Los investigadores han diseñado un modelo matemático que puede predecir el curso a largo plazo de la inmunidad inducida por la vacuna contra el COVID-19 en diferentes poblaciones de pacientes, incluidos los individuos sanos y los que tienen cáncer o respuestas inmunitarias suprimidas, según publican…
Los investigadores han diseñado un modelo matemático que puede predecir el curso a largo plazo de la inmunidad inducida por la vacuna contra el COVID-19 en diferentes poblaciones de pacientes, incluidos los individuos sanos y los que tienen cáncer o respuestas inmunitarias suprimidas, según publican en la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences'.
El modelo, desarrollado por un equipo dirigido por investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH), miembro fundador del sistema sanitario Mass General Brigham, en Estados Unidos, en colaboración con científicos de la Universidad de Chipre, también hace predicciones en posibles escenarios futuros (como la aparición de variantes de SARS-CoV-2 con mayor evasión inmunitaria) y revela las ventajas de las nuevas vacunas bivalentes.
El modelo se basa en el marco matemático desarrollado previamente por los investigadores, que utilizaron para entender por qué las respuestas al tratamiento varían ampliamente entre las personas con COVID-19 y para identificar marcadores biológicos relacionados con estas diferentes respuestas. En este nuevo trabajo los científicos abordaron la necesidad de predecir la eficacia de las vacunas a lo largo del tiempo.
'Utilizamos este modelo para simular cómo las diferencias en las características virales, del paciente y de la vacuna pueden afectar a los resultados del COVID-19', explica el autor principal Rakesh K. Jain, director de los Laboratorios E.L. Steele de Biología Tumoral del MGH y catedrático Andrew Werk Cook de Oncología Radioterápica de la Facultad de Medicina de Harvard.