Por: Gabriel Pérez Díaz

El proyecto mexicano encabezado por Edgar Emmanuel Vallejo Clemente, investigador del Grupo de Enfoque Estratégico de Bioinformática para el Diagnóstico Clínico de la Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey y el alumno de Maestría en Sistemas Computacionales Kevin Islas Abud, fue uno de los galardonados en la sexta edición de ‘Los Premios de Investigación de Google para América Latina 2018’.

De acuerdo con el gigante de la tecnología, estos galardones buscan apoyar a investigaciones de alto impacto que, a través del uso de la tecnología, propongan soluciones a problemas de interés social y científico en la región.

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De esta manera, 26 investigaciones latinoamericanas, en donde se encuentran: diecisiete de Brasil, cinco de Colombia, dos de Argentina, una de Perú y finalmente una de México, recibirán 10.7 millones de pesos en apoyos financieros y becas para sus investigadores.

Asimismo y según con datos publicados por Google, cuatro de los proyectos son liderados exclusivamente por mujeres, lo que es un dato alentador para el mundo de la ciencia.

Por su parte, el equipo nacional desarrolló un software que ayuda a diseñar estrategias para reducir enfermedades transmitidas por mosquitos, como el zika.

Cortesía Google

Se trata de un programa computacional basado en teoría de redes -una rama novedosa de la matemática-, con la capacidad de modelar la manera en que estos insectos voladores propagan las enfermedades y sugiere planes para evitar contagios.

“Nosotros nos hemos enfocado en crear modelos computacionales que nos permitan primero entender la dinámica de transmisión de la enfermedad y, en segunda instancia, crear modelos para tratar de evaluar la eficacia de diferentes estrategias de control”, explica Vallejo Clemente.

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La idea principal del proyecto es integrarla con la información proveniente de redes sociales. Por ejemplo, analizar datos que ocurren en Twitter y Facebook sobre la mención de la palabra zika en determinadas regiones. De ahí utilizar los datos geográficos, y a partir de las conexiones que las personas tienen con quienes siguen en las redes sociales y de su ubicación, anexar el modelo de simulación matemática para poder estimar un riesgo.

“Nosotros pensamos que con estas herramientas podemos detectar situaciones en las cuales la enfermedad se podría propagar rápidamente. Es muy importante predecir dónde podría aparecer un brote de la enfermedad, y en eso nos estamos enfocando”, concluye.

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