Como a imunidade cruzada afeta a disseminação da COVID-19 no Brasil?

Ribeirão Preto, 17 de agosto de 2020
Sofia Tavares e Thales Rio Silva, Equipe de Mercado FG/A

Introdução e Panorama Geral

Em nossos artigos, temos explorado a evolução do COVID-19 no Brasil, a partir das experiências dos outros países. No primeiro artigo, publicamos a respeito da rápida velocidade de propagação do COVID-19 e as principais medidas sociais necessárias para sua contenção. O intuito foi projetar cenários da evolução da doença no Brasil, baseados principalmente: (i) na transposição dos exemplos e das experiências dos países europeus e asiáticos para as políticas brasileiras, e (ii) na identificação das medidas de controle dos outros países e seus reflexos na inversão da curva de aumento de novos casos, analisando os possíveis resultados se as mesmas fossem tomadas no Brasil. No segundo artigo, exploramos: (i) quais foram os resultados das providências tomadas na Europa e seu contexto, (ii) se houve eficácia no isolamento social brasileiro, e (iii) os principais desafios que poderíamos enfrentar no Brasil nos próximos meses.

Nesse novo artigo, discutiremos as perspectivas para o caso brasileiro frente às novas descobertas a respeito da população previamente imune ao COVID-19 e como isto influencia nos números de casos necessários para se atingir Rt < 1 (o que significa que cada novo caso, ou seja, cada nova pessoa infectada, causa menos do que uma nova contaminação), implicando em um efeito que se assemelha ao da imunidade de rebanho, que explicaremos mais adiante. Nesse contexto, observa-se um dilema entre a necessidade de reabertura das atividades nas cidades e nova onda de casos.

Para isso, retomaremos o conceito de indicador diário de contaminação explorado nos artigos anteriores, como sendo a divisão entre os casos de um determinado dia e a somatória de casos dos 10 dias anteriores. Conforme nossos estudos de caso, é preciso que esse número fique abaixo de 10% para que haja uma redução efetiva na contaminação (isso significa o Rt < 1). Também vamos considerar o indicador de mobilidade, a partir da informação disponibilizada pelos aplicativos do Google (Google Mobility Report). Trabalhamos este número no artigo anterior, observando a correlação entre (i) a média móvel de 10 dias do indicador de mobilidade e (ii) a média móvel de 5 dias do indicador diário de contaminação, implicando que a movimentação das pessoas nos 10 dias anteriores teria reflexo no número de casos de um determinado dia.

No caso do indicador de mobilidade, fizemos uma adequação para esse artigo, ao considerar na média apenas a variação deste número nos locais de trabalho e no uso de transportes públicos, para podermos ter um indicador mais próximo do movimento em direção a locais fechados, onde há maior incidência de propagação do vírus. Os números apresentados abaixo já consideram essa nova metodologia.

O que é Imunidade de Rebanho?

A imunidade de rebanho ocorre quando uma parcela grande suficiente da população foi infectada e desenvolveu uma defesa contra um vírus e, nesse estágio, a doença não consegue se espalhar porque a maioria das pessoas é imune. O conceito deriva de matematizações epidemiológicas e implica na quebra da exponencialidade de enfermidades com potencial epidêmico, isto é, na tentativa de manter uma expansão linear e controlada. A partir de modelagens matemáticas derivamos conceitos amplamente divulgados e empregados na mídia quando o tema das doenças infecciosas é discutido. Um dos mais importantes é o chamado “R0”, ou número básico de reprodução, que representa o fator de contágio inicial do vírus. Dito de forma simplificada, este número representa quantas pessoas, em média, uma pessoa infectada contamina. Em uma gripe comum, este valor é estimado entre 1,5 e 2. Para a COVID-19, porém, supõe-se que ele seja mais próximo de 2,5 e 3,0. O “R0”, no entanto, não é perpetuamente o número de pessoas contaminadas por cada infectado, ou seja, conforme as pessoas se recuperam e se tornam imunes, a população suscetível se torna progressivamente mais escassa. Dessa forma, precisamos ajustá-lo pela fração de pessoas suscetíveis em toda a população, de modo que o número de reprodução básico, “R0”, torna-se o número de reprodução ao longo do tempo, ou “Rt”.

