Explicando el famoso paper: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico" (Parte I)

"La dinámica de transmisión pandémica y postpandémica del SARS-CoV-2 dependerá de factores que incluyen el grado de variación estacional en la transmisión, la duración de la inmunidad y el grado de inmunidad cruzada entre el SARS-CoV-2 y otros coronavirus, así como la intensidad y el momento de las medidas de control." (Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico)

Hace ya unos días, la revista Science publicó uno de los papers más importantes de la historia reciente. Es un trabajo desarrollado por investigadores de Harvard  y se titula: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico". Tenéis el original aquí, y una traducción al castellano que yo mismo realicé en este mismo blog aquí.

El trabajo de estos autores de los departamentos de Inmunología y Enfermedades Infecciosas e Epidemiología de Harvard es a la vez simple y complejo de entender. Es complejo en cuanto a la metodología estadística y los modelos matemáticos utilizados (detalles al alcance de los más expertos en la materia que se recogen en un apartado de materiales complementarios que ya de por sí es casi un paper independiente por lo denso). Pero a la vez es simple en cuanto a lo "sencillo" que es entender los resultados de la aplicación de dichos modelos frente al mundo real.

Voy a intentar ser breve en esta entrada para que todos entendamos los posibles escenarios que los expertos barajan en estos momentos para el periodo pandémico y el futuro pospandémico. Es decir, para la dinámica del virus: ¿qué es probable que ocurra con el SARS-CoV-2 en los próximos meses y años?

Comentarios iniciales.

Es necesario comentar antes de nada un par de cuestiones imprescindibles para poder entender mínimamente la dinámica del SARS-CoV-2:

1) El COVID-19 es el nombre que se le ha dado a la enfermedad que causa el virus denominado SARS-CoV-2. Una cosa es la enfermedad (como por ejemplo, el SIDA), y otra el virus que lo causa (en el caso del SIDA es el VIH).

2) El virus SARS-CoV-2 es un coronavirus (Orthocoronavirinae). Para la subfamilia del coronavirus existen a su vez cuatro géneros: Alphacoronavirus, Betacoronavirus, Gammacoronavirus y Deltacoronavirus. El SARS-CoV-2 pertenece al género Betacoronavirus.

3) Además del SARS-CoV-2, existen muchos otros virus de la subfamilia coronavirus que son capaces de transmitirse de humano a humano. Entre ellos tenemos al MERS-CoV (que produce desde el 2015 la enfermedad aún en activo llamada: síndrome respiratorio de Oriente Medio), el SARS-CoV-1 (que apareció y desapareció entre los años 2002/2003 produciendo la enfermedad: síndrome respiratorio agudo grave), y otros muchos virus que por su levedad cuadran y se aglutinan en lo que se llama resfriado común. Es decir, que eso que nos contagia casi cada año y que denominamos resfriado (enfermedad), es en realidad producto casi siempre de un tipo de los restantes coronavirus capaces de infectar humanos.

4) El 15% de los resfriados son causados por coronavirus, y de estos casos, la mayor parte los producen los coronavirus: HCoV-229E, HCoV-NL63, HCoV-0C43 y HCoV-HKU1.

5) De entre estos cuatro, sólo dos pertenecen al mismo género Betacoronavirus del SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, y el MERS-CoV. Se trata del HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1.

6) Todos los Betacoronavirus presentan, dada su similitud filogenética, cierta inmunidad cruzada. Se conoce la realidad este proceso gracias al estudio de los coronavirus del resfriado común. Por ejemplo; pasar el HCoV-OC43 te inmuniza hasta cierto punto y tiempo frente al HCoV-HKU1, y viceversa. En el estudio del que estamos hablando se supone, según el escenario, que también existe cierta inmunidad cruzada entre estos virus "del resfriado" y el SARS-CoV-2. Y modelan la dinámica del COVID19 otorgando varios valores a dicho factor de inmunidad cruzada (de más débil a más fuerte).

7) Por otra parte, el estudio también basa los escenarios pronosticados a partir de lo que denominan factor estacional. Es decir, cuánto y cómo afecta al virus los climas húmedos y las temperaturas más altas. En este sentido, varían también en las simulaciones que realizan los números para este factor.

