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# Ciências da saúde# Epidemiologia

Avaliando o Impacto das Novas Vacinas contra a Tuberculose

Estudo analisa como a auto-liberação afeta a eficácia da vacina contra a TB na China e na Índia.

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A tuberculose (TB) é uma doença séria causada por bactérias que afetam principalmente os pulmões. É uma das principais causas de morte por agente infeccioso no mundo todo. Em 2021, cerca de 1,6 milhão de pessoas morreram por causa da TB. A Organização Mundial da Saúde (OMS) estabeleceu metas para reduzir as mortes por TB e o número de novos casos significativamente até 2035. No entanto, muitos países não estão conseguindo alcançar esses objetivos. Os métodos atuais de combate à TB não são suficientes, e novas soluções, incluindo Vacinas, são necessárias.

A Necessidade de Novas Vacinas

A única vacina disponível contra a TB é a Bacillus Calmette-Guerin (BCG). Embora essa vacina ajude os bebês, ela não funciona muito bem para adultos, especialmente contra as formas mais contagiosas da TB. Por isso, os cientistas estão se esforçando para desenvolver novas vacinas que possam proteger os adultos da doença. O objetivo é reduzir bastante o número de novos casos e mortes por TB.

Candidatos a Vacinas Atuais

Tem vários candidatos a novas vacinas contra a TB sendo testados. Por exemplo, um candidato chamado M72/AS01E mostrou promessas nos testes, com cerca de 49,7% de eficácia em prevenir a TB em adultos que estavam em risco. Outro teste envolvendo revacinação com BCG mostrou uma eficácia de 45,4% em prevenir infecções em adolescentes na África do Sul.

Usando Modelos para Entender as Vacinas de TB

Os pesquisadores usam modelos matemáticos para prever os efeitos e custos de diferentes vacinas contra a TB. Esses modelos ajudam os cientistas a ver os efeitos potenciais das vacinas em diferentes faixas etárias e em vários países. Eles descobriram que focar em crianças mais velhas e adultos pode ter um impacto maior do que se concentrar apenas em bebês em algumas regiões.

O Papel da Autoclearance

Estudos recentes sugerem que algumas pessoas que são infectadas com as bactérias da TB conseguem eliminar a infecção sozinhas, o que significa que elas não carregam mais as bactérias e não estão em risco de desenvolver a doença. Essa descoberta muda a forma como entendemos a TB e desenvolvemos vacinas. A maioria dos modelos existentes não leva em conta a autoclearance, o que pode levar a estimativas imprecisas de quão eficazes as novas vacinas podem ser.

O Propósito do Estudo

Este estudo tem como objetivo analisar como ignorar a autoclearance das infecções por TB pode influenciar as estimativas do impacto da vacina. Focando em dois países importantes para a eliminação da TB-China e Índia-podemos entender melhor como a autoclearance afeta a eficácia das novas vacinas. Esses dois países têm características populacionais e padrões de doença diferentes, tornando-os casos interessantes para estudo.

Estrutura do Modelo e Autoclearance

Para explorar a autoclearance, os pesquisadores adaptaram um modelo detalhado que acompanha a história natural da TB. Esse modelo inclui diferentes estados de infecção, como indivíduos que acabaram de ser infectados, aqueles que tiveram infecções por diferentes períodos e aqueles que limparam suas infecções. Entender como os indivíduos transitam entre esses estados pode ajudar a entender a propagação da TB e os efeitos da vacinação.

Cenários para Autoclearance

Os pesquisadores examinaram vários cenários em relação às taxas de autoclearance, níveis de proteção natural contra reinfecções e eficácia da vacina em pessoas que limparam suas infecções. Analisando esses cenários separadamente, eles puderam ver como cada fator influenciava o impacto potencial das novas vacinas.

Descobertas sobre o Impacto da Vacina

Quando a autoclearance foi comparada a cenários onde não foi incluída, os resultados mostraram que a inclusão da autoclearance teve um efeito mínimo nas estimativas do impacto das novas vacinas. As mudanças na eficácia da vacina foram relativamente pequenas, com efeitos máximos em torno de 15% em qualquer direção. Isso indica que não considerar a autoclearance não leva a grandes erros na estimativa do impacto da vacina.

