La nueva estrategia de prueba puede acelerar los resultados de las pruebas de COVID-19 para los trabajadores de la salud

Se utiliza una sola ronda de pruebas grupales a través de un esquema combinatorio no adaptativo como una pantalla inicial de alto rendimiento. En este ejemplo, esta pantalla puede confirmar el estado de 335 muestras (96 por ciento). Luego, las 15 muestras indeterminadas se determinan mediante pruebas monoplex en lugar de implementar una segunda ronda de pruebas grupales. Crédito: The Journal of Molecular Diagnostics

La entrega rápida de los resultados de las pruebas de COVID-19 para los trabajadores de la salud es fundamental. Los investigadores ahora han desarrollado una estrategia de prueba de COVID-19 que maximiza la proporción de resultados negativos después de una sola ronda de prueba, lo que permite una notificación rápida de los resultados. El método también reduce la necesidad de reactivos de prueba cada vez más limitados, ya que se requieren menos pruebas adicionales. Su estrategia se describe en el Journal of Molecular Diagnostics.

Existe una necesidad urgente de reducir la propagación de la transmisión de COVID-19 en hospitales y centros de atención y de mantener niveles adecuados de personal. Se han propuesto estrategias de pruebas grupales con muestras agrupadas para aumentar la capacidad; sin embargo, las estrategias utilizadas actualmente son lentas.

«Uno de los principales obstáculos para iniciar un programa integral de pruebas para el personal del hospital es la gran cantidad de personal que requiere pruebas y los rápidos tiempos de respuesta que se requerirían para hacer cualquier éxito de la estrategia de cribado», explicaron los investigadores principales Graeme Black, DPhil, y John Henry McDermott, MD, ambos de la División de Evolución y Ciencias Genómicas de la Facultad de Ciencias Biológicas de la Universidad de Manchester, Manchester, Reino Unido. «Usando el método que hemos desarrollado, cualquier laboratorio podría adaptar su esquema de prueba en función del rendimiento actual y la prevalencia actual de infección en la población, lo que facilita una estrategia de prueba basada en datos».

Secuencial Dorfman tradicional ( DS) la agrupación combina varias muestras y, si una prueba de la agrupación arroja un resultado positivo, todas las muestras constituyentes se someten a más pruebas. En un entorno de atención médica, esto significa que incluso las personas que finalmente den negativo en la prueba de COVID-19 tendrán que aislarse. Los investigadores desarrollaron un enfoque de agrupación combinatoria no adaptativa (NAC) que analiza la misma muestra en varias agrupaciones analizadas simultáneamente. El algoritmo asume inicialmente que cada muestra es positiva. Luego intenta refutar esta suposición al encontrar un pozo en el que se colocó la muestra que resultó negativa. Luego se usa otro algoritmo para encontrar pocillos positivos que contengan una sola muestra en la lista de las restantes muestras potencialmente positivas. Las muestras indeterminadas se vuelven a analizar.

Para establecer un límite de detección adecuado para la agrupación, las muestras nasofaríngeas con estado SARS-CoV-2 conocido se colocaron en dos grupos, cada uno con 14 muestras negativas para SARS-CoV-2 y una Muestra positiva para SARS-CoV-2, con las muestras positivas con diferentes cargas virales. Se generaron matrices de agrupación para 700, 350 y 250 muestras, con cada muestra asignada a 2, 4 y 5 pocillos, respectivamente. Las muestras también se probaron en un esquema de prueba DS. La eficacia de cada matriz se probó bajo diferentes niveles de prevalencia de SARS-CoV-2 de 0,1 %, 3 %, 7 % y 10 % de la población.

Todas las matrices NAC funcionaron bien en niveles de prevalencia bajos, con un promedio de 585 pruebas guardadas por ensayo en la matriz de 700 muestras. En simulaciones de niveles de prevalencia bajos a medios (0,1 por ciento-3 por ciento), que es la prevalencia esperada en una población de trabajadores de la salud asintomáticos, todas las matrices NAC requirieron menos reevaluaciones que el esquema de prueba DS. Sin embargo, a medida que aumentaba la prevalencia en la población, el rendimiento de cada matriz se deterioraba.

«La combinación se vuelve cada vez más útil a medida que disminuye la prevalencia en la población del SARS-CoV-2», observaron el Prof. Black y el Dr. McDermott. «Inicialmente, se debe usar la matriz más conservadora, 250 muestras, para determinar el nivel de prevalencia. A medida que la prevalencia cae, se podría usar el uso de ensayos menos tolerantes pero de mayor rendimiento, como el grupo de 700 muestras».

Las matrices y el sistema para decodificar los resultados están disponibles gratuitamente (www.samplepooling.com) y los laboratorios pueden elegir la matriz que mejor se adapte a la prevalencia actual de la población y al tamaño de la muestra, lo que facilita una prueba basada en datos de costo relativamente bajo y específica del contexto. enfoque.

«Durante el año pasado se desarrollaron muchos esquemas de prueba de alto rendimiento para la detección de SARS-CoV-2. Ilustramos el poder potencial que tienen los enfoques matemáticos innovadores, automatizados y adaptables para aumentar el diagnóstico de COVID-19 capacidad de una manera segura. Tal enfoque podría llegar a un número mucho mayor, salvar vidas y administrarse de manera sostenible. Sin duda, esto tiene una relevancia considerable para otros enfoques de detección basados en la población en el futuro «, dijo el Prof. Blac k y el Dr. McDermott concluyeron.

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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: John H. McDermott et al, A Nonadaptive Combinatorial Group Testing Strategy to Facilitate Health Care Worker Detección durante el brote de coronavirus-2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2), The Journal of Molecular Diagnostics (2021). DOI: 10.1016/j.jmoldx.2021.01.010 Información de la revista: Journal of Molecular Diagnostics

Proporcionado por Elsevier Cita: Nueva estrategia de prueba puede acelerar COVID-19 resultados de pruebas para trabajadores de la salud (26 de abril de 2021) recuperados el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-04-strategy-covid-results-healthcare-workers.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.