Entradas etiquetadas como ‘inmunidad grupal’

El cuento de la inmunidad de rebaño: érase una vez algo que no es lo que la gente cree. Capítulo 2

Decíamos ayer que la inmunidad de rebaño es un concepto teórico estadístico poblacional (estos tres adjetivos son importantes) ideado para las explotaciones ganaderas y demostrado en experimentos con ratones en condiciones ideales y controladas en un laboratorio. Pero que, para el significado que se le está entendiendo popularmente en esta pandemia, tiene dos grandes problemas. A saber:

Primer problema: el mundo real

Según lo dicho ayer, la fórmula del HIT (ese porcentaje de población inmunizada del que se dice que consigue la inmunidad grupal, y que suele decirse en los medios que para la COVID-19 es del 70%) solo es aplicable cuando existe una población inicial que es homogéneamente susceptible en su totalidad y que está mezclada por igual de modo que cada individuo puede tener contacto con cada uno de los otros susceptibles, sin que estas condiciones cambien a lo largo del tiempo más que en el aumento de la población ya inmunizada respecto a la aún susceptible. Esta es una situación que puede lograrse en los experimentos de laboratorio con ratones, como los de Topley y Wilson que cité ayer.

Una calle de Madrid en octubre de 2020. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Una calle de Madrid en octubre de 2020. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Pero no es aplicable en el mundo real. En una epidemia humana, más aún si es global como una pandemia, hay aproximadamente infinitas variables que rompen las condiciones para las cuales la fórmula del HIT es válida: heterogeneidad de susceptibilidad de la población, incontables niveles distintos de contactos y mezclas en la población que cambian aleatoriamente a lo largo del tiempo y en cada individuo en particular, evolución del virus influida también por el tamaño y las características de la población susceptible, medidas de restricción de las interacciones que van y vienen de forma desigual a lo largo del tiempo en distintas poblaciones interconectadas, calidad y duración de la inmunidad que pueden ser diferentes en sectores de la población e incluso entre individuos, factores psicológicos que influyen en el nivel de interacciones de cada persona y que pueden cambiar a lo largo del tiempo…

Y a todo ello se añade, además, que la R0 tampoco es la constante universal de Planck. Es decir, es un número tentativo que se va calculando en función de una masa de datos recopilados a lo largo del brote epidémico. Pero a distintos datos, distinto resultado: para la COVID-19 se han calculado valores muy dispares entre 2 y 6, lo que situaría el HIT en un amplio rango entre el 50 y el 83%. Pero es que, además, si por ejemplo se calcula con los datos de cada país, los valores que se obtienen son también distintos, como lo es la situación en cada país. En julio de 2020 un estudio calculó valores estimados de R0 por países, dando como resultado cifras distintas entre 1 y más de 4, como reflejan estos mapas:

Mapas de estimaciones de R0 de COVID-19 por países. Imagen de Hilton y Keeling, PLOS Computational Biology 2020.

Mapas de estimaciones de R0 de COVID-19 por países. Imagen de Hilton y Keeling, PLOS Computational Biology 2020.

A esto habría que añadir otras variables que influyen en la expansión de una epidemia, como el parámetro de dispersión k, que mide si todos los contagiados contagian por igual… En resumen, el cálculo de HIT es una sobresimplificación de la realidad. Para los físicos, es aquello de “supongamos un caballo totalmente esférico y sin rozamiento”. Pero no existen los caballos esféricos y sin rozamiento.

Por poner un ejemplo que creo es fácil de entender, todos sabemos que el agua se congela a 0 °C. Pero nadie se sentaría frente a un lago con un termómetro en la mano para ver cómo, en el momento en que la temperatura desciende de un grado a cero grados, lo que era un lago totalmente líquido se convierte de repente en un lago totalmente congelado. Sabemos que a 3 °C comienzan a formarse cristales de hielo; que solo comienza la congelación si se dan unas circunstancias determinadas, como materia sólida capaz de nuclear los cristales; que en ausencia de ella el agua pura puede seguir líquida hasta casi -50 °C; que depende también de la concentración de sales… Y, sobre todo (más sobre esto en el segundo problema), que la congelación no es uniforme ni instantánea, sino que tarda, se forma hielo en algún lugar, en otro se retrasa más… Del mismo modo, la inmunidad grupal tampoco es un todo o nada; no es un concepto binario.

Así, cuando el otro día se anunció que Reino Unido había alcanzado la inmunidad de grupo el 9 de abril de 2021, tal cual, a muchos científicos británicos se les atragantó el té con pastas. Un día concreto de la semana se puede alcanzar, no sé, un orgasmo, pero no la inmunidad de grupo. La ciudad brasileña de Manaos ha sido para muchos científicos el ejemplo de que la inmunidad de grupo es inalcanzable, ya que en la primera ola se infectaron dos terceras partes de su población y luego ha sufrido otras sucesivas oleadas como el resto del mundo. Madrid, que, no lo olvidemos, es (según el contador de la Universidad Johns Hopkins) la segunda región de Europa con más contagios totales después de Lombardía, y la número 35 del mundo solo superada por estados de EEUU, India y Brasil, todos ellos con una población mucho mayor que la madrileña, ha sido mencionada en varios estudios científicos como un posible ejemplo cercano a la inmunidad grupal; es evidente que no.

Lo cierto es que, en la práctica, el único cambio mágico que se opera cuando se alcanza el HIT es este: que pasa de haber más infectados que contagian a más de una persona que infectados que no contagian a nadie, a haber más infectados que no contagian a nadie que infectados que contagian a más de una persona (todo ello promediado, ya que los supercontagios son predominantes). Es simplemente un punto de inflexión. Pero una vez alcanzado ese punto de inflexión de la inmunidad de rebaño, si es que es posible alcanzarlo, no notaríamos nada diferente a lo que ya hemos visto en los descensos de las olas anteriores: los contagios seguirían produciéndose, con tendencia descendente, disminuyendo poco a poco.

Pero ¿cómo de poco a poco? Eso nos lleva al segundo problema.

Segundo problema: el overshoot

Esto es una consecuencia de todo lo anterior, pero merece una explicación aparte. Según lo dicho, la inmunidad de rebaño conseguiría que la curva de contagios comenzara a descender, en principio sin posibilidad de que volviera a subir.

Explico este “en principio”, copiando lo que el científico de datos Dvir Aran explicaba a Nature. Supongamos que, a lo largo de los meses de oleadas sucesivas, Pepa tiene contacto habitual con otras x personas; esto representa su riesgo de exposición. Imaginemos que una vacuna tiene una eficacia del 90%, lo que reduce su riesgo a 0,1·x (con la salvedad de que la eficacia se refiere a los ensayos clínicos, no al mundo real). Pero imaginemos que de repente alguien anuncia que se ha alcanzado la inmunidad de grupo. Y engañada por una comprensión errónea de esta idea, Pepa comienza entonces a tener contacto habitual con 10 veces más personas que antes; su riesgo ahora será 10·0,1·x. Es decir, vuelta al principio.

Pero incluso sin considerar esto, entendamos: la curva de contagios comienza a descender. Pero es una frenada muy lenta; hay una larga distancia de frenado. Como la congelación que decíamos arriba, tampoco su efecto es instantáneo. Y mientras la curva continúa descendiendo, sigue habiendo infecciones y sigue muriendo gente. Así que la pregunta es: ¿cuánta población más se infecta hasta que la epidemia termina finalmente extinguiéndose? Este porcentaje de población que se infecta después de alcanzarse la inmunidad grupal es lo que se conoce como overshoot.