8) También utilizan, por supuesto, el factor más importante para todo modelo epidemiológico: la inmunidad de grupo. Es decir, cuándo y cómo se alcanzará el punto en que más del 60% de la población deja de ser susceptible al virus (por haber pasado la enfermedad). En este sentido, cobra especial importancia para entender la dinámica futura conocer cuánta inmunidad (anticuerpos) produce nuestro cuerpo tras pasar la infección, y qué "memoria" o duración tienen dichos anticuerpos. En este sentido, y a raíz de lo que se sabe de los virus del resfriado HCoV-OC43 y HCoV-HKU1, proponen que la inmunidad dura entre 40 semanas (en el peor escenario) y 104 semanas (en el mejor caso). La inmunidad permanente la tienen en cuenta, pero se sabe que es un escenario MUY poco probable.

9) Finalmente, toman como parámetro para la simulación la intensidad y el momento de las medidas de control que tomen los gobiernos (aunque este punto lo retomaremos en futuras entradas del blog).

Simulando la transmisión de SARS-CoV-2.

En el paper el equipo de investigación explica que han utilizado el modelo epidemiológico de transmisión SEIRS y que lo han ajustado a partir de todos los datos disponibles para los Betacoronavirus HCoV-OC43 y HCoV-HKU1 que, como hemos dicho, son muy cercanos filogenéticamente al SARS-CoV-2. Para justificar el buen ajuste de este modelo muestran las primeras dos figuras (Fig.1 y Fig.2) que no nos interesan demasiado para lo que trataremos aquí. Demos por bueno el modelo y veamos que nos dice:

La primera gráfica de interés es la que denominan Fig. 3 "Distintos escenarios de prevalencia para el SARS-CoV-2 en regiones templadas durante los próximos cinco años". Se trata de la siguiente figura:

Los picos rojos y azules son para los Betacoronavirus del resfriado común, mientras que los picos en negros son los del SARS-CoV-2. En el eje X tenemos los años por venir (se ve una línea vertical en negro indicando donde estamos ahora: abril del 2020). En el eje Y tenemos grosso modo la cantidad de infectados por cada 1000 habitantes: por ponerlo en claro, cuánto más alto el pico más cantidad de infectados en general. Si el pico llega cerca del 100, eso indicaría que una gran parte de toda la población mundial estaría infectada en ese momento.

Fijémonos en el escenario A).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (A) χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = 40 semanas, f = 0.2.

- χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado no implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 40, implica una corta duración (40 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados no nos otorgan mucha protección conforme pasan los meses. Obviamente no se estima inmunidad permanente para este escenario.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario A)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es baja, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad no dura más de 40 semanas, y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos un gran pico en la primera pandemia (en la que estamos) y recurrentes brotes anuales que afectarían a una parte muy importante de la población: ¡algo así como 1 de cada 5 personas pasarían el COVID19 cada año!

Fijémonos en el escenario B).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (B) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = 104 semanas, f = 0.2.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco se trata de inmunidad permanente.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario B)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos un gran pico en la primera pandemia (en la que estamos) y luego recurrentes brotes cada dos años que afectarían a una parte relativamente importante de la población: ¡algo así como 1 de cada 6 personas pasarían el COVID19 cada dos años! Entre estos dos años de brotes relativamente importantes habrían pequeños brotes en los años intermedios.

Nota: Es interesante ver en esta gráfica cómo suponer una alta inmunidad cruzada hace que los casos de resfriado común también descenderían a nivel mundial debido al COVID19.

Fijémonos en el escenario C).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (C) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3= 104 semanas, f = 0.4.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco se trata de inmunidad permanente.

- f = 0.4, implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura. Esta es la única variable que se modifica con respecto al escenario B).

¿Qué significa pues este escenario C)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es bastante importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos como se reduciría el tamaño máximo de la onda de infección inicial, pero que se llegarían a producir brotes en invierno mucho más severos a partir de ese momento [compárese con (B)].

