Ensayos clínicos: ¿por qué van más lentos ahora?

A estas alturas supongo que quien me lea sabe que participo en el ensayo HERALD de la vacuna de CureVac. En caso contrario, aquí conté la primera dosis y aquí la segunda. Este es uno de los muchos ensayos clínicos para vacunas que hay en curso actualmente. Especialmente para los que participamos, se están alargando más de lo que nos gustaría.

Cuando empezamos nos dijeron que se sabría algo seguramente en junio, no vamos a mentir. Pero después hubo rumores de mayo, o incluso abril, y nos hicimos ilusiones. En principio el ensayo dura mucho más, pero cuando tengan datos como para pedir la aprobación nos dirán si teníamos vacuna o placebo y podremos recibir la vacuna si teníamos placebo.

Cómo calculan eficacias en los ensayos clínicos

Aunque ya hace bastante desde aquellos primeros ensayos que se anunciaban con unas eficacias de más del 90%, hay cosas que quedan grabadas. Y en aquel momento se repetía mucho que lo que se miraba eran personas que tenían Covid-19 con vacuna frente al grupo placebo. Así, si todas las personas que participan en el ensayo y se contagian tenían placebo, y ninguna tenía vacuna, pues estaríamos hablando de un 100%.

Pero no puedes tener a 10 personas y en cuanto se contagie una del grupo placebo decir que es el 100%, porque no es algo significativo. Necesitas tener a un número determinado de personas en el ensayo, y que se haya contagiado un número suficiente como para calcular un valor y darle un intervalo de confianza, un rango en el que estás seguro de que ese es el valor.

Por lo tanto, según las personas que participan en el ensayo se van contagiando, se pueden ir contando los casos, romper su ciego y ver si esa persona tenía vacuna o placebo, y calcular resultados. En general, no se hace tanto persona a persona, pero sí en bloques. Si has tenido 50 contagios, revisas en qué grupo estaban. Los valores van cambiando, pero eso se ha hecho así para todos los ensayos clínicos. Si no hubiese contagios se habría esperado hasta pasado un tiempo predeterminado y se habría analizado lo que hubiese. Hasta ahora, en el caso del coronavirus, siempre ha habido suficientes casos mucho antes.

Además hay que tener en cuenta, en los ensayos clínicos de Covid en particular, que ahora se están haciendo diferencias entre las variantes. Se quieren tener suficientes datos para las principales, ya que ya hemos visto que las vacunas previas muestran diferencias dependiendo de la variante. Y en el caso de CureVac en particular, también están trabajando en una nueva versión de la vacuna. Estará con suerte disponible en uno o dos años.

Cuando los casos escasean

Uno de los problemas actuales es que hay menos contagios. Que sí, que ojalá todos los problemas fuesen así. Pero obviamente, cuando se había ensayado la vacuna de Pfizer en España y nadie estaba vacunado y además estábamos en pleno auge de casos, pues era más probable que un participante en el ensayo se contagiase, al menos los que tenían placebo. Esto se puede extender a otros países en los que hay más o menos población vacunada y hay más o menos medidas para evitar los contagios.

Aunque para nuestra desgracia hay algunos focos con muchos casos, gran parte de los países que participan en los ensayos están en una situación en la que hay más control. Es cierto que en el caso de CureVac no se mira simplemente si hay contagio o no, pero es necesario que haya exposición al virus, por decirlo de una forma simplificada.

Esto nos explica muy bien por qué las vacunas contra otras enfermedades tardan muchísimo más aunque todo vaya de maravilla. Más allá de que no encuentres suficientes voluntarios en algunos casos, vamos a ver… ¿Qué exposición hay al ébola? Por suerte, mucha menos de la necesaria para avanzar rápido con una vacuna. En tres meses de pruebas no vas a tener suficientes casos de ébola en el placebo como para poder aprobar la vacuna. Y eso nos alegra.