Y ¿cuánto es el overshoot? No he encontrado muchos estudios que se hayan atrevido a cuantificarlo, ya que una vez más es demasiado especulativo. Pero recientemente se ha publicado un estudio al respecto en Scientific Reports de Nature, que ya estaba colgado en un servidor de prepublicaciones de internet desde hace un año. Y por cierto, que cuenta entre sus firmantes con la física catalana Roser Valenti, de la Universidad Goethe de Frankfurt. Dice el estudio:

Como última nota, a veces hay una extendida confusión sobre el significado del punto de inmunidad de rebaño, que ocurre para un factor de infección de tres cuando se ha infectado el 66% de la población [aplíquese también a la vacunación, que aún no estaba disponible cuando se elaboró el estudio]. Más allá del punto de inmunidad de rebaño, el número de casos de infecciones permanece elevado durante un tiempo considerable. El brote se detiene por completo solo cuando se ha infectado el 94% de la población”.

Es decir, que según la predicción del modelo de este estudio, el overshoot sería del 28%. O sea, que una vez alcanzada la inmunidad de rebaño en el 66%, hasta que la epidemia se detiene por completo aún se infecta (o debe vacunarse) un 28% más de la población, y la epidemia solo se detiene por completo cuando el 94% ya es inmune.

Esto es lo que a la gente le interesa: cuándo se acaba la epidemia. Y esto no ocurre con la inmunidad de rebaño, en el 60-70%, sino con la inmunidad de rebaño + el overshoot, en el 94%. Es decir, cuando casi toda la población ya es inmune. Y si ese 28% extra no se vacuna, ese 28% extra se contagiará.

Por todo ello, se entiende lo dicho al principio: la inmunidad grupal es un concepto teórico estadístico poblacional. Es útil para los epidemiólogos que tratan de controlar un brote, de cara a ajustar sus estrategias de vacunación con recursos limitados y cuando no todo el mundo quiere vacunarse. Pero no dice nada respecto al riesgo concreto de cada uno. No hará que estemos más seguros. No impedirá que los contagios sigan. No es cuando acabará la pandemia.

En resumen, para el público en general, el concepto de inmunidad de rebaño es tan útil como la constante de Planck. Lo que a la gente le interesa, se supone, es saber qué porcentaje de la población tiene que ser inmune para que podamos volver a la vida normal como era antes, sin mascarillas, sin distancia social, sin limitaciones en horarios, lugares o número de personas reunidas, haciendo lo que queramos, como, cuando y donde queramos. Y la respuesta, sin entrar siquiera en que aún no conocemos la duración de la inmunidad ni cuántas variantes del virus surgirán que escapen a ella, es que esto solo ocurrirá cuando cerca del 100% de la población sea inmune. Porque, hasta entonces, seguirá muriendo gente. Y, obviamente, cuando se trata de seres humanos no es aceptable sacrificar a unos cuantos por el bienestar general.

El cuento de la inmunidad de rebaño: érase una vez algo que no es lo que la gente cree. Capítulo 1

El azote de la COVID-19 ha obligado a mucha gente a escuchar mucho más sobre virus, epidemias y vacunas de lo que les habría gustado escuchar en toda su vida. El problema es que, cuando se convierte en el tema dominante, las voces expertas de los científicos quedan acalladas por el ruido de los medios generalistas, los opinadores profesionales y los políticos. Pero muchos de los conceptos que se manejan son algo más complicados de lo que parecen. Tampoco es que sean la mecánica cuántica o la tesis de Kant sobre el ser. Pero cuando medios generalistas, opinadores profesionales y políticos no los entienden y por tanto los cuentan mal, acaban extendiéndose ideas erróneas.

Un ejemplo que ya he comentado aquí antes es el significado de la eficacia de las vacunas. Está claro que no se ha entendido, no se entiende y no se entenderá. Como la eficacia anunciada de la vacuna de AstraZeneca fue menor que la de Pfizer, la gran mayoría de las personas siguen pensando que si se ponen la vacuna de AstraZeneca van a estar menos protegidas que con la de Pfizer. Lo cual no es cierto.

Otro ejemplo es la inmunidad de rebaño, así llamada originalmente, también de grupo, grupal o colectiva.

Ante todo, una aclaración importante: la inmunidad grupal existe (o, al menos, puede llegar a existir). Pero no es nada parecido a lo que la gente imagina. De hecho, es un concepto teórico estadístico epidemiológico tan poco útil para la población general que probablemente nunca debería haber salido a los medios, ya que conduce a error.

Y sin embargo, ahí estamos, con esta idea que es la que parece predominar: cuando se alcance un porcentaje determinado de población inmunizada por vacuna o por infección, que suele situarse en el 70%, sucederá algún fenómeno cuasimágico por el cual los contagios cesarán de repente, la enfermedad desaparecerá y podremos volver por completo a la vida pre-cóvid sin mayor preocupación.

Ojalá fuera así. Pero no lo es. Voy a explicar qué es la inmunidad de rebaño y para qué sirve, de modo que se comprenda qué no es y para qué no sirve.

La Gran Vía de Madrid el pasado noviembre. Imagen de Víctor Lerena / Efe / 20Minutos.es.

La Gran Vía de Madrid el pasado noviembre. Imagen de Víctor Lerena / Efe / 20Minutos.es.

Un poco de historia. En 1916 al veterinario de Kansas George Potter se le ocurrió que era un error sacrificar las reses afectadas por el contagio abortivo (brucelosis), como solía hacerse en las granjas. En un artículo publicado junto a su colega Adolph Eichhorn, propuso que mantener a estos animales podía contribuir a crear una “inmunidad de rebaño” (“herd immunity“), con la cual la infección acabaría extinguiéndose como un fuego al que no se le añade nuevo combustible. Nótese cuál era la idea original: permitir la enfermedad para acabar con ella, ya que para un ganadero es aceptable perder unos cuantos animales si esto beneficia al rebaño en su conjunto.

La idea de Potter llegó a Inglaterra, donde captó gran interés, sobre todo con el estallido de la Primera Guerra Mundial y los problemas de abastecimiento de alimentos. En 1923 los bacteriólogos William Topley y Graham Wilson publicaban un estudio en el que experimentaban con la inmunidad de rebaño en epidemias provocadas en grupos de ratones en el laboratorio. Pero pronto esto llamó la atención de los médicos enfrentados a epidemias humanas en las residencias de estudiantes y las aulas de las escuelas, que se preguntaron si sería aplicable a este caso. No sin debate, pues ciertos expertos recordaban cuál era el origen de una idea aplicada al rebaño: sacrificar a algunos para salvar al grupo.

