Propuesta derivó en artículo publicado por el Journal of Medical Virology y fue citada por el CDC de Estados Unidos.
Los estudiantes de quinto año de la Escuela de Medicina de la Universidad de Valparaíso Diego Aragón y Javier Fernández participaron en una investigación que propone implementar un sistema basado en un pool de muestras para aumentar la capacidad de testeo de casos de covid-19, el cual individualiza de mejor manera a las personas infectadas y contribuye a aislarlas de forma mucho más temprana, evitando así nuevos contagios y propiciando que se las atienda lo antes posible para que superen la enfermedad.
La iniciativa, denominada “Optimización del tamaño del grupo en la estrategia de prueba de grupo para SARS-CoV-2: un modelo matemático simple” es liderada por el doctor en Física, experto en modelamiento matemático y director del Centro de Alta Investigación de la Universidad de Tarapacá, David Laroze.
Su propuesta fue dada a conocer a través de un artículo que fue aceptado y publicado por el Journal of Medical Virology, prestigioso medio de divulgación científica a nivel mundial, y hace solo unos días fue citado por el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos.
Aumento de testeos
Según explicó Diego Aragón, el informe en cuestión plantea la necesidad de implementar un sistema de pool de muestras que ayude a hacer más eficientes los recursos limitados y continuar con una de las indicaciones más sugeridas, que es aumentar en número de testeos. Esto implica que, en vez de utilizar los test de manera individual, son varias las muestras que son puestas juntas y un solo kit de testeo es utilizado para este pool de muestras.
En este sentido, los investigadores afirman en su trabajo que esta estrategia ha sido previamente utilizada como método de screening para otros patógenos que afectaron a la población mundial, previo al Covid-19, como el VIH-Sida, el citomegalovirus y la clamidia, entre otros. Esto último resulta particularmente útil en poblaciones donde la prevalencia del patógeno es relativamente baja, y donde testear individualmente supondría que muchos test saldrían negativos.
En efecto, el estudio en el que participaron los estudiantes de la Escuela de Medicina de la UV señala que la mayoría de los países del mundo presenta una prevalencia que varía entre un 10% a un 20% de test positivos del total que son realizados a diario, por lo que implementar esta estrategia podría resultar en un ahorro considerable de exámenes, aumentando aún más la capacidad de aplicación.
Asimismo, Diego Aragón explicó que como el análisis de RT-PCR que se utiliza para detectar el virus que causa la Covid-19 detecta específicamente el material genético de éste, el hecho de que haya distintos tipos de células y fluidos humanos en un pool de muestras en teoría no afectaría el funcionamiento del examen.
Un punto clave de esta fórmula, indican los autores, es el número de sujetos a incluir en un grupo y así lo deja claro el propio David Laroze: “Desarrollamos un modelo matemático para estimar el número óptimo de sujetos a incluir en un pool de testeo, asumiendo la siguiente estrategia: si el pool de muestras sale negativo, entonces se descarta la infección en todos los sujetos incluidos en el grupo. Sin embargo, si la muestra sale positiva, entonces se vuelve a testear individualmente a cada sujeto incluido en el grupo. Es así como basados en las prevalencias históricas de resultados positivos, respecto al total de los test realizados, es que podemos calcular el número óptimo de sujetos a incluir”.
El estudio completo de los investigadores se puede leer en el siguiente link:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jmv.25929
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