Cientistas brasileiros e britânicos descobriram ser possível calcular a proporção de uma população previamente infectada (soroprevalência) por um vírus, através da análise de amostras de. Este tipo de levantamento pode fornecer um raio-x da epidemia, revelar qual é o grau de imunidade coletiva e orientar políticas públicas. Muito provavelmente,.
Publicado na revista científica eLife, o estudo sobre o uso de bancos de sangue como forma de calcular os efeitos e acompanhar uma epidemia foi liderado por pesquisadores do Centro Conjunto Brasil-Reino Unido de Descoberta, Diagnóstico, Genômica e Epidemiologia de Arbovírus (Cadde).
Na pesquisa, a equipe comprovou a hipótese sobre a eficácia deste tipo de vigilância, a partir da experiência com a covid-19. "Os resultados apontam a utilidade da sorovigilância de doadores de sangue para rastrear a maturidade da epidemia e demonstrar a heterogeneidade demográfica e espacial na disseminação do SARS-CoV-2", afirmam os autores.
Hoje, os cálculos de soroprevalência são feitos com amostras de sangue, colhidas de forma aleatória na população. O método é mais caro e existem inúmeras dificuldades em realizá-lo em tempo real.
No estudo, a coleta de dados foi feita por um ano, entre março de 2020 e março de 2021. Neste período, a equipe de cientistas testou mais de 97 mil amostras de doadores de sangue para com foco em entender a imunidade para a covid-19, em oito capitais brasileiras:
Segundo os autores, a epidemia da covid-19 foi heterogênea no Brasil. Em outras palavras, o vírus infectou populações diferentes em momentos distintos nos 12 meses analisados. Inicialmente, o principal perfil da doença era composto por homens e jovens e, em seguida, se expandiu para outros grupos.
“No início, algumas linhas de investigação pensavam que todos se infectavam simultaneamente, mas mostramos que isso não é verdade. Em termos de retrato da epidemia, concluímos que houve uma heterogeneidade extrema no Brasil, com diferenças de infecção por grupos e uma variação extensiva da taxa de letalidade. Esse era um resultado que não esperávamos”, afirma Carlos Augusto Prete Junior, da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP), para a Agência Fapesp. A partir dessas informações em tempo real, seria possível desenhar estratégias e políticas públicas para combater a transmissão da covid-19 em grupos mais específicos, o que aumenta as chances da intervenção ser bem-sucedida, por exemplo. Fonte: