabajo de investigadores de la Facultad de Matemáticas UC para controlar la pandemia por SARS-Cov-2 en Chile

El trabajo “Identifying Outbreaks in Sewer Networks: An Adaptive Sampling Scheme Under Network's Uncertainty”, desarrollado por investigadores de MiDaS -Centro para el Descubrimiento de Estructuras en Datos Complejos - perteneciente a la Facultad de Matemáticas UC y ex Núcleo Milenio, fue recientemente publicado por la connotada revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), de la Academia Nacional de Ciencias (NAS), una de las organizaciones científicas más importantes a nivel mundial. 

La investigación surgió como parte del apoyo que realizó MiDaS para controlar la pandemia por SARS-Cov-2 en Chile: “El Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación nos solicitó desarrollar un esquema de muestreo óptimo, necesario para la definición de un sistema de monitoreo de aguas residuales para la detección temprana de SARS-CoV-2”, explicó el director de MiDaS y académico de la Facultad de Matemáticas UC, Alejandro Jara. 

La publicación en PNAS es el primer trabajo que propone una estrategia diseñada, específicamente, para situaciones donde existe incertidumbre sobre la red de alcantarillado. “El método trabaja secuencialmente y determina un conjunto adaptativo de puntos de muestreo en cada paso. Mostramos que el método propuesto aumenta ligeramente el tiempo requerido para detectar un brote en comparación con casos con información perfecta sobre la red”, detalló Jara. 

En línea con ello, “esta investigación es un ejemplo del rol público de la UC y, más específicamente, de la Facultad de Matemáticas, ya que muestra la importancia de la existencia de capacidades científicas básicas de primer nivel”, puntualizó el académico. 

MiDaS fue dirigido por el investigador de la Facultad de Matemáticas, Alejandro Jara; y participaron los académicos del Departamento de Estadística de la Facultad de Matemáticas Fernando Quintana, Isabelle Beaudry, María José García-Zattera, Luis Gutiérrez y Mauricio Castro; junto a los académicos del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC), Carlos Sing-Long, Cristóbal Guzmán y José Verschae. 

Los desarrollos que llevan a la publicación, en tanto, fueron realizados por los académicos UC Mauricio Castro, Isabelle Beaudry, Alejandro Jara y José Verschae. El trabajo, además, contó con la participación de los estudiantes de la Universidad Católica, José Baboun, Benjamín Rubio y Felipe Gutiérrez. 

El diseño cuidadoso de un esquema de muestreo espacial de una red de alcantarillado puede permitir la detección de ubicaciones críticas para la aparición de un brote o la evaluación de la exposición o consumo de productos químicos. Su correcta implementación permite transformar la infraestructura de aguas residuales en un observatorio de salud pública. Sin embargo, la existencia de incertidumbres en la estructura de la red puede dañar la posibilidad de desarrollar un esquema de muestreo optimo. 

La existencia de información inexacta de las redes de alcantarillado es un problema importante y ampliamente reconocido en el ámbito de gestión de infraestructura urbana. El grado de inexactitud de la información de las redes de alcantarillado puede variar dependiendo de factores como como el nivel de desarrollo urbano, la antigüedad de la infraestructura y la eficiencia en el manejo de los datos. 

En regiones desarrolladas con procedimiento de planificación y de mantenimiento de la infraestructura urbana bien establecidos, la prevalencia de la inexactitud de los datos puede ser relativamente baja. Sin embargo, existe una mayor probabilidad de encontrar errores en áreas con infraestructura más antigua o menos organizada. 

Mapas obsoletos, registros incompletos y la falta de una gestión centralizada puede contribuir a imprecisiones dentro la información del sistema de alcantarillado. Errores humanos durante la entrada de datos, o la comunicación inadecuada entre las partes interesadas en la gestión de la red de alcantarillado también pueden contribuir a la mala calidad de los datos. Además, las complejidades del sistema como redes superpuestas y sistemas descentralizados gestión, puede dar lugar a la propagación de errores.

Corregir los datos de la red de alcantarillado puede ser un desafío debido a:

a) Accesibilidad limitada: Los sistemas de alcantarillado están ubicados principalmente bajo tierra, lo que dificulta la entrada física directa. Esta característica de la red limita la capacidad de inspeccionar visualmente el estado de las tuberías, evaluar con precisión la red y actualizar adecuadamente la información.

b) Complejidad de la infraestructura: Las redes de alcantarillado son complejas. Incluyen una gran cantidad de tuberías, pozos de registro y otros componentes interconectados. Localizar y verificar información sobre segmentos específicos de la red es altamente costoso.

c) Antigüedad de la infraestructura: En muchas áreas urbanas, los sistemas de alcantarillado han estado en funcionamiento durante décadas, y los datos históricos pueden ser poco precisos o no estar disponibles. Además, procedimientos de mantenimiento y mejoras de la red pueden provocar cambios en la infraestructura con el tiempo, cuyos cambios pueden no informarse.

d) Gestión descentralizada: Los sistemas de alcantarillado, a menudo, son administrados por diferentes autoridades. La falta de protocolos estandarizados y la mala comunicación entre entidades pueden contribuir a imprecisiones de los datos.

La publicación en PNAS propone una estrategia diseñada específicamente para situaciones donde existe incertidumbre sobre la red de alcantarillado; es un método secuencial que determina un conjunto adaptativo de puntos de muestreo en cada paso. Mostramos que el método de búsqueda desarrollado aumenta mínimamente el tiempo requerido para detectar un brote en comparación con casos con información perfecta sobre la red.