Cómo (no) hacer una encuesta de anticuerpos para el SARS-CoV-2

ARRIBA:   ISTOCK.COM, LUOMAN 

Actualización (18 de mayo): una denuncia presentada la semana pasada ante la Universidad de Stanford revela que el estudio de Santa Clara fue parcialmente financiado por el fundador de JetBlue Airways, David Neeleman, quien ha hablado en contra del uso de bloqueos para frenar la propagación de COVID-19,  BuzzFeed News informa. La información, que no se hizo pública, genera preocupación de que los autores se vieron afectados por un grave conflicto de intereses, según la denuncia, que fue presentada por alguien involucrado en la investigación. La denuncia también sugiere que los autores del estudio ignoraron las advertencias de los profesores de Stanford sobre la precisión de la prueba de anticuerpos utilizada. En entrevistas con BuzzFeed, Neeleman y el coautor del estudio, Eran Bendavid, negaron que Neeleman u otros patrocinadores hayan influido en el estudio.

Actualización (1 de mayo): Bhattacharya y sus colegas responden a las críticas del estudio de Santa Clara en un preprint publicado ayer. Usando análisis estadísticos actualizados, el equipo ahora estima que entre el 1.3 por ciento y el 4.7 por ciento de la población de los condados, el equivalente a 25,000 o 91,000 personas, han sido infectadas con SARS. CoV-2.

A mediados de abril, apareció en las noticias una estadística llamativa: el número de personas que habían sido infectadas con SARS-CoV-2 en el condado de Santa Clara en California fue de 50 a 85 veces mayor de lo que se pensaba. Si bien solo se habían registrado oficialmente 956 casos de COVID-19 hasta el 1 de abril, el número real de infecciones estaba entre 48 000 y 81 000, informaron los medios.

La noticia se basó en una preimpresión publicada en medRxiv el 17 de abril describiendo lo que se conoce como una encuesta de seroprevalencia. Un equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Stanford analizó a 3330 personas en busca de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 y 50 dieron positivo. Utilizando análisis estadísticos para extrapolar sus hallazgos, el equipo concluyó que la tasa de infección del condado era del 2,54,2 %, o 48 000 81 000 personas.

Estas cifras elevadas fueron tranquilizadoras, señalaron algunos medios, porque sugieren que la mayoría de las infecciones por SARS-CoV-2 son más leves de lo que se temía, un punto que los comentaristas políticos conservadores y algunos de los propios coautores de los estudios aprovechan como apoyo a la opinión de que las medidas de confinamiento restrictivas son una reacción exagerada.

Pero los epidemiólogos, estadísticos y muchos otros investigadores se apresuraron a expresar sus preocupaciones en Twitter y en largas publicaciones de blog sobre varios aspectos del estudio, desde la elección del kit de prueba hasta el reclutamiento de participantes y el tratamiento estadístico de los datos.

No anticipé la tormenta de fuego, Jay Bhattacharya, profesor de medicina en la Universidad de Stanford y autor principal del estudio, le dice a The Scientist. El equipo respalda los hallazgos, agrega, pero planea volver a trabajar en partes del artículo luego de las críticas. Es una preimpresión.

Que el estudio haya recibido tanta atención es en parte un testimonio de cuán centrales se han convertido las pruebas de anticuerpos en el discurso sobre COVID-19 en las últimas semanas. Este tipo de prueba tiene como objetivo detectar a las personas que han estado expuestas al SARS-CoV-2, a diferencia de los diagnósticos basados en PCR que detectan casos activos de la enfermedad. Los expertos en salud pública y los políticos lo ven como una herramienta fundamental para comprender la verdadera propagación del virus y los efectos epidemiológicos de los bloqueos y otros intentos de mitigación.

Algunos epidemiólogos y estadísticos argumentan que los resultados de las preimpresiones son consistentes con todos o la mayoría de los 50 positivos informados que son falsos.

Sin embargo, no todos los estudios de seroprevalencia se crean de la misma manera, un punto que debe quedar claro al discutir las implicaciones de sus hallazgos, dice Eva Harris, una profesor de enfermedades infecciosas en la Universidad de California, Berkeley, Escuela de Salud Pública. Harris está planeando un estudio a largo plazo de miles de personas en el área de East Bay para monitorear cómo la seroprevalencia y la cantidad de infecciones asintomáticas en la comunidad responden a los cambios en las estrategias de mitigación de COVID-19.

