La Prueba

Busqué en internet a uno de los proveedores de las pruebas rápidas aprobadas por Cofepris. Encontré uno que ofrecía la de Hangzhou Biotest Biotech Co. Ltd., que es una prueba China que también fue aprobada para su uso por el gobierno de Australia. La compra mínima con este proveedor eran 3 pruebas y el costo poco menos de 3 mil pesos que se necesita pagar en línea. Para mi sorpresa, en vez de enviarlas por paquetería a domicilio, las envían con un técnico que las aplica. Después de pagarlas, me agendaron una cita para el día siguiente.

Las pruebas no tenían indicios de marca ni en los paquetes ni en las instrucciones. Pero el técnico dijo que eran Chinas, y quise pensar que eran las que ofrecían en internet avaladas por la Cofepris. Una vez fuera de sus empaques, parecían unos pequeños casetes de plástico desechables parecidos a las pruebas de embarazo. Me pincharon el dedo con una lanceta como las que se usan para medir la glucosa, colocaron las gotitas de sangre de mi dedo y de una sustancia química llamada buffer (que facilita la reacción) en dos ventanitas distintas. El técnico me dijo que podría ver mi resultado en 10 minutos. Igual que con las pruebas de embarazo que venden en las farmacias, el resultado se visualiza en una ventana donde aparecen rayas junto a indicadores diferentes: Uno de control (C), y otros dos con los anticuerpos que detectan estas pruebas: inmunoglobulinas M (IgM) y las inmunoglobulinas G (IgG). Este tipo de pruebas detectan dos anticuerpos distintos que se producen en diferentes momentos después de contraer el virus.

En promedio, una persona tarda entre seis y diez días en desarrollar los anticuerpos del SARS-CoV-2 después de entrar en contacto con el virus (y por eso las pruebas PCR son la primera opción para pacientes con síntomas, porque pueden detectar el virus directamente mucho antes de que desarrollen los anticuerpos).

El primero que produce el cuerpo es una proteína que se llama inmunoglobulina M (IgM), que se queda en la sangre por algunas semanas. Después, se produce anticuerpos más específicos, como las inmunoglobulinas G (IgG), que se quedan en la sangre por más tiempo, y pueden conferir inmunidad durante meses, años o hasta toda la vida, dependiendo de la enfermedad. En el caso de la varicela, la protección dura toda la vida, pero hay otros casos en que solo algunos años o meses.

El problema es que nadie sabe si desarrollar estos anticuerpos en realidad protege a la persona de reinfecciones, ni cuánto duraría la inmunidad en caso de desarrollarla, simplemente porque el virus no ha estado suficiente tiempo con nosotros como para saberlo. Por eso, la Cofepris obliga a los proveedores de estas pruebas a poner la leyenda: “tener anticuerpos protectores IgG no excluye la posibilidad de una eventual reinfección.”

Pero también piden esta otra leyenda:

“La presencia de anticuerpos tipo IgG sugiere que el sujeto ha sido expuesto al virus y ha desarrollado una respuesta inmune, típicamente esto ocurre al menos dos semanas después de la exposición y expresión clínica de la enfermedad.  No determina en forma categórica que ya no se tiene riesgo de contraer la enfermedad, pero sugiere que es de menor que quien no tiene anticuerpos.”

Pero sí hay indicadores que permiten ser optimistas: El SARS-CoV-2 no es el único coronavirus del que los humanos nos hemos contagiado, y es posible que la respuesta del cuerpo sea similar a la que tiene con otros casos similares más estudiados. Por ejemplo, el caso del SARS-CoV-1, el virus que causa el SARS y que comparte 76% del genoma con el SARS-CoV-2, deja anticuerpos que pueden detectarse dos años después en la sangre de aquellos que se infectaron. El MERS (MERS-CoV) es otro coronavirus que también deja anticuerpos detectables tres años después de la enfermedad. Pero hay otros que no son mortales y causan resfriados comunes que dejan anticuerpos que duran solo algunos meses. Aún no se sabe cómo será con el SARS-CoV-2.

