Avanços na Previsão de Vacinas contra a Influenza Sazonal

A gripe sazonal afeta muita gente ao redor do mundo, causando cerca de 500 mil mortes por ano. A vacinação é a melhor forma de se proteger contra doenças graves e morte por causa da gripe, mas o vírus muda rápido, o que dificulta pro sistema imunológico reconhecê-lo. Essa mudança constante faz com que as Vacinas precisem ser atualizadas regularmente. A Organização Mundial da Saúde faz reuniões duas vezes por ano pra decidir quais são as melhores vacinas pra diferentes partes do mundo.

O tipo mais comum de vacina contra a gripe é feito com vírus inativado que cresce em ovos de galinha. Esse processo leva cerca de 6 a 8 meses, e as vacinas normalmente incluem um vírus de cada subtipo principal da gripe. A OMS precisa escolher um vírus pra cada subtipo com cerca de um ano de antecedência antes que a próxima temporada de gripe comece. Pra fazer isso, eles olham as informações genéticas dos vírus que estão se espalhando atualmente, que vêm de sistemas de vigilância globais.

O subtipo A/H3N2 do vírus da gripe muda mais rápido do que os outros, acumulando várias mudanças em suas proteínas de superfície a cada ano. Isso significa que os vírus circulando um ano depois da decisão da vacina podem ser diferentes o suficiente pra escapar da resposta imunológica gerada pelas vacinas anteriores.

Por causa do tempo entre a decisão de atualizar as vacinas e a chegada da próxima temporada de gripe, escolher a vacina certa se torna um desafio de Previsão de longo prazo. Pra ajudar nessa decisão, os cientistas usam modelos de computador pra prever como as populações do vírus da gripe vão estar um ano no futuro com base nos dados existentes.

#O Desafio da Previsão

Alguns anos atrás, os cientistas começaram a usar modelos que previam futuras populações de gripe apenas com dados Genéticos. Modelos mais recentes incorporam dados adicionais, como testes de como os vírus reagem aos anticorpos humanos. No entanto, esses modelos ainda dependem muito das sequências genéticas do vírus da gripe, levando a alguns atrasos na obtenção dos dados mais recentes.

Nos anos que antecederam a pandemia, havia um atraso médio de cerca de 3 meses entre a coleta de amostras de gripe e a submissão de suas sequências genéticas pra análise. Enquanto esses modelos de previsão continuam a avançar, o atraso e a necessidade de dados genéticos recentes limitam sua precisão.

#Aprendendo com a Pandemia de COVID-19

A resposta global à pandemia de COVID-19 em 2020 mostrou o quão rápido novas vacinas podem ser desenvolvidas e como a diversidade genética viral pode ser monitorada de forma eficiente. O desenvolvimento de vacinas de mRNA pra COVID-19 permitiu a rápida liberação de vacinas eficazes apenas um ano depois que o vírus surgiu. Além disso, a pandemia levou a melhorias na sequenciação genética, resultando em uma diminuição significativa no tempo necessário pra submeter dados de sequência genética.

Em 2021, o atraso médio entre a coleta de amostras de COVID-19 e a submissão de suas sequências tinha diminuído pra cerca de um mês, destacando a eficácia do aumento de financiamento e melhores práticas em saúde pública. Estudos mostraram que essa redução no tempo melhorou significativamente a precisão das previsões e avaliações em tempo real das variantes do vírus.

Esses avanços levaram muitos a acreditar que métodos semelhantes poderiam ser aplicados ao vírus da gripe sazonal, especialmente com a pesquisa em andamento sobre vacinas de mRNA pra gripe. Mudar de vacinas tradicionais baseadas em ovos pra vacinas de mRNA poderia cortar o tempo necessário para o desenvolvimento da vacina de 12 meses pra 6 meses. Além disso, implementar sequenciamento genômico rápido pra gripe poderia reduzir o tempo médio de atraso de 3 meses pra 1 mês.

