Imunidade coletiva pode acontecer com 20% de infectados
Modelo matemático ao qual a pesquisadora se refere foi desenvolvido em colaboração com cientistas do Brasil, Portugal e Reino Unido
Um estudo publicado em 24 de julho na plataforma medRxiv, ainda sem revisão por pares, estima que o limiar de imunidade coletiva ao novo coronavírus (SARS-CoV-2) – também conhecida como imunidade de rebanho – pode ser alcançado em uma determinada região se algo entre 10% e 20% da população for infectada.
Caso a projeção se confirme na prática, os desdobramentos tendem a ser positivos em dois aspectos. Primeiro porque significa que é pequeno o risco de ocorrer uma segunda onda avassaladora da pandemia nos países que adotaram medidas para conter a disseminação da COVID-19 e hoje já registram queda no número de novos casos. Em segundo lugar porque indica ser possível para uma cidade, um estado ou um país alcançar o limiar de imunidade coletiva mesmo tendo adotado medidas de distanciamento social que ajudam a evitar o colapso do sistema de saúde e a minimizar o número de mortes.
“Nosso modelo mostra que não é preciso sacrificar a população deixando-a circular livremente para que a imunidade coletiva se desenvolva. Por outro lado, sugere que também não há necessidade de manter as pessoas em casa durante muitos e muitos meses, até que se aprove uma vacina”, afirma à Agência FAPESP a biomatemática portuguesa Gabriela Gomes, atualmente na University of Strathclyde, no Reino Unido.
O modelo matemático ao qual a pesquisadora se refere foi desenvolvido em colaboração com cientistas do Brasil, Portugal e Reino Unido. Entre os coautores do artigo estão o professor do Instituto de Ciências Biomédicas da Universidade de São Paulo (ICB-USP) Marcelo Urbano Ferreira e seu aluno de doutorado Rodrigo Corder.
“Temos trabalhado juntos com Gabriela Gomes há alguns anos usando essa abordagem para descrever a dinâmica de transmissão da malária na Amazônia brasileira, com apoio da FAPESP. Ela também já havia feito alguns estudos sobre tuberculose. O modelo que usamos é diferente dos demais, pois leva em conta o fato de que o risco de contrair uma determinada doença varia de pessoa para pessoa”, conta Ferreira.
