Duas subvariantes Omicron conhecidas – em vez de novas variantes – foram as principais responsáveis pelo recente surto de COVID-19 na China, de acordo com um estudo de casos em Pequim publicado no The Lancet Journal.
A análise sugere que as subvariantes Omicron, BA.5.2 e BF.7 – entre as variantes mais dominantes em Pequim durante 2022 – foram responsáveis por mais de 90% das infecções locais entre 14 de novembro e 20 de dezembro de 2022.
Os resultados representam um instantâneo da pandemia na China, devido às características da população de Pequim e à circulação de cepas de COVID-19 altamente transmissíveis, disseram os pesquisadores.
É amplamente divulgado que a China encerrou sua estratégia de Covid zero em 7 de dezembro de 2022. Desde o levantamento dessas políticas estritas de controle do COVID-19 – que incluíam bloqueios direcionados, testes em massa e quarentena – o aumento do número de casos levantou preocupações de que novas variantes poderiam emergir.
Nos três anos desde que o COVID-19 foi declarado uma pandemia global, o surgimento de variantes como Alpha, Beta, Gamma, Delta e Omicron causou várias ondas de casos em todo o mundo.
Desde dezembro de 2019, os autores do estudo coletaram rotineiramente amostras respiratórias de casos importados e locais de COVID-19 em Pequim e amostras selecionadas aleatoriamente para análise.
Não houve transmissões locais persistentes relatadas em Pequim antes de dezembro de 2022.
O estudo mais recente analisou amostras de COVID-19 detectadas em Pequim em 2022. As sequências do genoma foram geradas usando tecnologia de sequenciamento rápido em larga escala, e sua história evolutiva e dinâmica populacional analisadas usando sequências existentes de alta qualidade do COVID-19.
De um total de 2.881 sequências de alta qualidade incluídas no estudo, 413 novas amostras foram selecionadas aleatoriamente e sequenciadas entre 14 de novembro – quando as infecções começaram a aumentar acentuadamente – e 20 de dezembro de 2022. Dessas, 350 eram casos locais e 63 importados.
Os casos importados vieram de 63 países e regiões. A análise das 413 novas sequências revelou que todas elas pertencem a cepas COVID-19 conhecidas e existentes, disseram os pesquisadores.
A cepa dominante em Pequim após 14 de novembro de 2022 foi a BF.7, responsável por 75,7% das infecções locais. Outra subvariante Omicron, BA5.2, foi responsável por 16,3% dos casos locais, disseram eles.
“Nossa análise sugere que duas subvariantes Omicron conhecidas – em vez de novas variantes – foram as principais responsáveis pelo atual aumento em Pequim e provavelmente na China como um todo”, disse o principal autor, o professor George Gao, do Instituto de Microbiologia do Academia Chinesa de Ciências.
“No entanto, com a circulação em larga escala do COVID-19 na China, é importante que continuemos monitorando a situação de perto para que quaisquer novas variantes que possam surgir sejam encontradas o mais cedo possível”, disse Gao.
Os autores reconhecem algumas limitações de seu estudo.
Embora apenas os dados de Pequim em 2022 tenham sido analisados, os autores dizem que os dados são representativos do país como um todo.
O número de casos de COVID-19 confirmados em laboratório em dezembro de 2022 não estava disponível porque os testes obrigatórios em larga escala terminaram, sugerindo que o número real de infecções está subestimado, levando a um grau de viés de amostragem no conjunto de dados.
“É bem-vindo ver esses dados tão necessários da China”, escreveram em um comentário vinculado o professor Wolfgang Preiser e Tongai Maponga, da Universidade de Stellenbosch, na África do Sul, que não estiveram envolvidos no estudo.
“É certamente reconfortante que este estudo não tenha produzido evidências de novas variantes, mas não é uma surpresa: o aumento é amplamente explicado pela interrupção abrupta de medidas de controle eficazes”, disseram eles.
No entanto, os pesquisadores pedem cautela ao tirar conclusões sobre a China como um todo com base em dados de Pequim.
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(Esta história não foi editada pela equipe do News18 e foi publicada a partir de um feed de agência de notícias sindicalizado)
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