Pero mientras lo averiguan, los gobiernos del mundo han invertido mucho dinero en estas pruebas. Y los resultados de la mía ya están listos. Las posibles combinaciones de resultados, según Cofepris, indican lo siguiente:

• IgM-/IgG-  (No hay evidencia de infección por SARS-CoV-2)
• IgM+/IgG- ( Probable infección reciente sin anticuerpos protectores)
• IgM+/IgG+ (Probable Infección reciente con anticuerpos protectores en desarrollo)
• IgM-/IgG+ (Probable infección pasada con anticuerpos protectores)

Mi resultado fue el primero en la lista: IgM-/IgG-. No tengo ninguno de los anticuerpos. Mi decepción fue grande. Quería tenerlos para salir del encierro. Pero el técnico tenía palabras amables para mí. “Quiere decir que se ha sabido cuidar bien”, me dijo en un tono alentador. “Está bien”, pensé. “¿Quiénes serán los afortunados que sí puedan salir?”

Pasaportes de inmunidad, ¿buena idea?

Las pruebas serológicas parecían ser una promesa para la reapertura en varios países. En México parece que todavía lo son. El gobierno de Chihuahua quiere usarlas en las empresas, Jalisco compró 26 mil de ellas para censar a su población, y la Ciudad de México también planean utilizarlas para un censo a más de 2 mil hogares para el mes de julio.

En abril, países como Inglaterra, Estados Unidos, Alemania, entre otros, entretuvieron la idea de hacer pruebas serológicas masivas para reactivar sus economías y entregar pasaportes de inmunidad a las personas que tuvieran anticuerpos al SARS-CoV-2. Las pruebas son relativamente baratas, muchas son muy fáciles de aplicar y dan resultados en minutos. ¿Por qué no se implementaron estas políticas?

Se dieron cuenta de que hay inconvenientes importantes. Aunque una prueba tenga un porcentaje de efectividad alto (arriba del 95%), el margen de error para tomar decisiones es muy grande cuando la prevalencia de la enfermedad en una población es baja (como lo es en México), y aún más grave cuando se aplica la prueba a millones de personas.

Primero hay que entender cómo se determina la efectividad de las pruebas, y es en función de dos cosas: la sensibilidad para detectar los anticuerpos y la especificidad para identificar los anticuerpos específicos al virus.

La sensibilidad determina la capacidad de la prueba para detectar anticuerpos, y entre más alto sea este porcentaje, menor es la probabilidad de que arroje falsos negativos. La especificidad es la capacidad de la prueba para detectar los anticuerpos específicos que se supone debe detectar, y entre más alta sea, menor es la probabilidad de que arroje falsos positivos. Y ambas son medidas que se mueven en direcciones opuestas: entre más sensible es una prueba, menos específica puede ser, y viceversa; porque para aumentar una, la otra tiene que disminuir.

Por ejemplo, según el folleto, la prueba que me realizaron tenía 91.8% de sensibilidad y 99.2% de especificidad. La especificidad, que es alta, indica que solamente detectará falsos positivos en 0.8% de las muestras, lo que quiere decir que 0.8% de las personas creerán falsamente que ya tienen anticuerpos y podrían actuar sin precauciones. Y la sensibilidad indica que en 8.2% de los casos no detectará los anticuerpos; esas personas obtendrán falsos negativos cuando en realidad sí tienen anticuerpos.

Aunque parecen números relativamente bajos, sus implicaciones pueden ser grandes cuando las pruebas se hacen de forma masiva; y esto, además, se agudiza cuando en la población son pocos los infectados.

Hagamos un ejemplo con una prueba imaginaria que tiene 95% de sensibilidad y 95% de especificidad: Si tenemos una población de 10 millones de personas, y 5% se ha contagiado, quiere decir que hay 500 mil personas que tendrían los anticuerpos.

Ahora usemos nuestra prueba.

