A maioria das pessoas é imune ao vírus Covid-19

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COVID-19

Imunidade ao vírus Covid, diz Karl Friston

O conhecido cientista britânico afirma que “a população vulnerável real nunca foi de 100%”. Os modelos epidêmicos em relação ao Covid-19 teriam errado ao supor que a maioria das pessoas não tem imunidade ao novo coronavírus. No Reino Unido, a população é de aprox. 80% não são sensíveis ao SARS-CoV-2


Há apenas um mês, a ideia de que a maioria das pessoas não era sensível ao Covid-19 era vista como negativa.

No início de maio, Stanford e o Prêmio Nobel Michael Levitt disseram a Freddie Sayers em entrevista à LockdownTV / UnHerd que as curvas de crescimento da doença nunca eram exponenciais, aludindo a algum tipo de “pré-imunidade”.

Hoje, no entanto, há evidências de um certo nível de resistência e imunidade anterior. Covid-19 é apresentado em artigos publicados na revista.


Veja os estudos

Por exemplo, um estudo de alvos de resposta de células T para o coronavírus SARS-CoV-2 no fígado, publicado na revista científica Elsevier, Cell

Em indivíduos doentes e não expostos ao COVID-19 sugere que pessoas que não têm exposição a outros coronavírus.

“É importante notar que as células T CD4 + reativas à SARS-CoV-2 foram detectadas em 40-60% dos indivíduos não expostos, sugerindo que as células T reativas cruzadas são reconhecidas pelo coronavírus frio circulante e pelo vírus SARS-CoV. 2. “, diz o artigo.

Um grupo formado por um dos membros proeminentes do SAGE para desafiar os conselhos científicos do governo britânico diz que a proporção de pessoas não sensíveis ao Covid-19 chega a 80%.

O professor Michael Friston, como Michael Levitt, não é virologista; sua experiência na compreensão de processos biológicos complexos e dinâmicos, sua representação em modelos matemáticos.

No campo da neurociência, a Science Magazine a classificou na categoria mais influente do mundo. Eles são citados regularmente como um cientista que provavelmente receberá um Prêmio Nobel.

Friston desenvolveu uma técnica chamada “mapeamento estatístico paramétrico” para entender a imagem cerebral

Nos últimos meses, aplicou um método específico de análise bayesiana chamado “modelagem causal dinâmica” aos dados disponíveis do Covid-19.

“Até agora, nossas previsões estavam corretas em um dia ou dois, então elas têm validade preditiva em nossos modelos, que os modelos tradicionais não têm”, disse Friston ao The Guardian.

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Seus modelos sugerem que a grande diferença entre os resultados obtidos, por exemplo, no Reino Unido e na Alemanha

Não se deve principalmente a diferentes medidas governamentais, mas pode ser melhor explicada por diferenças populacionais; portanto, a “população suscetível” da Alemanha é muito pequena do que no Reino Unido.

“De fato, o alemão médio é menos propenso a se infectar e morrer do que o britânico médio. Por quê? Há várias explicações possíveis, mas parece cada vez mais que a Alemanha tem mais ‘matéria escura’ imune -” Talvez sejam insensíveis à infecção. Talvez porque sejam geograficamente isolados ou tenham algum tipo de resistência natural. É como matéria escura no universo. Não vemos, mas sabemos que precisa estar lá ”, especulou.

A pergunta obscura especial mencionada acima diz respeito a uma parte da população envolvida na epidemia que é menos suscetível à infecção ou com menor probabilidade de transmitir o vírus.

Esse tipo de material escuro difere dos métodos epidemiológicos básicos de doenças infecciosas, que excedem 100% da suscetibilidade da população.

“Do ponto de vista técnico, a evidência para essa pergunta sombria é impressionante, porque a evidência para modelos com essa subpopulação (também chamada de probabilidade marginal) é muito maior do que sem a evidência para os modelos correspondentes”, escreve Friston.

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