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Coronavirus: Investigadores argentinos desarrollan un sistema para hacer muchos más tests con menos kits
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LA NACIONNora Bär
Los números que se van conociendo sobre el curso de la pandemia del nuevo coronavirus en el país indican que las medidas de aislamiento social preventivo y obligatorio estarían dando resultado: desde el 26 de marzo, la transmisión de Covid-19 habría bajado un 70%. Y esos casos probablemente correspondan al 16 de marzo, o sea que se está viendo el resultado de las medidas más tenues, como el cierre de fronteras, cierre de espectáculos e interrupción de las clases. Sin embargo, más allá de aplanar la curva, hay quienes piensan que es posible ganarle al virus. Uno de ellos es Roberto Etchenique, químico analítico de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Él insta a "ir por todo y parar la epidemia".
"Hay una tendencia a dar por hecho que todos nos vamos a infectar, y que lo único importante es aplanar la curva y que nos vayamos infectando de a poco –afirma–. Yo creo que eso se queda corto. Podemos lograrlo, podemos parar la epidemia. Obviamente no a cero, pero sí mantener números tan bajos como los actuales que, espaciados durante meses, no lleguemos a tener miles de muertes, sino centenas".
Para alcanzar esta meta, junto con un grupo de colegas, están desarrollando un sistema para utilizar los kits de detección del virus mediante PCR que emplea el Anlis-Malbrán, y la red de laboratorios públicos y privados, pero no solo para hacer diagnóstico, sino también para medir el estado local de la pandemia.
"Se habla mucho de testeo ‘masivo’, pero generalmente mal, ya que eso no se aplica en ningún lugar del mundo, ni siquiera en Corea del Sur – destaca–. Supongamos que tuviéramos tests para los 40 millones de argentinos. Los hacemos ¿y después? Hay que analizar de acuerdo con las posibilidades reales que tengamos de aplicar esos resultados en políticas de salud. No tiene ningún sentido testear si uno después no va a hacer nada con los datos que obtiene. Pero lo realmente importante es que los testeos ‘masivos’ no tienen por qué ser ‘masivos’".
Cómo testear, esa es la cuestión
Los análisis virológicos tienen dos objetivos: uno es el diagnóstico y otro, saber qué está pasando con la epidemia. Esto último requiere una serie de operaciones matemáticas y cómo hacerlo con recursos mínimos es lo que está tratando de averiguar el grupo multidisciplinario encabezado por Etchenique y en el que también participan las biólogas moleculares Adali Pecci y Luciana Rocha Viegas, los analistas biológicos Valeria Genoud, Valeria Levi y Nicolás Pregi, el ecoepidemiólogo, Ricardo Gürtler, los matemáticos Felipe Marceca, Min Chih Lin y Juan Domingo González, el físico Guillermo Solovey y el médico del Hospital Alemán Martín Díaz.
Para explicarlo, Etchenique propone un ejemplo ideal. En la zona de Capital y el Conurbano viven alrededor de 20 millones de personas. Una estimación más o menos realista de cuántas entraron en contacto con el coronavirus y están infectadas en este momento podría rondar las 20.000. Ese cálculo surge, entre otras cosas, de que al día de hoy hay más de 1000 casos confirmados. Pero esa medición se refiere a lo que ocurría hace unos 10 días, porque es el tiempo que transcurre entre que aparecen los síntomas, se recurre al sistema sanitario, se hace el test y se obtiene el resultado. Durante ese lapso, la pandemia sigue su curso.
"Si uno tiene un resultado que es antiguo, siempre tiene de menos –detalla el científico–. Por otro lado, mucha gente, en especial jóvenes y niños, pueden tener SARS-CoV-2 y no presentar ningún síntoma o tener manifestaciones leves que no los llevan a hacer una consulta. Aun sin números precisos, sabemos que el mínimo posible es de unos 1500 (suponiendo que se hubieran detectado todos y no hubiera ningún asintomático), pero también que por cada sintomático hay alrededor de cinco que no tienen síntomas. Si incluímos todos esos, una estimación conservadora, ni muy alta ni muy baja, sería de unas 20.000 personas. Muy bien, supongamos que ese número es razonable y que uno lo quiere medir".
