O EECBio e a Pandemia da COVID-19

 

AS AÇÕES DO EECBio NA PANDEMIA DA COVID-19

A pandemia da COVID-19, causada pelo coronavírus SARS-CoV-2, se espalhou rapidamente pelo mundo a partir do final de 2019, tendo sido declarada pela OMS uma emergência de saúde pública global em janeiro de 2020. A COVID-19 impactou profundamente a economia, a educação e interação social por pelo menos dois anos em todo o mundo, gerando enormes desafios em todas as atividades. No Brasil, os primeiros casos apareceram em fevereiro ou março de 2020, quando diversos governos estaduais começaram a discutir e eventualmente implementar medidas de contenção e isolamento social, que incluíram fechamento de escolas e de estabelecimentos comerciais de forma intermitente nos anos seguintes.  

Nesse contexto, uma vez que atividades presenciais de pesquisa e ensino foram suspensas e substituídas por atividades remotas, foi preciso desenvolver novas abordagens para manter essas atividades. Embora alguns dos projetos do EECBio tenham sido parcialmente prejudicados devido a dificuldades ou impossibilidades de trabalhos de campo ou nos laboratórios de pesquisa durante a pandemia, os pesquisadores associados ao EECBio tiveram um papel importante no apoio à tomada de decisões relacionadas à mitigação do impacto da pandemia da COVID-19, em diferentes momentos e envolvendo diferentes grupos de pesquisa.

 

Primeiras Abordagens Macroecológicas

Inicialmente, em um contexto mais acadêmico, o workshop sobre “Macroecologia Humana”, realizado no final de 2018, foi a base para desenvolver, logo no início da pandemia, um trabalho sobre os fatores envolvidos na expansão da COVID-19 em escala global, envolvendo vários pesquisadores e dois bolsistas DTI do EECBio, publicado na Peer J (Coelho et al. 2020). Esse trabalho foi elaborado a partir de um trabalho em “preprint” do grupo do Dr. Miguel Araújo, da Universidade de Évora/Museu Nacional de Ciências Naturais de Madri, sugerindo, a partir de uma análise utilizando modelos de nicho ecológico (ENMs) correlacionando a ocorrência e dispersão inicial do SARS-CoV-2 com dados de clima, que a pandemia não iria realmente chegar aos países tropicais, como o Brasil. Nossos resultados, por outro lado, obtidos a partir de projeções dos ajustes preliminares das curvas de crescimento populacional e de uma análise de redes, mostraram que de fato não havia efeitos muito fortes do clima sobre as taxas de crescimento ou com padrões sócio-econômicos, e que a melhor explicação para a expansão inicial da COVID-19 eram o tamanho populacional e as conexões aéreas, ou seja, um processo realmente “passivo” de dispersão e difusão estruturado geograficamente pelas conexões entre os países (Fig. 1). Países mais populosos e mais conectados com outros países tenderiam a ter uma maior taxa de crescimento da COVID-19. Desse modo, as análises sugeriram que seria sim importante se preparar para um forte impacto da pandemia (o que de fato ocorreu). Participaram desse trabalho dois bolsistas DTI do EECBio à época, Drs. Fabricio Rodrigues e Anderson Medina.

 

Fig. 1. Padrões espaciais de preditores e sua relação com as taxas de crescimento do COVID-19. Países importância na rede global de transporte (A) e tamanho da população (C) estão fortemente associados à taxas de crescimento precoce da COVID-19 em todo o mundo (B e D)

 

É interessante também notar que a postagem sobre os resultados deste trabalho no blog “Ciência, Universidade e outras Ideias”, publicado em abril de 2020, logo no início da pandemia, possui o recorde de visualizações (8712 até 12//2024). Diversas outras postagens foram feitas nesse blog com objetivo de divulgar ações de mitigação contra a pandemia e tentar combater o negacionismo em diferentes esferas.

