Cientistas indianos prevêem como a gripe aviária pode se espalhar para os humanos

Durante anos, os cientistas alertaram que a gripe aviária – mais conhecida como H5N1 – poderia um dia dar o salto perigoso das aves para os humanos e desencadear uma crise de saúde world.

A gripe aviária – um tipo de gripe – está enraizada no Sul e no Sudeste Asiático e ocasionalmente infectou seres humanos desde que surgiu na China no last da década de 1990. De 2003 a agosto de 2025, a Organização Mundial da Saúde (OMS) relatado 990 casos humanos de H5N1 em 25 países, incluindo 475 mortes – uma taxa de mortalidade de 48%.

Só nos EUA, o vírus atingiu mais de 180 milhões de aves, espalhou-se por mais de 1.000 rebanhos leiteiros em 18 estados e infectou pelo menos 70 pessoas – a maioria trabalhadores rurais – causando várias hospitalizações e uma morte. Em janeiro, três tigres e um leopardo morreram num centro de resgate de vida selvagem na cidade indiana de Nagpur devido ao vírus que normalmente infecta aves.

Os sintomas em humanos imitam uma gripe grave: febre alta, tosse, dor de garganta, dores musculares e, às vezes, conjuntivite. Algumas pessoas não apresentam nenhum sintoma. O risco para os seres humanos continua baixo, mas as autoridades estão a observar atentamente o H5N1 em busca de qualquer mudança que possa fazer com que se espalhe mais facilmente.

Essa preocupação foi o que motivou um novo modelo revisto por pares dos investigadores indianos Philip Cherian e Gautam Menon da Universidade Ashoka, que simula como um surto de H5N1 se pode desenvolver em humanos e quais as intervenções precoces que o poderão impedir antes que se espalhe.

Em outras palavras, o modelo publicado na revista BMC Public Well being usa dados do mundo actual e simulações de computador para imaginar como um surto pode se espalhar na vida actual.

“A ameaça de uma pandemia de H5N1 em humanos é genuína, mas podemos esperar evitá-la através de uma melhor vigilância e de uma resposta de saúde pública mais ágil”, disse o professor Menon à BBC.

Uma pandemia de gripe aviária, dizem os investigadores, começaria silenciosamente: uma única ave infectada transmitiria o vírus a um ser humano – muito provavelmente um agricultor, um trabalhador do mercado ou alguém que manuseasse aves. A partir daí, o perigo não reside na primeira infecção, mas no que acontece a seguir: a transmissão sustentada entre humanos.

Como os surtos reais começam com dados limitados e confusos, os pesquisadores recorreram BharatSimuma plataforma de simulação de código aberto originalmente construída para modelagem da Covid 19, mas versátil o suficiente para estudar outras doenças.

A principal conclusão para os decisores políticos é quão estreita pode ser a janela de acção antes que um surto fique fora de controlo, dizem os investigadores.

O artigo estima que, quando os casos aumentarem para além de dois a dez, é provável que a doença se espalhe para além dos contactos primários e secundários.

Os contactos primários são pessoas que tiveram contacto direto e próximo com uma pessoa infetada, como membros do agregado acquainted, cuidadores ou colegas próximos. Contatos secundários são aqueles que não conheceram a pessoa infectada, mas estiveram em contato próximo com um contato primário.

Se os agregados familiares dos contactos primários forem colocados em quarentena quando apenas dois casos forem detectados, o surto poderá quase certamente ser contido, concluiu a investigação.

Mas quando são identificados 10 casos, é extremamente provável que a infecção já se tenha espalhado pela população em geral, tornando a sua trajectória praticamente indistinguível de um cenário sem intervenção precoce.

Para manter o estudo fundamentado em condições do mundo actual, os investigadores escolheram o modelo de uma única aldeia no distrito de Namakkal, Tamil Nadu – o coração do cinturão avícola da Índia.

Namakkal abriga mais de 1.600 granjas avícolas e cerca de 70 milhões de galinhas; produz mais de 60 milhões de ovos por dia.

Uma aldeia de 9.667 residentes foi gerada utilizando uma comunidade sintética – famílias, locais de trabalho, espaços de mercado – e semeada com aves infectadas para imitar a exposição na vida actual. (Uma comunidade sintética é uma população synthetic gerada por computador que imita as características e comportamentos de uma população actual.)

