Em regiões de prevalência da variante delta do novo 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 neste mês na PNAS.
A tecnologia, criada pelo grupo ModCovid-19 com pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), da Fundação Getulio Vargas (FGV) e da Universidade de São Paulo (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. Nesse sentido, o estudo teve como base a fabricante Astrazeneca e concluiu que o percentual de eficácia entre a primeira dose e segunda era muito pequeno e por isso, comprovadamente, valeria a pena esperar e vacinar mais gente com 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.
“Com a publicação do artigo na PNAS – que é indiscutivelmente um dos maiores pontos de referência da ciência mundial, esperamos que a tecnologia que nós desenvolvemos se torne mais acessível e possa chegar a vários países e tomadores de decisão. Nós deixamos o código totalmente disponível na internet e nos disponibilizamos também para ajudar qualquer pessoa que queira usar. Nosso trabalho desenvolve a metodologia, implementa a metodologia que pode analisar a situação em diferentes locais. Desenvolvemos um modelo que não é só para o Brasil, ele é uma contribuição para a ciência e é uma tecnologia que pode ser usada no futuro, não apenas para a Covid-19”, finalizou.
Denominado Optimizing COVID-19 second-dose vaccine delays saves ICU admissions, o modelo é assinado também pelos pesquisadores Paulo J. S. Silva, Claudia Sagastizábal, Luis Nonato, Tiago Pereira, do CeMEAI, e Claudio Struchner, da Fundação Getúlio Vargas.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI
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Assessoria de Comunicação do CeMEAI:
E-mail: contatocemeai@icmc.usp.br
