Um modelo matemático multiescala integrando carga viral melhora a reconstrução das cadeias de transmissão e parâmetros epidemiológicos em estudos domiciliares

O que aconteceu

Estudos domiciliares combinados com modelagem matemática são centrais para inferência de transmissão de patógenos respiratórios, mas geralmente dependem do início ou seguimento dos sintomas, estado final de infecção ou resultados qualitativos de PCR. Medidas quantitativas de carga viral, embora diretamente derivadas de ensaios de PCR, raramente são utilizadas para reconstruir trajetórias individuais de infecção e ligações de transmissão. Desenvolvemos um framework de modelagem Bayesiana integrando dinâmica viral dentro do hospedeiro e processos de transmissão domiciliar. Utilizando surtos domiciliares simulados, foram comparados três desenhos de observação: com base no tempo de início dos sintomas, teste PCR longitudinal qualitativo e amostragem de carga viral quantitativa longitudinal. Avaliamos sua capacidade de recuperar tempo de infecção imparcial, cadeias de transmissão, intervalos de geração, períodos de incubação, probabilidades de transmissão e perfis de infecciosidade individual. A carga viral quantitativa melhorou a reconstrução das cadeias de transmissão em comparação com o início dos sintomas e o desenho qualitativo da PCR. Através das configurações de probabilidade de transmissão, a reconstrução perfeita das cadeias de transmissão atingiu 87-93%, em comparação com 46-57% utilizando dados de início de sintomas e 68-78% utilizando PCR qualitativa. O número correto de gerações de transmissão foi recuperado em 94% dos domicílios. A variabilidade em intervalos de geração, períodos de incubação e probabilidades de transmissão foram recuperadas, enquanto desenhos mais simples recuperaram principalmente quantidades médias e não conseguiram captar heterogeneidade interindividual. Esses achados apoiam a integração de medidas de carga viral longitudinal em estudos de transmissão domiciliar para melhorar a inferência da dinâmica de transmissão e da infecciosidade individual.