Investigadores de la Universidad de Sao Paulo (USP) y colaboradores han desarrollado un protocolo para estandarizar el rendimiento de los laboratorios que realizan pruebas moleculares para el diagnóstico de COVID-19. La técnica, conocida como RT-qPCR, permite la identificación en muestras biológicas el ARN del virus causante de la enfermedad, SARS-CoV-2.
El trabajo se basó en una prueba de competencia para evaluar la capacidad diagnóstica de diez laboratorios de la red pública del Estado de Sao Paulo. Cada unidad recibió cinco muestras preparadas en el laboratorio (por lo tanto no provenir de pacientes). Algunas de las muestras estaban libres de virus y otras estaban infectadas en tres concentraciones diferentes, con el fin de aumentar la dificultad de la prueba y simular la variabilidad de la carga viral encontrada en los seres humanos.
Los resultados, publicados en la revista Diagnostic Microbiology and Infectious Disease, muestran que el 95% de las muestras que no contenían el virus fueron analizadas correctamente, es decir, sólo el 5% tuvo un resultado falso positivo. En el caso de las muestras infectadas SARS-CoV-2, sólo se diagnosticaron correctamente el 73%.
La investigación recibió el apoyo de la FAPESP y fue dirigida por el profesor Igor Olivares, del Instituto de Química de San Carlos (IQSC-USP).
"Me sorprendió un poco encontrar que no había 100% correcto a los resultados de los laboratorios que participaron en el ensayo de competencia. En la pandemia nos enteramos de que el RT-qPCR era el método de oro y que la prueba rápida no sería tan fiable. Pero nuestra investigación mostró que con muestras contaminadas preparadas en el laboratorio [para imitar una muestra de paciente], había posibilidad de un diagnóstico incorrecto", explica Olivares.
Según el investigador, el objetivo es ayudar a las instituciones que realizan pruebas RT-qPCR a implementar una herramienta de control de calidad que permita evaluar su rendimiento con frecuencia y mejorar así la calidad de sus resultados, ajustando equipos e invirtiendo en formación técnica para sus profesionales.
La prueba de competencia tiene un mayor nivel de dificultad que una muestra normal de un paciente. Cuando toma muestras de diferentes personas, se ven diferentes niveles de concentración del virus. Aquí, teníamos muestras en condiciones controladas, también con diferentes concentraciones, pero la idea era hacer una prueba práctica, explica Olivares a Agencia FAPESP.
Ahora, la expectativa es que las instituciones que participaron en el juicio de competencia, además de otras que posiblemente estén interesadas, puedan utilizar la herramienta de forma gratuita. El procedimiento ya se adopta regularmente en otras pruebas de laboratorio, según la regulación de la Agencia Nacional de Vigilancia de la Salud (Anvisa).
Hasta entonces, esto aún no se había desarrollado para el COVID-19, incluso porque era una nueva enfermedad, todos fuimos pillados por sorpresa por la pandemia. Pero a partir de ahora, sería interesante que alguna institución, algún organismo público importante, pudiera interiorizar este ensayo y crear herramientas de monitoreo para sus laboratorios, tal vez como un programa anual, explica el investigador.
Según Olivares, por razones de confidencialidad, las pruebas de competencia no revelan los nombres de los laboratorios participantes por una razón importante.
La fiabilidad de un resultado de un análisis de laboratorio es extremadamente importante debido al impacto que puede generar. Si estamos analizando muestras de un suelo, por ejemplo, el resultado de un análisis puede indicar contaminación y una empresa puede pagar una multa de un millón de dólares debido a esa muestra. O, en el caso de un atleta sospechoso de dopaje, el resultado del análisis puede prohibirlo o absolverlo. Estos son sólo ejemplos, pero hay numerosas áreas que pueden ser impactadas con resultados incorrectos de análisis", explica el profesor de la USP.
Cómo se hizo el estudio
Iniminar, el objetivo del proyecto era otro: desarrollar pruebas de competencia en la agricultura y la ganadería. Pero, como en muchas encuestas durante la pandemia COVID-19, el proyecto recibió cambios que fueron aprobados por la FAPESP y tomieron una nueva ruta. También queríamos colaborar con los estudios sobre la enfermedad, dice Olivares.
A partir de ahí, los investigadores firmaron una alianza con el Laboratorio Federal de Defensa Agropsiga (LFDA-SP), el Ministerio de Agricultura y Ganadería (Mapa), ubicado en Campinas.
Este es uno de los laboratorios que utilizan la técnica RT-qPCR para el diagnóstico de enfermedades en animales, como la gripe aviar. Durante el primer año de la pandemia, la LFDA-SP contribuyó al gobierno del Estado de Sao Paulo en pruebas diagnósticas en las fases más críticas y, por esta razón, los investigadores firmaron la asociación. Ente de la estructura y con el personal técnico y con los recursos y reactivos, parte del material necesario, dice Olivares.
Para la investigadora Dilmara Reischak, de LFDA de Campinas, lo ideal es que, tras recibir los resultados del ensayo de competencia, los laboratorios que participaron en el estudio revisen todas las etapas críticas del proceso de análisis. Y pregístrate, por qué nuestro resultado estaba disentando? A partir de ahí, es necesario hacer una investigación real, tratando de identificar cuáles son las posibles causas de ese resultado insatisfactorio, destaca.
Según ella, cualquier prueba empleada siempre tendrá un margen de error. Algunos, sin embargo, son más sensibles, otros más específicos, y otros tienen una excelente sensibilidad y especificidad, pero ninguno será completamente perfecto.
Un resultado negativo falso, en una enfermedad como COVID, significa que una persona infectada con el virus ya no fue identificada por la prueba y continuó su vida normalmente, y puede haber contaminado a muchas otras personas. El resultado de este ensayo de competencia nos mostró exactamente esto: los falsos negativos existen incluso cuando se utiliza una técnica como RT-qPCR, que tiene alta sensibilidad y especificidad, y los laboratorios necesitan monitorear e intentar identificar las posibles causas para minimizar la ocurrencia de fallas y las consecuencias para la salud pública, "concluye al investigador de LFDA.
El artículo "Desarrollo y aplicación de las pruebas de competencia (PT) para evaluar la capacidad de diagnóstico de SARS-CoV-2 por RT-qPCR - Un enfoque práctico y metrológico" se puede leer en: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0732889333313?via%3Dibb.