Resultados alentadores: cómo es la vacuna universal contra la gripe

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Resultados alentadores: cómo es la vacuna universal contra la gripe

Redacción

Las vacunas sirven como una herramienta indispensable para el control y la prevención de la influenza, el virus que provoca la gripe. Sin embargo, aún quedan varios desafíos, ya que este patógeno tiene una naturaleza altamente variable que puede dificultar la selección de antígenos óptimos.

Es por este motivo que conseguir una vacuna global contra la enfermedad es uno de los grandes retos de salud pública, ya que es difícil anticipar cada año qué cepa causará el próximo brote o, en el peor de los escenarios, pandemia. Con lo cual, se exigen inyecciones repetidas durante la temporada de gripe.

Ahora, un equipo de la Universidad de Pensilvania (EEUU) parece haber visto el horizonte en este desafío. En un reciente artículo publicado en la revista Science ha probado con éxito en roedores un prototipo de vacuna de ARNm (ARN mensajero) que contiene antígenos de los 20 subtipos conocidos de los virus de la gripe A y B y que podría servir de base para una vacuna universal.

Según indica el documento, la vacuna produjo altos niveles de anticuerpos cruzados y específicos para cada subtipo en ratones y hurones, y logró proteger a los animales contra los síntomas de la enfermedad y la muerte tras la infección con cepas de la gripe.

Un impulso pandémico
“La idea aquí es tener una vacuna que proporcione a las personas un nivel básico de memoria inmunitaria para diversas cepas de la gripe, de modo que haya muchas menos enfermedades y muertes cuando ocurra la próxima pandemia de gripe”, indicó uno de los autores principales del estudio, Scott Hensley, profesor de Microbiología en la Escuela de Medicina Perelman.

A diferencia de otros prototipos que contienen un conjunto reducido de antígenos compartidos entre subtipos del virus, esta vacuna incluye antígenos específicos de cada subtipo. Inspirada en el éxito de las vacunas con esta plataforma contra el SARS-CoV-2, el equipo liderado por Claudia Arevalo, de la Esuela de Medicina de la Universidad de Pennsylvania, preparó 20 ARNm diferentes encapsulados en nanopartículas, la misma tecnología utilizada por Moderna para desarrollar sus inmunizaciones contra el coronavirus.

Cada uno de los ARNs codificaba un antígeno de hemaglutinina diferente, una proteína de la gripe altamente inmunógena que ayuda al virus a entrar en las células, apunta el trabajo. Que asegura, además, que los niveles de anticuerpos se mantuvieron casi estables cuatro meses después de la vacunación en los roedores.

“Las vacunas proteicas multivalentes producidas con métodos más tradicionales provocaron menos anticuerpos y fueron menos protectoras en comparación con la vacuna multivalente de ARNm en los animales. La vacunación protegió a los ratones y hurones que estuvieron expuestos a cepas virales coincidentes y no coincidentes, y esta protección dependía al menos parcialmente de los anticuerpos”, reveló Arévalo.

Los virus de la influenza provocan periódicamente pandemias con un enorme número de muertes. La más conocida de ellas fue la pandemia de la “gripe española” de 1918-19, que mató al menos a decenas de millones de personas en todo el mundo. Pero estos patógenos pueden circular en aves, cerdos y otros animales, y las pandemias pueden comenzar cuando una de estas cepas salta a los humanos y adquiere mutaciones que la adaptan mejor para propagarse entre los humanos.

Las vacunas contra la gripe actuales son simplemente vacunas estacionales que protegen contra las cepas que circulan recientemente, pero no se espera que protejan contra las nuevas cepas pandémicas. Para poder desarrollar estas vacunas, año a año se utilizan los patógenos que circularon en el hemisferio norte para generar las que se aplicarán en el sur, y viceversa.

El equipo de trabajo se completó con Marcus J. Bolton, Valerie Le Sage, Colleen Furey, Hiromi Muramatsu, Mohamad-Gabriel Alameh, Norberto Pardi, Elizabeth M. Drapeau, Kaela Parkhouse, Tyler Garretson, Jeffrey S. Morris, Louise h. Moncla, Ying K. Tam, Steven Hy Fan, Seema S. Lakdawala, y Scott E. Hensley.