Vacuna
Anda que no se han usado jeringuillas este año…

Cuando la gente es llamada a vacunarse

En paralelo estamos teniendo otro problema, y es que muchos de los que entraron en el ensayo en febrero están siendo llamados a vacunarse. Y claro… ¿Qué haces? Porque estás en el ensayo, pero no sabes si estás vacunado o no, y te ofrecen ponerte otra vacuna.

Cuando se llega a esa situación, muchas personas optan por llamar y pedir que rompan su ciego para saber qué tenían. Si lo piden suelen decidir seguir con lo que tienen si era vacuna y ponerse la otra si era placebo, aunque dado que la vacuna no está aprobada ni nada, también hay casos en los que aunque se hubiese vacunado se opta por revacunar igual. Eso ocurre, por ejemplo, en personas que quieren tener su certificado de estar vacunados para viajar.

Para evitar problemas con estos casos deberíamos permitir viajar también con pruebas de anticuerpos, y bajar el nivel necesario cuando vienen de vacunas. Porque sí, se pueden hacer pruebas que demuestren que lo que se está ensayando te ha generado anticuerpos, aunque es esperable que el nivel sea bajo pasado un tiempo desde la vacunación. Algunos países los aceptan, pero otros no.

Aunque algunas personas se han quedado en el estudio sin romper el ciego y siguen sin estar seguros de si ha sido la decisión correcta, en el caso de España muchos de los participantes de más de 50 han ido cayendo, ya que han sido llamados en paralelo.

Cuando intuyes lo que tienes

En otros países he visto un efecto que me ha llamado bastante la atención. He leído en Twitter a varias personas que, tras no haber sufrido ningún afecto adverso, buscan otros ensayos para participar y borrarse del que están ahora. Es decir, te han pinchado en uno, no tienes ni fiebre ni nada, y a los dos meses te metes en otro (espero que avisando para que te borren del primero).

Ni que decir que esto, si se hace, hay que hacerlo sabiendo que has recibido placebo realmente, porque en caso contrario no sabrás qué vacuna ha tenido (o no) efecto. Vamos, que tendrías que confirmar que era placebo, que no vale con un «no tengo efectos secundarios». Pero es una perspectiva bastante egoísta, porque al salirte se retrasa la obtención de resultados para el resto de participantes. Y además la vacunación está asegurada para todos aquellos que han recibido placebo en cuanto la vacuna esté aprobada.

¿Qué voy a hacer yo?

Dado mi gafe habitual, mientras escribo esto y lo programo y todo eso, quizá salgan resultados. Aunque dado lo ansiosa que estoy, tardarán más seguro.

Yo no considero que suponga un problema para la sociedad, ni la sociedad para mí. Estoy perfectamente dispuesta a mantener especial precaución más tiempo, y seguir actuando como si no estuviese vacunada, dándoles un tiempo. ¿Cuánto tiempo? Pues sí o sí quiero estar segura de que estoy vacunada cuando llegue el otoño.

Aunque ahora no estoy en absoluto preocupada, sé que se van a relajar medidas y empezarán a correr resfriados y gripes de nuevo, y por mucho que tenga cuidado, si el resto no lo tienen, me contagiaré. Y no quiero estar hiperventilando cada vez que tosa por si es eso. Me haré tests cuando corresponda una vez vacunada, pero una cosa es un test por precaución y otra estar al borde del ataque de nervios, y me conozco.

Hay que tener en cuenta que dados mis efectos adversos, yo creo que sí se me ha puesto la vacuna. Por lo tanto, esperaré todo lo posible y si la aprueban pues ya me quedo así y he ayudado al ensayo. En caso contrario, pues me pondré lo que me corresponda. Dados los datos actuales, por otra parte, si llega agosto y todavía no tienen datos suficientes, dudo mucho que los vayan a tener unas semanas más tarde, así que tendré que decidir en base a si tengo o no anticuerpos, etc. etc., pero por ahora a esa decisión le voy la patada y la pospongo. Por ahora, yo no me salgo.

