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Estrategia nueva de agrupación de muestras aumenta la eficiencia y reduce el costo de las pruebas PCR para la COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 31 Aug 2020
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Imagen: El panel de diagnóstico de PCR en tiempo real con transcriptasa inversa (RT) - del nuevo coronavirus (2019-nCoV) de los CDC 2019, detecta el virus SARS-CoV-2 en muestras de las vías respiratorias superiores e inferiores. El nuevo enfoque P-BEST proporciona una mejora de ocho veces en la eficiencia de las pruebas, así como una reducción de ocho veces en el costo de las pruebas de PCR (Fotografía cortesía del Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades)
Imagen: El panel de diagnóstico de PCR en tiempo real con transcriptasa inversa (RT) - del nuevo coronavirus (2019-nCoV) de los CDC 2019, detecta el virus SARS-CoV-2 en muestras de las vías respiratorias superiores e inferiores. El nuevo enfoque P-BEST proporciona una mejora de ocho veces en la eficiencia de las pruebas, así como una reducción de ocho veces en el costo de las pruebas de PCR (Fotografía cortesía del Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades)
Una forma nueva de manipular muestras para las pruebas de COVID-19 de individuos asintomáticos y sintomáticos, proporciona tanto un aumento de ocho veces en la eficiencia de las pruebas, como una reducción de ocho veces en los costos de estas.

Informes recientes han sugerido que, del 10 al 30% de los pacientes infectados con SARS-CoV-2 (COVID-19) son asintomáticos y que puede ocurrir una diseminación viral significativa antes de la aparición de los síntomas. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de aumentar las capacidades de las pruebas de diagnóstico para prevenir la propagación de enfermedades. Un cuello de botella importante para el manejo de la pandemia de COVID-19, en muchos países, son las pruebas de diagnóstico, que se realizan principalmente en pacientes sintomáticos, debido a las capacidades limitadas de laboratorio, así como al acceso limitado a los reactivos de extracción del genoma y PCR (reacción en cadena de la polimerasa).

Para romper este cuello de botella, los investigadores de la Universidad Ben-Gurión del Negev (Beer Sheva, Israel) desarrollaron P-BEST, un método para Pruebas Eficientes de SARS-CoV-2 Basadas en Agrupaciones, que identifica a los individuos positivos dentro de un gran conjunto de muestras utilizando una sola ronda de pruebas.

En el enfoque P-BEST, la muestra de cada individuo es asignada a varios grupos mediante una estrategia de agrupación combinatoria basada en la detección comprimida, diseñada para maximizar la detección de portadores. En el estudio piloto, los investigadores agruparon conjuntos de 384 muestras en 48 grupos, lo que proporcionó un aumento de ocho veces en la eficiencia de las pruebas, así como una reducción de ocho veces en los costos de estas.

Los resultados revelaron que el método P-BEST identificó con éxito hasta cinco portadores positivos dentro de conjuntos de 384 muestras. P-BEST se puede configurar en función de la tasa de portadores de una población determinada. Por lo tanto, si la tasa de portadora estaba por debajo del 1,3%, el método proporcionó una mejora de ocho veces en la eficiencia de la prueba y una reducción de ocho veces en los costos de esta.

“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 autor colaborador, el Dr. Angel Porgador, vicepresidente adjunto de investigación y desarrollo de la Universidad Ben Gurión del Negev. “Hasta que 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 menor con un número significativamente menor de pruebas”.

El método P-BEST se describió en la edición en línea del 21 de agosto de 2020 de la revista Science Advances.

Enlace relacionado:
Universidad Ben-Gurión del Negev


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