A imunidade de rebanho se dá quando a fração de suscetíveis dentro da população inteira é pequena o suficiente para que o “Rt” seja igual a 1. Caso o “R0” para o COVID- 19 fosse 3, conforme sugerem algumas estimativas, esta fração deve ser de 33%. De modo mais intuitivo, o número de infectados deve ser de 67%. O número de infectados para fins de imunidade de rebanho também pode ser calculado segundo a expressão: (R0-1)/R0. Para R0=3,00, chegamos no mesmo número de infectados de 67%, a partir da fração 2/3. A expressão é bastante intuitiva se pensarmos a respeito: nos diz quantas pessoas devem estar imunizadas para que, a qualquer dado número de reprodução básico, apenas 1 possa ser contaminada, de forma que não haja expansão da doença. Suponhamos, a título de exemplo, uma doença contagiosa com R0 de 5: quando 4 em cada 5 pessoas já não forem suscetíveis à ela (R0-1), é de se esperar que uma pessoa infectada, que poderia ter potencial para infectar outras 5, consiga contaminar apenas mais 1. Se “R0-1” pessoas estão imunizadas, só uma delas pode ser contaminada ao nível de “R0”, seja ele qual for, isto é, Rt=1,00.

Poderíamos dizer que a imunidade de rebanho somente seria possível através da eficácia de uma vacina ou de uma contaminação mais disseminada, mas estudos apontam sobre a imunidade cruzada, ou seja, pessoas que tiveram exposição a outros coronavírus no passado não pegariam o COVID-19. Uma parcela da população teria imunidade porque pegou o vírus e outra porque já teve exposição a outros coronavírus. Especificamente no caso do COVID-19, estudos conduzidos sobre a responsividade do organismo ao vírus apontam que a população imunizada excede substancialmente o número de pessoas já contaminadas. Neste ponto, não se trata de uma discussão sobre quão reduzido é o número de testes: os estudos apontam que um universo da população é realmente imune ao vírus mesmo sem ter tido contato com ele. Para compreender o porquê, é preciso que alguns conceitos sejam esclarecidos: (i) os coronavírus são uma família viral abundante, com muito mais integrantes do que os renomados SARS, MERS e COVID-19, e a maioria das pessoas se infecta com coronavírus comuns ao longo da vida; (ii) algumas células, chamadas células T, que compõem a resposta defensiva do organismo, são capazes de eliminar células infectadas através do reconhecimento de cadeias de aminoácidos virais; (iii) segundo estudos, a exposição aos coronavírus comuns – de constituição similar ao COVID-19 – pode garantir, por meio do reconhecimento das células T, algum nível de resistência prévio da população. Estudos têm encontrado células T reativas ao vírus em indivíduos saudáveis, sem exposição prévia ao COVID-19, indicando que o sistema imunológico, por fruto de contatos anteriores com coronavírus comuns, apresenta memória defensiva e é reativo ao SARS-CoV-2. Um estudo publicado em maio na revista científica Cell, da Elsevier, estima que entre 40 e 60% das pessoas não infectadas pelo COVID-19 têm resistência a ele como fruto de imunização cruzada, isto é, células T já familiarizadas com a cadeia de aminoácidos do vírus. Um estudo realizado na Alemanha com uma amostra reduzida comprovou a presença de células T em 36% das pessoas que não haviam sido expostas ao COVID-19, constatando a presença dessa memória nas células de pessoas não infectadas. As evidências em larga escala corroboram com a descoberta da imunização cruzada, mas, ainda assim, há fatores não claros que desempenham um papel decisivo nas curvas de disseminação dos países, como propriedades específicas que não pertencem aos fatores comumente explorados (renda, localização, medidas governamentais, mobilidade, clima, posição geográfica, etc.). Tudo indica que o nível de imunização a priori de suas populações produza um efeito relevante. Modelos preditivos que incorporam este fator de imunização prévia têm se mostrado mais aderentes do que os que o ignoram.

