Esquema de muestreo optimiza realización de pruebas anticovid

El astrofísico Xavier Hernández Doring, investigador del Instituto de Astronomía (IA), desarrolló una estrategia para realizar pruebas de la Covid-19 en empresas o instituciones, que optimiza los recursos y minimiza la presencia de personas infectadas presintomáticas y asintomáticas.

Se trata de un esquema de muestreo que permite seleccionar cada día de forma óptima y eficiente a quiénes aplicar pruebas para detectar la presencia del SARS-CoV-2 en los lugares de trabajo, las cuales se han convertido en parte de las medidas de protección estándar y obligatorias implementadas ampliamente en respuesta a la pandemia actual.

Hernández Doring es un astrofísico teórico que trabaja desde hace mucho tiempo en problemas de gravedad, jets astrofísicos, dinámica galáctica y estadística de poblaciones de estrellas, de explosiones de rayos gamma o de galaxias.

Sin embargo, a petición de su amigo y colaborador Sergio Valentinotti Marelli, miembro del consejo directivo del patronato de la Facultad de Química de la UNAM (de la que es egresado) y director de Ciencias de la Vida en el Laboratorio Liomont, enfrentó el reto de diseñar una estrategia que permitiera minimizar la cantidad de gente enferma que tienen en la planta, reducir contagios y no retrasar la producción.

“Es el encargado del envasado de las vacunas de AstraZeneca que se están haciendo en colaboración con Argentina, aquí en México, y tenía este problema puntual, real y apremiante, pues no pueden trabajar desde casa; hay la necesidad de sacar las vacunas y tener a la gente trabajando”, detalló Hernández Doring.

No se les puede hacer una prueba PCR diaria a todos los empleados, hay un límite de test que se pueden procesar en una población. Por ejemplo, si se tienen mil personas y se quiere hacer pruebas diario a las mil a qué hora se hacen las vacunas, reflexionó.

Además, se deben considerar los costos, la disponibilidad limitada y los requisitos a menudo engorrosos de la prueba en sí, lo que impone buscar el uso más eficiente de un recurso tan importante y frecuentemente escaso.

El astrofísico diseñó entonces un esquema de muestreo, publicado en la más reciente edición de la revista PLOS ONE, del que prueba su eficiencia con una serie de simulaciones por computadora para obtener una idea del efecto que aquél puede tener. Se mostró que, al ser aplicado, logra reducir hasta por factores de dos o incluso tres el número de gente infectada presintomática o asintomática presente en un entorno laboral o educativo, con respecto a sólo hacer la misma cantidad de pruebas seleccionadas al azar.

Los parámetros y variables considerados por Hernández Doring son: el número de personas en la población, la probabilidad media diaria de infección en la población general, duración del periodo de infección, el número de pruebas hechas cada día, el número de días después de una prueba negativa durante los que una persona queda excluida de la muestra de prueba y la cantidad de días de personas infectadas registradas durante un periodo de cien días.

“La observación crítica aquí es que si a alguien le haces una prueba y sale negativo sabes que no está enfermo, no es infeccioso. Al día siguiente tendrá una probabilidad de haberse contagiado y esa probabilidad va subiendo y eventualmente llega al mismo valor de que un miembro al azar de tu población esté enfermo. Entonces, la idea es: si ya dio negativo hoy, no le hagas la prueba mañana otra vez o pasado. No la consideres hasta que tenga tanta posibilidad de estar enfermo como el promedio azaroso de tu población.”

Sectores que no se detienen

Es un problema obviamente bastante general, pues por más que se quisiera trabajar desde casa hay muchos sectores que no pueden detenerse aun en pandemias. Hospitales, seguridad, electricidad o producción de alimentos tienen que proseguir, lo que implica que mucha gente debe acudir a sus centros de trabajo.

En la actual pandemia ha sido especialmente difícil identificar a aquellas personas infectadas, pues muchas no presentan síntomas evidentes y es clave hacerlo más allá de las medidas de temperatura o presencia de moco o tos. “Entonces el esquema se vuelve muy importante, ya que puede reducir el número de personas contagiadas presentes empleando un número limitado de pruebas, además se les puede dar atención oportuna, disminuyendo también la posibilidad de muerte”, comentó.

La población en la que se probó la eficiencia del esquema es mayor a las mil personas y se logró identificar a muchas asintomáticas o presintomáticas, en cifras coincidentes con las simulaciones teóricas que presentan en el artículo, por lo que estimó que sin su aplicación la empresa podría haber tenido muchos más casos de contagios. El investigador confió en que más industrias u oficinas donde se está regresando a las actividades puedan aprovecharlo, de ahí su presentación en una revista arbitrada de acceso libre.