 

 

Modelagem de Expansão da Pandemia em Goiás

O trabalho sobre as taxas de crescimento inicial da COVID-19 contou também com a colaboração do Prof. Paulo Scalco, docente da Faculdade de Administração, Economia e Contabilidade (FACE) da UFG, que auxiliou com os dados socioeconômicos globais e que, à época trabalhava na secretaria de finanças do Estado de Goiás. A partir dessa colaboração e do conhecimento do interesse e disponibilidade do grupo de pesquisa para se envolver com questões relacionadas à pandemia, o Prof. Scalco convidou o Prof. José Alexandre para participar de um grupo de professores da UFG e técnicos das secretarias de finanças e de saúde do Estado de Goiás que estavam discutindo estratégias de modelagem e análise de dados da COVID-19 que pudesse subsidiar as tomadas de decisão no Estado.  Assim, depois de algumas discussões, desenvolvemos e apresentamos ao grupo um da classe modelo SIR (Suscetíveis, Infectados e Recuperados), mas baseado em uma estratégia de simulação baseado no indivíduo (Individual-Based Models, IBM), similar à utilizada nos diversos modelos de simulação para evolução de diferentes componentes da biodiversidade desenvolvidos no GT de Macroecologia e Macroevolução do EECBio. O SIR foi elaborado a fim de projetar a expansão da COVID-19 e o seu impacto no sistema de saúde (em termos de número de hospitalizações e óbitos), sendo, portanto, extremamente importante em termos de apoio à tomada de decisão. O Prof. José Alexandre fez uma primeira implementação do IBM em R, calibrado com a ajuda da Profa. Cristiana Toscano do Instituto de Patologia Tropical (IPTSP) da UFG, que também fazia parte do grupo inicial, e o modelo foi utilizado como base para as primeiras decisões sobre a implementação da quarentena e depois organização das atividades essenciais em Goiás (Fig. 2). Essas análises fazem parte do anexo do Decreto Nº 9.653, de 19 de abril de 2020, que “dispõe sobre a decretação de situação de emergência na saúde pública do Estado de Goiás, em razão da disseminação do novo coronavírus”.

 

 

Fig. 2. Exemplo de resultados do SIR-IBM COVID-GO II, escrito para a plataforma R e que serviu de base para as primeiras tomadas de decisão sobre estratégias para conter a pandemia da COVID-19 em Goiás, incluindo a variação no número de casos, número de hospitalizações (leitos clínicos) e UTIs necessárias, e óbitos (no sentido horário), para os primeiros meses da pandemia.

 

 

Em seguida, o grupo de trabalho se expandiu pela incorporação do Prof. Thiago Rangel, que expandiu o modelo IBM-SIR original a fim de incorporar a estrutura etária da população e realizar as análises em um contexto meta-populacional e espacialmente explícito, para os diferentes municípios do Estado de Goiás. Esse grupo foi constituído oficial pela portaria 1648 de 01 de junho de 2020 (retroativa a 01/04), “com a finalidade de implementar modelos referentes à expansão espacial e temporal da COVID-19 no Estado de Goiás, fornecendo evidências e previsões a partir de cenários futuros de expansão que possam subsidiar políticas públicas”.

A implementação e aplicação desse modelo bem mais complexo (Fig. 3) só foi possível graças à cluster do EECBio. A partir de maio o grupo começou a publicar notas técnicas, inicialmente fazendo projeções da expansão no espaço e no tempo para o Estado de Goiás e para alguns casos específicos, solicitados pela secretaria estadual de saúde (e.g., para municípios turísticos). Muitos dos detalhes e da implementação do modelo podem ser encontrados em uma palestra ministrada pelo Prof. Thiago Rangel disponível no canal do YouTube do EECBio. A partir do momento em que os dados locais e regionais sobre a pandemia começavam a se acumular, os modelos tipo SIR de longo prazo foram substituídos por análises estatísticas e modelos empíricos de curto prazo (embora o SIR tenha sido utilizado ainda para projetar o impacto da 2ª. onda, na última NT; a seguir). Até dezembro de 2020, o grupo já havia publicado 10 notas técnicas (NTs) e duas atualizações. O bolsista DTI do EECBio Lucas Jardim, bem como outros alunos de pós-graduação do PPG em Ecologia e Evolução, auxiliaram na confecção e análise de algumas dessas NTs (Fig. 4).

 

 

Fig. 3. Esquema ilustrando os principais parâmetros utilizados no SIR/IBM COVID-GO II e III, em termos dos eventos desde a infecção dos indivíduos na população até os eventos finais de recuperação ou óbito. Cada etapa foi parametrizada pela literatura internacional e por dados locais, à medida que informações mais específicas sobre hospitalização e óbitos eram repassadas pelas autoridades de saúde do Estado.

  

 

 

 

 

 

Fig. 4. Exemplo de resultados do SIR-IBM COVID-GO III, rodado na cluster do EECBio, mostrando a trajetória esperada para o número acumulado de óbitos até agosto de 2020 sob um cenário de controle parcial da pandemia por medidas de isolamento social e rastreamento de contatos, bem como o dado empírico final (observado hoje), embora à época, em 31/08/2021, as estimativas estivessem abaixo do intervalo de confiança inferior. Abaixo, ilustração dos resultados esperados para as regiões de saúde do Estado, em termos de demandas por leitos clínicos e UTIs.

