Desde el comienzo de la pandemia de COVID-19, los modelos matemáticos han desempeñado un papel importante en el apoyo a la formulación de políticas al proporcionar pronósticos de los resultados de diversas intervenciones de salud pública, como:es decirRequisito de mascarilla y normas de distancia) así como campañas de vacunación.

Maurizio Porfiri y su equipo de investigación internacional en la Escuela de Ingeniería NYU Tandon, la Universidad de Groningen, la Universidad del Norte de Illinois, la Universitá Cattolica del Sacro Cuore y el Politecnico di Torino han estado trabajando diligentemente para desarrollar plataformas de modelado de código abierto precisas para el diseño y diseño de informes. sobre una situación sin precedentes. En enero de 2021, su equipo lanzó un modelo basado en medicamentos que predijo la propagación de la COVID-19 dentro de una población digital y lo usó para comprender estrategias de vacunación efectivas en un momento en que las dosis disponibles eran limitadas.

Realice un seguimiento de la inmunidad a la caída y la eficacia de los refuerzos de COVID-19

Ahora han puesto su atención en el problema del reflujo de la inmunidad, que junto con la desigualdad mundial de vacunas y la aparición de nuevas variantes sumado al levantamiento de las medidas de salud pública, genera incertidumbre sobre el fin de la pandemia.

“En 2021, las vacunas han sido tremendamente efectivas en la reducción de contagios y hospitalizaciones por COVID-19, permitiendo una reapertura gradual de la economía y el regreso a la normalidad”, dijo Porfiri en un correo electrónico. “Sin embargo, la efectividad de estas vacunas desaparece después de unos meses, particularmente para la cepa Omicron recientemente dominante, lo que requiere la administración de refuerzos de COVID-19. Como era de esperar, parece que la eficacia de la inyección de refuerzo actual también puede ser temporal. Por lo tanto, rastrear la disminución de la inmunidad y comprender cómo manejarla es crucial para mantener la economía abierta y recuperar nuestro estilo de vida anterior a COVID para mitigar el riesgo de futuras olas epidémicas”.

En su estudio publicado recientemente en Teoría avanzada y simulacionesExaminaron la interacción y los resultados de los elementos que emergen actualmente en este punto de la pandemia: disminución de la inmunidad inducida por la vacuna, pruebas reducidas y un impulso para los refuerzos de COVID-19.

El escenario sigue una proyección de 6 meses que simula la propagación de COVID-19 bajo diferentes situaciones en una ciudad mediana de EE. UU., analizando específicamente la efectividad de una campaña de actualización durante la temporada de otoño e invierno 2021/22.

«Nuestro modelo de alta resolución basado en agentes consiste en una simulación uno a uno de la ciudad estadounidense de New Rochelle, en la que un único agente virtual corresponde a una persona y puede reflejar estadísticamente su comportamiento», explicó Lorenzo Zino, uno de los los autores del estudio. «Creamos versiones digitales de varios edificios residenciales y públicos de la ciudad y muchas características de la población, desde la edad hasta la ocupación y los desplazamientos».

Modelado de una pandemia en evolución

Este New Rochelle digital demostró ser un campo de pruebas preciso para observar los resultados de varios eventos y estrategias de mitigación de COVID-19.

«Dos fortalezas clave de nuestro modelo son la disponibilidad gratuita y la flexibilidad del software», agregó Sachit Butail, otro colaborador del estudio. “Cualquiera puede usar nuestro software para probar muchos escenarios diferentes y evaluar el impacto de diferentes políticas en un entorno urbano realista. En particular, los escenarios proyectados pueden ser utilizados por los formuladores de políticas para desarrollar estrategias de intervención”.

En el estudio actual, el equipo modeló los efectos de la disminución de la inmunidad, teniendo también en cuenta las tasas de refuerzos de COVID-19 y las prácticas de prueba. Dicen que sus hallazgos fueron dobles: si bien el modelo predijo la importancia de realizar una campaña de vacunación de refuerzo para combatir la disminución de la inmunidad, también validó la importancia de las pruebas, particularmente para detectar individuos asintomáticos, como lo demuestran los resultados de la campaña anterior del equipo. trabajo.