Y acá surge la dificultad. Veinte mil en 20 millones es igual a un caso cada mil. Si se realizaran menos de 1000 tests al azar, es muy probable que no se detecte ninguno. O sea, que es necesario un número mayor de tests para poder hacer una estimación. "Por ejemplo, se podrían hacer 10.000 –propone Etchenique–. Si los elijo bien al azar, como lo haría un buen encuestador para saber el resultado de una elección, lo más probable es que identifique 9, 10 u 11 casos. Entonces podré decir: efectivamente, hay uno en mil. Si detectara el doble de casos, unos 20, llegaría a la conclusión de que hay dos en mil, y si localizo 30, podría considerar que hay tres por cada mil".
Pero como los casos no se distribuyen homogéneamente, habrá que elegir muy bien dónde medir. Es lo que hacen los epidemiólogos, los estadísticos, los matemáticos, los demógrafos, el Indec… Eso no es problema, el inconveniente mayor es que para analizar a 10.000 personas, se necesitan 10.000 tests. "Hay países centrales que hicieron cientos de miles; Barhein hizo una enorme cantidad, también Islandia. Estados Unidos hizo muchos en números absolutos (es un ejemplo de cómo hacer muchos tests y no hacer nada con esos resultados no es muy útil) –dice el investigador–. Pero 10.000 tests no solo son carísimos por los insumos, sino también por las horas/técnico y horas/máquina necesarias". El método que proponen los científicos permite medir el estado de la pandemia local haciendo cien veces menos tests: 100 en lugar de 10.000.
"No puedo bajar de 10.000 muestras porque si no, no voy a encontrar a las que tienen el virus –continúa Etchenique–. Pero en lugar de poner una muestra por test, uno puede juntar las muestras de a cien, por ejemplo. Como la PCR es muy muy sensible, con que solo una de ellas sea positiva, va a dar positiva. Ahora, si hubiera dos o tres o cinco, también. Lo importante no es saber cuántas dieron positivo, sino que al menos una fue positiva. Si nosotros tenemos que en las 10.000 hay 10 positivos, si fueron elegidos correctamente, es muy improbable que caigan todos en la misma caja. Caerán en distintas cajas y vamos a encontrar que 10 cajas de las 100 tienen respuesta positiva".
Por supuesto, para determinar exactamente ese número, hay que hacer matemática, pero los científicos vieron que hay una curva que permite saber, sobre la base del número de positivos, cuál es el más probable de una muestra en particular. "No solo eso –explica Etchenique–: vamos a saber que de los 100 tests que se corrieron (cada uno con cien muestras de 100 individuos diferentes), hay 10 que dieron positivo. Ahora, yo puedo tomar los nombres o los números de las muestras que dieron positivos y hacer más tests ahí. Puedo hacer 10 tests de 10, y determinar en cuál está el positivo y de ahí elegir cuál era el positivo con un test individual. Es decir, que haciendo eso para la cantidad estimada de infectados, podemos detectar a la totalidad de los infectados individualmente (no solo ya saber cómo va la pandemia, que en sí mismo es muchísimo) para aislarlos y ponerlos bajo tratamiento. Y todo eso se puede hacer con aproximadamente 30 veces menos tests que los que se necesitarían si uno quisiera hacer un screening masivo".
Según los científicos, será necesario avanzar sobre un sistema de este tipo para salir con seguridad del aislamiento. Si bien esta idea se generó en el país, está siendo investigada también por un grupo del Technion, en Israel, y seguramente deberá ser mejorado a medida que empiece a aplicarse.
Matemáticos que no participan de este desarrollo y prefirieron mantener reserva de su nombre opinaron que se trata de un enfoque muy novedoso e interesante.
