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Tecnología

Supercomputador japonés muestra que humedad influye en propagación aérea coronavirus

TOKIO, 14 oct (Reuters) - Una supercomputadora japonesa mostró que la humedad puede tener un gran efecto en la dispersión de partículas de virus, lo que apunta a un mayor riesgo de contagio de coronavirus en condiciones secas e interiores durante los meses de invierno.

FOTO DE ARCHIVO: Una imagen creada por ordenador por Nexu Science Communication en colaboración con el Trinity College de Dublín muestra un modelo estructural de un betacoronavirus, que es el tipo de virus vinculado con la COVID-19, mejor conocido como el coronavirus del brote de Wuhan, compartida con Reuters el 18 de febrero de 2020. NEXU Science Communication/via REUTERS

El hallazgo sugiere que el uso de humidificadores puede ayudar a limitar las infecciones cuando no sea posible ventilar abriendo ventanas, según un estudio publicado el martes por el Centro de Investigación Riken y la Universidad de Kobe.

Los investigadores usaron la supercomputadora Fugaku para modelar la emisión y el flujo de partículas similares a virus de personas infectadas en una variedad de ambientes interiores.

La humedad del aire por debajo del 30% resultó en más del doble de la cantidad de partículas en aerosol en comparación con niveles del 60% o más, mostraron las simulaciones.

El estudio también indicó que los protectores faciales transparentes no son tan efectivos como las mascarillas para impedir la propagación de aerosoles.

Otros hallazgos mostraron que los comensales corren más riesgo de contagio de quienes estén a su lado en comparación con quienes se ubiquen del otro lado de la mesa, y que el número de cantantes en los coros debe ser limitado y espaciado.

Ha habido un creciente consenso entre los expertos en salud de que el SARS-CoV-2 se puede propagar por el aire. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos revisaron su guía este mes para indicar que el patógeno puede permanecer en el aire durante horas.

El equipo de investigación de Riken, dirigido por Makoto Tsubokura, ha utilizado previamente a la supercomputadora Fugaku para modelar las condiciones de contagio en trenes, espacios de trabajo y aulas.

En particular, las simulaciones mostraron que la apertura de ventanas en los trenes puede aumentar la ventilación de dos a tres veces, reduciendo la concentración de microbios ambientales.

“El miedo ciego o la confianza infundada de la gente contra la infección de COVID-19 se debe simplemente a que es invisible”, afirmó Tsubokura.

Reporte de Rocky Swift; Editado en español por Janisse Huambachano

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