Estabilidad del coronavirus en diferentes superficies

Hace unos días se publicó un interesante artículo en el que se describía, en condiciones experimentales, la estabilidad del coronavirus SARS-CoV-2 tanto en aerosoles en el aire como en superficies de plástico, acero inoxidable, cartón y cobre. Brevemente, los resultados mostraban que la transmisión aérea y por contacto con superficies es plausible, ya que el virus puede permanecer viable e infeccioso hasta al menos 3 horas en suspensión y hasta 3 días en superficies, aunque la capacidad infectiva depende de la cantidad de partículas virales presentes.

En ese artículo también obtienen la vida media del coronavirus en el aire y en cada superficie, concluyendo que es alrededor de una hora para las gotitas en suspensión, casi siete horas en plástico, unas cinco horas y media en acero inoxidable, tres horas en cartón y unos cuarenta y cinco minutos en el cobre.

Comentando estos resultados con mi buen amigo Renato Álvarez-Nodarse, Catedrático de Análisis Matemático de la Universidad de Sevilla, y activo divulgador de las matemáticas en diferentes foros, incluido el blog del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla, me invitó a que escribiésemos juntos una entrada en ese blog describiendo, de un modo lo más entendible posible, cómo se obtuvo la vida media del virus en aquel trabajo, tanto desde el punto de vista experimental como matemático. Para las mates, nos basamos en un modelo muy simple de crecimiento (y decaimiento) de una población: el modelo maltusiano.

Si tienes interés en conocer los detalles, el enlace a la entrada en el blog está aquí. Si quieres descargarte el artículo en formato pdf junto al fichero de Maxima con el análisis de datos pincha aquí. Si solo quieres el pdf pincha aquí.

Y gracias, Renato, por tu invitación y tu amistad. (Por cierto, a Renato le gusta Dream Theater casi tanto como a mí, y a mí Alter Bridge casi tanto como a él.)

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Francisco J. Esteban. Profesor Titular de Biología Celular (UJA). Profesor visitante en la Unidad de Biología Computacional de la Harvard Medical School. Grupo de Investigación “Biología de Sistemas Complejos” (UJA). Asesor científico de la Asociación Síndrome STXBP1.

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