Cuando en los años 50 y 60 comenzaron las grandes campañas de vacunación, los epidemiólogos se preguntaron qué porcentaje de la población era necesario inmunizar para alcanzar esta inmunidad de grupo. En los 70 se llegó a una fórmula muy sencilla: suponiendo R0, el número de reproducción básica del virus, o a cuántos infecta cada infectado (en una población total y homogéneamente susceptible mezclada por igual, donde cada individuo puede tener contacto con cada uno de los otros), y siendo S la proporción de la población susceptible a la infección, se entiende que R0 ⋅ S = 1. Como S es igual a 1-p, siendo p la población inmune, entonces R0 ⋅ (1-p) = 1, de donde sale que p = 1 – 1/R0. Esta p, población inmune, puede renombrarse como Umbral de Inmunidad de Rebaño, o HIT en inglés. Entonces:

Umbral de Inmunidad de Rebaño (HIT) = 1 – 1/R0

Así, cuando surge una nueva infección solo hay que calcular su R0, y entonces automáticamente se sabe cuál es el HIT, el porcentaje de población inmune necesario para alcanzar la inmunidad de rebaño. En el caso de la cóvid, se calculó la R0 en torno a 3. Así que el HIT estaría en torno a 0,67, entre un 60 y un 70% de la población. De la misma formulita se desprende que cuando aumenta la población inmune por encima del HIT, la R efectiva se hace menor que 1. Es decir, que cada infectado contagia como media a menos de una persona, o que hay cada vez más personas que no contagian a nadie de las que contagian a más de uno. Lo cual, q.e.d., lleva a la extinción del brote epidémico.

Fácil, ¿no? Demasiado. Porque, en realidad, hay dos grandes problemas que es necesario explicar. Primero, este es un concepto teórico en una situación ideal que no se corresponde en absoluto con una epidemia humana en el mundo real. Segundo, incluso si fuera posible alcanzar la inmunidad de rebaño, esto no consigue lo que la gente cree que consigue, por el problema del overshoot. Mañana seguiremos.

¿Debería ser obligatoria la vacunación contra la cóvid?

No parece que esté en el ánimo de las autoridades españolas imponer la vacunación obligatoria contra la COVID-19, algo que se está discutiendo también en otros países. Las razones a favor de la obligatoriedad son obvias y no necesitan explicación: desde que la pandemia comenzó a ser tal y los estudios científicos empezaron a revelar el perfil de este virus, se hizo evidente que no iba a desaparecer sin más, y que la única salida era la imunidad. Hoy muchos están ya familiarizados con la idea de la inmunidad grupal/colectiva/de rebaño. Y aunque algunos vayamos a vacunarnos el primer día que se nos permita, cuando nos toque el turno, esto solo servirá para nuestra tranquilidad personal; para que todo vuelva a la normalidad sería necesario que una inmensa mayoría de la población hiciera lo mismo. Y si las encuestas aciertan, no parece que esto vaya a ocurrir con una vacunación voluntaria.

(Nota: siempre insisto en algo que no debe olvidarse, y es que la inmunidad grupal no detendrá en seco la propagación del virus por arte de magia, sino que será una frenada lenta. Superar este umbral logrará que la curva adopte una trayectoria descendente constante, sin posibilidad de volver a remontar –siempre que la inmunidad sea duradera, claro–, pero los contagios continuarán, disminuyendo poco a poco hasta que la epidemia se extinga).

Pero aunque no sea necesario explicar por qué lo más sensato y racional sería una vacunación obligatoria, es obvio que existen argumentos en contra que van más allá de lo sensato y racional, apelando a cuestiones éticas, legales, políticas, ideológicas… Argumentos que, por otra parte, son opinables y pueden rebatirse.

Primer argumento: no puede confiarse en la absoluta seguridad de las vacunas

Sin duda este es el principal argumento contra la vacunación obligatoria, el que más ronda en las cabezas de quienes rechazan vacunarse o son reticentes a hacerlo: el miedo.

Aunque en la discusión pública suelen armar más ruido los movimientos antivacunas, no olvidemos que, cuando la Organización Mundial de la Salud definió las 10 mayores amenazas actuales para la salud, no incluyó entre ellas la antivacunación, sino la “reticencia a las vacunas”, un concepto más amplio que incluye no solo las corrientes militantes radicales anticientíficas, sino también a los ciudadanos normales que simplemente tienen miedo de sufrir alguna reacción adversa.

Como inmunólogo, confieso que nunca he acabado de entender por qué parecen existir siempre más reticencias frente a las vacunas que a otros medicamentos. Una vacuna es un medicamento. Que, como todos los medicamentos, busca alterar ciertos mecanismos del organismo de modo que se logre un efecto terapéutico. Todos los medicamentos conllevan un pequeño riesgo de efectos secundarios que aparecen detallados en el prospecto. La única diferencia en el caso de las vacunas es que se administran a personas sanas, por lo que normalmente no existe la sensación de necesidad personal del enfermo que toma un medicamento. Pero en la situación actual nadie debería dudar de que existe una urgente necesidad colectiva.

Vacuna. Imagen de U.S. Air Force / Staff Sgt. Joshua Garcia.

Vacuna. Imagen de U.S. Air Force / Staff Sgt. Joshua Garcia.

No pretendo aquí convencer a nadie sobre la seguridad de las vacunas, dado que no podría aportar nada nuevo al respecto frente a la información que puede encontrarse por todo internet. Pero sí quisiera corregir un error muy común que observo a mi alrededor, y es que muchas personas parecen creer que la seguridad de las vacunas se da poco menos que por supuesta por defecto y mientras no se demuestre lo contrario, como cuando se saca a la venta cualquier artículo de consumo. Algunos medios están contribuyendo a esta idea errónea calificando de conejillos de indias a las primeras personas que van a recibir las vacunaciones masivas.

No es así. Las vacunas no tienen por qué ser seguras de por sí, y esto no se da por hecho en ningún caso. Las vacunas son seguras porque toda vacuna aprobada por las autoridades reguladoras ha superado varias fases de ensayos que han analizado exhaustivamente su seguridad. Antes de los datos de eficacia que han saltado a los medios, las vacunas han pasado por fases previas en las que solo se ha analizado su seguridad, no su eficacia. Y antes de eso, se han testado en animales, solo cuando su perfil de seguridad era lo suficientemente convincente como para iniciar tales ensayos. Los conejillos de indias no son las personas, sino los conejillos de indias; o más concretamente –las cobayas no suelen utilizarse mucho en la ciencia actual– los ratones y monos que han recibido las vacunas en primer lugar. En resumen, las vacunas son seguras cuando se descubre que lo son. Y ninguna que no sea capaz de demostrarlo consigue la autorización necesaria para llegar a la población.

Segundo argumento: es una invasión de las autoridades en la libertad de elegir

Aquí salimos de la ciencia para entrar en el terreno ético-político-ideológico. Respecto a cuánta cuota de nuestra libertad personal estamos dispuestos a ceder a las autoridades, es algo que varía con los tiempos y las culturas. Por ejemplo, en España aceptamos con toda naturalidad que es obligatorio para todos los mayores de 14 años tener un DNI o un NIE para los extranjeros. Pero en Reino Unido y EEUU no existen estos documentos a nivel estatal y con carácter general obligatorio para todos los ciudadanos, porque allí los intentos de los gobiernos de implantarlos han encontrado fuertes resistencias de amplios sectores de población que consideran un DNI obligatorio como una invasión de la libertad y la privacidad.

Lo mismo se aplica a otras medidas que buscan el bien común incluso sacrificando alguna pequeña libertad personal. E incluso a ciertas obligaciones que realmente no logran un bien común, sino simplemente el nuestro propio. Por ejemplo, en España es obligatorio llevar cinturón de seguridad en el coche y casco en la moto, cuando estas medidas realmente no buscan el bien común sino el individual del propio usuario. Existen argumentos razonables para defender que el casco debería ser una cuestión de libertad personal, ya que el no llevarlo no perjudica a otros, y de hecho es así en muchos países.