Na simulação, o vírus começa num native de trabalho – uma quinta de média dimensão ou um mercado húmido – espalha-se primeiro para as pessoas que aí vivem (contactos primários) e depois espalha-se para outros (contactos secundários) com quem interagem através de casas, escolas e outros locais de trabalho. Casas, escolas e locais de trabalho formavam uma rede fixa.

Ao rastrear infecções primárias e secundárias, os investigadores estimaram as principais métricas de transmissão, incluindo o número reprodutivo básico, R0 – que mede quantas pessoas, em média, uma pessoa infectada transmite o vírus. Na ausência de uma pandemia no mundo actual, os investigadores modelaram uma gama de velocidades de transmissão plausíveis.

Depois testaram o que acontece quando diferentes intervenções – abate de aves, quarentena de contactos próximos e vacinação direcionada – entram em ação.

Os resultados foram contundentes.

O abate de aves funciona – mas apenas se for feito antes de o vírus infectar um ser humano.

Se ocorrer uma repercussão, o timing torna-se tudo, descobriram os investigadores.

Isolar as pessoas infectadas e colocar as famílias em quarentena pode deter o vírus na fase secundária. Mas assim que surgem infecções terciárias – amigos de amigos ou contactos de contactos – o surto foge ao controlo, a menos que as autoridades imponham medidas muito mais duras, incluindo confinamentos.

A vacinação direccionada ajuda a aumentar o limiar a partir do qual o vírus se consegue sustentar, embora pouco faça para alterar o risco imediato dentro dos agregados familiares.

As simulações também destacaram uma compensação estranha.

A quarentena, introduzida demasiado cedo, mantém as famílias unidas durante longos períodos – e aumenta a probabilidade de os indivíduos infectados transmitirem o vírus às pessoas com quem vivem. Introduzido tarde demais, pouco contribui para retardar o surto.

Os pesquisadores dizem que essa abordagem traz ressalvas.

O modelo baseia-se numa aldeia sintética, com tamanhos fixos de agregados familiares, locais de trabalho e padrões de movimento diários. Não inclui surtos simultâneos semeados por aves migratórias ou por redes avícolas. Também não leva em conta as mudanças comportamentais – o uso de máscaras, por exemplo – quando as pessoas sabem que os pássaros estão morrendo.

Seema Lakdawala, virologista da Universidade Emory, com sede em Atlanta, acrescenta outra ressalva: este modelo de simulação “assume uma transmissão muito eficiente dos vírus da gripe”.

“A transmissão é complexa e nem todas as estirpes terão a mesma eficiência que outras”, diz ela, acrescentando que os cientistas também estão agora a começar a compreender que nem todas as pessoas infectadas com a gripe sazonal espalham o vírus de forma igual.

Ela diz que pesquisas emergentes mostram que apenas um “subconjunto de indivíduos positivos para gripe realmente espalham o vírus infeccioso da gripe no ar”.

Isto espelha o fenômeno super-propagador visto com a Covid-19, embora seja muito menos bem caracterizado para a gripe – uma lacuna que pode influenciar fortemente a forma como o vírus se espalha pelas populações humanas.

O que acontecerá se o H5N1 tiver sucesso na população humana?

O Dr. Lakdawala acredita que isso “causará uma grande perturbação, provavelmente mais semelhante à 2009 [swine flu] pandemia em vez da Covid-19″.

“Isso ocorre porque estamos mais preparados para uma pandemia de gripe. Conhecemos antivirais licenciados que são eficazes contra as cepas H5N1 como uma defesa precoce e um candidato armazenado Vacinas H5 que poderia ser implantado no curto prazo.”

Mas a complacência seria um erro. O Dr. Lakdawala diz que se o H5N1 se estabelecer nos seres humanos, poderá reorganizar-se – ou misturar-se – com estirpes existentes, amplificando o seu impacto na saúde pública. Essa mistura poderia remodelar a gripe sazonal, desencadeando “epidemias sazonais caóticas e imprevisíveis”.

Os modeladores indianos dizem que as simulações podem ser executadas em tempo actual e atualizadas à medida que os dados chegam.

Com melhorias – melhores atrasos na notificação, casos assintomáticos – poderiam dar às autoridades de saúde pública algo inestimável nas primeiras horas de um surto: uma noção de quais as ações mais importantes, antes que a janela de contenção se feche.

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