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Las vacunas de refuerzo contra el COVID sirven para contar con protección contra los cuadros graves a medida que pasa el tiempo / REUTERS/Carlos Barria

Fue desarrollado por investigadores de los Estados Unidos y Chipre. Evalúa la eficacia de las dosis a largo plazo en distintas poblaciones de pacientes y además analiza el uso de las bivalentes.

Desde finales de 2020 se inició en el mundo la vacunación contra el COVID. Hoy, muchos países ya están aplicando dosis de refuerzo porque la protección contra la enfermedad grave, que se alcanza con el esquema primario, decae con el paso del tiempo. Para poder evaluar este comportamiento, investigadores de los Estados Unidos y Chipre desarrollaron un modelo computacional que permite pronosticar cuánto puede durar la protección de las dosis de vacunas, incluyendo las bivalentes.

Los investigadores diseñaron un modelo matemático capaz de predecir a largo plazo el curso de la inmunidad inducida por la vacuna contra el COVID en distintas poblaciones de pacientes. Consideraron tanto a las personas sanas como a las que tienen diferentes tipos de cáncer o a las personas inmunocomprometidas.

El modelo fue desarrollado por un equipo dirigido por investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH), miembro fundador del sistema sanitario Mass General Brigham, en colaboración con científicos de la Universidad de Chipre.

Investigadores de los Estados Unidos y Chipre desarrollaron un modelo computacional que permite pronosticar cuánto dura la protección de las dosis de vacunas/Archivo
Investigadores de los Estados Unidos y Chipre desarrollaron un modelo computacional que permite pronosticar cuánto dura la protección de las dosis de vacunas/Archivo

También el modelo sirve para hacer predicciones en posibles escenarios futuros, como la potencial aparición de variantes del coronavirus que tengan capacidad para una mayor evasión inmune que los linajes actuales de Ómicron y revela las ventajas de las nuevas vacunas bivalentes.

De acuerdo con los Centros para el Control y la Prevención de las enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés) de los Estados Unidos, las dosis de refuerzo bivalentes tienen ese nombre porque protegen contra ambos virus, es decir, tanto el virus original que causa el COVID-19 como los linajes de Ómicron BA.4 y BA.5.

El modelo se basó en el marco matemático desarrollado previamente por los investigadores, el cual habían utilizado para entender por qué las respuestas al tratamiento varían ampliamente entre las personas con la infección y para identificar marcadores biológicos relacionados con esas diferentes respuestas. Ese estudio había sido publicado en la revista especializada PNAS en 2021.

El modelo que diseñaron sirve para hacer predicciones ante posibles escenarios futuros, como la potencial aparición de variantes del virus (AP Foto/Ted S. Warren, archivo)
El modelo que diseñaron sirve para hacer predicciones ante posibles escenarios futuros, como la potencial aparición de variantes del virus (AP Foto/Ted S. Warren, archivo)

En el nuevo trabajo, que también se publicó en esa revista de referato y que además se divulgó por la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos, los científicos abordaron la necesidad de predecir la eficacia de la vacuna a lo largo del tiempo.

“Utilizamos este modelo para simular cómo las diferencias en las características virales, de los pacientes y de la vacuna pueden afectar a los resultados del COVID-19″, afirmó el autor principal Rakesh 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 incorporó distintas variantes del coronavirus 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 del sistema inmune y las células tumorales en individuos con cáncer.

Para hacer el modelo tuvieron en cuenta las diferencias en las características virales, los pacientes y las diferentes plataformas de vacunas/Archivo
Para hacer el modelo tuvieron en cuenta las diferencias en las características virales, los pacientes y las diferentes plataformas de vacunas/Archivo

El modelo predijo que una dosis de refuerzo de las vacunas de ARN mensajero de las empresas Pfize y BioNTech o de Moderna puede inducir respuestas de anticuerpos y células del sistema inmune sólidamente mejoradas contra el coronavirus para dar protección suficiente durante más de un año en individuos sanos.

Sin embargo, el modelo sugería que en las personas con respuestas inmunitarias suprimidas o inmunocomprometidas o con cáncer que reciben tratamientos inmunosupresores, el efecto del 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 la empresa Johnson & Johnson/Janssen, se debe considerar la posibilidad de administrar dosis de refuerzo adicionales para todos, aclararon los científicos. El análisis también reveló que el calendario óptimo para las dosis de refuerzo de la vacuna no es el mismo para todas las variantes del coronavirus.

Los resultados del trabajo pueden ser útiles si el mundo pasa a una fase endémica del coronavirus SARS-CoV-2/Archivo
Los resultados del trabajo pueden ser útiles si el mundo pasa a una fase endémica del coronavirus SARS-CoV-2/Archivo

“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”, sostuvo Jain.

“A medida que nos acercamos a una fase endémica del coronavirus 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,” resaltó.

Con el uso del nuevo modelo matemático se podría mejorar la prevención con las vacunas y reducir el riesgo de brotes en el futuro/ NEXU Science Communication/vía REUTERS/Archivo
Con el uso del nuevo modelo matemático se podría mejorar la prevención con las vacunas y reducir el riesgo de brotes en el futuro/ NEXU Science Communication/vía REUTERS/Archivo

Los coautores del estudio también fueron Lance Munn, y Triantafyllos Stylianopoulos, de la Universidad de Chipre. Otros científicos que participaron fueron Chrysovalantis Voutouri, C. Corey Hardin, Vivek Naranbhai, Mohammad Nikmaneshi, Melin Khandekar y Justin Gainor.

La investigación contó con subsidios de los Institutos Nacionales de la Salud, la Fundación Nacional para la Investigación del Cáncer, la Fundación Jane’s Trust, la Fundación de Investigación Niles Albright y el Centro de Cáncer Ludwig de Harvard. Mientras que la investigación de Munn cuenta con una subvención de los Institutos Nacionales de Salud. La investigación de Stylianopoulos cuenta con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación y la Fundación Chipriota de Investigación e Innovación.

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