Las nuevas estrategias de pruebas agrupadas pueden identificar significativamente mejor las infecciones por COVID-19
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Un nuevo enfoque para las pruebas agrupadas de COVID-19 puede ser una herramienta muy eficaz para frenar la pandemia de SARS-CoV-2, incluso si las infecciones están muy extendidas en una comunidad, según investigadores de la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard y el Instituto Broad del MIT y Harvard. Se podrían implementar esquemas simples de pruebas agrupadas con cambios mínimos en las infraestructuras de pruebas actuales en laboratorios clínicos y de salud pública.
«Nuestra investigación agrega otra herramienta a la caja de herramientas de pruebas y salud pública», dijo Michael Mina, profesor asistente de epidemiología en Harvard Chan School y miembro asociado de Broad. «Para las agencias de salud pública y los laboratorios clínicos que realizan pruebas con limitaciones de recursos, que para COVID-19 es casi todas las naciones, esta nueva investigación demuestra que podemos obtener mucho más poder de prueba para uso médico y de salud pública con los mismos o incluso menos recursos que son actualmente».
La investigación del equipo se publicó en línea en Science Translational Medicine.
«Nuestro trabajo ayuda a cuantificar las compensaciones de las pruebas agrupadas entre las pérdidas de sensibilidad de la dilución de la muestra y las ganancias en eficiencia, «, dijo Brian Cleary, miembro de Broad Fellow en Broad y coautor correspondiente con Mina, James Hay, investigador postdoctoral de Harvard Chan School, y Aviv Regev, miembro del instituto central de Broad (ahora en Genentech). «Mostramos cómo identificar estrategias simples que no requieren experiencia para implementarse y que dan como resultado la mayor cantidad de infecciones identificadas con un presupuesto fijo».
Al identificar a las personas infectadas para que puedan ser tratadas o aisladas, Las pruebas de SARS-CoV-2 son una herramienta poderosa para frenar la pandemia de COVID-19 y reabrir escuelas y negocios de manera segura. Pero las pruebas limitadas y, a veces, costosas durante la pandemia han dificultado el diagnóstico de las personas y han obstaculizado los esfuerzos de salud pública para reducir la propagación del virus.
Las pruebas agrupadas, en las que se procesan varias muestras individuales a la vez, podrían ser una herramienta poderosa para aumentar la eficiencia de las pruebas. Si una prueba combinada resulta negativa, todas las muestras de esa combinación se consideran negativas, lo que elimina la necesidad de realizar más pruebas. Si una muestra combinada es positiva, las muestras individuales dentro de ese grupo de prueba deben analizarse nuevamente por separado para identificar qué muestras específicas son positivas. Aunque se implementaron pruebas agrupadas durante la pandemia de COVID-19, su utilidad se reduce cuando el patógeno está muy extendido en una comunidad. Bajo esas circunstancias, la mayoría de las muestras agrupadas podrían ser positivas y requerir pruebas adicionales para identificar a las personas positivas en cada grupo. Esta prueba de confirmación elimina cualquier eficiencia obtenida por las pruebas agrupadas.
Para identificar formas de hacer que las pruebas agrupadas sean más útiles durante brotes generalizados, el equipo desarrolló un modelo de cómo las cantidades de ARN viral que se usan para identificar SARS-CoV- 2 infecciones varían entre las personas infectadas en la población durante un brote. Esto les dio a los investigadores una imagen muy detallada de cómo la sensibilidad de la prueba se ve afectada por el tamaño del grupo y la prevalencia del SARS-CoV-2. Luego usaron el modelo para identificar estrategias de prueba agrupadas óptimas en diferentes escenarios. Usando el modelo, los esfuerzos de prueba podrían adaptarse a los recursos disponibles en una comunidad para maximizar la cantidad de infecciones identificadas usando la menor cantidad de pruebas posible. Incluso en laboratorios con limitaciones sustanciales de recursos, el equipo creó esquemas de prueba agrupados simples que podrían identificar hasta 20 veces más personas infectadas por día en comparación con las pruebas individuales.
«Nuestro trabajo es un estudio poderoso para evaluar las pruebas también son una herramienta de salud pública en lugar de una herramienta puramente clínica para el SARS-CoV-2 y otros patógenos», dijo Hay.
La investigadora de la Escuela Harvard Chan, Madikay Senghore, también contribuyó al estudio.
Esta investigación fue financiada por Broad Institute, National Institute of General Medical Sciences (#U54GM088558), National Institutes of Health (1DP5OD028145-01), Wharton School y National Science Foundation (IIS 1837992).
«Uso de la carga viral y la dinámica epidémica para optimizar las pruebas agrupadas en entornos con recursos limitados», Brian Cleary, James A. Hay, Brendan Blumenstiel, Maegan Harden, Michelle Cipicchio, Jon Bezney, Brooke Simonton, David Hong, Madikay Senghore, Abdul K. Sesay, Stacey Gabriel, Aviv Regev, Michael J. Mina, Science Translational Medicine, en línea el 23 de febrero de 2021, DOI: 10.1126/science.abf1568.
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Las pruebas frecuentes, rápidas y accesibles deberían ser una herramienta de salud pública durante la pandemia de COVID-19 Más información: Science Translational Medicine (2021). DOI: 10.1126/science.abf1568 Información de la revista: Science Translational Medicine
Proporcionado por Harvard TH Chan School of Public Health Cita: Las nuevas estrategias de pruebas agrupadas pueden identificar significativamente mejor Infecciones por COVID-19 (2021, 25 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-pooled-strategies-significantly-covid-infections.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.