[PDF completo do relatório está disponível abaixo]
A modelagem em epidemiologia pode servir como uma alternativa útil à realidade, pois muitas vezes é impossível observar e registrar todas as interações reais em sistemas altamente complexos. Ao tentar reduzir o sistema a uma série de equações ou distribuições baseadas em probabilidade, é possível produzir resultados que podem refletir, em uma extensão útil, o que pode acontecer sob certas condições na natureza. É muito mais barato e rápido do que conduzir um estudo observacional de longa duração em diversos cenários epidemiológicos.
A atratividade de transformar anos de estudos paralelos massivos em alguns segundos de computação de alta potência é óbvia. No entanto, sendo completamente dependentes tanto do design do programa quanto dos parâmetros de entrada que o programa é instruído a calcular, as saídas dos modelos são mais semelhantes a uma imagem pintada por humanos do que a um registro cinematográfico de um fenômeno natural. Como uma pintura bidimensional, pode fornecer uma aproximação útil da realidade se o artista assim o desejar e for suficientemente habilidoso. Alternativamente, pode fornecer uma imagem que leva o observador a ver coisas que não ocorrem na natureza, exagerando certos aspectos enquanto minimiza outros, o que por design ou por acidente pode provocar emoções ou reações que a observação direta pode não produzir. Embora forneça insights importantes, é, na melhor das hipóteses, uma imitação grosseira.
A modelagem de doenças humanas se torna ainda mais complicada quando se pretende prever eventos raros em nível populacional, pois as condições e respostas que promovem ou atenuam doenças mudam muito ao longo do tempo. Doenças infecciosas matavam cerca de metade de todas as crianças antes dos 10 anos, mas a mortalidade agora é relativamente rara em países mais ricos devido predominantemente a mudanças na higiene, condições de vida, nutrição e ao advento dos antibióticos. Eventos de mortalidade massiva, como a Peste negra, provavelmente devido às bactérias Yersinia pestis, são agora extremamente improváveis porque as condições ambientais que as promoveram são menos prevalentes e a infecção é prontamente tratada com antibióticos comuns. Confiar em tais eventos históricos para prever a probabilidade de riscos atuais à saúde seria como prever a segurança das viagens aéreas modernas com base no desempenho dos projetos originais de aviões dos irmãos Wright.
Desde o início do surto de Covid-19, e de fato alguns anos antes, tem havido uma ênfase crescente da saúde pública internacional no risco de surtos e pandemias. Embora isso possa parecer incongruente à luz da redução global constante na mortalidade por doenças infecciosas nos últimos 30 Anos, a preocupação levou a pedidos de financiamento sem precedentes e a uma grande reorientação de várias agências internacionais de saúde. Um relatório publicado em 2024 pelo projeto REPPARE da Universidade de Leeds, Política Racional Contra o Pânico, demonstrou que o risco tinha sido mal representado nos relatórios de várias agências internacionais importantes envolvidas no desenvolvimento de políticas de prevenção, preparação e resposta a pandemias (PPPR). Um motivo significativo foi a falha em considerar os avanços nos cuidados de saúde e os avanços tecnológicos para detectar e registrar surtos de doenças.
Com a fase aguda da pandemia da Covid-19 terminada, muitos países estão revendo sua resposta de saúde pública e a prioridade e a maneira com que o risco futuro de pandemia deve ser abordado. Os Estados-membros da Organização Mundial da Saúde continuam as discussões sobre a proposta Acordo Pandêmico e aceitação de emendas recentes ao Regulamento Sanitário Internacional. Contemporaneamente, várias novas instituições PPPR já foram estabelecidas, incluindo uma nova Fundo de Pandemia, Rede Internacional de Vigilância de Patógenose um Plataforma de contramedidas médicas, todos atualizando seus casos de investimento e requisitos financeiros.
Modelagem preditiva da Metabiota, empresa agora absorvida pela Ginkgo Bioworks, contribuiu significativamente para a conversa sobre o risco de pandemia e a necessidade de aumento de financiamento. Constituiu uma das duas principais fontes para avaliação de risco no Painel Independente de Alto Nível (HLIP) do G20 em junho de 2021, que foi influente para informar o Grupo das Nações do G20 ajuda para a agenda PPPR da OMS. REPPARE abordado anteriormente preocupações quanto à interpretação dos resultados do modelo com base em um artigo de Prados e outros (2023) que incluía a autoria da Metabiota (Ginkgo Bioworks). A Ginkgo Bioworks agora forneceu uma relatório mais detalhado para a Comissão Real da Nova Zelândia sobre a COVID-19 Lições Aprendidas – Estimativa da mortalidade futura por patógenos com potencial epidêmico e pandêmico – doravante denominado relatório Bioworks.
O relatório Bioworks visa prever a ameaça de epidemias e pandemias à saúde humana. O risco é estimado por meio de epidemiologia computacional e simulações de modelagem de eventos extremos para estimar a mortalidade de epidemias e pandemias de “baixa frequência, alta gravidade” de doenças respiratórias, particularmente gripe pandêmica, novos coronavírus e febres hemorrágicas virais (VHFs).