Yo esto lo hablo habitualmente con otros participantes del ensayo que conozco, porque obviamente todos tenemos dudas similares, así que si alguien quiere comentarlo, aquí estoy para hablar de los pros y contras.

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Péptidos que bloquean virus: de la Covid a la parainfluenza

En los últimos meses hemos visto varias noticias de grupos de investigación que presentaban resultados preliminares del desarrollo de péptidos que bloqueaban el coronavirus. La idea en principio es sencilla: se utiliza un fragmento de una proteína que de alguna forma evita que el virus pueda unirse a las células y si no puede entrar, no puede infectar.

Hoy os traigo un artículo publicado hace un par de semanas, en el que utilizan una idea similar pero aplicada a otro virus. Y esto es muy interesante porque aunque el grupo empezó con el coronavirus, ahora se han vuelto al virus con el que ya habían trabajado previamente y han trasladado a él los avances.

La parainfluenza

Los virus de los que hablamos hoy son los virus de la parainfluenza humanos. Son cuatro tipos, y se llaman HPIV (del 1 al 4). Aunque quizá el nombre no suene tanto, son una de las principales causas de enfermedades respiratorias en niños pequeños. Causa bronquitis, neumonía, bronquiolitis… y aunque en los países desarrollados se suelen recuperar, en algunos casos no es así. Aproximadamente un 3% de las muertes en bebés se deben a virus de esta familia.

Pese a ello no tenemos una vacuna eficaz, aunque sí existen algunas en fase 1 de su respectivo ensayo clínico. Tampoco tenemos tratamientos eficaces, aunque sí es cierto que el tipo 1 responde bastante bien a los corticoesteroides. Por otra parte, el tipo 3 (HPIV3) es el que genera más hospitalizaciones, así que ha sido el objetivo de este trabajo.

La unión del virus: el camino a los péptidos

Al igual que otros virus, la infección está mediada por dos pasos. El primer paso es la hemaglutinización, un proceso que implica la unión del virus a la célula, y que en este caso ocurre gracias a la proteína HN (hemaglutinina-neuraminidasa). El segundo paso es la fusión, en la que se requiere la proteína F. Esta proteína formará un complejo permitiendo la unión a la célula que se está infectando.

Teniendo en cuenta todo este proceso, la idea de los investigadores fue diseñar péptidos derivados del virus, un fragmento de proteína, que simulaba parte de la proteína F y que si se une al virus va a evitar los cambios de conformación necesarios para que se pueda fusionar con la célula.

Esto es el virus, os lo juro (Imagen del CDC)

Las ventajas de los péptidos de virus

Mediante diferentes modificaciones, los autores de este trabajo buscaron la forma de estabilizar el péptido para que no se degradase excesivamente rápido, un problema habitual. Además de ilustrar cómo se mimetiza basándose en la estructura de la proteína F con el péptido, también demostraron su actividad. El primer paso era demostrar que era efectivo para inhibir la infección en células en cultivo, cosa que demostraron en células de epitelio del pulmón humano.

Para ir un paso más allá, realizaron una serie de experimentos in vivo, utilizando para ello ratas a las que se les aplicó el péptido de forma intranasal, como habían hecho previamente en otros experimentos con el coronavirus. Como se esperaba, a falta de ajustar detalles de las dosis más exactas, en cualquier caso observan una reducción de la infección significativa, que tendría relevancia en clínica humana.

¿Cómo podríamos utilizarlo?

Aunque el hecho de ser un spray intranasal lo pone todo más fácil, no querríamos tener que utilizarlo cada día de nuestra vida. Pero sí puede tener interés por ejemplo cuando un niño pequeño por alguna razón está más expuesto (inmunodepresión, hospitalizaciones, etc.) para evitar infecciones en ese momento.