Creo que eso «Es realmente importante que muchos lugares realicen estudios de seroprevalencia. Lo apoyo mucho», dice Harris. También creo que es increíblemente importante que la gente comprenda las limitaciones de los estudios individuales, continúa. El diseño del estudio, la prueba utilizada y la interpretación tienen que ser transparentes para la comunidad [científica], y tiene que haber alguna forma de comunicárselo al público.

La serología aumenta

< Los gobiernos de países como el Reino Unido, España e Italia están planeando encuestas de seroprevalencia a gran escala, y los Institutos Nacionales de Salud (NIH) anunciaron recientemente que planea reclutar hasta 10 000 personas en los EE. UU. para su propio estudio. Muchos estados e instituciones de EE. UU. también están ejecutando versiones locales.

De los pocos estudios que informan datos hasta el momento, la mayoría parece haber encontrado, en términos generales, lo mismo que el estudio de Santa Clara: el número real de SARS-CoV- 2 es más alta que la captura oficial de recuentos de casos, pero baja como proporción de la población en la mayoría de las áreas.

La semana pasada, el gobernador de Nueva York, Andrew Cuomo, dijo que los investigadores habían encontrado anticuerpos en el 21 por ciento de aproximadamente 1300 personas. encuestados fuera de las tiendas de comestibles y otras tiendas en la ciudad de Nueva York, una de las regiones más afectadas del mundo. Los virólogos en Alemania que encuestaron a 500 personas en la ciudad de Heinsberg dijeron a los periodistas hace un par de semanas que habían encontrado anticuerpos en casi el 15 por ciento. (Ambos anuncios fueron ligeros en detalles metodológicos).

Otro estudio realizado por Bhattacharya y otros estimó una seroprevalencia de alrededor del 4,1 por ciento en el condado de Los Ángeles, California, según una encuesta de 863 personas. El informe del estudio, que se filtró y se alojó temporalmente en el sitio web conservador RedState.com, no está disponible públicamente, dice Bhattacharya, aunque hay un comunicado de prensa disponible del condado. Los hallazgos se enviaron a una revista revisada por pares, agrega.

Cómo elegir una prueba de anticuerpos

Una de las principales preocupaciones planteadas sobre el estudio de Santa Clara fue que el tipo de anticuerpo La prueba utilizada fue demasiado inexacta para respaldar las conclusiones del artículo, una preocupación que la epidemióloga Aubree Gordon de la Universidad de Michigan dice compartir. Para los estudios de seroprevalencia, lo más importante en lo que va a pensar es en el rendimiento de la prueba, dice Gordon, quien trabajó en encuestas de Zika, chikungunya y dengue y actualmente está desarrollando una prueba de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 basada en laboratorio.

Tanto el estudio de Santa Clara como el del condado de Los Ángeles utilizaron un kit de prueba fabricado por la empresa china Hangzhou Biotest Biotech, que no está en la lista de fabricantes aprobados de China y desde entonces se le ha prohibido exportar sus kits, NBC  informes. La Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU. (FDA) permite que este tipo de kit se comercialice en los EE. UU., pero no lo ha aprobado formalmente ni ha garantizado su eficacia.

Si está estimando una enfermedad rara, solo funcionará si su prueba tiene una tasa de falsos positivos muy baja.

Andrew Gelman, Universidad de Columbia

La prueba se basa en lo que se conoce como inmunoensayo de flujo lateral y está diseñado para detectar anticuerpos en sangre extraída de un pinchazo en el dedo. A diferencia de las pruebas de laboratorio en muestras de sangre más grandes, que permiten repetir las pruebas y brindan resultados cuantitativos de la abundancia de anticuerpos, estos llamados kits de punto de atención arrojan un positivo o negativo único basado en algún nivel de umbral de anticuerpos establecido por el fabricante.  

Para algunos investigadores en salud pública, esto es imposible. No creo que ninguna de las pruebas actuales en el punto de atención sea apropiada para su uso en encuestas de seroprevalencia, dice Michael Busch, director del Instituto de Investigación Vitalant, una organización de medicina transfusional sin fines de lucro. Su equipo está coordinando un estudio de seroprevalencia a largo plazo financiado por NIH que utiliza pruebas de laboratorio de sangre de donantes en los EE. UU. inicialmente en seis áreas metropolitanas, pero luego en otras partes del país.

