Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini

(1)

(2)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini

Preparação para a

introdução de vacinas

contra a Dengue

(3)

• Sistematização de Estudos de morbi-letalidade

• Estudos de Soroprevalência com Modelos Dinâmicos

• Estudos de Imunidade Celular (Dengue e vacina)

• Modelos de Decisão baseados em Lógica Fuzzy

Preparação para a Introdução da Vacina da Dengue

Estudos preparatórios aprovados

pelo Comitê Assessor do PNCD

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Atraso (dias) 0 1E5 2E5 3E5 4E5 5E5 6E5 7E5 8E5 C a s o s de D e n gue

Atraso de notificação, Brasil 2007-2013

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

Odds Ratio Lower 95% CL Upper 95% CL p‐value

Intercept 1 14.05 7.74 25.51 0.0001 Age (years)* 1‐5 2.87 1.40 5.86 0.0385 6‐10 4.57 1.43 29.96 0.0039 >65 1.81 0.90 3.64 0.0958 DENV Serotype# DENV 1 0.32 0.22 2.14 0.0747 DENV 2 6.36 2.52 16.06 0.0001 DENV 3 1.94 1.17 3.20 0.0100 Brazilian Region$ Southeast 0.12 0.08 0.18 0.0001 Center West 0.59 0.43 0.82 0.0018 Northeast 1.38 1.11 2.10 0.0138 Delay to first attendance (days)+ 3‐5 0.40 0.28 1.72 0.0871 6‐7 2.49 1.33 4.66 0.0044 >7 3.62 1.62 8.09 0.0017

multivariate analysis of the risk of hospitalization due to dengue as related to the selected variables.

Obs: Reference levels for the independent variables´ categories were as follows: *21-35;#_{DENV 4;}$_South;+_0-2

Multivariate analysis of the risk of hospitalization due to dengue

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

• Sistematização de Estudos de morbi-letalidade

• Estudos de Soroprevalência com Modelos Dinâmicos

• Estudos de Imunidade Celular (Dengue e vacina)

• Modelos de Decisão baseados em Lógica Fuzzy

Preparação para a Introdução da Vacina da Dengue

Estudos preparatórios aprovados

pelo Comitê Assessor do PNCD

(23)

Num anos incid >300 2

3 4

Estudos de soroprevalencia e modelos dinâmicos

Cidades Alvo

Pop:100.000 – 1.000.000

CI > 300/100.000 em

pelo menos dois anos

entre 2008 - 2012

(24)

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

No. Região Estado Município No. Região Estado Município

1 N RO Ji‐Paraná 33 SE MG Sete Lagoas

2 N RO Porto Velho 34 SE MG Uberaba

3 N AC Rio Branco 35 SE ES Cachoeiro de Itapemirim

4 N AM Manaus 36 SE ES Colatina

5 N RR Boa Vista 37 SE ES Serra

6 N PA Marituba 38 SE ES Vitória

7 N PA Parauapebas 39 SE RJ Angra dos Reis

8 N PA Santarém 40 SE RJ Araruama

9 N AP Macapá 41 SE RJ Belford Roxo

10 N TO Araguaína 42 SE RJ Campos dos Goytacazes

11 N TO Palmas 43 SE RJ Niterói

12 NE MA Imperatriz 44 SE RJ São João de Meriti

13 NE MA São Luís 45 SE RJ Volta Redonda

14 NE PI Teresina 46 SE SP Araçatuba

15 NE CE Caucaia 47 SE SP Araraquara

16 NE CE Crato 48 SE SP Caraguatatuba

17 NE RN Parnamirim 49 SE SP Hortolândia

18 NE RN Mossoró 50 SE SP Mogi Guaçu

19 NE PB Patos 51 SE SP Santos

20 NE PE Garanhuns 52 SE SP São José do Rio Preto

21 NE PE Olinda 53 SE SP Sumaré

22 NE AL Arapiraca 54 S PR Foz do Iguaçu

23 NE BA Barreiras 55 S PR Londrina

24 NE BA Ilhéus 56 CO MS Corumbá

25 NE BA Jequié 57 CO MS Três Lagoas

26 NE BA Juazeiro 58 CO MT Rondonópolis

27 SE MG Coronel Fabriciano 59 CO MT Sinop

28 SE MG Governador Valadares 60 CO MT Várzea Grande

29 SE MG Ipatinga 61 CO GO Aparecida de Goiânia

30 SE MG Montes Claros 62 CO GO Luziânia

31 SE MG Muriaé 63 CO GO Rio Verde

(25)

Inc > 3 por 100.000

Tamanho Amostral por idade

Estudos de soroprevalencia e modelos dinâmicos

Age

P

N



1|---2

0.02

119

0.025 2|---3

0.07

99

0.05 3|---4

0.14

92

0.07 4|---5

0.21

64

0.1 5|---6

0.29

79

0.1 6|---8

0.43

94

0.1 8|---10

0.55

95

0.1 10|---12

0.65

87

0.1 12|---14

0.71

79

0.1 14|---16

0.74

74

0.1 16|---18

0.75

71

0.1 18|---20

0.77

69

0.1 Total

1022

2

2 )]

