¿Cómo afectará la inmunización en la gravedad de la covid?

En mayo de 2020, unos pocos después de que emergiera la pandemia mundial SARS-CoV-2, Rustom Antia, Ottar Bjornstad y yo tratamos de imaginar el futuro en convivencia con la covid. ¿Tendríamos que enfrentarnos a muertes masivas provocadas por la enfermedad para siempre? ¿Una campaña de vacunación exitosa podría erradicarla? ¿Terminaría siendo algo parecido a la gripe, con vacunas actualizadas cada año? Aunque no podemos predecir el futuro, un modelo de ecuaciones diferenciales ordinarias nos ha permitido entender los principios subyacentes y los cambios cualitativos del sistema. Los resultados fueron publicados en la revista Science el mes pasado.

Una de las claves que determinan la evolución de una pandemia es cómo se genera y se mantiene la inmunidad. Entender las interacciones entre el SARS-CoV-2 y el sistema inmunológico humano es crucial, pero, como este virus se ha dispersado en la población humana recientemente, no disponemos de esta información. Sin embargo, podemos estudiar los otros seis coronavirus humanos. Cuatro de ellos circulan ampliamente y causan resfriados ligeros, y dos (SARS-CoV-1 y MERS) nunca han tenido mucha propagación, pero generan enfermedades más graves.

Con esta información, definimos un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias que modelan la transición de una persona, partiendo de un estado susceptible e inmunológicamente naive, pasando a infectado y contagioso y, después, a recuperado, con la posibilidad de una reinfección suave. El resultado principal del modelo –considerando su estructura y cuerpo de datos, especialmente la gravedad de la enfermedad en las personas infectadas (diferenciada por edades)– es que, una vez las infecciones primarias solo sucedan entre niños pequeños, la enfermedad tenderá a ser leve.

Basándonos en las observaciones de este experimento, podemos asumir que, una vez la gente se infecta, tiene inmunidad a la enfermedad severa para el resto de sus vidas. Sin embargo, su inmunidad a las infecciones leves se reduce, por lo que pueden reinfectarse y contribuir a la transmisión del virus

La estructura del modelo se basa en los datos obtenidos en un estudio experimental sobre la reinfección de un coronavirus endémico, la cepa 229E. Basándonos en las observaciones de este experimento, podemos asumir que, una vez la gente se infecta, tiene inmunidad a la enfermedad severa para el resto de sus vidas. Sin embargo, su inmunidad a las infecciones leves se reduce, por lo que pueden reinfectarse y contribuir a la transmisión del virus. Para modelar esto, la gente ha de pasar de un estado “totalmente recuperado” a “parcialmente susceptible”. También incluimos los nacimientos, muertes y envejecimientos.

El modelo emplea datos de EE UU de la distribución de edad de la población, tasas de muerte por edades y tasas de nacimientos. Adicionalmente, incluimos una medida sobre la gravedad de la enfermedad en las personas infectadas con SARS-CoV-2 por edades. Consideramos un amplio rango de parámetros que muestran que nuestros resultados son cualitativamente robustos para un rango biológicamente razonable de parámetros. Los parámetros son la tasa de transmisión (R0), que mide cuánta gente infecta, de media, una sola persona, en una población totalmente susceptible; la tasa de decaimiento de la inmunidad que impide la transmisión; y la transmisión en reinfecciones, que refleja cómo de contagiosas son las personas reinfectadas, en comparación con las infectadas por primera vez.

Las principales diferencias frente a otros modelos es que el nuestro incorpora diferentes tipos de inmunidad funcional, obtenida por exposición al patógeno o a una vacuna

Las principales diferencias frente a otros modelos es que el nuestro incorpora diferentes tipos de inmunidad funcional, obtenida por exposición al patógeno o a una vacuna. El más alto, llamado inmunización esterilizante, podría prevenir futuras infecciones, y lo modelamos con un “periodo de refracción”, posterior a la infección, en el que la persona es totalmente inmune y no puede enfermar o contribuir a la transmisión. En muchos casos, el contacto con el virus o la vacuna no genera este tipo de inmunización a largo plazo, pero sí ofrece protección frente a la enfermedad.

Nuestro modelo separa estos dos aspectos de la inmunidad y muestra que si la inmunidad que impide la transmisión se reduce rápidamente –como indican los datos sobre los coronavirus endémicos– y la inmunidad que previene de la enfermedad es fuerte y duradera, el SARS-CoV-2 puede convertirse en uno más de los coronavirus causantes de gripes ligeras en unos pocos años. Efectivamente, una vez toda la población se haya infectado o vacunado, las únicas personas inmunológicamente naive serán los niños pequeños que, de media, desarrollan la covid como una gripe suave.

En nuestro modelo no consideramos la evolución vírica ni la aparición e interacciones de nuevas cepas, aunque estas sin duda están surgiendo y afectarán en estas dinámicas

Sin embargo, en nuestro modelo no consideramos la evolución vírica ni la aparición e interacciones de nuevas cepas, aunque estas sin duda están surgiendo y afectarán en estas dinámicas. Parece que los coronavirus endémicos no muestran señales de evolución antígena rápida, aunque sí hay evidencia de un cambio antígeno más gradual y cierto grado de protección creada por infecciones previas con otras cepas, que no se considera en el modelo.

Este modelo muestra una muy posible trayectoria a largo plazo para el SARS-CoV-2 –y ¡bastante optimista! – considerando las implicaciones epidemiológicas de diferentes escalas temporales en la reducción de la inmunización (tanto de bloqueo de la transmisión como la de reducción de la enfermedad). El modelo se basa en datos de coronavirus endémicos para hacer predicciones sobre el SARS-CoV-2, pero también hace predicciones de las cepas endémicas: cuando emerjan y los adultos se infecten por primera vez, también podrán causar enfermedades graves. Para el futuro del SARS-CoV-2, este modelo subraya la necesidad de seguir midiendo las tasas de reducción de inmunidad relativas.

Jennie Lavine es investigadora postdoctoral en la Universidad de Emory (EE UU)

Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matemáticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: “Un matemático es una máquina que transforma café en teoremas”.

Traducción, edición y coordinación: Ágata A. Timón García-Longoria (ICMAT)

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