Las buenas encuestas de anticuerpos requieren muestras que se pueden volver a analizar, agrega. Si bien los inmunoensayos de flujo lateral ofrecen resultados rápidos, son muy inespecíficos [y] no se pueden repetir las pruebas y la confirmación. . . . Si no tiene una buena prueba, no tiene sentido realizar una encuesta serológica.  

Neeraj Sood, vicedecano de investigación de la Escuela de Políticas Públicas Price de la Universidad del Sur de California y colaborador en los estudios de Santa Clara y del condado de Los Ángeles, argumenta que no se necesita una prueba perfecta, siempre que comprenda el rendimiento de las pruebas, en particular, su sensibilidad y especificidad.

Una prueba muy sensible arroja pocos o ningún falso negativo para las personas que tienen los anticuerpos. Una prueba muy específica arroja pocos o ningún falso positivo para las personas que no lo hacen. Cuando se trata de detectar algo relativamente raro como el SARS-CoV-2, la especificidad suele ser la consideración principal porque es importante evitar la detección de otras cosas en la sangre, como anticuerpos para cualquiera de los coronavirus relativamente inofensivos que ya son comunes en los humanos.

Los investigadores de Heinsburg usaron una prueba que, según afirmaron, tenía una tasa de falsos positivos de menos de 1 en 100, aunque otros grupos han cuestionado esa evaluación después de realizar sus propios ensayos. Mientras tanto, el estudio de Santa Clara informó una tasa de 2 en 401.

Estas tasas de falsos positivos son demasiado altas cuando se tiene en cuenta la incertidumbre estadística en torno a esos números, dice Andrew Gelman, un estadístico de la Universidad de Columbia que detalló varias críticas y errores evitables en la preimpresión de Santa Clara en su blog. Es un problema bien conocido en todos los libros de texto de introducción a la probabilidad, añade. Si está estimando una enfermedad rara, solo funcionará si su prueba tiene una tasa de falsos positivos muy baja.

Para un virus que infecta al 1 por ciento de la población, por ejemplo, una prueba con una tasa de falsos positivos conocida Se espera que de 1 en 100 arroje tantos falsos positivos como verdaderos positivos. Con base en la especificidad citada del kit de prueba utilizado en Santa Clara, algunos epidemiólogos y estadísticos argumentan que los resultados de las preimpresiones son consistentes con que todos o la mayoría de los 50 positivos informados sean falsos.

Bhattacharya dice que los críticos también se enfocan mucho en la especificidad de la prueba, más que en el efecto combinado de la especificidad y la sensibilidad en el número esperado de positivos y negativos. Agrega que se publicarán nuevos datos sobre la especificidad de las pruebas en la versión preliminar revisada y que el equipo confía en el rendimiento de las pruebas.  

La mayoría de las grandes encuestas de seroprevalencia han evitado el tipo de prueba utilizada en el estudio de Santa Clara. Al igual que Busch, Harris dice que su equipo se basará en pruebas de laboratorio bien validadas para su estudio de East Bay. Los investigadores planean buscar anticuerpos contra el SARS-CoV-2 en la sangre recolectada de pinchazos en los dedos y ADN viral en la saliva recolectada con hisopos orales y nasales. También recolectarán extracciones de sangre venosa de un subconjunto de 500 participantes, 250 positivos para anticuerpos contra el SARS-CoV-2 y 250 negativos, y los usarán para evaluar la especificidad y la sensibilidad de las pruebas utilizadas en la sangre por punción digital.

Cómo para reclutar participantes

Para su estudio de Santa Clara, los investigadores de Stanford publicaron anuncios en Facebook diciendo que estaban buscando participantes para hacerse la prueba de anticuerpos contra COVID-19. Las razones para esta estrategia fueron prácticas, dice Sood: las redes sociales ofrecen una forma rápida y económica de involucrar a las personas.

Como señalaron los lectores, este tipo de estrategia de reclutamiento puede introducir un sesgo de selección, ya que las personas que piensan existe la posibilidad de que hayan sido infectados y tengan más probabilidades de participar. Si al menos algunas personas tienen motivos para estar preocupadas, este efecto puede conducir a una mayor proporción de personas infectadas en la muestra que en la población general, aunque Sood señala que los sesgos también pueden ir en sentido contrario, si también se preocupan las personas que sobreestiman su riesgo. decide participar.