Associando as noções expostas de como se dá a imunidade de rebanho e a presença de imunização a priori em parcelas substanciais da população, podemos examinar os resultados da incorporação de uma parcela previamente imunizada em modelos epidemiológicos. Podemos analisar as implicações de uma subpopulação suscetível sobre os efeitos de uma epidemia para níveis distintos de “R0”, sensibilizar quanto da população deve ser imunizada (contaminada ou vacinada) a fim de que seja atingida a imunização de rebanho, flexibilizando o número de reprodução básico (“R0”) e o percentual da população previamente resistente:

Tabela 01

No modelo elaborado pela FG/A e que resultou na tabela de sensibilidade apresentada acima, foi considerado que em um primeiro momento, no início da epidemia, observa-se um fator de reprodução (Rt) que já incorporava a existência de uma população previamente imune. Com o passar do tempo este Rt foi progressivamente diminuído por conta do aumento do número de casos conjugado com a adoção de novos hábitos comportamentais, sejam estes voluntários ou reflexos de medidas governamentais.

Na tabela de sensibilidade acima, é possível navegar para se visualizar o percentual necessário de novos casos dentro de uma população como função de determinado Rt e percentual da população previamente imune. Por exemplo, caso, no início da pandemia, o Rt fosse igual a 3,0 e o percentual da população com imunidade cruzada estivesse no patamar de 30%, 47% da população precisaria ser contaminada para que o Rt igualasse a 1.

Estratégias distintas: Alemanha, Suécia e Brasil

Aqui iremos fazer uma rápida passagem sobre as estratégias adotadas pelos três países como forma de ilustrar as diferentes abordagens para a epidemia. Assim como outros países como Itália, Espanha e Portugal, a Alemanha adotou claramente a estratégia de isolamento para quebra da curva seguida de testagem para rastreamento e controle. A Suécia, por sua vez, estabeleceu recomendações e aceitou que sua população fosse sendo livremente contaminada visando a obtenção da imunidade de rebanho. O Brasil inicialmente impôs medidas de isolamento social, porém não seguiu implantando uma fase de controle e testes. Atualmente, ao que tudo indica, persegue a estratégia fazendo flexibilizações na mobilidade, a fim de obter uma redução no Rt através da combinação do aumento da população imune e regras de isolamento que não saturem o sistema de saúde. Em termos de resultados para a população, é visível que a estratégia adotada pela Alemanha até aqui se mostrou vencedora quando se olha o resultado da epidemia em termos de mortes por milhão de habitantes, o que pode ser observado no gráfico abaixo:

Óbitos Acumulados / Milhões de Habitantes

Por outro lado, agora com as novas descobertas a respeito da imunidade pré-existente conjugadas com os excelentes resultados oriundos de atividades que puderam ser exercidas em home office, a Suécia pode ter atingido o controle da epidemia sem que tenha que ter experimentado danosos bloqueios econômicos à sua população. Uma questão ainda discutida sobre a Suécia é por quanto tempo será necessário manter essa reduzida mobilidade. No gráfico abaixo podemos observar, assumindo em 1,15% a taxa de mortalidade no país, conforme sugere um estudo publicado em abril¹, que 5,0% da população da Suécia já foi contaminada pelo vírus, considerando o Rt = 2,50, então a Suécia teria que ter uma população previamente imune de 55% para que possa ser afirmado que atingiu a imunidade de rebanho.

Evolução no Brasil, no Estado de São Paulo e na Capital São Paulo

De forma análoga, podemos utilizar no caso brasileiro essa estrutura de análise a fim de inferir a que níveis de imunização atingiremos, considerando o R0 inicial de 2,50 e uma redução do Rt até 1,00, de forma a anular o potencial de capitalização da COVID-19 e seu poder exponencial de contágio. Segundo se observa no gráfico abaixo, assumindo uma taxa de mortalidade de 0,59%¹, o Brasil chegaria em mais de 17 milhões de casos, o que representa em torno de 8,1% de sua população. Com tais níveis de contaminação, seria necessário que 51,9% da população tivesse imunidade a priori para que a imunidade de rebanho fosse alcançada.

