Sábado, 26 de Setembro de 2020

Imunidade coletiva pode ser alcançada com 20% de infectados


Modelo matemático leva em conta o fato de que o risco de contrair a doença varia entre os indivíduos de uma população
Imagem de computador criada pelo Nexu Science Communication e Trinity College em Dublin mostra representação estrutural de um betacoronavirus que é o tipo de vírus ligado à Covid-19 18/02/2020 NEXU Science Communication/via REUTERS Foto: Reuters

Um estudo publicado em 24 de julho na plataforma medRxiv, ainda sem revisão por pares, estima que o limiar de imunidade coletiva ao novo coronavírus (SARS-CoV-2) - também conhecida como imunidade de rebanho - pode ser alcançado em uma determinada região se algo entre 10% e 20% da população for infectada.

Caso a projeção se confirme na prática, os desdobramentos tendem a ser positivos em dois aspectos. Primeiro porque significa que é pequeno o risco de ocorrer uma segunda onda avassaladora da pandemia nos países que adotaram medidas para conter a disseminação da covid-19 e hoje já registram queda no número de novos casos. Em segundo lugar porque indica ser possível para uma cidade, um estado ou um país alcançar o limiar de imunidade coletiva mesmo tendo adotado medidas de distanciamento social que ajudam a evitar o colapso do sistema de saúde e a minimizar o número de mortes.

"Nosso modelo mostra que não é preciso sacrificar a população deixando-a circular livremente para que a imunidade coletiva se desenvolva. Por outro lado, sugere que também não há necessidade de manter as pessoas em casa durante muitos e muitos meses, até que se aprove uma vacina", afirma à Agência FAPESP a biomatemática portuguesa Gabriela Gomes, atualmente na University of Strathclyde, no Reino Unido.

O modelo matemático ao qual a pesquisadora se refere foi desenvolvido em colaboração com cientistas do Brasil, Portugal e Reino Unido. Entre os coautores do artigo estão o professor do Instituto de Ciências Biomédicas da Universidade de São Paulo (ICB-USP) Marcelo Urbano Ferreira e seu aluno de doutorado Rodrigo Corder.

"Temos trabalhado juntos com Gabriela Gomes há alguns anos usando essa abordagem para descrever a dinâmica de transmissão da malária na Amazônia brasileira, com apoio da FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo). Ela também já havia feito alguns estudos sobre tuberculose. O modelo que usamos é diferente dos demais, pois leva em conta o fato de que o risco de contrair uma determinada doença varia de pessoa para pessoa", conta Ferreira.

Como explica Gomes, os fatores que influenciam o risco de um indivíduo contrair a covid-19, por exemplo, podem ser divididos em duas categorias. Em uma delas estão os de ordem biológica, como a genética, a nutrição e a imunidade. Na outra se inserem os fatores comportamentais, que determinam o nível de contato com outras pessoas que cada um de nós tem no cotidiano.

"Isso tem relação com o tipo de ocupação, o local de moradia, os meios de deslocamento e até o perfil de personalidade. Uma pessoa que prefere ficar em casa lendo um livro tem um risco menor de se expor ao vírus do que quem sai com muita frequência e se relaciona com muitas pessoas", diz a pesquisadora.

De acordo com Gomes, os modelos que estimaram o limiar de imunidade ao SARS-CoV-2 variando entre 50% e 70% consideram que o risco de infecção é o mesmo para todos os indivíduos.

"Temos visto que, no caso da covid-19, quanto maior é o grau de heterogeneidade da população, mais baixo se torna o limiar da imunidade de grupo", afirma Gomes.

Métodos

Medir em cada indivíduo de uma população cada um dos fatores que influenciam a suscetibilidade de contrair o novo coronavírus para então calcular qual seria o chamado "coeficiente de variação" - parâmetro-chave do modelo descrito no artigo - seria algo inviável. Por esse motivo, os pesquisadores optaram por fazer o caminho de trás pra frente.

"Sabemos que se alterarmos o coeficiente de variação há um impacto na curva epidêmica projetada pelo modelo. Decidimos então fazer o reverso: usamos a curva epidêmica de países em que a epidemia já estava em fase avançada para calcular o coeficiente de variação", explica Gomes.


Fonte: TERRA.COM