En un estudio publicado el pasado 24 de julio en la plataforma medRxiv, aún sin revisión por pares, se estima que el umbral de inmunidad colectiva contra el nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) –también conocida como inmunidad de grupo o de rebaño– puede alcanzarse en una determinada región si se infecta entre el 10% y el 20% de la población.

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En caso de que esta proyección se confirme en la práctica, sus desdoblamientos tienden a ser positivos en dos aspectos. Primeramente, porque significa que es bajo el riesgo de se desate una segunda ola arrolladora de la pandemia en los países que implementaron medidas tendientes a contener la propagación del COVID-19 y que actualmente registran una merma en la cifra de nuevos casos. Y en segundo lugar porque apunta que es posible que una ciudad, un estado, provincia o departamento o un país llegue al umbral de inmunidad colectiva incluso habiendo adoptado medidas de distanciamiento social que ayudan a evitar el colapso del sistema de salud y a minimizar la cantidad de muertes.

“Nuestro modelo muestra que no es necesario sacrificar a la población dejándola circular libremente para que se desenvuelva la inmunidad colectiva. Por otra parte, sugiere que tampoco existe la necesidad de mantener a la gente en casa durante meses y meses hasta que se apruebe una vacuna”, declaró la biomatemática portuguesa Gabriela Gomes, actualmente en la University of Strathclyde, en el Reino Unido.

El modelo matemático al cual la científica se refiere se desarrolló en colaboración con científicos de Brasil, Portugal y el Reino Unido. Entre los coautores del artículo se encuentran el profesor Marcelo Urbano Ferreira, del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad de São Paulo (ICB-USP), en Brasil, y su alumno de doctorado Rodrigo Corder.

“Venimos trabajando junto a Gabriela Gomes desde hace algunos años aplicando este abordaje para describir la dinámica de transmisión del paludismo en la Amazonia brasileña, con el apoyo de la FAPESP – Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo. Ella también había realizado antes algunos estudios sobre la tuberculosis. El modelo que utilizamos es distinto a los demás, pues tiene en cuenta el hecho de que el riesgo de contraer una determinada enfermedad varía de persona a persona”, comenta Ferreira.

Tal como explica Gomes, los factores que influyen sobre el riesgo de que una persona contraiga COVID-19, por ejemplo, pueden dividirse en dos categorías. En una de estas se ubican aquellos de índole biológica, tales como la genética, la nutrición y la inmunidad. En la otra se insertan los factores conductuales, que determinan el nivel de contacto con otras personas que cada uno mantiene cotidianamente.

“Esto se relaciona con el tipo de ocupación, el lugar en donde se vive, los medios de desplazamiento e incluso el perfil de personalidad. Una persona que prefiere quedarse en casa leyendo un libro está expuesta a un riesgo menor a exponerse al virus que alguien que sale con suma frecuencia y se relaciona con mucha gente”, dice la investigadora.

De acuerdo con Gomes, los modelos con los cuales se estimó el umbral de inmunidad al SARS-CoV-2 variando entre el 50% y el 70% consideran que el riesgo de infección es el mismo para todas las personas.

“Hemos observado que en el caso del COVID-19, cuanto mayor es el grado de heterogeneidad de la población, más bajo se vuelve el umbral de la inmunidad de grupo”, afirma Gomes.

Sería inviable medir en cada individuo de una población cada uno de los factores que influyen sobre la susceptibilidad a infectarse con el nuevo coronavirus, para luego calcular cuál sería el llamado “coeficiente de variación”, un parámetro clave del modelo descrito en el artículo. Por eso, los investigadores optaron por hacer el camino de atrás para delante.

“Sabemos que si alteramos el coeficiente de variación existe un impacto en la curva epidémica que el modelo proyecta. Decidimos entonces hacer lo contrario: utilizamos la curva epidémica de países en donde la epidemia ya se encontraba en una fase avanzada para calcular el coeficiente de variación”, explica Gomes.

La versión más reciente del trabajo se basa en datos de incidencia (cantidad de nuevos casos diarios) de Bélgica, Inglaterra, España y Portugal. “Pretendemos estudiar en poco tiempo más los datos de Brasil y de Estados Unidos, en donde la epidemia aún se encuentra en evolución”, dice la investigadora.

Según los autores, si bien el coeficiente de variación es distinto en cada país, en general el umbral de inmunidad colectiva tiende a ubicarse siempre entre el 10% y el 20%, y esto es extremadamente relevante para la formulación de políticas públicas.