#Efeitos de Reduzir Horizontes de Previsão e Atrasos de Submissão

Pra avaliar como essas mudanças poderiam melhorar a precisão das previsões de gripe a longo prazo, as equipes de pesquisa estudaram o impacto de janelas de previsão mais curtas e a submissão mais rápida de dados genéticos. Eles analisaram dados genéticos históricos de populações naturais de gripe e populações simuladas de gripe pra ver como eles poderiam prever tendências da gripe em vários intervalos de tempo.

Previsões foram feitas pra prazos de 3, 6, 9 e 12 meses no futuro. Pra cada um desses prazos, eles consideraram três cenários diferentes de quão rápido os dados genéticos eram submetidos: sem atraso, atraso ideal (um mês) e atraso realista (três meses).

Os resultados mostraram que reduzir o horizonte de previsão levou a previsões mais precisas. À medida que eles diminuíam o prazo de 12 meses pra intervalos mais curtos, a distância entre as populações futuras previstas e as reais diminuía. Isso sugeriu que, conforme o período de previsão encurta, a precisão e a confiabilidade melhoram significativamente.

#Estimativas Atuais de Frequência de Clades

Além de melhorar as previsões de longo prazo, os pesquisadores também exploraram como os atrasos de submissão impactam as estimativas atuais de clades do vírus. Um clade se refere a um grupo de vírus que estão intimamente relacionados. Entender essas frequências de clades ajuda a prever quais variantes podem se tornar dominantes no futuro.

A equipe analisou as frequências de clades atuais sob atrasos de submissão ideais e realistas. As descobertas indicaram que reduzir os atrasos de submissão diminuiu significativamente o erro na estimativa das frequências de clades maiores. Como resultado, estimativas mais precisas de clades atuais informariam melhor as decisões sobre vacinas.

#Precisão das Previsões de Frequência de Clades

A precisão das previsões de frequência de clades também foi avaliada. Os pesquisadores exploraram como mudanças nos atrasos de submissão e horizontes de previsão influenciaram essas previsões. Os resultados indicaram que clades menores (com menos de 10% de frequência) eram mais difíceis de prever do que clades maiores.

No geral, reduzir os horizontes de previsão levou a melhorias notáveis na precisão das previsões tanto pra clades pequenas quanto pra clades grandes. Os pesquisadores notaram que as maiores melhorias vieram da redução do horizonte de previsão, e não apenas da redução dos atrasos de submissão.

#Melhorias Potenciais e Direções Futuras

A pesquisa destacou as estratégias mais eficazes pra melhorar a precisão. Eles descobriram que reduzir o tempo de desenvolvimento das vacinas teve um efeito mais significativo na precisão da previsão do que melhorar os atrasos de submissão. Um cronograma de desenvolvimento de vacinas mais rápido poderia levar a melhores previsões das populações de gripe.

No entanto, melhorias contínuas na vigilância genômica e redução dos atrasos de submissão continuam sendo importantes. Elas permitem uma melhor compreensão da diversidade viral atual e ajudam a selecionar candidatos a vacinas. É crucial comunicar a incerteza em torno das frequências atuais e futuras de clades, já que essa incerteza pode impactar significativamente a tomada de decisões sobre vacinas.

Além disso, expandir o financiamento pra vigilância genômica global e aprimorar os processos de coleta de dados pode ajudar a manter ou até aumentar a precisão das previsões de gripe.

#Conclusão

Em resumo, abordar os desafios impostos pela previsão da gripe pode melhorar muito o desenvolvimento de vacinas e os esforços em saúde pública. Ao reduzir o tempo de desenvolvimento das vacinas e os atrasos de submissão, podemos melhorar a qualidade das previsões relacionadas à gripe sazonal. As lições aprendidas com a pandemia de COVID-19 enfatizam a importância da eficiência no desenvolvimento de vacinas e a necessidade de melhorias contínuas no monitoramento genético viral.

Conforme as estratégias de vacinação evoluem, aplicar esses princípios vai garantir que estejamos melhor preparados pra enfrentar a gripe sazonal e futuras ameaças virais. O investimento contínuo em pesquisa e iniciativas de saúde global será essencial pra maximizar a eficácia das vacinas e proteger a saúde pública.