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Método de prueba nuevo de mezcla de muestras para la COVID-19 identifica los portadores asintomáticos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Aug 2020
Los investigadores han desarrollado una nueva prueba de mezcla de muestras para la COVID-19 que identifica a todos los individuos positivos, incluidos los portadores asintomáticos, en una sola ronda de pruebas.

P-BEST, un método algorítmico para pruebas eficientes de SARS-CoV-2 basadas en la mezcla de muestras, fue desarrollado por un grupo de investigadores de la Universidad Ben-Gurión del Negev (BGU Beersheva, Israel), el Instituto Nacional de Biotecnología en el Negev (NIBN), la Universidad Abierta de Israel (OUI) y el Centro Médico de la Universidad Soroka.

En el estudio actual, 384 muestras se dividieron en solo 48 grupos, lo que proporcionó un aumento de ocho veces en la eficiencia de análisis y una reducción similar en los costos de los reactivos de prueba. Más...
Cada grupo comprende un conjunto único de 48 muestras, donde cada muestra aparece en exactamente seis grupos utilizando un diseño combinatorio específico. Luego, estos 48 grupos se probaron en el laboratorio de virología de Soroka utilizando un protocolo de diagnóstico para la COVID-19, basado en PCR, que incluía una etapa de extracción de ARN. Después de analizar cada uno de los 48 grupos individualmente, los investigadores identificaron con éxito hasta cinco portadores positivos dentro de las 384 muestras, sin tener que probar a los individuos de ese grupo.

Los investigadores también probaron el desempeño de P-BEST en un estudio clínico destinado a evaluar a los trabajadores de la salud asintomáticos y levemente sintomáticos. En el estudio, examinaron a 1.115 miembros del personal sanitario asintomático de Soroka mediante P-BEST. Los sujetos fueron reclutados entre todo el personal de Soroka e incluyeron médicos, enfermeras, auxiliares de enfermería, así como personal clínico y administrativo. Un total de 296 (26,5%) individuos trabajaron en contacto directo con pacientes con COVID-19. Dentro de la cohorte, 926 (93,1%) individuos se declararon totalmente asintomáticos, 71 (6,3%) informaron tos leve y 70 (6,3%) informaron rinorrea. Los 1.115 participantes fueron evaluados con solo 144 pruebas. Todas las mezclas analizadas estaban negativas. Debido a la disminución de las tasas de portadores en Israel durante abril de 2020, en el tercer lote se añadió a ciegas una muestra de un paciente con COVID-19, que se identificó positivamente.

“Aproximadamente el 10-30% de los pacientes infectados con COVID-19 son asintomáticos y puede ocurrir una propagación viral significativa días antes de la aparición de los síntomas”, dijo el profesor Angel Porgador, vicepresidente adjunto de investigación y desarrollo de la BGU y miembro de la NIBN. “Hasta que no haya una vacuna, habrá una necesidad urgente de aumentar las capacidades de las pruebas de diagnóstico para permitir la detección de poblaciones asintomáticas y presintomáticas. Esta nueva prueba de diagnóstico de una sola etapa ayudará a prevenir la propagación de la enfermedad al identificar a estos pacientes más pronto y a un costo reducido, utilizando un número significativamente menor de pruebas”.

“P-BEST se puede configurar sobre la base de la tasa de portadores”, dijo el Dr. Noam Shental, jefe de la División de Ciencias de la Computación del OUI. “Cuanto menor sea la tasa de portadores, mayor será la eficiencia. Nuestro método de mezcla ha sido probado utilizando un sistema robótico avanzado de manejo de líquidos que puede realizar la tarea en una hora y se puede realizar en un laboratorio de diagnóstico clínico típico en cualquier parte del mundo”.

“P-BEST es ideal para realizar pruebas de detección de portadores cuando las tasas de infección son muy bajas, menos del uno por ciento”, agregó el profesor Tomer Hertz del Departamento de Microbiología, Inmunología y Genética Shraga Segal de la BGU. “Esto proporcionará ahorros significativos en reactivos y otros recursos de pruebas de diagnóstico, al tiempo que aumentará significativamente la capacidad de análisis”.

Enlace relacionado:
Universidad Ben-Gurión del Negev


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