Stochastic modeling of malaria dynamics: an agent-based simulation framework

• Lozada-Yavina, Rafael ^[2] ; Gelvez-Almeida, Elkin ^[3] ; Pastenes, Luis ^[1]
  1. [1] Universidad Católica del Maule

     Universidad Católica del Maule

     Provincia de Talca, Chile

     
  2. [2] Universidad Nacional Andrés Bello
  3. [3] Universidad Simón Bolívar

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Revista UIS Ingenierías, ISSN-e 2145-8456, ISSN 1657-4583, Vol. 25, Nº. 1, 2026 (Ejemplar dedicado a: Revista UIS Ingenierías), págs. 31-38
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelización estocástica de la dinámica de la malaria: un marco de simulación basado en agentes
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Este estudio tiene como objetivo analizar la dinámica epidemiológica de la transmisión de la malaria en Quibdó, Colombia, mediante un enfoque de modelización computacional basado en principios de simulación con agentes. A partir de marcos espaciales y temporales discretos, la investigación representa de manera sistemática las poblaciones humanas y de mosquitos que interactúan dentro de un entorno urbano estructurado, caracterizado por condiciones climáticas tropicales favorables para la persistencia de la enfermedad. El modelo integra datos epidemiológicos empíricos para su calibración y validación, lo que permite explorar los procesos estocásticos subyacentes a las interacciones huésped-vector-ambiente. Se realizaron cinco simulaciones independientes de un año calendario completo mediante métodos de Monte Carlo, con el fin de capturar la variabilidad inherente y la heterogeneidad poblacional. Los resultados revelan que el manejo dirigido de los hábitats acuáticos —elementos centrales para el desarrollo larvario de los mosquitos— puede inducir disminuciones rápidas en la incidencia de la malaria. Asimismo, las simulaciones demuestran que una reducción de los hábitats larvarios de tan solo un dos por ciento conduce a la interrupción efectiva de la transmisión en el transcurso de varios meses, poniendo de manifiesto el impacto crítico de las intervenciones locales. La principal contribución de este trabajo radica en la aplicación de conceptos de la física computacional y estadística, en particular la modelización estocástica y la dinámica de sistemas, para abordar procesos biológicos complejos en la epidemiología de enfermedades infecciosas.

  • English

    This study aims to analyze the epidemiological dynamics of malaria transmission in Quibdó, Colombia, using a computational modeling approach grounded in agent-based simulation principles. Leveraging discrete spatial and temporal frameworks, the research systematically represents human and mosquito populations interacting within a structured urban environment characterized by tropical climate conditions conducive to disease persistence. The model integrates empirical epidemiological data for calibration and validation, enabling the exploration of stochastic processes underlying host-vector-environment interactions. Five independent simulations were performed over a full calendar year using Monte Carlo methods to capture variability and population heterogeneity. The results reveal that targeted management of aquatic habitats—central to mosquito larval development—can induce rapid declines in malaria incidence. In addition, the simulations demonstrate that reducing larval habitats by as little as two percent leads to the effective interruption of transmission within several months, showcasing the critical impact of local interventions. The principal contribution of this work lies in the application of computational and statistical physics concepts, particularly stochastic modeling and system dynamics, to address complex biological processes in infectious disease epidemiology.