Pero en el caso de las vacunas, y como ya he explicado aquí anteriormente, no es una cuestión de libertad personal, ya que afecta a toda la comunidad. Ya antes de la cóvid, la entrada de un niño no vacunado en un aula ha representado siempre un riesgo para otros niños que, o bien no han podido vacunarse por motivos médicos, o bien sí han recibido la inoculación pero no han desarrollado inmunidad. En España no existe ninguna vacunación obligatoria –es solo un eufemismo que designa a las que el usuario no tiene que pagar directamente. El problema es que dejar esta responsabilidad en manos de los centros educativos lleva a inútiles y costosas batallas legales cuando los legisladores se lavan las manos.

En otros países sí se han ido imponiendo las vacunaciones obligatorias en los niños, y sin duda este es un camino que poco a poco irá recorriéndose en todo el mundo. Probablemente en general se cree que debe recorrerse con calma, de modo que vaya calando en los ciudadanos sin que se interprete como una imposición inaceptable. Pero si dejar que un solo niño muera por esta inacción ya es inaceptable, mucho más inaceptable es dejar que miles de personas continúen muriendo de cóvid cuando tenemos el modo de evitarlo.

Tercer argumento: la obligatoriedad en algunos países no ha conseguido más vacunaciones

Habría que preguntar a los expertos en leyes si el hecho de que una norma no cale ni se acepte de forma inmediata en la sociedad es algo que invalide la norma. Pero desde el punto de vista de un no experto, no lo parece. Volviendo al ejemplo del cinturón de seguridad, los que ya tenemos años recordamos la época en que esta obligación se impuso en España. No fue ni mucho menos una medida que estuviera refrendando lo que ya ocurría en la calle: nadie llevaba cinturón en los asientos traseros, y muchos tampoco en los delanteros. Al principio hubo un amplio rechazo, e incluso abundaban los típicos comentarios que descalificaban a quienes tomaban esta precaución.

El uso del cinturón de seguridad no se impuso por aclamación popular, porque de pronto la gente se volviera más sensata, sino por obligación legal y por mecanismos sancionadores. El hecho de que en algunos países la vacunación obligatoria todavía no haya logrado aumentar las cuotas de vacunación simplemente revela que se está recorriendo ese camino, y que las leyes y las sanciones no deben bajar la guardia hasta que la responsabilidad de todos en este terreno se acepte como algo natural.

Cuarto argumento: es mejor educar que obligar, la obligación crea rechazo

Por supuesto que la educación pública es esencial, pero plantear la educación y la obligatoriedad como una dicotomía es un falso debate. Muchas de las medidas que a partir de un cierto momento se imponen como obligatorias en la sociedad necesitan campañas paralelas de información y educación para que el público comprenda el porqué de la medida. Ceder a la tentación de no disgustar a nadie simplemente para no engrosar las filas de los antivacunas nos llevaría a permitir cualquier clase de pseudomedicina o, en un sentido más amplio, cualquier clase de negocio fraudulento.

Quinto argumento: es mejor una obligatoriedad indirecta

Algunos defienden que puede ser más aconsejable dejar que la propia sociedad vaya presionando hacia la vacunación obligatoria a través de mecanismos, digamos, no oficiales: que los empleadores, propietarios de negocios abiertos al público, compañías de transportes y otros etcéteras pidan certificados de vacunación a sus empleados/clientes/usuarios y otros etcéteras, de modo que los ciudadanos se sientan obligados a vacunarse, sin que las autoridades se lo impongan, si quieren optar a llevar una vida normal.

Esta sería una posible vía. Pero en mi opinión, es una vía equivocada. Es un error suponer que las empresas privadas deban hacerse cargo de una responsabilidad del bien común cuando las autoridades renuncian a dicha responsabilidad. Y es un error suponer que van a hacerlo si esto les supone un daño a su negocio, perdiendo clientes o trabajadores cualificados.

Pero sobre todo, esta postura puede dar a entender una reticencia a las vacunas por parte de las propias autoridades que no resulta precisamente muy ejemplar ni muy educadora. Si las autoridades están realmente convencidas de que los beneficios de las vacunas exceden infinitamente a sus posibles perjuicios, ¿por qué sus acciones sugieren lo contrario y, sobre todo, cómo esperan educar a los ciudadanos? Las medidas no farmacológicas para contener la pandemia, como los confinamientos, se han impuesto de manera obligatoria, a pesar de que sus perjuicios son grandes y evidentes, tanto para la actividad económica como para la salud física y mental de las personas. ¿Qué problema hay entonces en imponer como obligatoria una medida cuyos beneficios son inmensos y cuyos perjuicios son mínimos?

Sexto argumento: no puede imponerse a las personas de bajo riesgo

Otra de las ideas que está circulando es que, dado el bajo riesgo que generalmente supone la cóvid en las personas jóvenes y sanas, sería excesivo obligar a este sector de población a vacunarse. Una vez más, subyace a este argumento la falsa idea de que la vacunación conlleva un riesgo solo aceptable cuando el beneficio es inmenso.

Por supuesto que también existen otras razones en contra de este argumento. Para el conocimiento científico actual, la cóvid todavía es una siniestra lotería. Hay jóvenes sanos que mueren y personas mayores que pasan la infección sin enterarse. Hasta que se conozcan en detalle los factores que determinan el pronóstico de la enfermedad en cada paciente, si es que algún día llegan a conocerse, no puede asegurarse que nadie esté libre de riesgo. Y sería una inmensa contradicción en el mensaje público de las autoridades si por un lado se destaca la importancia de la prevención entre los jóvenes, como se está haciendo, y por otro lado se les considera eximidos de la obligación de vacunarse porque el riesgo no va con ellos.

Pero sobre todo, la pandemia nos ha dejado el mensaje de que este es un problema global. Y que este es un momento histórico en el que el compromiso humanitario nos pide actuar todos para salvar a todos. El compromiso social solidario de todos no consiste en aplaudir en los balcones o cantar el Resistiré, sino en aceptar la obligación ética de vacunarse. Y si existen objeciones a que una obligación ética de tal urgencia se convierta en una obligación legal, quienes se niegan a imponer la obligatoriedad de vacunarse tendrán que encontrar la manera de educarnos a quienes no comprenderemos cuál es entonces el propósito de las leyes.

Siete meses después, ¿sigue habiendo esperanza en la inmunidad de grupo?

El pasado 1 de abril publicaba aquí un artículo en el que traía los datos de un estudio del Imperial College de Londres (ICL), el cual estimaba la proporción de la población que por entonces ya se habría contagiado de coronavirus en 11 países de Europa. En plena primera ola de la pandemia, en nuestro estricto confinamiento y con las cifras de muertes disparándose día a día, parecía que había un motivo para la esperanza: mientras que en Alemania se calculaba un 0,7% de población contagiada, en España la cifra subía hasta el 15%. Siempre según la estimación del modelo epidemiológico del ICL (no con datos serológicos reales), el nuestro era el país del estudio con un mayor porcentaje de infección, por delante de Italia con casi un 10%.

