Comment est le nouveau modèle mathématique qui permet de calculer la protection et la durée des renforts contre le COVID

Les vaccins de rappel contre le COVID sont utilisés pour se protéger contre les conditions graves au fil du temps / REUTERS/Carlos Barria

Depuis fin 2020, la vaccination contre le COVID a commencé dans le monde. Aujourd'hui, de nombreux pays appliquent déjà des doses de rappel car la protection contre les maladies graves, qui est obtenue avec le traitement primaire, diminue avec le temps. Afin d'évaluer ce comportement, des chercheurs des États-Unis et de Chypre ont développé un modèle informatique qui permet de prédire combien de temps peut durer la protection des doses de vaccins , y compris les bivalents.

Les chercheurs ont conçu un modèle mathématique capable de prédire l'évolution à long terme de l'immunité induite par le vaccin COVID dans différentes populations de patients. Ils ont considéré à la fois les personnes en bonne santé et celles atteintes de différents types de cancer ou les personnes immunodéprimées.

Le modèle a été développé par une équipe dirigée par des chercheurs du Massachusetts General Hospital (MGH), membre fondateur du Mass General Brigham Health System, en collaboration avec des scientifiques de l'Université de Chypre.

Des chercheurs des États-Unis et de Chypre ont développé un modèle informatique qui prédit la durée de protection des doses de vaccin/Fichier

Le modèle sert également à faire des prédictions dans des scénarios futurs possibles, tels que l'apparition potentielle de variantes de coronavirus qui ont la capacité d'une plus grande évasion immunitaire que les lignées Ómicron actuelles et révèle les avantages des nouveaux vaccins bivalents.

Selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis, les rappels bivalents sont ainsi nommés parce qu'ils protègent contre les deux virus, c'est-à-dire contre le virus d'origine qui cause le COVID-19, comme les lignées Omicron BA.4 et BA.5.

Le modèle était basé sur le cadre mathématique précédemment développé par les chercheurs, qu'ils avaient utilisé pour comprendre pourquoi les réponses au traitement varient considérablement parmi les personnes infectées et pour identifier les biomarqueurs liés à ces différentes réponses. Cette étude avait été publiée dans la revue spécialisée PNAS en 2021.

Le modèle qu'ils ont conçu est utilisé pour faire des prédictions sur d'éventuels scénarios futurs, tels que l'apparition potentielle de variantes de virus (AP Photo/Ted S. Warren, fichier)

Dans le nouveau travail , qui a également été publié dans cette revue à comité de lecture et également publié par l'Académie nationale des sciences des États-Unis, les scientifiques ont abordé la nécessité de prédire l'efficacité du vaccin au fil du temps.

"Nous avons utilisé ce modèle pour simuler comment les différences dans les caractéristiques virales, des patients et des vaccins peuvent affecter les résultats du COVID-19", a déclaré l'auteur principal Rakesh Jain, directeur des EL Steele Laboratories of Tumor Biology au MGH et Andrew Werk Cook Professeur de rayonnement Oncologie à la Harvard Medical School.

Par exemple, le modèle a incorporé différentes variantes du coronavirus SARS-CoV-2 (y compris les variantes hypothétiques), les formes parentales et bivalentes du vaccin et différentes considérations pour certains patients, telles que les interactions entre le virus, les cellules immunitaires et les cellules. tumeurs chez les personnes atteintes de cancer.

Pour faire le modèle, ils ont pris en compte les différences dans les caractéristiques virales, les patients et les différentes plateformes vaccinales/Fichier

Le modèle a prédit qu'une dose de rappel de vaccins à ARNm des sociétés Pfize et BioNTech ou de Moderna peut induire des réponses cellulaires et anticorps du système immunitaire renforcées de manière robuste contre le coronavirus pour fournir une protection suffisante pendant plus d'un an chez les individus en bonne santé. .

Cependant, le modèle a suggéré que chez les personnes dont les réponses immunitaires sont supprimées ou immunodéprimées ou atteintes d'un cancer recevant des traitements immunosuppresseurs, l'effet du boost peut s'estomper assez rapidement. Par conséquent, ces patients doivent recevoir des rappels plus fréquents.

Pour les personnes recevant le vaccin vectoriel de la société Johnson & Johnson/Janssen, des doses de rappel supplémentaires devraient être envisagées pour tout le monde, ont déclaré les scientifiques. L'analyse a également révélé que le calendrier optimal des doses de rappel du vaccin n'est pas le même pour toutes les variantes du coronavirus.

Les résultats des travaux pourraient être utiles si le monde entre dans une phase endémique du coronavirus SARS-CoV-2 / Archive

"Nos résultats pourraient aider à éclairer le calendrier des vaccinations de rappel chez les individus présentant différentes caractéristiques et comorbidités, ainsi que pour les nouvelles variantes virales", a déclaré Jain.

"Alors que nous approchons d'une phase endémique du coronavirus SARS-CoV-2, une approche rationnelle de l'utilisation des rappels peut aider à garantir un accès équitable aux vaccins et aider à prévenir de nouvelles épidémies et le développement de nouvelles variantes de vaccins", a-t-il souligné.

L'utilisation du nouveau modèle mathématique pourrait améliorer la prévention avec des vaccins et réduire le risque d'épidémies à l'avenir/NEXU Science Communication/via REUTERS/Archive

Les co-auteurs de l'étude étaient également Lance Munn et Triantafyllos Stylianopoulos, de l'Université de Chypre. Parmi les autres scientifiques participants figuraient Chrysovalantis Voutouri, C. Corey Hardin, Vivek Naranbhai, Mohammad Nikmaneshi, Melin Khandekar et Justin Gainor.

La recherche a été soutenue par des subventions des National Institutes of Health, de la National Foundation for Cancer Research, de la Jane's Trust Foundation, de la Niles Albright Research Foundation et du Harvard Ludwig Cancer Center. Alors que la recherche de Munn est soutenue par une subvention des National Institutes of Health. Les recherches de Stylianopoulos sont soutenues par le Conseil européen de la recherche et la Fondation chypriote pour la recherche et l'innovation.

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