A los pocos días de la publicación del preprint, los científicos y miembros del público estaban usando Twitter para compartir evidencia de que el sesgo de selección puede haber sido un problema, ya que las personas alentaron a los amigos que pensaron que habían estado expuestos. o tenía síntomas similares a los de COVID-19 para participar en el estudio y, en algunos casos, parecía confundido acerca de si la participación resultaría en un diagnóstico. (No lo hizo).

Para agravar estas preocupaciones, BuzzFeed News reveló el viernes pasado (24 de abril) que los participantes también fueron reclutados a través de un correo electrónico enviado por la esposa de Bhattacharya, la oncóloga de radiación Catherine Su, el día anterior al inicio del estudio. El correo electrónico, con el que Bhattacharya le dijo a BuzzFeed que no tenía nada que ver, afirmaba falsamente que la prueba estaba aprobada por la FDA y le diría a la gente si es inmune y está LIBRE del peligro de a) enfermarse o b) propagando el virus.  

Bhattacharya le dice a The Scientist que los investigadores se enteraron del correo electrónico de Sus solo después de que se envió. Posteriormente, el equipo trató de corregir el sesgo aumentando el reclutamiento de partes del condado a las que no se dirigía el correo electrónico. Estos y otros detalles metodológicos omitidos en la versión preliminar se abordarán en la revisión, agrega Bhattacharya.

Otros estudios de seroprevalencia están tomando precauciones para evitar o minimizar los sesgos de reclutamiento tanto como sea posible. El estudio de Vitalants, por ejemplo, está utilizando sangre de donantes de personas que previamente dieron su consentimiento para que su sangre se use en investigaciones científicas en general, en lugar de una prueba específica relacionada con COVID-19. Desde marzo, y con el objetivo de continuar durante el verano, el grupo ha estado trabajando para recolectar 1000 muestras por mes de cada uno de los seis sitios de estudio, junto con información demográfica sobre los donantes.

No sabemos si los anticuerpos que dan como resultado la seropositividad brindan alguna protección contra la reinfección.

Joseph Wu, Universidad de Hong Kong

Esta población está sesgada hacia las personas lo suficientemente sanas como para donar sangre, reconoce Busch, pero señala que, según estudios previos que Vitalant ha realizado para brotes de dengue, Zika y otros virus, el enfoque ha demostrado ser bastante informativo en las formas en que podemos generalizar de los donantes de sangre a la población en general.

Otra opción, dice Gordon, es seleccionar personas al azar, de una lista de residentes en un condado, por ejemplo, o miembros de una comunidad universitaria. Establecer cuotas por edad, raza y otras características demográficas permite a los investigadores reclutar un grupo que refleje tanto como sea posible la comunidad más amplia en esa área, un tema particularmente pertinente para la investigación relacionada con COVID-19, que parece afectar a algunas partes de la sociedad más que a otros. otros. Las estadísticas hospitalarias de EE. UU. recopiladas por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU., por ejemplo, indican que la enfermedad está afectando de manera desproporcionada a los afroamericanos, además de causar infecciones más graves en personas mayores y hombres en comparación con el resto de la población.</p

Lograr la representación es una tarea difícil para los estudios que reclutan a través de las redes sociales. En el estudio de Santa Clara, solo el 5 por ciento de los participantes tenían más de 65 años, a pesar de que las personas mayores representan alrededor del 13 por ciento de los residentes del condado. Los blancos no hispanos constituían casi dos tercios del grupo de estudio, pero representan menos de un tercio de la comunidad de Santa Clara. Los autores señalan en su preimpresión que pudieron ajustar estadísticamente algunas de estas discrepancias demográficas, pero no todas.

Incluso los enfoques basados en listas siguen siendo susceptibles al sesgo de selección, señala Gordon, ya que las personas invitadas a tomar parte tiene que dar su consentimiento a una decisión que puede verse afectada por el nivel percibido de riesgo de exposición de una persona. En esta situación, puede ser difícil saber si la muestra está sesgada o no, agrega, pero los investigadores pueden abordar el problema recopilando datos adicionales sobre quién acepta participar y por qué, de modo que las actitudes hacia las pruebas puedan controlarse más adelante. los análisis.

