La inmunidad de grupo o de rebaño– puede alcanzarse en una determinada región si se infecta entre el 10% y el 20% de la población.

En un estudio publicado el pasado 24 de julio en la plataforma medRxiv, aún sin revisión por pares, se estima que el umbral de inmunidad colectiva contra el nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) –también conocida como inmunidad de grupo o de rebaño– puede alcanzarse en una determinada región si se infecta entre el 10% y el 20% de la población.

En caso de que esta proyección se confirme en la práctica, sus desdoblamientos tienden a ser positivos en dos aspectos. Primeramente, porque significa que es bajo el riesgo de se desate una segunda ola arrolladora de la pandemia en los países que implementaron medidas tendientes a contener la propagación del COVID-19 y que actualmente registran una merma en la cifra de nuevos casos. Y en segundo lugar porque apunta que es posible que una ciudad, un estado, provincia o departamento o un país llegue al umbral de inmunidad colectiva incluso habiendo adoptado medidas de distanciamiento social que ayudan a evitar el colapso del sistema de salud y a minimizar la cantidad de muertes.

«Nuestro modelo muestra que no es necesario sacrificar a la población dejándola circular libremente para que se desenvuelva la inmunidad colectiva. Por otra parte, sugiere que tampoco existe la necesidad de mantener a la gente en casa durante meses y meses hasta que se apruebe una vacuna», declaró a Agência FAPESP la biomatemática portuguesa Gabriela Gomes, actualmente en la University of Strathclyde, en el Reino Unido.

El modelo matemático al cual la científica se refiere se desarrolló en colaboración con científicos de Brasil, Portugal y el Reino Unido. Entre los coautores del artículo se encuentran el profesor Marcelo Urbano Ferreira, del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad de São Paulo (ICB-USP), en Brasil, y su alumno de doctorado Rodrigo Corder.

«Venimos trabajando junto a Gabriela Gomes desde hace algunos años aplicando este abordaje para describir la dinámica de transmisión del paludismo en la Amazonia brasileña, con el apoyo de la FAPESP. Ella también había realizado antes algunos estudios sobre la tuberculosis. El modelo que utilizamos es distinto a los demás, pues tiene en cuenta el hecho de que el riesgo de contraer una determinada enfermedad varía de persona a persona», comenta Ferreira.

Tal como explica Gomes, los factores que influyen sobre el riesgo de que una persona contraiga COVID-19, por ejemplo, pueden dividirse en dos categorías. En una de estas se ubican aquellos de índole biológica, tales como la genética, la nutrición y la inmunidad. En la otra se insertan los factores conductuales, que determinan el nivel de contacto con otras personas que cada uno mantiene cotidianamente.

 «Esto se relaciona con el tipo de ocupación, el lugar en donde se vive, los medios de desplazamiento e incluso el perfil de personalidad. Una persona que prefiere quedarse en casa leyendo un libro está expuesta a un riesgo menor a exponerse al virus que alguien que sale con suma frecuencia y se relaciona con mucha gente», dice la investigadora.

De acuerdo con Gomes, los modelos con los cuales se estimó el umbral de inmunidad al SARS-CoV-2 variando entre el 50% y el 70% consideran que el riesgo de infección es el mismo para todas las personas.

«Hemos observado que en el caso del COVID-19, cuanto mayor es el grado de heterogeneidad de la población, más bajo se vuelve el umbral de la inmunidad de grupo», afirma Gomes.

Los métodos de cálculo y las políticas públicas

Sería inviable medir en cada individuo de una población cada uno de los factores que influyen sobre la susceptibilidad a infectarse con el nuevo coronavirus, para luego calcular cuál sería el llamado «coeficiente de variación», un parámetro clave del modelo descrito en el artículo. Por eso, los investigadores optaron por hacer el camino de atrás para delante.

 «Sabemos que si alteramos el coeficiente de variación existe un impacto en la curva epidémica que el modelo proyecta. Decidimos entonces hacer lo contrario: utilizamos la curva epidémica de países en donde la epidemia ya se encontraba en una fase avanzada para calcular el coeficiente de variación», explica Gomes.

La versión más reciente del trabajo se basa en datos de incidencia (cantidad de nuevos casos diarios) de Bélgica, Inglaterra, España y Portugal.  «Pretendemos estudiar en poco tiempo más los datos de Brasil y de Estados Unidos, en donde la epidemia aún se encuentra en evolución», dice la investigadora.

Según los autores, si bien el coeficiente de variación es distinto en cada país, en general el umbral de inmunidad colectiva tiende a ubicarse siempre entre el 10% y el 20%, y esto es extremadamente relevante para la formulación de políticas públicas.

«En lugares donde el umbral de inmunidad colectiva ya se ha alcanzado, la tendencia indica que la cantidad de nuevos casos sigue cayendo aun cuando se abre la economía. Pero en caso de que se relajen las medidas de distanciamiento antes de alcanzarse la inmunidad colectiva, los casos volverán probablemente a subir, por eso los gestores deben estar atentos», afirma Corder.  «Conceptualmente, luego de llegar a la inmunidad colectiva, la transmisión tiende a prolongarse en caso de que las medidas de control se cancelen rápidamente», advierte.

El modelo matemático al cual la científica se refiere se desarrolló en colaboración con científicos de Brasil, Portugal y el Reino Unido.