Ese desastre fue seguido por la pandemia del H2N2 en 1957, el H3N2 en 1968, y el resurgimiento del virus H1N1 el año pasado, actualmente también conocido como gripe porcina.
Para predecir cómo será la próxima cepa peligrosa, los investigadores están tratando de desarrollar modelos de la biología y la evolución del virus más sofisticados . "Si tuviera que hacer una predicción, yo diría que la próxima cepa en causa una pandemia sería la H2", señala Klaus Stohr, director de franquicias de las vacunas contra la gripe de Novartis y ex responsable del programa global de influenza de la Organización Mundial de la Salud. Sin embargo, él admite que las predicciones como la suya son sólo conjeturas. Por encima de todo, afirma él, "necesitamos mejores modelos que puedan predecir genéticamente qué subtipo causará la próxima pandemia--éste sería un verdadero avance. Eso, en mi opinión, podría ser un descubrimiento merecedor del Premio Nobel."
A diferencia de la gripe pandémica, la gripe estacional se produce con una regularidad predecible y es en gran medida controlable. Seis meses antes del inicio de la temporada de gripe en cada hemisferio, la Organización Mundial de la Salud examina las cepas circulantes el año anterior y determina las seis que es más probable que den problemas. Esas son las cepas que aparecen en las vacunas contra la gripe distribuidas cada año en los ambulatorios y, por lo general, dan en el clavo. Sin embargo cuando el genoma del virus muta de una forma no prevista por los científicos--cuando incorpora un gen de una de las cepas que infectan a las aves o cerdos, o cuando salta directamente de animales a seres humanos--el resultado es un tipo de influenza contra el cual los seres humanos tenemos una inmunidad limitada. Ésta tiene el potencial de atacar fuerte y difundirse rápidamente.
Una pandemia de gripe grave podría causar una caída del producto interior bruto de EE.UU. de hasta el 5,5 por ciento, lo que equivale a una pérdida de 683 mil millones dólares para la economía del país, según un informe de la Fundación para la Salud de Estados Unidos. Además, a pesar del trabajo incesante de los laboratorios de todo el mundo--la Organización Mundial de la Salud consta con más de 100 laboratorios que participan en la red de la influenza--aún no hay mucho que los investigadores o funcionarios de salud pública puedan hacer para predecir una pandemia, y mucho menos impedir que ocurra. "En todo momento hay personas que están estudiando el virus y su genoma y ellas quieren obtener esas respuestas", señala Martin Meltzer, economista de la salud de los Centros para el Control y la Prevención. "No sabemos lo suficiente acerca de cómo el genoma del virus de la gripe interactúa con el genoma humano que infecta."
Aunque el desarrollo de un modelo que pueda predecir cómo será el próximo virus pandémico está resultando difícil, "ha habido más avances en la predicción de la forma en que se extiende una vez que ha comenzado a circular en la población humana", afirma Cecile Viboud, epidemióloga del Instituto Nacional de Salud. "El modelado sugirió desde muy al principio que, para la influenza pandémica, no tenía utilidad cerrar las fronteras y el tráfico aéreo, ya que en el momento en que el virus es detectado en algún lugar, éste ya se ha extendido a otros lugares." El modelado también ha demostrado ser importante para entender quién debería ser vacunado contra ambos tipos de cepas, las estacionales y las pandémicas. "Si se vacunan los niños con edad de ir a la escuela, se reduce la transmisión de enfermedades en toda la comunidad", destaca Viboud.
nAsí que algunos investigadores han centrado sus esfuerzos en la detección más rápida en general: Si se puede identificar una nueva cepa del virus a tiempo, y si se pueden producir los suficientes fármacos antivirales a tiempo, hay por lo menos una oportunidad de detener la oleada de una pandemia. Una área particularmente prometedora son los motores de búsqueda y los datos de las redes sociales. Esta información fluye en un torrente constante, y los investigadores pueden examinarla en busca de indicaciones determinadas de la enfermedad. "Hemos desarrollado unos algoritmos que rastrean la web en busca de palabras específicas relacionadas con la enfermedad o con advertencias de la enfermedad", indica John Brownstein, epidemiólogo del Hospital Infantil de Boston. "Tiene un coste bajo y una alta especificidad geográfica."
De hecho, un estudio reciente realizado por Brownstein y sus colaboradores demostró que a medida que ha aumentado la notificación de enfermedades a través de Inte et, el tiempo entre la primera aparición de una enfermedad y su descubrimiento por los funcionarios de salud pública ha disminuido a un ritmo del 7.3 por ciento al año. Los primeros sistemas de información pueden ayudar a las empresas farmacéuticas a obtener las vacunas adecuadas a los lugares correctos a tiempo para evitar un desastre generalizado.
Sin embargo, para pandemias de influenza, la detección temprana a veces no es lo suficientemente concluyente. Brownstein, comenta que su sistema captó una señal de actividad respiratoria inusual en México cuando la gripe porcina H1N1 surgió por primera vez en 2009, pero que se trataba sólo de uno de una serie de eventos inusuales que ocurren al mismo tiempo. "¿Cómo se diferencian la [cepa] de México de las demás, y cómo se sabe cuál es la que se convertirá en una pandemia mundial?"
Para responder a esta cuestión, los científicos están desarrollando un modelo tras modelo de la evolución y mutación del virus de la gripe, y aumentando el control del virus en la fauna silvestre y el ganado, tratando de encontrar maneras de permanecer en sintonía con los cambios—o, si existe la posibilidad, de ponerse un paso por delante. "Tenemos una cantidad extraordinaria de información sobre la evolución de la influenza, con una amplia muestra de datos genéticos. Sabemos cómo han sido los virus desde el 1918," destaca Oliver Pybus, biólogo evolutivo de la Universidad de Oxford. "Si la respuesta fuera obvia y simple, ya la habríamos encontrado."