Dado que la sensibilidad es de 95%, quiere decir que de las 500 mil personas infectadas, a 95% les dará positivos correctos (que son 475 mil personas); y a 5% les dará falsos negativos (que son 25 mil personas). Si hubiera estos pasaportes de inmunidad, serían 25 mil de personas que injustamente no podrían regresar a sus actividades normales.

De la misma forma la especificidad de 95%: de las 9.5 millones personas que no están infectadas, tendríamos 95% de negativos verdaderos (que son 9.025 millones de personas) y 5% falsos positivos (que son 475 mil personas). Serían casi medio millón de personas en las calles que no tienen anticuerpos actuando como si los tuvieran. Este escenario sería bastante catastrófico.

Y aquí está la parte menos intuitiva: en este ejemplo, dado que el número de falsos positivos es igual al de positivos verdaderos, quiere decir que el poder predictivo de nuestra prueba es de 50%. Es como si fuera un volado. Por este motivo, la CDC (Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos) no recomienda que las autoridades usen estas pruebas para casos en los que la prevalencia de la enfermedad es tan baja como en este ejemplo, que es de 5% de contagiados. Pero sí, en cambio, señala que puede utilizarse cuando la prevalencia es alta, por ejemplo, con un número de contagiados mayor a 50% porque el poder predictivo de las pruebas aumentaría a 95%.

Entonces, no es que las pruebas den resultados erróneos, como dijo equivocadamente el Subsecretario de Salud, Hugo López-Gatell, al interpretar las recomendaciones de la CDC al final de su conferencia del 27 de mayo. El tema es que mientras el número de contagios en una población (de cualquier tamaño) sea porcentualmente bajo, el poder predictivo de las pruebas disminuye, aunque sean relativamente precisas por sí mismas.

Por ejemplo, en la Ciudad de México hay 27,326 casos confirmados acumulados de coronavirus. Esto es aproximadamente 0.2% de la población. Aún si tomamos en cuenta el factor de error de 8.2 (que alguna vez fue válido para tener un cálculo estimado de casos que se aproxime a la realidad), el porcentaje sube a alrededor 2%. Es claro que, para la Ciudad de México, aún cuando es la localidad donde hay más casos de coronavirus en México, no podrían usarse pruebas como las de nuestro ejemplo para decisiones de política pública para reabrir la economía. Pero en una ciudad como Nueva York, donde la prevalencia es mayor a 20%, el poder predictivo se vuelve mucho mayor.

De hecho, la CDC ofrece una tabla como solución a este problema, y propone hacer pruebas ortogonales (segundas pruebas a los casos positivos) para aumentar el poder predictivo de los casos en los que la prevalencia es baja. Por ejemplo, en una prevalencia de 5% como nuestro ejemplo, donde el poder predictivo era el mismo que un volado, hacer una segunda prueba a los casos positivos aumenta el poder predictivo a 95%. Es decir, estas pruebas sí pueden ser útiles, pero hay que entender cómo usarlas.

Pueden ser útiles a nivel hospitalario, si la intención es identificar personal médico que tiene anticuerpos para que atiendan a los pacientes sin riesgo de contagiarse ni de contagiar a otros; una prueba de alta especificidad (hay algunas que reportan 100%) puede ser muy útil para esto, porque la posibilidad de arrojar falsos positivos sería muy baja.

En cambio, para rastrear contactos y cortar cadenas de transmisión, una prueba de alta sensibilidad disminuiría la posibilidad de tener falsos negativos, y con ello asegurar que se aíslen las personas que tuvieron contacto con algún infectado. En este caso, tener falsos positivos no sería tan terrible, y su uso permitiría detener cadenas de transmisión.

Las pruebas serológicas pueden ser baratas, rápidas, de fácil aplicación, y se pueden utilizar de formas muy útiles en diferentes comunidades, entendiendo el balance entre sensibilidad y especificidad. Es una mala idea utilizarlas de forma generalizada para tomar decisiones de políticas públicas a gran escala, y se requiere hacer segundas pruebas como lo señala la CDC. Mientras las autoridades entiendan esto, estas pruebas pueden ser muy útiles.