Christophe Fraser

Christophe Fraser es profesor de Epidemiología de Enfermedades Infecciosas en el Instituto de Ciencias Pandémicas, que forma parte del Departamento de Medicina Nuffield de la Universidad de Oxford . ^{[ 1 ]}

El doctorado de Fraser y su investigación postdoctoral inicial fueron en física teórica de partículas . En 1998 se dedicó a la epidemiología de enfermedades infecciosas, primero en la Universidad de Oxford y luego en el Imperial College de Londres , donde se convirtió en Catedrático de Epidemiología Teórica y fue subdirector del Centro MRC para el Análisis y Modelado de Brotes. ^{[ 2 ]} Regresó a la Universidad de Oxford en 2016 como Jefe de Grupo Senior en Dinámica de Patógenos en el Instituto de Big Data. ^{[ 1 ]} En 2022 fue nombrado Profesor de Epidemiología de Enfermedades Infecciosas de la Fundación Familia Moh como parte del recién creado Instituto de Ciencias Pandémicas de la Universidad de Oxford. ^{[ 3 ]}

Fraser y sus colegas fueron de los primeros en plantear la hipótesis de que la gran variabilidad en la virulencia observada entre individuos que viven con el VIH podría deberse en parte a la variación genética del virus. ^{[ 4 ]} En otras palabras, plantearon la hipótesis de que la virulencia, considerada como un fenotipo del virus, tiene una heredabilidad apreciable . Ellos ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]} y otros ^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]} posteriormente aportaron pruebas de ello. Fraser fue el investigador principal del proyecto BEEHIVE para investigar el mecanismo de esta heredabilidad, ^{[ 12 ]} que descubrió la 'variante VB': una cepa altamente virulenta dentro del subtipo B del VIH encontrada en 107 individuos que viven con el VIH en los Países Bajos . ^{[ 13 ] [ 14 ]} ONUSIDA declaró que el descubrimiento "proporciona pruebas de la urgencia de detener la pandemia y llegar a todos con pruebas y tratamiento". ^{[ 15 ]}

En marzo de 2020, Fraser y su grupo de investigación publicaron modelos epidemiológicos que respaldaban el "rastreo digital de contactos" mediante aplicaciones para la COVID-19 con el fin de reducir la propagación del SARS-CoV-2 . ^{[ 16 ]} Fraser asesoró al gobierno británico ^{[ 17 ]} y, de forma más general, ^{[ 18 ]} sobre la implementación de dichas aplicaciones, incluyendo el diseño de un algoritmo de evaluación de riesgos con Anthony Finkelstein y otros. ^{[ 19 ]} El equipo de Fraser desarrolló el modelo basado en agentes OpenABM-COVID-19 , ^{[ 20 ]} utilizado por el NHS para modelar la pandemia, y ganó el premio Analysis in Government 2021 a los métodos innovadores. ^{[ 21 ]}

Fraser trabajó en el brote de SARS de 2002-2004 , ^{[ 22 ]} la pandemia de gripe porcina de 2009 , ^{[ 23 ]} el brote de MERS de 2012 ^{[ 24 ]} y la epidemia del virus del Ébola en África Occidental . ^{[ 25 ]}

Las publicaciones de Fraser ^{[ 26 ]} incluyen "Factores que hacen controlable un brote de enfermedad infecciosa" ^{[ 27 ],} 2004, que argumentaba que, además del número básico de reproducción${\displaystyle R_{0}}$Un segundo parámetro clave de una enfermedad infecciosa es la proporción de transmisión que ocurre antes de la aparición de los síntomas . Esta elevada proporción en el caso del SARS-CoV-2 supuso una dificultad fundamental para el control de la infección durante la pandemia de COVID-19.

El análisis de Fraser de 2007, "Estimación de los números de reproducción individuales y familiares en una epidemia emergente" ^{[ 28 ],} definió por primera vez un estimador para el número de reproducción instantáneo (variable en el tiempo).${\displaystyle R(t)}$que posteriormente se utilizó ampliamente. ^{[ 29 ]} La definición se obtuvo invirtiendo la relación estándar entre el número de reproducción, la distribución del tiempo de generación y el parámetro${\displaystyle r}$del modelo de crecimiento malthusiano que está implícito en la ecuación de renovación para la dinámica epidémica ^{[ 30 ]} (o la ecuación de Euler-Lotka como se la conoce en demografía ; las dos son equivalentes debido a que los nacimientos reales son análogos a las transmisiones de enfermedades infecciosas como 'nacimientos epidemiológicos', dando lugar a un nuevo individuo infectado ^{[ 31 ] [ 32 ]} ).