Los investigadores de la Universidad Northeastern utilizan Google Cloud Platform para crear un modelo de la propagación del virus del zika

El Laboratorio de Modelado de Sistemas Biológicos y Sociotécnicos (MoBS) de la Universidad Northeastern necesitaba una forma de crear rápidamente un modelo del virus del zika. Con GCE y las máquinas virtuales prioritarias, MoBS ejecutó más de 10 millones de simulaciones y redujo notablemente el tiempo que se necesita para analizar los datos.

En 2015, a medida que el virus del zika se propagaba rápidamente por el continente americano a través de mosquitos transmisores, se emitieron cuarentenas y restricciones de viajes, y se evaluó cancelar las Olimpiadas de 2016 en Brasil. Puesto que la Organización Mundial de la Salud declaró una emergencia internacional de salud pública, los gobiernos de los países afectados necesitaron una forma de predecir con precisión las tasas y las ubicaciones de las nuevas infecciones. Dado que solo el 20% de los casos de zika presentan síntomas, este es un virus particularmente difícil de predecir.

En enero de 2016, el equipo del laboratorio de MoBS de la Universidad del Nordeste, con el apoyo del Centro de Inferencia y Dinámica de Enfermedades Infecciosas, puso en marcha el Proyecto de modelo del zika para ayudar a las autoridades públicas y los investigadores a comprender en profundidad la evolución y la propagación del virus.

"Con el uso de macrodatos y el enorme poder de la computación, esperamos ayudar a los investigadores y a los funcionarios de la salud pública".

Matteo Chinazzi, Universidad del Nordeste, investigador y científico asociado

GCP: Proporciona importantes herramientas de predicción, estadísticas y mucho más

Por medio de un enfoque matemático y computacional que cuenta con la tecnología de Google Cloud Platform (GCP), el equipo estudió diferentes situaciones en las que el virus del zika podría propagarse y proyectó su impacto en las poblaciones afectadas. El modelo se basa en la propagación inicial del zika en Brasil, donde se reportaron los primeros brotes del virus en 2015. Los investigadores ahora pueden predecir el impacto de las nuevas infecciones en otras ubicaciones mediante la incorporación de capas de datos adicionales, como la temperatura, la cantidad de mosquitos, el tamaño de la población y los patrones de traslado de las personas.

GCP permite que el equipo ejecute varias simulaciones paralelas y analizar los terabytes de datos que generan las situaciones presentadas. "Utilizamos varios productos de GCP", afirma Matteo Chinazzi, investigador y científico adjunto de la Universidad Northeastern. "Google Cloud Storage almacena todos los datos de nuestros modelos y aloja el sitio web. Google Compute Engine (GCE) y las máquinas virtuales prioritarias ejecutan simulaciones de propagación de la enfermedad. Google BigQuery examina las simulaciones de estas situaciones, ya que en cada una intervienen diferentes variables, como fechas y cantidades de infecciones. Hasta el momento, hemos analizado una enorme cantidad de datos, cientos de terabytes en total. Google Cloud Storage los almacena todos".

Obtén los resultados para tomar medidas a gran escala con rapidez

Con GCE y las máquinas virtuales prioritarias, el Laboratorio de MoBS ejecutó más de 10 millones de simulaciones. GCE y BigQuery redujeron notablemente el tiempo necesario para realizar simulaciones y analizar los datos, ya que ahora ambos procesos demoran horas y no semanas. "Tenemos la flexibilidad para escalar hasta varios miles de instancias virtuales independientes en paralelo", comenta. "Por lo tanto, podemos generar el análisis completo de un caso epidémico en particular (que puede contar con un máximo de 250,000 simulaciones independientes) en menos de un día".

Además de permitir que los investigadores comprendan la propagación del zika, este modelo puede convertirse en una plantilla para el análisis de otras epidemias, como el dengue. Si bien el zika ya no es una emergencia internacional según la Organización Mundial de la Salud, aún se debe trabajar mucho para impedir brotes de enfermedades transmitidas por mosquitos. Con el uso de macrodatos y un poder ilimitado de cómputo en masa, el equipo del MoBS espera ayudar a los investigadores y a los funcionarios de salud pública a alcanzar esos objetivos.

"El tiempo es fundamental cuando afrontamos brotes de enfermedades", afirma Chinazzi, "y GCP nos brinda las herramientas que necesitamos para tomar medidas a gran escala con rapidez".

Para obtener más información sobre el análisis y la investigación del virus del zika que realizó el Laboratorio de MoBS, lee el artículo "Propagación del virus del zika en el continente americano" ("Spread of Zika virus in the Americas"), publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

"Tenemos la flexibilidad para escalar hasta varios miles de instancias virtuales independientes en paralelo a fin de poder generar el análisis completo de un caso epidémico en particular (que puede contar con un máximo de 250,000 simulaciones independientes) en menos de un día".

Matteo Chinazzi, Universidad del Nordeste, investigador y científico asociado

Perfil de la organización

El Laboratorio de Modelado de Sistemas Biológicos y Sociotécnicos (MoBS) de la Universidad Northeastern se centra en desarrollar modelos basados en datos para analizar la propagación de enfermedades infecciosas. Este laboratorio estudia el comportamiento social humano, crea modelos de la evolución de redes sociales y tecnológicas complejas, y analiza los patrones de uso y tráfico en redes tecnológicas, como Internet y la Web. Asimismo, este laboratorio también estudia la interacción entre la dinámica social y los comportamientos en línea.

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