p A modelagem matemática pode melhorar a eficácia da vacina contra a gripe, de acordo com especialistas da Rice University - onde tal modelo existe há mais de 15 anos - e seu Baker Institute for Public Policy. p Michael Deem, o professor John W. Cox de Engenharia Bioquímica e Genética da Rice; Melia Bonomo, um Ph.D. candidato em física e astronomia na universidade; e Kirstin Matthews, bolsista em política de ciência e tecnologia no Center for Health and Biosciences do Baker Institute, descreveu seus insights em um novo resumo de política, "Melhorando a eficácia da vacina anual contra a gripe."

p A influenza sazonal (gripe) causa até 49 milhões de doenças e 79, 000 mortes nos Estados Unidos anualmente desde 2010. Para combater seu impacto, os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) recomendam que todas as crianças e adultos saudáveis ​​obtenham a vacinação contra a gripe todos os anos. Em 2017-18, 58 por cento das crianças saudáveis ​​(6 meses a 17 anos) e apenas 37 por cento dos adultos obtiveram a vacina. Aproximadamente 80 por cento das mortes pediátricas por influenza durante aquela temporada foram crianças que não foram vacinadas.

p “Para desenvolver uma vacina a tempo para o início da temporada de gripe no outono, os cientistas devem começar no início de janeiro, "escreveram os autores." O método atual que o CDC usa envolve cientistas que vacinam furões com várias vacinas candidatas. Eles então extraem os anticorpos dos furões para estimar qual vacina foi a mais eficaz contra os vírus dominantes da temporada de gripe anterior. Este método é usado há quase 50 anos. Contudo, provou-se ser inconsistente na previsão do desempenho das vacinas em humanos, especialmente com o recente, vírus A (H3N2) de mutação rápida. Adicionalmente, experimentos com furões são demorados e caros. "

p Por contraste, modelos matemáticos, incluindo um modelo desenvolvido na Rice há mais de 15 anos, permitem que os cientistas calculem o quão bem a vacina da gripe combina com os vírus infectantes. O modelo do arroz, chamado pEpitope, estima a eficácia da vacina, e demonstrou funcionar bem para a gripe A (H3N2), Vacinas A (H1N1) e B. Para a temporada de gripe 2018-19, Os cientistas do arroz prevêem que a vacina terá entre 20 e 40 por cento eficaz contra a maioria dos vírus A (H3N2).

p “Os pesquisadores de saúde pública costumam ser lentos para mudar, "escreveram os autores." Apesar do modelo pEpitope de Rice já existir há mais de 15 anos, não está claro por que o CDC ainda precisa tirar proveito disso para desenvolver sua vacina contra a gripe sazonal. Adicionar tal modelo aos experimentos com furões já existentes aumentará o atual processo de tomada de decisão de vacinação.

p "Esta técnica de modelagem matemática pode restringir rapidamente os vírus que seriam bons candidatos para a vacina durante uma temporada de gripe particular, "Eles continuaram." Pode servir como uma verificação para ter certeza de que o vírus da vacina não sofre mutação durante o processo de fabricação. O modelo pEpitope também é de baixo custo, pois não requer nenhum equipamento especializado. Finalmente, é extremamente rápido, levando apenas alguns segundos para analisar a eficácia potencial de uma vacina contra milhares de vírus infectantes em uma determinada região geográfica. "

p Os autores disseram que o CDC deve fortalecer seus protocolos atuais para a escolha de vacinas candidatas, utilizando todos os modelos de previsão disponíveis. "Isso vai melhorar as taxas gerais de eficácia da vacina contra a gripe e também as taxas de cobertura em potencial, "eles escreveram." Os cientistas esperam que, com maior eficácia, eles também serão capazes de melhorar as taxas de cobertura da vacina, que ainda está atrás da meta do CDC Healthy People 2020 de 70 por cento. Dada a dificuldade em produzir vacinas eficazes e o clima geral de desconfiança do público em relação à imunização, este trabalho tem o potencial de melhorar a seleção e a educação de cepas de vacinas, ao fornecer uma ferramenta acessível tanto a pesquisadores quanto a cientistas cidadãos ”.