Vacunas con futuro
Mientras la variante delta sigue propagándose por gran parte del mundo, las vacunas continúan escaseando.
Lo peor es que están siendo acaparadas por países ricos, pese a que la necesidad en otros lugares es inmensa. Hay que culpar a la política. Sin embargo, hay que elogiar a los científicos por la existencia de las vacunas.
La secuencia del genoma del virus fue hecha pública el 11 de enero del 2020, apenas pasado un mes de que una nueva enfermedad respiratoria fuese reportada en Wuhan, China. Cuatro días después, la farmacéutica estadounidense Moderna, en colaboración con la agencia Federal Institutos Nacionales de Salud, completó el diseño de un prototipo de estructura molecular que compondría su vacuna. Luego de solo dos meses, el 16 de marzo, comenzaron los ensayos clínicos en humanos.
El 8 de diciembre, la británica de 91 años Maggie Keenan fue la primera en recibir la dosis de Pfizer.
En comparación, la vacuna contra la polio en Estados Unidos tardó 20 años entre ensayos y autorización. Pese a ello, los científicos podrían hacerlo mejor. Según el modelo d emuertes en exceso de The Economist, a inicios de este año la pandemia se había cobrado entre 4 millones y 8 millones de vidas.
Si la vacunación masiva hubiese empezado un poco antes y un poco más rápido, cientos de miles de personas pudieran haberse salvado. Esa es una meta que merece ser perseguida en la próxima pandemia y recientes estudios señalan que es completamente posible.
La base de esto son décadas de investigación científica y médica.
Katalin Karikó, una de las pioneras de la tecnología de ARN mensajero (ARNm) que sustenta las dos vacunas más eficaces (Pfizer y Moderna), pasó 30 años estudiando cómo el ARNm puede ayudar a combatir dolencias. Su trabajo fue demasiado radical como para atraer fondos públicos o respaldo institucional, pero es parte de un conjunto de investigaciones que amplían el espacio para enfrentar enfermedades infecciones, incluyendo las nuevas.
La pandemia ha visto salir a la luz novedosas herramientas bioquímicas y computacionales para predecir la evolución de los virus. Un enfoque se llama "escaneo mutacional profundo" y observa cambios aleatorios en proteínas cruciales de patógenos bajo condiciones de laboratorio. Con el uso del aprendizaje automático, se pueden formular predicciones sobre qué combinaciones de esas mutaciones harán que, por ejemplo, una enfermedad se propaque rápido y llegue a dominar una pandemia de la forma en que la variante delta...
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