 

 

De modo geral, essas notas técnicas foram previamente apresentadas ao Comitê de Operações Emergenciais (COE) do Estado e dos municípios envolvidos, auxiliando os gestores nas discussões e em sua tomada de decisão. Em alguns casos (i.e., modelo SIR original, NT01 e NT03), os dados foram apresentados diretamente pelo grupo ao Governador do Estado, Ronaldo Caiado, e alguns secretários de Estado. Ao mesmo tempo, ao longo de 2020 e em particular após a publicação dessas notas técnicas, houve uma grande repercussão na mídia, com os membros do grupo dando muitas entrevistas para TVs, rádios e jornais, alcançando assim grande visibilidade, bem como a apresentação de muitos seminários, mesas-redondas, palestras, “lives” e workshops. Os registros da UFG (disponíveis em https://ufg.br/p/32450-ufg-na-midia), mostram dezenas de inserções nas diferentes mídias.

Principalmente a partir de 2021, houve, além do apoio à tomada de decisão nos níveis estaduais e municipais, algo como “transferência de tecnologia” em termos de scripts computacionais em R que foram repassados e discutidos em workshops com o corpo técnico dessas secretarias (SES de Goiás e SMS de Goiânia). Com base nisso, o número reprodutivo efetivo, Re, estimado a partir de correções estatísticas do número de casos pelo padrão de notificação (nowcasting), passou a compor o painel de indicadores que geram o mapa de risco do Estado (ver http://covid19.saude.go.gov.br/) (Fig. 5).  O grupo também atuou fortemente em cooperação com os técnicos da secretaria municipal de saúde de Goiânia, auxiliando nas campanhas de testagem em massa com análises espaciais e estimativas de Re para diferentes regiões da cidade, em cooperação com o grupo do Laboratório de Geoprocessamento da UFG (LAPIG), coordenado pelos Profs. Manuel Ferreira e Laerte Ferreira, que desenvolveram um portal para apresentar os dados primários. A partir de setembro de 2020, os resultados dessas analises também foram compartilhadas oficialmente com o TRIBUNAL REGIONAL DO TRABALHO DA 18ª REGIÃO, a partir de ofício encaminhado por este órgão à reitoria da UFG, sendo apresentados relatórios semanais ao órgão com a situação epidemiológica do Estado até março de 2021, quando a SES passou a disponibilizar todas as informações em um portal (cujas estimativas eram geradas a partir dos scripts de análise estatística construídos pelo GT da UFG). No início de 2022, o GT passou a orientar o comitê da própria UFG em relação ao impacto do retorno das aulas presenciais.

 

 

 

Fig. 5. Exemplo da variação estimada do Re (R efetivo) a partir do número de obtidos, ao longo de 2020, mostrando o pico de crescimento em junho/julho (com pico de numero de óbitos cerca de 1 mês depois; ver figura 8 abaixo), mas em seguido como a aplicação das técnicas de nowcasting conseguiu prever corretamente o início da onda da variante gamma (Manaus) que iria atingir seu pico no início de 2021. Os pontos pretos a partir de agosto seriam as estimativas do Re feitas à época diretamente a partir dos dados, mas os pontos vermelhos mostram que, se for levado em consideração o atraso na chegada das informações, o valor se Re se torna novamente positivo (crescimento da pandemia) já a partir de outubro).

 

Em escala nacional, o grupo recebeu apoio do CNPq, em um projeto coordenado pela Profa. Cristiana Toscano e aprovado no edital emergencial desta agência, para desenvolver modelos e análises de dados em diferentes Estados do Brasil (DF, São Paulo e UFRGS) e apoiar as políticas públicas em cada um deles, e envolvendo pesquisadores de diferentes instituições brasileiras. Os artigos desse projeto começam a ser publicados em 2022 (Borges et al. 2022; Almeida et al. 2023).