Efeitos em Diferentes Tipos de Vacinas

Diferentes tipos de vacinas foram testados, incluindo aquelas que funcionam em indivíduos que estão atualmente infectados e aquelas que só funcionam em indivíduos não infectados. Foi constatado que a autoclearance tem pouca influência em vacinas que podem funcionar para qualquer um, independentemente do estado de infecção. Porém, incluir a autoclearance pode ter um leve efeito positivo em vacinas que visam apenas indivíduos não infectados.

Comparação Entre China e Índia

Neste estudo, tanto a China quanto a Índia foram examinadas para comparar como a autoclearance afeta o impacto da vacina em diferentes contextos. A Índia tem uma população mais jovem e uma taxa de natalidade mais alta, enquanto a China teve mais sucesso em reduzir os casos de TB nas últimas décadas. Essas diferenças influenciam como as vacinas podem funcionar em cada país.

Conclusão

O estudo concluiu que incluir a autoclearance nos modelos para vacinas de TB não muda significativamente as estimativas do impacto da vacina. Essa descoberta sugere que mesmo quando a autoclearance não é considerada, a eficácia prevista das novas vacinas continua bastante precisa. No entanto, é importante considerar a autoclearance ao avaliar intervenções voltadas para grupos específicos que podem ter um número maior de indivíduos autoclearados.

Direções para Pesquisas Futuras

Embora este estudo tenha se concentrado no impacto da vacina, trabalhos futuros podem explorar como a autoclearance afeta outras intervenções para a TB. Por exemplo, olhar para tratamentos preventivos e estratégias de triagem pode ajudar a refinar nossa compreensão dos esforços de controle da TB. À medida que a pesquisa avança, ajustes nos modelos também podem ser necessários com base em novas descobertas sobre a história natural da TB e como as vacinas funcionam em diferentes populações.

Resumo

O estudo melhora nossa compreensão da TB e do impacto das novas vacinas. Considerando fatores como a autoclearance, os pesquisadores podem prever melhor quão eficazes essas vacinas serão na redução dos casos e mortes por TB. No final das contas, o objetivo é encontrar soluções eficazes para combater a TB e alcançar as metas da OMS para a saúde global.

Fonte original

Título: Is neglect of self-clearance biassing TB vaccine impact estimates?

Resumo: BackgroundMathematical modelling has been used extensively to estimate the potential impact of new tuberculosis vaccines, with the majority of existing models assuming that individuals with Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection remain at lifelong risk of tuberculosis disease. Recent research provides evidence that self-clearance of Mtb infection may be common, which may affect the potential impact of new vaccines that only take in infected or uninfected individuals. We explored how the inclusion of self-clearance in models of tuberculosis affects the estimates of vaccine impact in China and India. MethodsFor both countries, we calibrated a tuberculosis model to a scenario without self-clearance and to various scenarios with self-clearance. To account for the current uncertainty in self-clearance properties, we varied the rate of self-clearance, and the level of protection against reinfection in self-cleared individuals. We introduced potential new vaccines in 2025, exploring vaccines that work in uninfected or infected individuals only, or that are effective regardless of infection status, and modelling scenarios with different levels of vaccine efficacy in self-cleared individuals. We then estimated the relative incidence reduction in 2050 for each vaccine compared to the no vaccination scenario. FindingsThe inclusion of self-clearance increased the estimated relative reductions in incidence in 2050 for vaccines effective only in uninfected individuals, by a maximum of 12% in China and 8% in India. The inclusion of self-clearance increased the estimated impact of vaccines only effective in infected individuals in some scenarios and decreased it in others, by a maximum of 14% in China and 15% in India. As would be expected, the inclusion of self-clearance had minimal impact on estimated reductions in incidence for vaccines that work regardless of infection status. InterpretationsOur work suggests that the neglect of self-clearance in mathematical models of tuberculosis vaccines does not result in substantially biased estimates of tuberculosis vaccine impact. It may, however, mean that we are slightly underestimating the relative advantages of vaccines that work in uninfected individuals only compared to those that work in infected individuals.

Autores: Danny Scarponi, R. Clark, C. Weerasuryia, J. C. Emery, R. M. G. J. Houben, R. White, N. McCreesh

Última atualização: 2023-05-09 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.11.23288400

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.11.23288400.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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