Karl Friston diz que a maioria das pessoas é imune ao vírus da Covid-19

No início de maio, o Professor de Stanford e Prêmio Nobel Michael Levitt,  sugeriu à Freddie Sayers, em entrevista ao LockdownTV/UnHerd, algum tipo de “imunidade anterior” de algumas pessoas para a Covid-19.

Hoje, evidências de algum nível de resistência e imunidade anteriores ao coronavírus estão presentes em artigos publicados revisados por pares, exemplo do  estudo Targets of T Cell Responses to SARS-CoV-2 Coronavirus in Humans with COVID-19 Disease and Unexposed Individuals.

“É importante ressaltar que detectamos células T CD4+ reativas ao SARS-CoV-2 em 40% a 60% dos indivíduos não expostos, sugerindo o reconhecimento de células T reativas cruzadas entre coronavírus circulantes de resfriado comum e SARS-CoV-2”, diz o artigo.

Agora, de um membro proeminente do SAGE, o grupo criado para desafiar os pareceres científicos do governo britânico, vem a afirmação de que a parcela das pessoas que não são suscetíveis ao Covid-19 pode chegar a 80%.

O professor Karl Friston, como Michael Levitt, não é um virologista; sua experiência é compreender processos biológicos complexos e dinâmicos, representando-os em modelos matemáticos. No campo da neurociência, ele foi classificado pela revista Science como o mais influente do mundo. É regularmente citado como um cientista que provavelmente será agraciado com um Nobel.

Friston inventou uma técnica chamada de “mapeamento paramétrico estatístico” para entender a imagem cerebral e, nos últimos meses, ele vem aplicando seu método particular de análise bayesiana, que ele chama de “modelagem causal dinâmica”, aos dados disponíveis da Covid-19.
“Até o momento, nossas previsões foram precisas dentro de um ou dois dias; portanto, há uma validade preditiva em nossos modelos que os convencionais não possuem”, explicou Friston ao The Guardian.

Seus modelos sugerem que a grande diferença entre os resultados no Reino Unido e na Alemanha, por exemplo, não é primariamente um efeito de diferentes ações governamentais, mas é melhor explicada pelas diferenças entre as populações, que fazem a “população suscetível” da Alemanha muito menor do que no Reino Unido.

“O fato é que o alemão médio tem menos probabilidade de ser infectado e morrer do que o britânico médio. Por quê? Existem várias explicações possíveis, mas uma que parece cada vez mais provável é que a Alemanha tenha mais “matéria escura” imunológica – pessoas que são impermeáveis à infecção, talvez porque estejam geograficamente isoladas ou tenham algum tipo de resistência natural. É como a matéria escura no universo: não podemos vê-la, mas sabemos que deve estar lá”, especulou.

O cientista  destaca que uma vez que se incorpora no modelo comportamentos que as pessoas adotam de qualquer maneira, como ficar na cama quando estão doentes, o efeito do lockdown “literalmente desaparece”.

Sua explicação para os resultados de mortalidade notavelmente semelhantes na Suécia (sem lockdown) e no Reino Unido (lockdown total) é que “eles não eram realmente diferentes. Porque no final das contas, os processos reais que entram na dinâmica epidemiológica – os comportamentos reais, o distanciamento, foram especificados evolutivamente pela maneira como nos comportamos quando temos uma infecção”.

Friston disse que as premissas dos modelos de Neil Ferguson estavam todas corretas, “sob a qualificação de que a população de quem eles estavam falando é muito menor do que você imagina”. Em outras palavras, Ferguson estava certo de que cerca de 80% das pessoas suscetíveis seriam rapidamente infectadas, e estava certo de que entre 0,5% e 1% morreria, mas não percebeu que a população suscetível era apenas uma pequena parcela de pessoas no Reino Unido e uma parcela ainda menor em países como a Alemanha e outros países.

De acordo com publicação da Frontliner, em circunstâncias normais, a maioria das pessoas nunca irá contrair a doença.
Naturalmente, cenários com uma carga viral muito alta, como médicos que tratam pacientes com Covid-19 em hospitais, podem vencer essas defesas.

Com informações da Frontliner.