El Centro Médico Rambam y el Technion en Haifa dicen que han encontrado una forma más rápida y eficiente de analizar a la gente para detectar el coronavirus. Por medio de agrupar las muestras.
De acuerdo con el hospital, al analizar las muestras de hasta 32 o incluso 64 personas a la vez, puede establecer rápidamente si alguna tiene el virus. Sólo en los casos en que el virus se encuentra en el grupo de muestras, los individuos en el grupo necesitan hacer sus propias pruebas para determinar quién es portador del COVID-19.
Los científicos dicen que esto podría aliviar el cuello de botella en los laboratorios de pruebas de coronavirus en todo el mundo, y potencialmente sacar a millones de personas de una cuarentena innecesaria.
La idea se le ocurrió a finales de la semana pasada a Dina Berenbaum, una graduada del Instituto de Tecnología Technion Israel, que contactó con su antiguo profesor, desde ese momento la elaboró más rápidamente.
“Esto podría tener un gran impacto en la reducción de la carga en los laboratorios”, dijo el miércoles el microbiólogo del Technion, Idan Yelin al The Times of Israel, explicando que uno de los principales problemas que enfrentan los profesionales de la salud en todo el mundo es la sobrecarga en las instalaciones de pruebas.
Yelin y sus colegas están a punto de publicar su investigación en línea en breve, invitando a los hospitales a probar su método. “Normalmente, llevar un proyecto como este hasta la publicación llevaría muchos meses”, señaló Yelin.
Berenbaum, que trabaja como científico de datos, terminó su grado de ingeniería biotecnológica hace cuatro años.
Se le ocurrió que en lugar de analizar las muestras una por una, tendría sentido que los laboratorios reunieran los hisopos de los pacientes. Si nadie en el grupo da positivo, el personal del laboratorio puede seguir adelante rápidamente, y solo si hay positivos en los hisopos de prueba, entonces uno por uno.
Yelin, que probó la idea junto con Berenbaum, dijo que existía la preocupación de que el coronavirus no apareciera si se agrupaban las muestras y el virus de los portadores se “diluyera” con las muestras de los demás.
Yelin dijo: “Fuimos al Campus de Salud del Rambam, al laboratorio de virología. Tomamos las muestras de ácido ribonucleico (ARN) que se toman con un hisopo del paciente, y empezamos a buscar la secuencia del coronavirus”.
Informó que incluso cuando se mezclaron 64 muestras, solo una de ellas de un portador de coronavirus, la prueba marcó el resultado positivo.
Yelin señaló que el proceso acelerado podría permitir que las personas que están aisladas como precaución, por temor a que hayan estado expuestas al virus, sean analizadas fácilmente sin que los servicios de salud se vean abrumados, ya que su material de hisopado podría añadirse a un grupo de pruebas.
Las pruebas en grupo también podrían permitir una rápida detección en los aeropuertos, algunos de los cuales están luchando por realizar pruebas de coronavirus persona a persona, y también dar tranquilidad en instituciones como los hogares de ancianos, sugirió. Allí, se podrían realizar pruebas regulares en las instalaciones para asegurar a los residentes que todos están libres de COVID-19 – e identificar rápidamente a las personas que tienen el coronavirus.
Dijo: “Si vas a un lugar que parece ‘limpio’, pero realmente quieres asegurarte de que nadie está infectado y quieres hacer pruebas a todos para estar seguro, esta prueba es el camino a seguir”.
El pooling se ha utilizado desde la Segunda Guerra Mundial y se sugirió en la década de 1990 como una forma de probar el VIH.
“Hay algunas dificultades lógicas en el despliegue del método, pero esperamos que pueda aumentar el número de pruebas y encontrar incluso portadores silenciosos, aquellos que no tienen síntomas. Esta posibilidad puede disminuir la posibilidad de infección y aplanar la curva”, dijo el profesor de biología de Technion Roy Kishony.
Moran Szwarcwort Cohen, director del laboratorio de virología del Campus de Salud de Rambam, dijo que la investigación “permitirá realizar pruebas más eficientes y rápidas si se estudia un gran número de muestras”.
“Me alegré mucho de tener éxito, pero gracias al método tan sensible utilizado, no me sorprendió”.