“En lugares donde el umbral de inmunidad colectiva ya se ha alcanzado, la tendencia indica que la cantidad de nuevos casos sigue cayendo aun cuando se abre la economía. Pero en caso de que se relajen las medidas de distanciamiento antes de alcanzarse la inmunidad colectiva, los casos volverán probablemente a subir, por eso los gestores deben estar atentos”, afirma Corder. “Conceptualmente, luego de llegar a la inmunidad colectiva, la transmisión tiende a prolongarse en caso de que las medidas de control se cancelen rápidamente”, advierte.

Según informa Gomes, en Portugal es posible observar dos situaciones distintas. La región norte, por donde ingresó el virus al país, sufrió el mayor impacto al comienzo de la pandemia, y ahora, aun con la economía reabierta, la cantidad de casos nuevos sigue cayendo. En tanto, en el sur del país, donde se ubica la capital, Lisboa, los casos muestran una tendencia al alza.

“Por ahora son rebrotes localizados, en barrios de Lisboa, que están conteniéndose localmente mediante testeos y el aislamiento de los infectados. Solamente se ha autorizado a las personas a regresar a sus trabajos en Portugal después de someterse a pruebas”, comenta la investigadora.

Una situación parcialmente análoga se registra en Brasil. La zona de Manaos, en la región norte del país, aparentemente llegó al pico de la curva epidémica en mayo, cuando se produjo el colapso del sistema sanitario. Luego de ello, la cantidad de nuevos casos ha venido cayendo aun con la economía abierta y las escuelas reanudando las actividades presenciales. Los estudios serológicos indicaron que en ciudades como Manaos y Belém (esta última también en el norte del país) más del 10% de la población ya posee anticuerpos contra el nuevo coronavirus. En tanto, en la región sur, que registró una pequeña cantidad de infecciones al comienzo de la epidemia y donde el índice de seroprevalencia de la población se ubicaba alrededor del 1% en mayo, se ha registrado un aumento de la cantidad de nuevos contagios a medida que se fueron reanudando las actividades. A diferencia de Portugal, la inversión en testeos y en el rastreo de infectados en Brasil aún sigue aquende lo que se considera ideal.

Tal como resaltan los autores del artículo, el hecho de que el umbral de inmunidad colectiva sea menor que el previsto inicialmente no disminuye la importancia de las medidas de salud pública tendientes a contener la propagación del virus y reducir la cantidad de muertes.

“Si algún gestor aboga por la inmunidad colectiva como política pública está equivocado. Las medidas de control son importantes para no sobrecargar al sistema de salud. Pero esta nueva comprensión de la dinámica de transmisión del COVID-19 que aporta nuestro modelo apunta hacia un escenario más optimista”, dice Corder.

A juicio de Gomes, la adhesión a las medidas de aislamiento tiende a ser mayor cuando la gente sabe que ese sacrificio será necesario durante un período más corto. “Cuando le decimos que solo se superará la epidemia cuando llegue la vacuna, la gente empieza a pensar en desobedecer las normas, pues no aguanta más una vida tan poco sociable, con tantas restricciones”, añade.

La mejor forma de que las simulaciones y las estimaciones se vuelvan más realistas consiste en alimentar el modelo con datos del mundo real. Con este objetivo, Ferreira pretende poner a prueba en un estudio de campo en el estado de Acre, en el norte de Brasil, dos supuestos aplicados en los cálculos del grupo: el índice de detección de la enfermedad (la diferencia entre la cifra real de infectados y el número de casos diagnosticados) y el tiempo de duración de la inmunidad contra el SARS-CoV-2.

“En este trabajo, consideramos que los servicios de salud detectan alrededor del 10% de los casos reales, y que la inmunidad contra el virus dura al menos un año. Veremos si esto se confirma en una población con la cual llevamos adelante un seguimiento desde hace algunos años, en la ciudad de Mâncio Lima”, comenta el investigador.

El grupo del ICB-USP ha venido realizando cada seis meses investigaciones domiciliarias con una muestra de la población de ese municipio del estado de Acre, situado en la frontera con Perú. Aparte de aplicar los cuestionarios, los investigadores extraen muestras de sangre. La idea es efectuar un seguimiento de la evolución de la seroprevalencia al SARS-CoV-2 en esa población en el transcurso del próximo año y observar durante cuánto tiempo pueden detectarse los anticuerpos en la sangre. (Fuente: AGENCIA FAPESP/DICYT)

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