Depois do Coronavirus, como saberemos quando a vida pode voltar ao normal?
Imagem por Anastasia Gepp 

As primeiras pessoas começaram a receber vacinas no Reino Unido e nos EUA como parte do campanhas de vacinação em massa para imunizar pessoas contra COVID-19. A excitação está crescendo - finalmente, o fim da crise do coronavírus está próximo.

Desde o início de dezembro de 2020, pacientes idosos e profissionais de saúde em 50 hospitais em todo o Reino Unido foram dada a vacina desenvolvido por Pfizer e BioNTech. Esta vacina também recebeu autorização de uso de emergência pelo Food and Drug Administration nos Estados Unidos e atualmente está sendo administrado aos primeiros grupos prioritários.

A suposição popular é que a vacina Pfizer / BioNTech e as outras em desenvolvimento irão reduzir a gravidade da doença, reduzir a transmissão do vírus SARS-CoV-2, fornecer imunidade à população e nos levar de volta à normalidade da era pré-COVID.

Embora os cientistas, inclusive eu, estejam muito animados com a perspectiva de uma vacina eficaz e de retorno à normalidade, é importante moderar esse entusiasmo com cautela. Várias questões ainda permanecem sobre quanta proteção uma vacina eficaz oferece, para quem e por quanto tempo.

Uma safra abundante de vacinas

Iniciar um programa de vacinação em massa é um primeiro passo importante para acabar com esta pandemia. E aconteceu com relativa rapidez. A produção de uma vacina eficaz contra uma doença infecciosa é um processo longo que, no passado, costumava levar muitos anos.


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O desenvolvimento da vacina COVID-19 este ano, por outro lado, foi extraordinariamente rápido. Mostrou quão rápido o desenvolvimento científico pode ser alcançado por meio de trabalho árduo e colaborativo, e quanto a vontade pode produzir os meios. Durante 2020, 61 vacinas foram desenvolvidas, com vários destes em ensaios clínicos, e alguns relatando uma taxa de eficácia de mais de 90% contra COVID-19. Não há dúvida de que foi um ano de avanços notáveis.

Porém, mesmo quando amplamente utilizadas, a eficácia das vacinas não foi historicamente garantida. Apenas uma doença, a varíola, foi realmente erradicada - e isso levou mais de 200 anos. Enquanto isso, continuamos a conviver com doenças como poliomielite, tétano, sarampo e tuberculose, com o amplo uso de vacinas ajudando a proteger coortes vulneráveis. Portanto, ainda não sabemos se a imunização eliminará o COVID-19 para sempre.

Aprendendo com o lançamento

Existem outras questões para as quais também precisamos de respostas.

A eficácia da vacina durante um ensaio clínico é medida por quantos casos ocorreram no grupo vacinado. Para verificar a eficácia em toda a população, são necessários mais detalhes sobre se esses casos são principalmente leves ou se incluem um número significativo de casos moderados e graves.

Também precisamos de clareza sobre a transmissão - a vacina evitará que pessoas assintomáticas ou com sintomas muito leves de COVID-19 espalhem o vírus? o ressurgimento recente do vírus sugere que a transmissão de COVID-19 não está diminuindo e que precisamos de uma vacina bloqueadora da transmissão para realmente provocar o fim da pandemia. Uma vacina para reduzir a gravidade evitará mortes e a sobrecarga de hospitais, mas não impedirá a disseminação.

É difícil avaliar se a vacina Pfizer / BioNTech ou as outras vacinas em estudos em estágio final podem alcançar isso, porque isso exigiria o teste de rotina de todos os participantes do estudo, bem como seus contatos - isso é difícil de fazer em um número tão grande. Em vez disso, à medida que as vacinas são lançadas no Reino Unido e nos EUA, os efeitos colaterais serão observados de perto e teremos uma ideia melhor do impacto geral.

Outro aspecto que precisamos entender é o quão bem a vacina pode funcionar em diferentes idades, populações e coortes de risco. Finalmente, há a questão de quanto tempo vai durar a imunidade. As pessoas precisam ser vigiadas e rastreadas três, seis e 12 meses após receberem a vacina para avaliar os diferentes níveis de anticorpos protetores em seu sangue.

Modelagem

Não podemos esperar um ano para descobrir a resposta a todas essas perguntas. É aqui que a modelagem matemática de possíveis trajetórias epidêmicas com diferentes cenários de vacinação pode ser útil.

A modelagem matemática tem estado na vanguarda da tomada de decisões políticas em todo o mundo durante a pandemia, pois nos permite uma maneira de avaliar os efeitos potenciais de ambos intervenções não farmacêuticas - tal como lockdown ou diferente teste, trace e isolar estratégias - e intervenções farmacêuticas como uma vacina ou tratamento antiviral.

A modelagem pode nos ajudar a explorar qual será o efeito de diferentes níveis de eficácia e cobertura da vacina (porcentagem de pessoas vacinadas) no número de reprodução R (que indica a taxa de transmissão na população) ou no número de casos de COVID-19 e mortes. Também podemos explorar as diferenças potenciais entre uma vacina que reduz a gravidade, uma que bloqueia a transmissão e outra que faz os dois. Podemos modelar como esses resultados mudam se combinarmos diferentes níveis de restrições ao coronavírus com diferentes vacinas.

Junto com colegas, estou trabalhando para responder a essas perguntas e explorar se a vacinação contra COVID-19 evitará a terceira onda e as subseqüentes.

Por enquanto, ainda estamos muito no início das campanhas de vacinação e ainda não publicamos os resultados de nossos modelos. Então, infelizmente, ainda é muito difícil dizer se a vida voltará ao normal no próximo ano.

A boa notícia é que, combinando os resultados das campanhas de vacinação em massa recentemente iniciadas no Reino Unido e nos Estados Unidos com modelos matemáticos, em breve teremos algumas das respostas de que precisamos.

Devemos todos estar entusiasmados com a perspectiva de uma vacina eficaz, mas também devemos ter cuidado com o fato de que ainda não chegamos lá. E até chegarmos lá, precisamos seguir as medidas de segurança COVID-19 para proteger a nós mesmos e aos outros.

Sobre o autorA Conversação

Jasmina Panovska-Griffiths, pesquisadora sênior e conferencista em modelagem matemática, UCL

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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