En las últimas semanas se han acelerado las pruebas de anticuerpos en los Estados Unidos: En un prominente estudio, por ejemplo, que involucró a unos 3.000 neoyorquinos, se halló que aproximadamente el 14 por ciento de los residentes del Estado habían estado expuestos al virus, y 1 de cada 5 en la ciudad de Nueva York. Algunos defensores de estas pruebas dicen que podrían allanar el camino para los «pasaportes de inmunidad», documentos que identifican a las personas que han sido infectadas previamente y que ahora pueden ser inmunes al virus. Podrían permitir a las personas volver a la fuerza de trabajo, o comer en un restaurante.
Los pasaportes de inmunidad son controvertidos por muchas razones: No sabemos hasta qué punto la exposición al nuevo coronavirus protege contra una futura infección, por ejemplo, el sistema de pasaportes plantea importantes cuestiones relacionadas con la privacidad médica. (Para evitar posibles trampas, las pruebas tendrían que ser verificadas oficialmente y, muy probablemente, almacenadas en una base de datos centralizada). Los pasaportes podrían crear incentivos perversos para que las personas en situación económica precaria se contagien deliberadamente de la enfermedad para que, si se recuperan, puedan volver a llevar una vida normal. Podrían romper la cohesión social al dividir la población en grupos con mayores y menores derechos.
Pero hay un problema aún más básico con los pasaportes de inmunidad: Podrían fallar por completo debido a los resultados falsos positivos de las pruebas. Cuando se trata de pruebas de PCR para el virus activo, los falsos negativos reciben la mayor parte de la atención, porque abren la puerta a la propagación de la enfermedad por personas que erróneamente piensan que no la tienen. Pero en el contexto de los pasaportes de inmunidad, los falsos positivos son especialmente perniciosos: la gente dejaría de distanciarse socialmente, pero seguiría estando en riesgo de infección. En su prisa por proporcionar acceso a las pruebas, la Administración de Alimentos y Medicamentos aparentemente aprobó la venta de algunas pruebas muy inexactas. Pero incluso las que parecen ser muy precisas en la superficie podrían resultar muy problemáticas en la práctica.
Consideremos una prueba producida por una compañía llamada Cellex, que según se informa falsifica la clasificación de solo 4 de 100 muestras negativas como positivas. Una conclusión natural, dado el nivel de exactitud reportado, sería que por cada 1.000 personas que dan positivo -que se considera que han sido infectadas en algún momento y por lo tanto son inmunes al virus- en promedio solo 40 pruebas serán inexactas. Lamentablemente, esa conclusión aparentemente obvia sería errónea – por razones identificadas por primera vez en el siglo XVIII por el estadístico y ministro presbiteriano Thomas Bayes.
El Teorema de Bayes revela que, cuando se está probando una condición que es rara, la tasa de falsos positivos reales puede ser mucho mayor de lo que parece a primera vista.
Para comprender por qué, imagínese que se realizan pruebas a los miembros de una tribu aislada que no ha estado en contacto con extraños – y por lo tanto no podría haber sido infectado por el coronavirus. Si hiciéramos pruebas de anticuerpos con una precisión del 96% a todos los miembros de la tribu, un pequeño número recibiría un resultado positivo. Cuando esto sucediera, podríamos estar 100 por ciento seguros de que era un falso positivo.
Sin embargo, en nuestra sociedad no sabemos exactamente cuántas personas se han infectado realmente con el coronavirus. Ya que Nueva York es un lugar atípico, tomemos los resultados de un estudio reciente realizado en el condado de Santa Clara, y asumamos que la respuesta está en el extremo superior del rango que los investigadores encontraron allí: el 4 por ciento. Entonces empezamos a examinar a los americanos al azar, o quizás examinamos a todos.
En esa situación, de cada 1.000 personas examinadas, esperaríamos que unas 40 personas (el 4 por ciento de 1.000) dieran un resultado verdaderamente positivo en las pruebas de anticuerpos virales; tenían un historial de infección. Pero también esperaríamos que parte del 96 por ciento restante -aunque nunca se infectó- también generara positivos. De hecho, esperaríamos que el 4 por ciento de esas 960, o cerca de 40, personas dieran falsos positivos en las pruebas de anticuerpos virales. Como resultado, nuestras 1.000 personas originales producirían aproximadamente 80 resultados positivos totales en las pruebas, y la mitad de ellos serían falsos positivos.
Hay razones para creer que el estudio de Santa Clara sobrestimó la verdadera prevalencia de anticuerpos. Si es así, entonces el problema sería aún mayor, con la misma prueba. Con una prevalencia del 1%, obtendríamos 10 resultados positivos verdaderos (1% de 1.000) y 40 resultados positivos falsos (4% de 990). En esa situación, el 80 por ciento de todos los resultados positivos de la prueba serían, de hecho, falsos positivos.
Las consecuencias de estos falsos positivos podrían ser desastrosas, si fueran la clave de los pasaportes que permitieran a las personas volver a entrar en la fuerza de trabajo, desencadenando una nueva ola de infecciones.