Y esto, lejos de ser una razón para el desánimo, parecía justamente lo contrario, por lo siguiente: muchos creyeron entonces que el objetivo del confinamiento era parar el virus (incluso un desafortunado mensaje del gobierno español propagaba esta falsa idea), y que un par de meses de reclusión domiciliaria bastarían para extinguir la epidemia y volver a la vida de antes. La propaganda de personajes como Donald Trump sostenía esta ficción de que el virus se iría por sí solo, e incluso la máxima responsable de la política madrileña dijo en una conversación de pasillo con el presidente del gobierno que había creído en esta idea.

Pero no. Desde el comienzo de la pandemia, infinidad de expertos se habían desgañitado explicando, para quien quisiese escuchar, que los confinamientos no podían parar ni eliminar el virus. Que su propósito era aplanar la curva; o sea, repartir los contagios a lo largo del tiempo para que el sistema de salud pudiese absorber el flujo de enfermos y así proporcionarles la mejor atención posible. Y con ello, de paso, comprar tiempo a la espera de que llegasen mejores tratamientos o, quizá, la vacuna. Pero que nada podía impedir que el virus siguiera avanzando. Nada, excepto la inmunidad. Una inmunidad lo suficientemente extendida entre la población como para minimizar la probabilidad de contacto entre una persona infectada y una persona susceptible, de modo que la primera se recupere de la infección sin llegar a encontrarse con la segunda.

Banco de Sangre del Hospital de Sant Pau, en Barcelona. Imagen de Jordi Play / Wikipedia.

Banco de Sangre del Hospital de Sant Pau, en Barcelona. Imagen de Jordi Play / Wikipedia.

Esto es lo que se llama inmunidad de grupo (originalmente, de rebaño, por traducción literal del inglés herd). En principio, puede alcanzarse por dos vías: por infección natural o por vacunación. Dado que las vacunas contra el SARS-CoV-2 aún tardarán –en abril se veían mucho más lejanas que ahora–, había un intenso debate en torno a la posibilidad de alcanzar la inmunidad de grupo por infección natural.

Algunos científicos han defendido expresamente esta estrategia, y dirigentes como Boris Johnson o el propio Trump han coqueteado con esa idea, aunque el primero después renunció a ella. Suecia ha seguido implícitamente este camino, si bien con una evidente contradicción, ya que sus tasas de infección eran relativamente moderadas; cuando han comenzado a dispararse, han llegado las restricciones.

Por el contrario, muchos científicos han advertido de que dejar al virus correr libremente para perseguir la inmunidad grupal costaría infinidad de vidas y un enorme sufrimiento. A veces el debate científico ha llegado a teñirse de cierto radicalismo moral, olvidando que la gripe estacional causa más de medio millón de muertes al año y la sociedad siempre ha vuelto la espalda a este problema sin el menor reparo. En cualquier caso, debe quedar claro que la inmunidad de grupo es un concepto habitual en las estrategias de vacunación, pero que jamás antes se ha planteado explícitamente como objetivo a lograr para detener una epidemia.

Sin embargo, una cosa es que defender la inmunidad de grupo por infección natural como objetivo a procurar sea algo indudablemente peligroso y éticamente objetable, y otra cosa diferente es que, incluso luchando con todas nuestras armas contra el virus, podamos alcanzarla sin pretenderlo y beneficiarnos de ella. Esta era la razón para la esperanza en la España del mes de abril: suponiendo un umbral de inmunidad de grupo del 60% de la población, un 15% ya infectado significaba que habíamos recorrido ya la cuarta parte de ese doloroso camino, mientras que Alemania, con solo un 0,7%, aún estaba infinitamente más lejos que nosotros.

Pues bien, siete meses después de aquello, en plena nueva oleada de contagios, es un buen momento para regresar a aquellas ideas, actualizar los datos y ver qué quedó de todo ello.

Y la conclusión general puede resultar chocante. Porque con todo el conocimiento científico acumulado a lo largo de estos meses sobre el virus y la pandemia, teniendo en cuenta todo lo que ahora sabemos que antes desconocíamos, hay más incertidumbres que entonces sobre la inmunidad de grupo. Hoy lo único que puede afirmarse es que aún no sabemos lo cerca o lejos que estamos de esta inmunidad colectiva, que por otra parte puede no ser como la habíamos imaginado, y que quizá ni siquiera llegue a existir. Resumo los puntos principales:

Primero: hay menos población contagiada de la que se pensaba

El 15% de población contagiada estimado por el ICL era una predicción elaborada por un modelo matemático proyectando los datos disponibles, pero por entonces aún no había estudios reales sobre la extensión de la pandemia en España. Posteriormente el Instituto de Salud Carlos III emprendió un gran estudio de seroprevalencia llamado ENE-COVID-19 –por cierto, publicado en la revista The Lancet y ampliamente elogiado por otros estudios como un modelo a seguir, y del cual acaba de presentarse el próximo inicio de una cuarta ronda– que rebajaba la cifra de contagiados a poco más de un 5%, lo que nos aleja más de una posible inmunidad de grupo. Sin embargo, hay notables diferencias por provincias: Madrid supera el 10%.

Segundo: se desconoce la duración de la inmunidad

Para que exista inmunidad de grupo, tiene que haber una inmunidad individual eficaz y duradera. El problema es que aún no se sabe hasta qué punto esto es así en todas las personas que han superado la infección; es mucho lo que falta por conocer sobre la inmunidad al coronavirus. Distintos estudios han llegado a diferentes resultados sobre la presencia de anticuerpos neutralizantes y su duración en distintos tipos de pacientes (asintomáticos, leves, moderados o graves).

Aunque un estudio reciente apunta que la producción de anticuerpos contra el virus puede permanecer elevada hasta cinco meses después de pasar la enfermedad, la experiencia con otros coronavirus sugiere que la inmunidad efectiva quizá no dure más de un año, lo que podría dificultar la posibilidad de alcanzar una inmunidad de grupo si muchas personas recuperadas acaban siendo de nuevo susceptibles a la infección. De hecho, el estudio ENE-COVID-19 encontró que el 14% de quienes tenían anticuerpos en la primera ronda de análisis los habían perdido menos de dos meses después, sobre todo personas asintomáticas.

Tercero: no se sabe cuál es el umbral de la inmunidad de grupo

El porcentaje de población inmune que se necesita para alcanzar la inmunidad de grupo se conoce como HIT, siglas en inglés de Umbral de Inmunidad de Grupo. Los epidemiólogos calculan este HIT por una sencilla fórmula que depende de un solo parámetro, la R, tasa de reproducción del virus, o a cuántas personas como media contagia cada persona infectada.

El problema es que no existe un valor de R único y definitivo, ni por tanto del HIT. Algunos expertos manejan valores del 60-70%, pero hay un posible rango muy amplio; tanto que hay quienes sitúan el HIT en valores mucho más bajos, del 40% o incluso del 10-20%. La razón de estas discrepancias es que todo se complica cuando se introduce otra variable, y es que la susceptibilidad de la población al virus va cambiando a lo largo del tiempo, ya que primero se infectan las personas más expuestas y más susceptibles, por lo que las personas que van quedando sin infectar son cada vez las menos susceptibles. Como ya conté aquí, la directora de un estudio aún sin publicar que rebajaba el HIT al 10-20% decía que Madrid podría estar cerca de la inmunidad de grupo, si bien otros expertos han cuestionado estos resultados.

