Un modelo matemático predice la eficacia a largo plazo del refuerzo de la vacuna y frente a posibles variantes

Archivo - Una enfermera vacuna a un hombre contra la gripe y el Covid. A 17 de octubre de 2022, en Sevilla (Andalucía, España). El 17 de octubre es el turno para vacunar contra la gripe y Covid a las personas entre 65 y 79 años, al igual que aquellos en
Archivo - Una enfermera vacuna a un hombre contra la gripe y el Covid. A 17 de octubre de 2022, en Sevilla (Andalucía, España). El 17 de octubre es el turno para vacunar contra la gripe y Covid a las personas entre 65 y 79 años, al igual que aquellos en - María José López - Europa Press - Archivo
Publicado: martes, 10 enero 2023 7:02

MADRID, 10 Ene. (EUROPA PRESS) -

Los investigadores han diseñado un modelo matemático que puede predecir el curso a largo plazo de la inmunidad inducida por la vacuna contra el COVID-19 en diferentes poblaciones de pacientes, incluidos los individuos sanos y los que tienen cáncer o respuestas inmunitarias suprimidas, según publican en la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences'.

El modelo, desarrollado por un equipo dirigido por investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH), miembro fundador del sistema sanitario Mass General Brigham, en Estados Unidos, en colaboración con científicos de la Universidad de Chipre, también hace predicciones en posibles escenarios futuros (como la aparición de variantes de SARS-CoV-2 con mayor evasión inmunitaria) y revela las ventajas de las nuevas vacunas bivalentes.

El modelo se basa en el marco matemático desarrollado previamente por los investigadores, que utilizaron para entender por qué las respuestas al tratamiento varían ampliamente entre las personas con COVID-19 y para identificar marcadores biológicos relacionados con estas diferentes respuestas. En este nuevo trabajo los científicos abordaron la necesidad de predecir la eficacia de las vacunas a lo largo del tiempo.

"Utilizamos este modelo para simular cómo las diferencias en las características virales, del paciente y de la vacuna pueden afectar a los resultados del COVID-19", explica el autor principal Rakesh K. Jain, director de los Laboratorios E.L. Steele de Biología Tumoral del MGH y catedrático Andrew Werk Cook de Oncología Radioterápica de la Facultad de Medicina de Harvard.

Por ejemplo, el modelo incorpora distintas variantes del SARS-CoV-2 (incluidas las hipotéticas), formas originales y bivalentes de la vacuna y distintas consideraciones para determinados pacientes, como las interacciones entre el virus, las células inmunitarias y las células tumorales en individuos con cáncer.

El modelo predijo que una dosis de refuerzo de las vacunas de ARNm de Pfizer-BioNTech o Moderna puede inducir respuestas de anticuerpos y células inmunitarias sólidamente mejoradas contra el SRAS-CoV-2 para proporcionar protección suficiente durante más de 1 año en individuos sanos.

Sin embargo, el modelo sugería que en las personas con respuestas inmunitarias suprimidas o con cáncer que reciben tratamientos inmunosupresores, el efecto de refuerzo puede disminuir con bastante rapidez. Por lo tanto, estos pacientes deberían recibir vacunas de refuerzo con mayor frecuencia.

En el caso de las personas que reciben la vacuna vectorial de Johnson & Johnson/Janssen, se debe considerar la posibilidad de administrar dosis de refuerzo adicionales para todos. El análisis también reveló que el calendario óptimo de dosis de refuerzo de la vacuna no es el mismo para todas las variantes del SRAS-CoV-2.

"Nuestros resultados podrían ayudar a informar sobre el calendario de vacunaciones de refuerzo en individuos con diferentes características y comorbilidades, así como para nuevas variantes virales", destaca Jain.

"A medida que nos acercamos a una fase endémica de SARS-CoV-2, un enfoque racional de la utilización de refuerzo de la vacuna puede ayudar a garantizar un acceso equitativo a las vacunas y ayudar a prevenir nuevos brotes y el desarrollo de nuevas variantes", concluye.

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