Vacunas personalizadas podrían reducir casi a la mitad las tasas de enfermedades bacterianas graves (Nat Microbiol)


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Una nueva investigación ha encontrado que las tasas de enfermedad causadas por Streptococcus pneumoniae podrían reducirse sustancialmente al cambiar el actual enfoque de vacunación, según publican sus autores en Nature Microbiology.

Investigadores del Instituto Wellcome Sanger, el Imperial College London (Reino Unido) y la Universidad Simon Fraser (Canadá) han combinado datos genómicos, modelos de evolución bacteriana y modelos predictivos para identificar cómo las vacunas podrían optimizarse para grupos de edad específicos, regiones geográficas y comunidades de bacterias.

El estudio simuló el rendimiento de las vacunas a lo largo del tiempo para evaluar el riesgo de que las cepas dirigidas a la vacuna sean reemplazadas por otras cepas potencialmente peligrosas. A través de este enfoque de modelado predictivo, los investigadores identificaron nuevos diseños de vacunas que podrían ayudar a reducir las tasas generales de enfermedad.

S. pneumoniae a menudo se encuentra en la parte interna de la cavidad nasal, donde normalmente es inofensivo. Pero cuando migra a otras partes del cuerpo, puede causar infecciones bacterianas graves como neumonía, sepsis y meningitis, conocidas colectivamente como enfermedad neumocócica invasiva.

Las vacunas contra el neumococo han evitado millones de infecciones, pero como muchas bacterias, S. pneumoniae es difícil de tratar con vacunas porque la infección puede ser causada por diferentes serotipos. Cada parte de una vacuna generalmente protege contra un solo serotipo, con la vacuna conjugada neumocócica más compleja (PCV13) dirigida a 13 serotipos.

Debido a que existen aproximadamente 100 serotipos en todo el mundo, la efectividad de la vacuna varía entre países según los serotipos presentes. Cuando los serotipos se eliminan de la circulación mediante una vacuna particular, otros serotipos de S. pneumoniae se elevan para ocupar su lugar.

En este estudio, los investigadores optimizaron un modelo computacional para aproximar el efecto de las vacunas dirigidas a diferentes combinaciones de serotipos. El análisis de la efectividad de la vacuna se realizó luego con datos genómicos de S. pneumoniae de Massachusetts y el campo de refugiados de Maela en Tailandia.

La complejidad de las vacunas contra el S. pneumoniae significa que son posibles muchos diseños, cada uno con diferentes efectos sobre la enfermedad. En Maela, por ejemplo, la presencia de 64 serotipos de la bacteria significa que son posibles alrededor de 100.000 millones de diseños de vacunas.

Llevaría 19.000 años simularlos a todos, y la mayoría son subóptimos. Los investigadores desarrollaron un método más eficiente que hizo posible identificar los diseños de mejor rendimiento a partir de billones de posibilidades.

El equipo descubrió que las tasas de enfermedad neumocócica invasiva infantil en Maela en realidad podrían reducirse omitiendo componentes de la vacuna PCV13 para mantener ciertos serotipos en su lugar, eliminando la posibilidad de su reemplazo por serotipos altamente invasivos. En Massachusetts, se encontró que una vacuna dirigida a 20 serotipos es más efectiva que la PCV13 actual.

Los resultados destacan la necesidad de que los programas de vacuna se adapten a comunidades específicas de bacterias y consideren la vacunación a diferentes edades.

El investigador Nicholas Croucher señala que "la investigación muestra que los mejores diseños de vacunas dependen en gran medida de las cepas bacterianas presentes en la población, que varían considerablemente entre países".

"Los mejores diseños de vacunas también dependen del grupo de edad que se vacunará -añade-. Estas ideas serán fundamentales para aplicar las lecciones aprendidas de la introducción de vacunas en países de altos ingresos para combatir la enfermedad donde la carga es más alta".