(

1 [

)

(

)

96 ,

1 (



a

p

a

p

N





(26)

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

Região UF Região UF Região UF Região UF Região UF

S PR CO MS N AP NE AL SE SP S PR CO MT N PA NE RN SE MG CO GO N PA NE PB SE MG CO MT N RR NE BA SE RJ CO GO N RO NE BA SE MG CO GO N PA NE BA SE RJ CO MT N AC NE PI SE SP N TO NE CE SE MG N TO NE MS SE SP N RO NE BA SE MG N AM NE MA SE SP NE PE SE RJ NE PE SE ES NE RN SE RJ NE CE SE MG NE MA SE RJ SE SP SE ES SE ES SE SP SE MG SE SP SE SP SE RJ SE RJ SE ES

(27)

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

0 10 20 30 40 50 60 70 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nu m b er of ca se s Age (years)

Cel. Fabriciano

Ind Pos Neg y = 28,522ln(x) ‐ 3,4181 R² = 0,9546 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 % Po sit ives Age (years)

Cel. Fabriciano

(28)

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

y = 16,703ln(x) + 0,8297 R² = 0,7327 0 10 20 30 40 50 60 70 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 % Pos itiv es Age (years)

Araçatuba

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nu m b er of Cases Age (years)

Araçatuba

Ind Pos Neg

(29)

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Num b er of Ca ses Age (years)

Três Lagoas

Ind Pos Neg y = 21,056ln(x) + 0,5588 R² = 0,906 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 % Pos itiv es Age (years)

Três Lagoas

(30)

Modelling and Dengue Vaccines

(31)

Natal

(32)

Natal

(33)

Natal

(34)

0

10

20

30

40

50

60

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0 P

revalence

Age (years)

Brasília Teimosa

(35)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini Brasilia Teimosa 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0 5 10 15 20 25 30 35 Age (years) F o rce o f Inf ect io n 8.5 years f.o.i. = 0.1185

(36)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini Lifetime Expected Risk-Brasilia Teimosa

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 2 4 6 8 10 12 14 Age at vaccination E( a)

(37)

Catch-up Campaigns

Analysis of the Brasilia Teimosa data

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

p

3 to 4 3 to 7 3 to 10 3 to 12 3 to 14

(38)

(39)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini Vaccine efficacy 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 50 100 150 200 250 Time (weeks) Nu m b er o f De ng ue Cases 100% 75% 50 25

(40)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini 45% Reduction of Source Control

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 50 100 150 200 250 Time (weeks) Nu m b er o f De ng ue Cases 100% 75% no control 50% 25%

Estudos de soroprevalência e modelos dinâmicos

(41)

• Sistematização de Estudos de morbi-letalidade

• Estudos de Soroprevalência com Modelos Dinâmicos

• Estudos de Imunidade Celular (Dengue e vacina)

• Modelos de Decisão baseados em Lógica Fuzzy

Preparação para a Introdução da Vacina da Dengue

Estudos preparatórios aprovados

pelo Comitê Assessor do PNCD

(42)

• Número de casos incluídos: 214 em 2014 e 2015

• Em 2015: 166 casos

–

82 mulheres (49,4%)

–

Dia de sintomas à inclusão

• Até 2 dias: 31 (18,7%)

• Até 4 dias: 87 (52,4%)

• Até 6 dias: 48 (28,9%)

• Dengue com sinais de alerta: 18 casos (10,8%)

• Nenhum caso de dengue grave

(43)

Estudos de imunidade celular e humoral

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 2 4 6 10 14 30 Cé lulas/mm 3 Dias após o início dos sintomas Leucócitos Linfócitos 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 2 4 6 10 14 30 Cé lulas/mm 3 Dias após o início dos sintomas Plaquetas 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2 4 6 10 14 30 UI/ml Dias após o início dos sintomas ALT AST 0 2 4 6 8 10 12 2 4 6 10 14 30 Log 10 có p ia s DE NV RNA/ml Dias após o início dos sintomas Carga viral

(44)

Estudos de imunidade celular e humoral

(45)

Estudos de imunidade celular e humoral

(46)

Prof. Dr. Marcelo Nascimento Burattini lymphocyte gate live cells CD8 T cells

Sri Lanka Nicaragua Brazil

FSC IF N  FSC IF N  FSC IF N  CD3 CD 8 FSC du m p FSC SS C FSC IF N  San Diego 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 3 6 9 12 15 % I F N  + C D 8 T ce ll s Sri Lanka DENV seronegative DENV seropositive 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 5 10 15 % I F N  + CD8 T cel ls Nicaragua 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 5 10 15 % I F N  + CD8 T c e ll s Brazil 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 5 10 15 % I F N  + CD8 T c e ll s San Diego Sri Lank a Nic arag ua Bra zil San Die go 0 1 2 3 4 5 % I F N + C D 8 T c e ll s p<0.0001 p=0.02 p=0.001 n.s n.s n.s