Nota: ¡Se puede observar que, contrariamente a lo que muchos creen, el hecho de que el factor ambiental sea importante podría llevar a escenarios mucho más severos que en el caso donde los cambios estacionales no son relevantes!

Fijémonos en el escenario D).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (D) χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, 1 / σ 3 = infinito, f = 0.2.

- χ 3X = 0.7, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay bastante inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado sí implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = infinito, implica que la inmunidad es permanente. Una vez pasas el COVID19 los anticuerpos de tu cuerpo impiden que jamás vuelvas a pasar la enfermedad.

- f = 0.2, implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario D)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es alta, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es permanente (infinita en el tiempo), y el factor ambiental (estacional) es poco importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos que la inmunidad de grupo podría eliminar por completo al virus para siempre tras la infección inicial en la que estamos.

Nota: si este, poco probable, escenario fuese el bueno, es interesante notar como de camino acabaríamos con las dos cepas de Betacoronavirus que nos causan resfriado común (líneas rojas y azul). ¡El HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1 también serían erradicados!

Fijémonos en el escenario E).

Esta gráfica en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros más importantes del modelo: (E) χ 3X = 0.3, χ X3 = 0.3, 1 / σ 3 = 104 semanas, f = 0.4.

- χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, indica que en este escenario hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el SARS-CoV-2. Es decir, que pillar un resfriado no implicaría tener mucha menos probabilidad de pillar COVID19.

- 1 / σ 3 = 104, implica una "larga" duración (104 semanas) de inmunidad contra el SARS-CoV-2 una vez pasada la enfermedad: es decir, los anticuerpos generados nos otorgan bastante protección conforme pasan los meses. Pero tampoco es permanente.

- f = 0.4, implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

¿Qué significa pues este escenario E)?

Que si la inmunidad cruzada con los coronavirus del resfriado común es baja, la inmunidad que nuestro cuerpo adquiere tras pasar la enfermedad es duradera (alrededor de 104 semanas), y el factor ambiental (estacional) es bastante importante; en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención, en la dinámica del virus veríamos que un resurgimiento del SARS-CoV-2 podría ocurrir tan tarde como en el 2024 después de un período de eliminación aparente.

Nota: es interesante notar como el hecho de que la inmunidad no sea permanente lleva a que incluso en las situaciones más desfavorables para el virus, éste pueda resurgir tras varios picos y un periodo de varios años donde falsamente parece que se logró erradicar el virus, no siendo el caso ya que una vez la inmunidad de 104 semanas deja de tener efecto el virus reaparece con fuerza.

Resumen:

- Si la inmunidad al SARS-CoV-2 no es permanente, es muy probable que entre en circulación regular.

- La alta variación estacional en la transmisión conduce a una menor incidencia máxima durante la onda pandémica inicial, pero a brotes recurrentes más severos en los sucesivos inviernos.

- Si la inmunidad al SARS-CoV-2 es permanente, el virus podría desaparecer tras cinco años o más después de causar el actual brote.

- Unos bajos niveles de inmunidad cruzada frente a los otros Betacoronavirus (y sin inmunidad permanente) podrían hacer que el SARS-CoV-2 parezca extinguirse, solo para resurgir después de unos años.

- El SARS-CoV-2 puede proliferar en cualquier época del año. En todos los escenarios modelados el SARS-CoV-2 fue capaz de producir un brote sustancial, independientemente del tiempo de establecimiento. Los establecimientos de invierno/primavera favorecieron los brotes con picos más bajos, mientras que los establecimientos de otoño/invierno condujeron a brotes más severos. Y cuanta más dependencia estacional exista, más severo y agudo será el brote anual (o bienal).

Próximas entradas.

Para no hacer demasiado denso este artículo, dejaremos para próximas entradas del blog el estudio del abordaje que el equipo de Harvard hace sobre la evolución (dinámica) del virus en el momento en que se toman medidas activas frente a la pandemia. Es decir, qué posibles escenarios nos esperan para el virus según sea la actitud tomada a partir de ahora por los gobiernos y la ciencia en general frente al COVID19.