 

 

Genômica do SARS-COV2

Em um segundo momento, a partir de 2020, o Laboratório em Genética & Biodiversidade (LGBio), coordenado pela Dra. Mariana Telles, do GT em “Genética e Genômica Evolutiva”, passou a realizar as análises genômicas a fim de detectar as novas variantes do SARS-COV-2 no Estado, utilizando a infraestrutura física e envolvendo os diversos bolsistas e alunos associados ao EECBio nessa atividade (com apoio de um projeto emergencial aprovado na FAPEG apenas para aquisição de reagentes e outros itens de custeio) (Fig. 6). Os dados obtidos com o projeto trouxeram um panorama relevante quanto à dinâmica da epidemia do vírus SARS-CoV-2 no estado de Goiás e em Goiânia, contribuindo com informações não só na escala regional, mas nacional.

 

Fig. 6. Profa. Mariana Telles do LGBio/UFG e Ramilla dos Santos (bolsista DTI-A EECBio), realizando sequenciamento do SARs-COV2 para apoiar as tomadas de decisão junto à SES de Goiás e SMS de Goiânia.

 

As etapas metodológicas e laboratoriais foram testadas e validadas inicialmente com um conjunto de 17 amostras, cedidas em parcerias com laboratórios privados para a otimização das etapas desde a extração de RNA ao preparo da biblioteca genômica e sequenciamento por NGS na plataforma MiSeq. Assim, a execução do projeto permitiu realizar ao final mais de 2000 rodadas de sequenciamento, totalizando mais de 1200 amostras de SARS-CoV-2 sequenciadas, provenientes de Goiânia e de diversos municípios de Goiás, que foram obtidas em parceria com as secretarias de saúde do estado e do município de Goiânia, por meio do LACEN-GO e dos laboratórios conveniados da Prefeitura de Goiânia, respectivamente.

Com as sequências genômicas obtidas (disponibilizadas no GISAID, ver https://www.gisaid.org/) foi possível identificar, utilizando o banco de dados PANGOLIN, 16 linhagens virais e pelo Nextclade, quatro variantes, que englobam tanto variantes de preocupação e de interesse epidemiológico circulantes no estado de Goiás (Fig. 7), realizadas pelo Dr. Rhewter Nunes, ex-bolsista DTI-A do EECBio e atualmente docente concursado na UEG, junto com outros docentes do Depto. de Genética. Segundo os dados do Nextclade ao final de 2022, dentre as variantes circulantes, foi identificado que a variante Gamma é predominante no estado de Goiás, atribuída a 82 das amostras, seguida pela 20B com 14,7%, Delta com 2,2% e Alpha com oito amostras 1,9% (posteriormente a variante delta se tornou dominante). Todas as variantes são de grande preocupação epidemiológica, devido sua alta transmissibilidade em todo o mundo. A variante Delta, altamente preocupante em todo mundo, foi identificada em Goiânia pela primeira vez em amostra coletada no final de abril de 2021. Os tipos de mutações encontradas nas amostras sequenciadas envolvem substituições e deleções nucleotídicas e são informações importantes para alertar sobre a transmissibilidade e gravidade dos casos em relação à cada linhagem.

 

 

 

 

Fig. 7. Classificação das amostras de SARs-COV2 de Goiàs em suas variantes (acima), ao longo do tempo (acima), e sua alocação na filogenia geral, com base em dados do GISAD (abaixo).

 

As amostras continuaram a ser analisadas até o início de 2023, tendo sido a execução financeira do projeto encerrada na FAPEG em julho, sendo possível associar os diferentes picos da pandemia à introdução na população de novas variantes genômicas (FIg. 8). De fato, a partir do momento que as características demográficas dessas novas variantes, principalmente em termos de sua capacidade de driblar o sistema imune, foram sendo estabelecidas, foi possível construir modelos preditivos e da classe SIR acoplando diferentes “populações” (variantes) e entender melhor e prever a distribuição temporal dos parâmetros epidemiológicos como internações graves em UTIs e óbitos (Fig. 9).

 

Fig. 8. Curvas de obtidos e casos de COVID-19 registrados ao longo de 2020 e 2021, mostrando os picos associados à chegada das diferentes variantes.

 

 

 

Fig. 9. Modelos SIR acoplados com duas “populações” de SARS-COV-2 (variantes) desenvolvidos para incorporar, a partir do início de 2021, o impacto da evolução de novas variantes com propriedades de driblar o sistema imune e, por outro lado, sendo mitigada pelo aumento gradual na vacinação da população.

 

 

Esse tema da evolução das variantes foi objeto de um artigo de divulgação sobre o tema, intitulado “Evolução em ação: lições de uma pandemia”, liderado pelo bolsista DTI do EECBio, Rhewter Nunes, foi publicado em 2021 na “Genética na Escola”, revista de ensino e divulgação científica da Sociedade Brasileira de Genética, mostrando para os professores de ensino fundamental e médio como é possível usar os eventos durante a pandemia para ensinar evolução a partir de um caso mais concreto da pandemia.