Para o estado de São Paulo, a condição seria mais avançada. Tomando como pressuposto a mesma taxa de mortalidade usada em nível nacional¹, estimamos uma população contaminada que já se aproxima de 10%. Isso implicaria na necessidade de que 50% da população fosse previamente imunizada para que a exponencialidade do COVID-19 fosse neutralizada.

Na capital, o progresso da disseminação foi ainda mais notável. Sendo o primeiro e principal foco da doença no Brasil, o município se encontra num estágio bastante avançado relativamente a seus principais pares. Segundo o mesmo método de estimativa dos casos totais¹, seriam hoje 13,7% já contaminados. A este nível, uma população previamente imunizada de 46,3% representaria uma fração suficiente de população não suscetível ao COVID-19 para que o número de casos não aumentasse.

¹Boomer & Vollmer (2020) COVID-19 detection April 2nd

Considerações finais e alguns prognósticos

À luz de novas pesquisas a respeito da memória prévia armazenada nas células T de alguns indivíduos que não foram diagnosticados com o COVID-19, obtida a partir da exposição à vírus similares, os modelos preditivos sobre a pandemia têm sido alterados. O conceito de imunidade de rebanho tem ganhado atenção, já que com essas novas descobertas há possibilidade de redução da severidade da doença para alguns indivíduos que possuem a memória prévia e de imunização cruzada, de forma que a população suscetível ao vírus seria menor, conforme houvesse mais infecções do vírus em uma dada população.

Nesse sentido, sensibilizamos nossos modelos para a incorporação de um fator prévio de imunização (devido à contaminação ou à vacinação) para níveis distintos do número de reprodução básico do vírus e o percentual de população resistente a priori, de forma que Rt = 1,00 e não haja curva exponencial de contaminações com a doença.

Com algumas estimativas, chegamos em uma necessidade de que 55% da população sueca seja imune ao coronavírus para que a imunidade de rebanho já tenha sido atingida. Para o Brasil, seria necessário que cerca de 52% da população já fosse resistente ao vírus para que esse patamar fosse atingido. Ainda, para o estado de São Paulo, como o número de casos em relação à população foi maior, essa necessidade seria inferior, na casa dos 50%, e para a grande São Paulo, o patamar seria de 46% de imunização prévia para neutralizar a exponencialidade do COVID-19

Podemos analisar também tais dados sobre outra ótica. Se tomarmos como base os números da cidade de São Paulo e extrapolarmos para o Brasil, mantido o atual ritmo de expansão da doença no país, teremos um horizonte de nove meses para eventualmente chegarmos a um universo de contaminados no Brasil que seria equivalente ao percentual que temos hoje na capital do estado.

Desta forma, acreditamos que veremos uma evolução da pandemia com reflexos diferentes na mobilidade das diversas regiões do país. Nas regiões em que a pandemia tiver avançado mais rapidamente, será possível conviver com maior mobilidade, como já é o caso da cidade de São Paulo, ainda que as restrições possam continuar. Em outras regiões, a mobilidade ainda se manterá reduzida, a fim de que o sistema de saúde não colapse. Diferentemente dos cenários dos estudos anteriores elaborados pela FG/A, por hora já incorporamos que um programa de controle e testagem não será realizado com efetividade por aqui. Para esse novo cenário, a principal contribuição vem de que as restrições podem ser amenizadas devido à descoberta da existência de uma população previamente imune.

Neste contexto, em termos de Brasil, por consequência dessa imunização prévia e redução moderada na mobilidade, acreditamos que já chegamos a uma estabilização no número de novos casos diários e a partir deste ponto, veremos uma gradativa diminuição. O horizonte de nove meses vale para que ocorra uma queda mais acentuada neste número de casos, mas será impactado caso haja chegada de uma vacina antecipadamente.