A frequência relativa e o tamanho dos surtos previstos podem ser vistos no gráfico abaixo do relatório da Bioworks. Embora quase todos os eventos sejam de mortalidade relativamente baixa, como todas as pandemias modernas de origem natural confirmada têm sido, o principal impulsionador da média anualizada de mortes "esperadas" é derivado de eventos raros, mas massivos, de um tamanho que o mundo não via desde o desenvolvimento da medicina moderna.
O relatório da Bioworks conclui que uma média de 2.5 milhões de mortes são atribuídas anualmente a esses surtos respiratórios agudos (1.6 milhões somente para a gripe pandêmica). Muitos acharão esses resultados implausíveis. Não houve uma mortalidade anual por gripe como essa em um século, e apenas duas vezes no século passado, em 1957-8 e 1968-9, a taxa de mortalidade atingiu o que o modelo sugere ser a média. A OMS considera que a Covid-19, se incluída como um surto natural, tem uma mortalidade relatada de pouco mais de sete milhões ao longo de três anos.
Para VHF, o relatório estima uma média de 26,000 globalmente, e 19,000 na África Subsaariana. Isso é maior do que o registrado anteriormente em qualquer ano. O maior da história recente, o surto de Ebola de 2014, causou apenas Mortes 11,325. Prevê-se que a febre hemorrágica exceda 100,000 mortes a cada 25 anos, com uma probabilidade de 48%, um evento que pode não ter ocorrido na história humana.
Duas grandes omissões levam a esses resultados. Primeiro, o modelo ignora mudanças na sociedade e na medicina ao longo dos últimos séculos, que viram a média global expectativa de vida aumentar de menos de 30 anos para mais de 70, e mais de 80 anos em alguns países mais ricos (veja abaixo). Assim, infecções bacterianas como a Peste (Y. pestis), e doenças como cólera e tifo associadas à higiene precária são consideradas como tendo uma taxa de recorrência e magnitude relevantes para surtos históricos massivos. A gripe espanhola em 1918-19 resultou em mortalidade considerável devido a infecções bacterianas secundárias, que são muito menos propensas a ocorrer novamente desde o advento dos antibióticos modernos.
Em segundo lugar, o modelo não leva em conta o advento de diagnósticos modernos, como PCR, testes de antígeno e sorologia no ponto de atendimento e sequenciamento genético, e a capacidade aprimorada de registrar e transmitir tais informações. Assim, presume-se que o aumento na notificação reflita um aumento real na frequência de surtos, em vez de refletir amplamente a capacidade aprimorada de detecção. O modelo então assume uma continuação desse aumento nos anos futuros.
Tendo em vista as enormes mudanças na medicina nos últimos 100 anos e a constante evolução diminuir na mortalidade por doenças infecciosas, as suposições subjacentes às previsões do modelo parecem implausíveis. Embora os avanços futuros na medicina sejam difíceis de medir, parece razoável supor que os avanços nas práticas de higiene, nutrição, moradia, diagnósticos, antibióticos e vacinas ao longo do último século continuarão com maior mitigação do risco nos anos futuros. Embora a resistência antimicrobiana possa ocorrer, é um problema predominantemente para infecções endêmicas mais do que epidêmicas, e os avanços nas contramedidas antimicrobianas continuarão.
A modelagem desse tipo se tornou altamente influente no desenvolvimento de políticas. À medida que o poder da computação aumenta, tem sido tentador pensar que a precisão preditiva aumenta. No entanto, um modelo com suposições e parâmetros de entrada irrealistas simplesmente chega a um resultado implausível em um período mais curto.
Como um exercício acadêmico, a modelagem pode ajudar a levantar questões a serem respondidas por pesquisas sérias. No entanto, quando mal aplicada e superenfatizada como um guia para políticas, corre o risco de desviar recursos financeiros e humanos de cargas de doenças reais para espúrias. Isso resultará em aumento da mortalidade, como resultados de doenças infecciosas endêmicas de alta carga atuais, como malária e tuberculose, permanecem altamente dependentes da disponibilidade de assistência oficial ao desenvolvimento (AOD, ou "ajuda externa"). A AOD para apoio nutricional, fundamental para melhorar os resultados de saúde, caiu 20% nos últimos quatro anos. Com base em previsões, incluindo a discutida aqui, o equivalente a quase 50% da APD pré-Covid é proposto para preparação e resposta à pandemia. Isso reduzirá intervenções essenciais em outros lugares.
Os avanços tecnológicos contribuíram para a redução de doenças infecciosas, incluindo a mortalidade pandêmica. Um uso indevido da tecnologia por meio do uso inapropriado de modelos pode desfazer muitos desses ganhos importantes. Por analogia, não julgamos a probabilidade de sobreviver a viagens aéreas transatlânticas com base na probabilidade de coberturas de lona das asas rasgarem. Nem devemos avaliar a probabilidade de sobreviver a futuras pandemias com base na era da medicina medieval.
Observações:
O relatório completo pode ser encontrado em: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
Os relatórios do REPPARE sobre o risco de pandemia e o financiamento para a agenda de preparação e resposta à pandemia estão em: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
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