O nome que os epidemiologistas dão à primeira pessoa a ser infectada durante um surto de doença é "paciente zero" - é aí que tudo começa. Identificar essa pessoa é muitas vezes difícil, mas uma equipe croata desenvolveu um algoritmo que pode ajudar.

Seu trabalho lida com uma situação em que há uma rede interconectada de pessoas, com algumas infectadas e outras não. Surtos de doenças são uma amostra, mas o mesmo princípio também pode ser aplicado a vírus de computador ou até mesmo a propagação de um meme através de mídias sociais.

Milha ŠA ikic, da Universidade de Zagreb, e seus colegas construíram um algoritmo que simula diferentes maneiras de a infecção se espalhar por essa rede e então compara essas simulações com os dados reais para calcular a probabilidade de um indivíduo ser o verdadeiro 'paciente zero'..

Quanto mais rápido melhor

Uma probabilidade de 100% significa que você encontrou onde tudo começou, mas se várias pessoas tiverem probabilidades iguais, você precisará de mais dados para identificar a origem. Curiosamente, quanto mais rápido a infecção ocorre, mais fácil é rastrear onde ela começou. "Com um processo mais lento, você perde algum tipo de informação" Šikic disse à New Scientist.

Para ver se o sistema funcionava, a equipe usou dados do STI de um site brasileiro onde as trabalhadoras do sexo são analisadas por seus clientes. O algoritmo foi capaz de encontrar o 'paciente zero', ou estar a um salto de distância, 60% do tempo. "Se não podemos dizer quem é o paciente zero, podemos estar em sua vizinhança", diz Šikic.

Os detalhes do algoritmo foram publicados na Physical Review Letters.

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