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Este modelo matemático predice eficacia de vacuna contra covid-19

El modelo matemático puede predecir la eficacia de la vacuna contra covid-19 en diferentes poblaciones de pacientes, incluidas las personas que no son saludables y las que tienen cáncer, indica un estudio.

Newsweek en Español by Newsweek en Español
21 enero, 2023
0
covid-19

El análisis también reveló que el calendario óptimo para las dosis de refuerzo no es el mismo para todas las variantes. (Foto: Pixabay)


Un grupo de investigadores diseñaron un modelo matemático que puede predecir el curso de la inmunidad inducida por la vacuna contra el covid-19 en diferentes poblaciones de pacientes, incluidas las personas que no son saludables y las que tienen cáncer o respuestas inmunes suprimidas, a largo plazo.

El modelo, que fue desarrollado por un equipo dirigido por el Hospital General de Massachusetts en colaboración con científicos de la Universidad de Chipre, también hace predicciones bajo posibles escenarios futuros (como la aparición de variantes con mayor evasión inmune) y revela los beneficios de las nuevas vacunas bivalentes, informaron las instituciones la semana pasada.

TRATAMIENTO CONTRA COVID-19 VARÍA ENTRE CADA PERSONA

El modelo se basa en un marco matemático desarrollado previamente que los investigadores 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, publicados en PNAS en 2021.

En el nuevo estudio, también publicado en PNAS, los científicos abordaron la necesidad de predicciones sobre 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 las vacunas pueden afectar los resultados de covid-19”, dijo el autor principal Rakesh K. Jain.

EL MODELO MATEMÁTICO ANALIZA DISTINTAS VARIANTES DE COVID-19

Por ejemplo, el modelo incorpora diferentes variantes de covid-19, incluidas las hipotéticas; formas originales y bivalentes de la vacuna; y diferentes consideraciones para ciertos pacientes, como las interacciones entre el virus, las células inmunitarias y las células tumorales en una persona con cáncer.

El modelo predice que una dosis de refuerzo de la vacuna de ARNm Pfizer-BioNTech o Moderna puede inducir respuestas robustamente mejoradas basadas en anticuerpos y células inmunitarias para proporcionar suficiente protección durante más de un año en individuos sanos. Sin embargo, el efecto de refuerzo puede desaparecer rápidamente en pacientes con respuestas inmunitarias suprimidas, incluidos los pacientes con cáncer que reciben tratamiento inmunosupresor.

UN CALENDARIO PARA CADA TIPO DE VARIANTE

El análisis también reveló que el calendario óptimo para las dosis de refuerzo no es el mismo para todas las variantes. “Nuestros resultados podrían ayudar a informar el momento de las vacunas de refuerzo en personas con diferentes características y comorbilidades, así como para nuevas variantes virales”, dijo Jain. “A medida que nos acercamos a una fase endémica del SARS-CoV-2, un enfoque racional para la utilización de la 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”. N

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Tags: COVID-19eficaciamodelo matemáticovacunas

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