Cuarto: la inmunidad de grupo no detendría en seco los contagios

Por último, conviene subrayar que parece haber calado una idea errónea sobre la inmunidad de grupo, y es que, si pudiera alcanzarse esa situación, de repente los contagios cesarían de la noche a la mañana. No es así. Lo que la inmunidad de grupo consigue es reducir la R por debajo de 1, de modo que generalmente las posibles cadenas de contagios iniciadas se cortan y no llegan a prosperar. Así, la curva va descendiendo hasta que finalmente puede llegar a extinguirse, pero lentamente; los contagios continuarían durante un tiempo. ¿Durante cuánto tiempo, y cuánta gente más resultaría infectada hasta que la epidemia se extinguiera? Estas preguntas aún no tienen respuesta, pero un estudio aún sin publicar arrojaba un cálculo escalofriante: con un HIT del 66%, la pandemia solo se acabaría por completo una vez se hubiera infectado un 94% de la población.

Todo lo anterior nos lleva a una misma conclusión, y es que la inmunidad de grupo por infección natural no es algo en lo que debamos depositar demasiadas esperanzas. Ciertos estudios han aventurado que lugares como la ciudad brasileña de Manaos o algunas regiones de India podrían haber alcanzado la inmunidad grupal, pero estas afirmaciones han sido cuestionadas por otros expertos. Incluso si la del SARS-CoV-2 es ya la epidemia más estudiada de la historia, que quizá lo sea, la ciencia no sabe y reconoce que no sabe, y a pesar de ello es la única fuente fiable, mucho más que aquellas que tampoco saben sin reconocer que no saben.

Y si algo sabemos, es esto: un gráfico que el ICL publicó en primavera y que también traje aquí el 1 de abril. Este era entonces, y a grandes rasgos continúa siendo ahora, la predicción del panorama que nos espera al menos en el próximo año, salvo vacuna: un paisaje de picos de sierra, de confinamientos y desconfinamientos (en azul) con las subidas y bajadas de la epidemia (en naranja, casos de UCI). Por suerte, ya hemos superado aquellos meses del verano en que los medios hablaban erróneamente de la pandemia en pasado, como creyendo entonces que todo había acabado. Y reconocer el problema es el primer paso hacia la solución.

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

Según un próximo estudio, Madrid podría estar cerca de la inmunidad grupal (pero otros expertos no están de acuerdo)

La pandemia de la enfermedad del coronavirus (cóvid, COronaVIrus Disease) ha llevado a muchas personas a familiarizarse con conceptos científicos que habrían preferido seguir ignorando, ya que evidentemente no es esta la manera que ninguno quisiéramos de aprender ciencia. Pero también es evidente que muchos de los recién llegados a sus primeros pasos en alfabetización científica aún no comprenden, porque quizá nadie se lo ha explicado y quizá ellos tampoco han buscado esta explicación, que la ciencia no solo no lo sabe todo, sino que avanza por ensayo y error, equivocándose y corrigiéndose.

La falta de conocimiento sobre esta naturaleza de la ciencia se ha manifestado infinidad de veces a lo largo de estos meses, con las diatribas hacia Fernando Simón por responder “no sé” –una expresión que para los científicos es, más que habitual, el principio motor de su trabajo– o con las críticas a los científicos por las frecuentes dudas y equivocaciones / rectificaciones sobre los pormenores del virus y su enfermedad, algo que está en la propia esencia de la ciencia.

Así, si algo debería quedar claro para quienes tratan de seguir la información científica sobre la evolución de la pandemia, es que esto no son unas elecciones; no es un proceso humano cuyas reglas las marcamos nosotros, sino un fenómeno natural cuyas reglas tienen que desentrañarse. Y que por lo tanto, cuando algo se divulga en los medios como sabido, es necesario preguntarse: ¿cómo de sabido es?

No todo lo que dicen los científicos alcanza el mismo nivel de certidumbre: en una escala de menos a más, lo que menos credibilidad tiene es la voz del experto, ya que puede tratarse de una simple opinión informada, pero opinión al fin y al cabo. Y a partir de ahí, el grado de confianza crece a lo largo de la escala: informe o documento de trabajo — estudio científico — estudio científico publicado — varios estudios científicos publicados — metaestudio — varios metaestudios — consenso científico.

Por ejemplo, un concepto al que popularmente se le ha supuesto un mayor nivel de certeza del que realmente tiene es el de la inmunidad grupal, o mal llamada inmunidad de rebaño (por traducción literal del inglés “herd”; aunque inicialmente se describió en ratones, “herd” se aplica también a una multitud humana, mientras que en castellano el término “rebaño” solo se utiliza para los humanos en sentido peyorativo).

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Muchos han aprendido que existe un porcentaje de inmunidad en la población, ya sea por vacunación o por haber pasado la infección, que protege a la comunidad en su conjunto. Esto es cierto. Pero hay dos errores comunes relativos a la inmunidad grupal. El primero es pensar que cada uno de nosotros, individuos, estaremos protegidos contra el contagio una vez que se alcance ese listón. No es así; cuando se llega a la inmunidad grupal, el virus continúa extendiéndose, y aún infectará a a una buena parte adicional de la población. La inmunidad grupal no es un concepto clínico, sino epidemiológico; solo significa que a partir de entonces la curva de contagios descenderá en lugar de ascender.

El segundo error es pensar que se conoce cuál es el porcentaje necesario para alcanzar inmunidad grupal al coronavirus SARS-CoV-2. En los medios se ha repetido una cifra que ha calado: 60%. Este número no lo ha inventado alguien mirando el vuelo de los vencejos, sino que se obtiene de una sencilla fórmula cuya única variable es la tasa de reproducción general básica del virus en una población que se enfrenta a él por primera vez; lo que se llama R0.

Para el virus SARS-CoV-2 se ha estimado un R0 de entre 2,5 y 3. Esto significa que, en la población general al comienzo del brote, cada contagiado infecta a entre 2,5 y 3 personas. La fórmula para calcular el porcentaje necesario para la inmunidad grupal es:

Umbral de Inmunidad Grupal = 1 − 1/R0

Es decir, que para un R0 de 2,5, el resultado es claro: 0,6, o un 60%.

Solo que la fórmula no sirve. Ni siquiera la R0 sirve. Debemos tener en cuenta que la epidemiología, como ciencia que es, funciona a base de predicciones. Pero las predicciones no necesariamente aciertan; deben contrastarse con los resultados reales para saber si el modelo es correcto o si –ensayo y error– debe rectificarse y mejorarse. Y a pesar de que las grandes epidemias no son algo en absoluto desconocido para la ciencia moderna, lo que sí es nuevo es el nivel de atención científica que se está dedicando a esta pandemia. Y los estudios están revelando que ciertas predicciones se basaban en modelos incompletos o mejorables.

Para empezar, la R0. Este numerito ha llegado a difundirse tanto en los medios que los expertos han tenido que salir a derribarlo del pedestal: primero, el “0” de la R0 se refiere al tiempo cero de la infección. Es obvio que ese momento ya lo dejamos atrás hace meses, por lo que no tiene sentido seguir hablando de R0; para momentos posteriores se habla de Rt, siendo t el tiempo de la infección en una población. Pero los expertos están también aclarando que en realidad la Rt puede variar enormemente de unos lugares a otros, de unas poblaciones a otras, de unas situaciones a otras, por lo que hablar de una Rt general para la pandemia puede tener valor científico, pero su valor predictivo práctico es nulo. Hay que tener en cuenta que conceptos como la Rt y la R0 se definieron en estudios experimentales con infecciones en animales en un laboratorio; los epidemiólogos llevan meses insistiendo en que una infección natural en las complejas poblaciones humanas es algo completamente diferente.