“Para resumir, nuestro modelo [of the simulation’s population] proporciona evidencia de la combinación de una campaña de vacunación de refuerzo rápida y pruebas eficientes como la estrategia más efectiva para enfrentar nuevas oleadas de COVID-19 y reducir el riesgo de requerir medidas de confinamiento más estrictas, lo que podría ser extremadamente dañino económica y psicológicamente», dijo el autor del estudio. Alejandro Rizo.

Matices en el debate de los refuerzos

Si bien este modelo proporcionó información útil, los autores reconocen sus limitaciones. Aunque se calibró con datos reales recopilados en el verano de 2021, la alta resolución del modelo es el resultado de una serie de suposiciones. Entre ellos, el momento de la disminución de la inmunidad se modeló utilizando conjeturas informadas con datos limitados. Además, además de disminuir los beneficios de la inmunidad, los parámetros de simulación no cambiaron con el tiempo, lo que significa que no tuvieron en cuenta los cambios de comportamiento, como el uso de intervenciones no farmacéuticas, las tasas de vacunación o las pruebas como resultado de situaciones cambiantes o emergentes.

«Reconocemos que nuestro modelo, en su forma actual, no reproduce con precisión los datos epidémicos observados en el otoño/invierno de 2021», escribieron en su artículo. “En el momento de nuestras simulaciones y escritura, no hemos observado el aumento de la variante Omicron, mientras que las políticas de prueba y contención han cambiado dinámicamente varias veces a lo largo de la ventana de simulación.

“Sin embargo, simulaciones adicionales […] confirman la solidez de nuestros resultados con respecto a muchos posibles factores de confusión, lo que respalda la confiabilidad cualitativa de nuestros pronósticos”.

El equipo también destaca el hecho de que el debate en torno a las vacunas de refuerzo tiene muchos matices y los datos presentados aquí deben verse a la luz de una situación en evolución. Por ejemplo, ¿qué pasa con la distribución de vacunas de refuerzo de COVID-19 en países ricos cuando solo el 5% de la población en países de bajos ingresos está completamente vacunada, especialmente cuando la desigualdad de vacunas está vinculada a la aparición de nuevas variantes más contagiosas?

También existe una preocupación constante sobre la importancia de disminuir los niveles de anticuerpos en las personas vacunadas. Se espera que los títulos de anticuerpos neutralizantes disminuyan después de la vacunación; Sin embargo, se ha demostrado que una respuesta de células de memoria más duradera aumenta en los meses posteriores a la vacunación con ARNm. Si bien es posible que estas respuestas inmunitarias evolucionadas no limiten el riesgo de transmisión, los estudios indican que los niveles sostenidos de células T generados después de solo dos dosis de la vacuna aún brindan protección contra enfermedades graves y la muerte.

Modelos como el desarrollado por el grupo de Porfiri podrían ayudar a brindar respuestas más claras cuando se aplican a estas situaciones específicas. Como se mencionó, el hecho de que el software sea de acceso abierto significa que cualquiera puede usarlo y aplicarlo.

«Nuestro consejo es estar alerta, […] y es muy importante seguir actualizando los modelos y ejecutando escenarios de pronóstico para monitorear la situación”, dijo Porfiri. «La evolución de una pandemia es un fenómeno altamente complejo y no lineal, e incluso pequeños cambios en las condiciones actuales pueden tener un impacto significativo en la evolución de la epidemia».

Referencia: Agnieszka Truszkowska, et al., Predecir el impacto de la disminución de la inmunidad de la vacuna contra la COVID-19 utilizando modelos basados ​​en fármacos de alta resolución, Teoría Avanzada y Simulaciones (2022). DOI: 10.1002/Adt.202100521

DEJA UNA RESPUESTA

Por favor ingrese su comentario!
Por favor ingrese su nombre aquí