Dessa forma, em síntese, a execução deste projeto permitiu investigar a evolução do SARS-CoV-2 no estado de Goiás, relacionando as principais variantes circulantes com os picos de transmissibilidade. Além disso, o conhecimento destas variantes foi útil para o planejamento de retomada, manutenção e controle de medidas preventivas e de distanciamento. Adicionalmente, a descrição das variantes auxilia diretamente às secretarias de saúde na determinação de planos de controle e vacinação, denotando a necessidade de uma vigilância, intensificação das medidas de distanciamento social e uso de máscaras.

 

 

Pandemia e a Questão Ambiental

Em um contexto mais amplo, a comunidade científica já vinha alertando há anos sobre o aumento da emergência de epidemias de origem zoonótica. Portanto, a pandemia da COVID-19 pode ser considerada uma “tragédia anunciada”. A pandemia sensibilizou os tomadores de decisão sobre o assunto, mas a resposta tem focado fortemente na preparação para futuras pandemias e muito pouco na sua prevenção. O EECBio vem, portanto, atuando na produção e divulgação de conhecimento sobre a prevenção de pandemias a partir de ação ambiental. Sabemos que a degradação ambiental, incluindo o desmatamento e o tráfico de animais silvestres, aumenta o contato entre as pessoas e animais silvestres possivelmente portadores de vírus, estando associado ao aumento da emergência de doenças com potencial pandêmico. O EECBio, na figura da Profa. Mariana Vale da UFRJ, participou da publicação de um importante artigo na revista Science que quantificou o custo da prevenção de pandemias em escala global através de ações ambientais, que incluem o controle do desmatamento e tráfico de animais (Dobson et al. 2020). As ações são tecnicamente simples e seu custo é irrisório no contexto da economia global e, sobretudo, se comparado aos custos da Covid-19 e outras pandemias de origem zoonóticas como HIV/Aids, por exemplo.

O ECCBio também participou de um white paper que faz essa avaliação no contexto da Amazônia (Vale et al. 2021), apresentado ao Banco Interamericano de Desenvolvimento, e de uma publicação que explora o papel das áreas protegidas na prevenção e pandemias (Ferreira e tal. 2021). Essas ações levaram o EECBio a ser convidado a participar do “Preveting Pandemics at the Source”, uma coalisão internacional de cientistas e gestores da área de saúde e meio ambiente com o objetivo de sensibilizar tomadores de decisão sobre a importância e benefícios socioeconômicos da prevenção de pandemias através de ação ambiental. A Dra. Mariana Vale também ministrou uma das palestras nos eventos online promovidos ao longo de 2020 e pode ser visualizada no canal do YouTube do EECBio.

Em um contexto similar, em termos de interface entre pandemias e questões ambientais, outros trabalhos estão sendo desenvolvidos, inclusive um deles liderado pelo Drs. Fernando Resende, ex-bolsista DTI do EECBio, com a participação de Leila Meyer, também ex-bolsistas DTI do EECBio, ligado ao laboratório do Dr. Rafael Loyola. Os Drs. José Alexandre F. Diniz-Filho, Rafael Loyola, Geraldo W. Fernandes, Mariana Vale e Carlos Eduardo V Grelle, do EECBio, passaram também a desenvolver, ao longo de 2020-2021, outros trabalhos em parceria com o grupo de pesquisa do Dr. Sérvio P. Ribeiro da UFOP, que trabalha na interface entre saúde e ecologia, em diferentes questões envolvendo a COVID-19 (Pontes et al. 2022a; Pontes et al. 2022b).

 

Assim, o envolvimento de diversos pesquisadores do EECBio, em vários trabalhos durante a pandemia da COVID-19, mostra a capacidade da equipe de subsidiar políticas públicas, principalmente em função do perfil dos pesquisadores em termos de análise genética/genômica, modelagem computacional e análise de dados. Mesmo considerando que esses pesquisadores, na sua rotina, trabalhem em uma área mais básica e mais ampla de biodiversidade, a elevada capacidade técnica e cientifica permitiu que eles fossem capazes de responder rapidamente às demandas durante a pandemia e apoiar as tomadas de decisão dos órgãos públicos. Essas ações mostram claramente a importância de investimentos em ciência e na formação de recursos humanos em todas as áreas (incluindo em áreas básicas) a fim de responder às demandas da sociedade.