Uno de los factores que tira por los suelos las estimaciones de un Rt y, en consecuencia, los cálculos del porcentaje de inmunidad poblacional, es algo que los expertos están discutiendo intensamente en los medios científicos: la heterogeneidad de susceptibilidad en la población. Es decir, que no todos somos igualmente susceptibles a la infección por el virus, algo que lleva observándose consistentemente a lo largo de la pandemia: los niños son mucho menos susceptibles que los adultos (en torno a la mitad, según algunos estudios), y hay parejas o familias en las que solo uno de sus miembros resulta contagiado, a pesar de que todos han convivido sin aislarse.

La heterogeneidad de susceptibilidad es clave a la hora de entender cómo va a progresar la pandemia en los próximos meses y años, porque es razonable pensar que la primera oleada ha infectado sobre todo a las personas más susceptibles; dos personas pueden haber estado expuestas en idénticas condiciones a un mismo foco de contagio, y sin embargo solo una de ellas ha contraído el virus. Esto no es necesariamente una resistencia, ya que quizá se trate solo de que la otra persona necesita una exposición más prolongada o una mayor dosis del virus para infectarse. Pero si caen primero los más susceptibles, está claro que en posteriores oleadas y rebrotes el ritmo de propagación descenderá.

Y por lo tanto, esto influirá también en la inmunidad grupal, ya que si con el tiempo las personas que van quedando sin infectar son las menos susceptibles, entonces el porcentaje necesario para alcanzar esa inmunidad grupal será menor de ese 60%, incluso mucho menor. Por ejemplo, un reciente estudio en la revista Science que incluía la heterogeneidad en sus modelos llegaba a una estimación del 43% para la inmunidad grupal. Sin embargo, los autores advertían: “Nuestra estimación debería interpretarse como una ilustración de cómo la heterogeneidad de la población afecta a la inmunidad grupal, más que como un valor exacto o siquiera una buena estimación”.

Pero podría ser aún menor. Otro estudio aún sin publicar, dirigido por la matemática epidemióloga de la Universidad de Strathclyde (Reino Unido) Gabriela Gomes, ha tomado el valor de R0 de entre 2,5 y 3, según lo publicado, pero ha introducido un coeficiente de variación de heterogeneidad de entre 0 y 4. En su valor más alto, con una heterogeneidad de 4, el umbral de la inmunidad grupal desciende a menos del 10%. Sin embargo, Gomes y sus colaboradores advierten: en realidad, aún no se sabe cuán variable es la población humana a la susceptibilidad al coronavirus.

Para su estudio, los autores tomaban como ejemplo la evolución de la epidemia en Italia y Austria. Pero en un reportaje en la revista de ciencia popular Quanta Magazine, Gomes cuenta que actualmente su equipo está actualizando su preprint (estudio aún no publicado) con datos de España, Portugal, Bélgica e Inglaterra. Y esto es lo que comenta Gomes a la revista: “Estamos llegando a la conclusión de que las regiones más afectadas, como Madrid, podrían estar cerca de llegar a la inmunidad grupal”. Recordemos que Madrid supera el 11% de seroprevalencia, según el estudio ENE-COVID del Instituto de Salud Carlos III.

Para conocer datos más concretos, tendremos que esperar a la actualización del estudio. Y para que este alcance un nivel de credibilidad adecuado, tendremos que esperar a que se publique después de la necesaria revisión por pares. Pero incluso en este caso, toda la explicación anterior debería servir para que se comprenda bien que este es un terreno en el que aún no hay absolutamente ninguna certeza. En el mismo reportaje de Quanta, otros expertos discrepan de las conclusiones de Gomes. Jeffrey Shaman, de la Universidad de Columbia, dice que el bajo umbral sugerido por Gomes “no es consistente con otros virus respiratorios. No es consistente con la gripe. ¿Por qué iba a comportarse [la inmunidad grupal] de forma diferente con un virus respiratorio y con otro?”.

De hecho, tanto es lo que aún no se sabe sobre esta cuestión que el director de la revista Science, H. Holden Thorp, decía en su blog que entre los responsables de la publicación se discutió mucho si era conveniente publicar el estudio que rebajaba la inmunidad grupal del 60 al 43%, ya que pensaron que la divulgación de este dato a través de los medios y al público en general podría llevar a muchas personas a interpretarlo erróneamente como una certeza, y a que se despreciaran las medidas de seguridad en la falsa creencia de que estamos más cerca de la inmunidad grupal. Por el momento, y mientras la ciencia continúa con su proceso natural de ensayo y error, lo único que va a protegernos del contagio es lo que ya sabemos: mascarillas, distancia, higiene de manos…

Por qué hay motivos para el optimismo si en España ya hay un 15% de población contagiada de COVID-19

(Hay una actualización de lo contado en este artículo con datos de noviembre de 2020 aquí).

Allá por los años 90, cuando hacía mi tesis en inmunología, tuvimos de sabático en el laboratorio a uno de los inmunólogos más reputados del mundo, el profesor Melvin Cohn, del Instituto Salk. Si me propusiera aquí repasar sus méritos científicos, esta página no daría para otra cosa. Sin duda le debo un obituario en condiciones, ya que falleció hace solo año y medio a la edad de 96. Hoy me quedo con esto: era, además, una persona maravillosa; durante esos meses en que disfrutamos de su presencia, de su buen humor y de sus enseñanzas, Mel se convirtió en el abuelo de todos los becarios. Y a efectos de lo que vengo a contar, de él aprendí una de las lecciones fundamentales de la ciencia.

En uno de los seminarios informales que nos impartía una vez por semana, nos contó que un periodista, quizá de la Agencia Efe, aunque esto no lo recuerdo bien, le visitó para entrevistarle en el lugar donde se alojaba: no un hotel de cinco estrellas, sino la austera Residencia de Estudiantes del CSIC. Después de posar para varias fotografías tratando de satisfacer sin rechistar la petición del fotógrafo –“haga como que piensa”–, el periodista le hizo su batería de preguntas. Por entonces el sida estaba en plena efervescencia, y una de las preguntas fue: “¿Cuándo tendremos la vacuna y la cura del sida?”.

“No lo sé”, respondió Mel. Y calló.

Estupefacto, el periodista esperó unos segundos. Pero al ver que el entrevistado no tenía la menor intención de ampliar su respuesta, insistió: “Pero ¿cómo es posible? ¿Uno de los mejores inmunólogos del mundo no puede decir cuándo tendremos la vacuna del sida?”.

La aclaración de Mel fue más o menos así: “No lo sé, porque soy un científico. Si yo fuera un político o un sacerdote, seguro que podría darle a usted una respuesta. Pero un científico solo puede decir lo que la ciencia sabe, y la ciencia no sabe eso que usted me pregunta”.

Esta sabia enseñanza de Mel cobra una especial relevancia en estos días, cuando una gran proporción de los ciudadanos de España y probablemente del mundo entero han añadido a su currículum el título de doctor en epidemiología por la Universidad de Twitter. Hoy los únicos que continúan diciendo “no lo sé” son los científicos. Cuando recientemente a Fernando Simón se le preguntaba por qué en apariencia la letalidad del coronavirus era mucho mayor en España que en Alemania, quienes todo lo que recuerdan de ciencias es que les coincidía a la misma hora del entrenamiento hicieron burla y escarnio de un científico que se comportaba como un científico, confesando no saber lo que, simplemente, nadie sabía.

