Utilizando evidências disponíveis até o momento sobre eficácia na primeira e segunda dose, modelos sugere que em regiões de prevalência da delta o intervalo deve ser menor que 12 semanas (Imagem: O modelo matemático combina dados e otimização para obter o tempo ideal para a administração de uma segunda dose de vacina. O intervalo emerge da solução do modelo de otimização, que combina os dados de uso da UTI, o mecanismo de ação da vacina, a disponibilidade da vacina e os dados demográficos da população em um modelo epidemiológico para prever futuras admissões na UTI por faixa etária. O modelo é resolvido usando um algoritmo de otimização que considera vários cenários e ajusta iterativamente as variáveis de decisão para encontrar o atraso ideal entre a primeira e a segunda doses de vacina e o número de reprodução do controle alvo)

Em regiões de prevalência da variante delta do coronavírus, o intervalo entre doses de vacina de covid-19 precisa ser mais curto do que doze semanas para que se tenha um controle efetivo da pandemia. É o que sugere modelo matemático desenvolvido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) a partir de dados preliminares da eficácia da vacina para a variante delta. A ferramenta está descrita em artigo publicado na revista científica PNAS.

A tecnologia, criada pelo grupo ModCovid-19 com pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), da Fundação Getulio Vargas (FGV) e da USP projeta tempo seguro e ideal entre doses para controle da pandemia, a partir de dados de eficácia de vacinas. Ele mostra que vacinas com menos de 50% de eficácia na primeira dose precisam de um intervalo menor de aplicação do que vacinas com taxas de eficácia maiores. Alimentada com estudos prévios sobre eficácia dos imunizantes, a tecnologia indica quando é possível adiar as doses e quando se atinge o máximo possível de proteção.

“O próprio algoritmo decide quando é melhor aplicar a segunda dose, levando em conta a primeira, de maneira a controlar o mais rápido possível a pandemia”, explica Paulo José da Silva e Silva, co-autor do estudo. Por isso, a ferramenta, que está disponível on-line, pode ajudar nas tomadas de decisão durante o processo de imunização da população brasileira e de outros países.

Paulo lembra que quando o artigo foi escrito, em fevereiro desse ano, a principal pergunta era se valeria a pena adiar a segunda dose e qual a maneira mais segura de se fazer isso, em virtude da quantidade limitada de doses. O estudo teve como base a fabricante Astrazeneca e concluiu que o a diferença do percentual de eficácia da primeira dose para segunda era muito pequeno e por isso valeria a pena esperar e vacinar mais gente com a 1ª dose.

Agora, com o avanço da variante delta em algumas regiões do Brasil e do mundo, as estratégias de vacinação podem ser revistas a partir deste modelo. “Se você está em um lugar onde ela é a variante prevalente, a eficácia da primeira dose, pelas primeiras estimativas que estão saindo agora, é muito menor do que era com a alfa, então muda a relação da eficácia entre primeira e segunda dose. Essas análises confirmam que a decisão é delicada e que tem que ser feita de maneira sistemática”, observa Paulo.

Ferramenta adaptável

Doutor em Imunologia pela USP e atualmente cientista sênior na empresa de Biotecnologia Anokion, nos EUA, Rafael Larocca elogia o trabalho. “Um fator interessante e que me chamou a atenção é que, aplicando fórmulas e variáveis matemáticas, eles conseguiram chegar a uma conclusão muito próxima à dos imunologistas”, diz ele.

Outro ponto apontado pelo imunologista, que não participou do estudo, mas o comentou a pedido do Jornal da USP, é que a ferramenta é adaptável, podendo ser aplicada para diferentes vacinas ou cenários. “Mudando qualquer variável na fórmula, você obtém uma leitura diferente. Isso é importante especialmente num cenário de pandemia, onde precisamos de todas as ferramentas possíveis para ter celeridade no conhecimento e assim frear o vírus”, conclui.

Com informações da Assessoria de Comunicação do Cemeai
Fonte: Jornal da USP