Harris señala que el estudio de East Bay, que invitará a las personas a participar a través de volantes en inglés y español enviados a todos los hogares de la región, recopilará este tipo de información, así como detalles sobre la probabilidad de exposición en el tiempo previo al suministro de muestras a los participantes.

Cómo comunicar los resultados de un estudio de manera responsable

Para muchos investigadores, los problemas con las encuestas de anticuerpos informados hasta ahora radican no solo en cómo se llevó a cabo el trabajo, sino también en las conclusiones que los autores extrajeron y publicaron posteriormente.

Uno de los coautores de preprints de Santa Clara, el inversor en biotecnología Andrew Bogan, utilizó un Wall Street Journal artículo de opinión para argumentar que el semental Estos hallazgos significaron que la mortalidad por COVID-19 es similar a la de la gripe estacional, a pesar de las críticas a los métodos de los estudios y el hecho de que los epidemiólogos han expresado su preocupación por la falta de notificación de las muertes y las infecciones.

El artículo de opinión, que inicialmente no reveló la participación de Bogan en la preimpresión, también cuestionó la lógica de los bloqueos en todo el país a la luz de los datos de seroprevalencia. Bhattacharya, junto con los coautores del estudio de Stanford, Eran Bendavid y John Ioannidis, expresaron puntos similares en entrevistas y artículos de opinión antes y después de la publicación del preprint.

Ver Opinión: La salud pública triunfa sobre la privacidad en una pandemia

Mientras tanto, un resumen de dos páginas del estudio de Heinsberg (traducido con Google Translate) concluye que alrededor del 15 % de la población ahora tiene inmunidad al SARS-CoV-2 y ya no puede infectarse. El coautor del estudio, Hendrik Streeck, del Instituto de Virología de la Universidad de Bonn, dijo en entrevistas a fines de marzo que pensaba que el SARS-CoV-2 no era tan peligroso.

Aunque algunas de estas conclusiones pueden resultar ser correcto, los investigadores le dicen a The Scientist que no están respaldados por evidencia científica actual y menos por los estudios de seroprevalencia que citan. De hecho, es poco probable que las pruebas de anticuerpos sean la solución a las medidas de confinamiento que algunas personas creen que son, agrega Busch.

No anticipé la tormenta. Es una preimpresión.

Jay Bhattacharya, Universidad de Stanford

While seropositivity . . . es un buen indicador de la exposición infecciosa, no necesariamente indica seroprotección, Joseph Wu, modelador de enfermedades de la Universidad de Hong Kong que participa en un estudio de seroprevalencia a largo plazo que utiliza análisis de sangre de laboratorio para monitorear la exposición de diferentes grupos de edad al SARS- CoV-2, escribe en un correo electrónico a The Scientist. Esto significa que no sabemos si los anticuerpos que dan como resultado la seropositividad brindan alguna protección contra la reinfección. Los estudios que toman una instantánea de la seroprevalencia en un momento y lugar en particular son útiles como formas de estimar la proporción de infecciones verdaderas que no han sido reportadas, agrega, lo que a su vez puede usarse para estimar con mayor precisión las tasas de infección en el futuro. .

Vea ¿Qué nos dicen las pruebas de anticuerpos para el SARS-CoV-2 sobre la inmunidad?

Harris está de acuerdo en que los anticuerpos y la inmunidad son dos cosas diferentes. Ella señala que los niveles de anticuerpos varían sustancialmente entre las personas y disminuyen con el tiempo, y que los investigadores aún no comprenden el efecto de la exposición repetida al SARS-CoV-2 en el riesgo de que una persona se enferme, una consideración importante al modelar los efectos de algunos otros virus. Se necesitan estudios a largo plazo para comprender este tipo de patrones y su influencia en la futura propagación del SARS-CoV-2.

Si bien Harris dice que espera que la cantidad de infecciones graves o fatales realmente sea una pequeña proporción de En el recuento general, señala que los datos informados hasta ahora todavía sugieren que la gran mayoría de las personas no han estado expuestas.

Incluso en el mejor de los casos, agrega, donde hay muchas personas infectadas y solo un pequeño porcentaje que se pone realmente enfermo, mira lo enfermos que se han vuelto y mira lo que le ha hecho al sistema de salud.