Imagen al microscopio electrónico de transmisión del coronavirus SARS-CoV-2, causante de la COVID-19. Imagen de NIAID/RML.

Imagen al microscopio electrónico de transmisión del coronavirus SARS-CoV-2, causante de la COVID-19. Imagen de NIAID/RML.

Pero naturalmente, el hecho de que en aquel momento Simón no pudiera dar públicamente una respuesta científicamente sustanciada no significa que no hubiese una hipótesis preferente. En concreto, había dos, pero quedémonos con una: en Alemania la contabilización de casos registrados de COVID-19 estaba mucho más cerca del número de contagios reales que aquí, por lo que su letalidad reportada era más próxima a la Infection Fatality Ratio (IFR, fallecimientos entre los contagiados), mientras que en España la tasa aparente de letalidad estaba más cerca de la Case Fatality Ratio (CFR, fallecimientos entre los enfermos), que es lógicamente mucho mayor.

Posteriormente, nuevos indicios han venido a apoyar esta hipótesis. Y hace un par de días, los epidemiólogos del equipo de respuesta a la COVID-19 del Imperial College de Londres (ICL) han puesto cifras concretas: se estima que en Alemania hay unas 600.000 personas contagiadas, el 0,7% de la población, mientras que en España alcanzan los 7 millones, el 15% de la población.

Nuevamente, quienes cada día desayunan cadáveres para alimentar su sectarismo, ya sea de un lado, contra el gobierno central, o del otro, contra el autonómico de Madrid, han utilizado estos datos para cacarear sobre la desastrosa gestión de la trinchera opuesta que ha llevado al contagio del 15% de la población. Demostrando así que no han entendido nada. Paso a explicarlo.

Desde hace meses, los epidemiólogos se han preocupado de intentar explicar cuál es la utilidad de las medidas de confinamiento: el ya famosísimo “aplanar la curva”. Pero también han explicado que aplanar la curva significa repartir los contagios a lo largo del tiempo para que los sistemas de salud no se colapsen y puedan responder y atender adecuadamente a los enfermos de modo que se minimice el número de muertes. Y como bottom line, han insistido en algo que debemos entender, y es que a esta fuerza de la naturaleza que es el SARS-CoV-2 solo hay una cosa en el mundo que pueda pararla:

La inmunidad.

Y solo hay dos cosas que pueden proporcionar esta inmunidad: la infección o una vacuna. Dado que esta última aún parece estar muy lejana, lo único en lo que ahora puede confiarse a plazo más corto es en la inmunidad grupal, es decir, que la infección quede contenida cuando se haya contagiado una proporción suficiente de la población para extinguir la mayoría de las cadenas de contagios, reduciendo la tasa de reproducción del virus por debajo de 1.

Sobre cuál es esta proporción de población contagiada que puede apagar la epidemia, aún no parece haber acuerdo. Los epidemiólogos del ICL han estimado que en ausencia de intervenciones el virus habría infectado al 90% de la población mundial, 7.000 millones de personas. Este cálculo es mucho más alto que el de otros expertos como Marc Lipsitch de Harvard, que situó la cifra límite en el 60%. Curiosamente en el barco Diamond Princess, que sirvió como experimento natural de la epidemia, solo se infectó en torno a un 20% de los pasajeros, lo cual es sorprendentemente bajo, aunque sería necesario saber si todos ellos compartían los mismos espacios y estuvieron de igual modo expuestos al virus.

Pero resumiendo, lo que nos dicen los expertos es esto: hagamos lo que hagamos, incluso con las medidas más restrictivas, y mientras no dispongamos de una vacuna que fuerce la inmunización, el virus continuará avanzando hasta llegar a su máximo natural de contagios. Es por ello que debemos entender que esto no va a arreglarse con dos o tres meses de confinamiento. Este gráfico del ICL dibuja el futuro que nos espera en el próximo año y medio:

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

La línea naranja representa la evolución de las sucesivas oleadas de los casos más graves de COVID-19 a lo largo del tiempo hasta el final de 2021, suponiendo ciclos de on-off de las medidas de distanciamiento social y cierre de colegios y universidades (rectángulos azules). El gráfico supone que en todo momento se aplican el aislamiento de los casos positivos y la cuarentena de los contactos. Es decir: cuando las medidas logren reducir el número de casos por debajo de un límite, se abrirán las restricciones, que deberán imponerse de nuevo cuando los casos vuelvan a superar un umbral. Y así, una y otra vez, hasta que tengamos una vacuna, o hasta que alcancemos una inmunidad grupal duradera.

Por lo tanto, y sin contar a corto plazo ni con la vacuna ni con un tratamiento específico eficaz, puede entenderse que el país con más éxito contra la epidemia será aquel que consiga llegar antes gradualmente a la inmunidad grupal sin que sus sistemas de salud se saturen de modo que pueda reducirse todo lo posible el número de muertes. ¿Y cuál es el país que ahora está más cerca de la inmunidad grupal?

España, con un 15% de población contagiada, seguida de Italia, con un 9,8%.

(Actualización del 2 de abril: añado aquí la tabla de la estimación de contagios por países publicada por el ICL porque creo que es de interés. Debe quedar claro que es una estimación de los modelos matemáticos epidemiológicos; la realidad no se sabrá mientras no se apliquen test serológicos masivos, los de anticuerpos, no los actuales de detección genética del virus por PCR).

Con todo, sigue siendo cierto que España tiene una letalidad ligeramente mayor que Alemania: según los datos del ICL, aquí estaríamos en el 0,07%, frente a un 0,05% en Alemania (la cifra real será algo mayor en ambos países si se aplica el efecto retraso). Parece evidente que el alto número de casos ya ha forzado nuestro sistema de salud más allá del límite. Pero sin olvidar que cada muerte es una tragedia, deberíamos tener motivos para la esperanza.

Por un lado, si las cifras del ICL son correctas (lo sabremos cuando lleguen los test serológicos de anticuerpos), el virus es en realidad mucho menos letal (como ya conté aquí) de lo que el alarmismo apocalíptico ha tratado de transmitir: la IFR estaría en torno al 0,1%, similar a la gripe estacional; puede ser que añadiendo el efecto retraso sea quizá el doble o algo más, pero ni de lejos treinta o cuarenta veces más como se ha dicho, pese a que la expansión explosiva de la pandemia esté concentrando una alta mortalidad en un plazo muy corto.

Por otro, porque quizá aquí hayamos recorrido ya un mayor trecho del camino que todos los países deberán recorrer más tarde o más temprano. En el mejor de los escenarios, han dicho los epidemiólogos del ICL, este virus va a costar 20 millones de vidas, y es algo que debemos asumir. Pero también según estos expertos, las medidas adoptadas están salvando más vidas de las que se pierden: frente a 28.000 muertes en 11 países europeos, hay 59.000 más que se han evitado, 16.000 de ellas en España. Y esto es gracias al esfuerzo de todos, descontada la toxicidad de quienes no solamente no saben, que en eso estamos todos, unos más que otros, sino que además ni siquiera saben que no saben.