Fórmula criada para achar ETs ajuda a calcular o contágio da Covid-19

'Equação de Drake', que determina nossas chances de encontrar vida inteligente na galáxia, foi usada como base para estabelecer as variáveis que podem afetar a transmissibilidade do coronavírus
Renato Mota28/10/2020 20h59

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Pesquisadores se inspiraram numa fórmula criada para calcular a probabilidade de encontrarmos civilizações avançadas em outros planetas para criar uma equação que determina as chances de alguém pegar Covid-19. O modelo pode ajudar em esforços preventivos para medir a eficácia do uso de máscaras e do distanciamento social em diferentes cenários de transmissão.

“Ainda há muita confusão sobre as vias de transmissão da Covid-19. Isso ocorre em parte porque não há uma ‘linguagem’ comum que facilite o entendimento dos fatores de risco envolvidos”, afirma Rajat Mittal, coautor do artigo publicado na Physics of Fluids e professor no Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Johns Hopkins.

Para criar essa ‘linguagem”, a equipe de Mittal voltou até 1961, quando o astrônomo Frank Drake desenvolveu uma fórmula matemática para estimar a probabilidade de encontrar alienígenas inteligentes na Via Láctea. Sua equação consistia em sete variáveis interdependentes: a taxa de formação de estrelas, a quantidade de estrelas que possuem planetas em órbita, o número médio de planetas com condições de abrigar vida, a fração dos planetas que realmente desenvolvem vida, quantos planetas que desenvolvem vida inteligente, em quantos essa vida inteligente tem meios necessários para estabelecer comunicação e finalmente o tempo.

Muito mais do que de fato calcular nossas chances de estabelecer um contato imediato com seres alienígenas, a Equação de Drake estimulou um novo ponto de vista sobre esse debate. E é esse novo ponto de vista que os pesquisadores da Universidade Johns Hopkins buscaram trazer para o cálculo do risco de infecção pelo novo coronavírus e como diferentes circunstâncias podem influenciá-lo.

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O uso de máscara é uma das variáveis levadas em conta na equação desenvolvida na Universidade Johns Hopkins. Imagem: iStock

A Covid-19 é mais comumente transmitido de pessoa para pessoa pelo ar, através de pequenas gotículas respiratórias geradas por tosse, espirro, fala ou respiração. O modelo apresentado por Mittal considera dez variáveis de transmissão, incluindo as taxas de respiração das pessoas infectadas e não infectadas, o número de gotas transportadoras do vírus expelidas, o ambiente circundante e o tempo de exposição. Multiplicadas juntas, essas variáveis geram um cálculo da possibilidade de um indivíduo ser infectado.

A fórmula foi batizada de “desigualdade de transmissão aérea de contágio” (Contagion Airborne Transmission inequality). “A desigualdade CAT é particularmente útil porque traduz o complexo processo de transporte dinâmico de fluidos em uma série de termos simples que são fáceis de entender”, afirma Charles Meneveau, coautor do estudo. “Como vimos, comunicar ciência com clareza é de suma importância na saúde pública e nas crises ambientais como a que enfrentamos agora.”

A previsão de risco de contágio aumenta ou diminui conforme as variáveis.  “Imagine duas pessoas em uma esteira na academia; ambas respiram com mais dificuldade do que o normal. A pessoa infectada está expelindo mais gotas e a pessoa não infectada está inalando mais gotas. Nesse espaço confinado, o risco de transmissão aumenta em 200”, explica Mittal.

Sem por outro lado, ambas as pessoas estiverem usando máscaras N95, o risco de transmissão é reduzido por um fator de 400 (menos de 1% de chance de pegar o vírus). A equação ajudou os pesquisadores a determinar que uma máscara de tecido simples já ajuda a reduzir a probabilidade de transmissão. No modelo, o distanciamento social tem uma correlação linear com o risco: se você dobrar a distância, você dobra o fator de proteção ou reduz o risco pela metade.

As variáveis da equação, porém, ainda não estão completas. Ainda não se sabe, por exemplo, quantas partículas do Sars-Cov-2 são necessárias para desencadear uma infecção. Variáveis ​​ambientais, como o vento, também são difíceis de definir. Mesmo assim, os pesquisadores acreditam que seu modelo fornece uma estrutura útil para entender como nossas escolhas podem aumentar ou reduzir nosso risco de pegar o vírus.

Via: LiveScience

Editor(a)

Renato Mota é editor(a) no Olhar Digital