Por otra parte, el uso no tendría por qué ser exclusivamente profiláctico, ya que aunque la infección ya haya aparecido. En ese caso, el tratamiento evitaría la expansión del virus mientras nuestro sistema inmunitario se encarga de eliminar los virus que ya hayan entrado.

Sin duda es un paso más, y me gustaría empezar a ver ensayos clínicos para esta clase de tratamientos. Si queréis leer el artículo completo, lo podéis encontrar aquí: Engineering Protease-Resistant Peptides to Inhibit Human Parainfluenza Viral Respiratory Infection

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Rastreo digital… ¿éxito o fracaso? ¿Se evitan casos?

Os voy a comentar los resultados de un estudio en el que se analizan los datos de la aplicación de rastreo digital de contactos de Covid. El objetivo era intentar valorar si compensa tener una aplicación en uso que pueda notificar a los contactos cercanos seamos conscientes o no de la cercanía.

Durante el año 2020, especialmente hacia el último trimestre, muchos países lanzaron sus respectivas aplicaciones. Aunque existen diferencias entre países, parece que los comportamientos humanos son los que son y a la hora de decidir si la instalamos o no, da igual de qué lado de una frontera hayamos nacido. Parece que opinamos lo mismo del rastreo digital.

La aplicación de rastreo digital

Dado que no todos los lectores de este blog residen en un país en el que exista dicha aplicación, vamos primero a resumir cómo funciona esto del rastreo digital. Poco tiempo después del inicio de la pandemia, Google y Apple se aliaron para el lanzamiento de un sistema de rastreo anonimizado. Hay países que utilizan sistemas paralelos, pero este es el más extendido.

Para que funcione es necesario instalar una aplicación en nuestro teléfono móvil, y esa aplicación hará un intercambio de códigos con otros teléfonos que se encuentren cerca. Así mantendremos un registro de códigos que hemos visto, pero no sabremos a quién pertenecen. Si nos diagnostican un positivo, podremos decírselo a la aplicación y el sistema avisará a los teléfonos cuyos códigos hayamos visto en un intervalo de tiempo.

Como no vamos a ir a lo loco avisando a los que vimos hace 3 semanas, se han establecido límites de lo que se considera un contacto estrecho al que se puede haber contagiado y vale la pena avisar. Aunque hay diferencias entre países, en general se avisa a los contactos registrados hasta cinco días antes del diagnóstico, y se han registrado si han estado más de 15 minutos a menos de dos metros.

Imagen de teléfono móvil
Total, vivimos pegados al móvil

La penetración del rastreo digital

Aunque hay diferencias entre países, parece que las razones para no instalarla son similares. La aplicación funciona en iPhone y Android, lo que cubre la inmensa mayoría de los teléfonos móviles, y gran parte de la población, pero tenemos una parte de la población que no tiene un smartphone de este tipo. Y esa parte es la más vulnerable.

Además, los teléfonos deben ser relativamente nuevos, ya que los requisitos de bluetooth no permiten utilizar un móvil viejo. Aunque se han ido mejorando las condiciones para ampliarlo a más modelos, los teléfonos lanzados hace más de 5 años han tenido problemas. Y esto es parte del sistema por detrás, no depende de la aplicación de cada país, pero afecta de forma diferente a diferentes países ya que en algunos los móviles son de media más nuevos que en otros.

Por último, una de las razones por las que no se ha instalado incluso teniendo el dispositivo adecuado es el funcionamiento de la aplicación. Algunas personas no tienen su bluetooth activado todo el día (por lo que la app no funciona), o dejan el móvil en casa, o cuando están en situaciones de riesgo en el trabajo no lo tienen encima. También se han acumulado quejas por el consumo de batería durante el intercambio de datos, y muchos usuarios solo activan el bluetooth y el GPS en las situaciones concretas en las que van a darle uso.

Los resultados del análisis

En el estudio se ha hecho un análisis de la cantidad de usuarios que tenían la aplicación instalada y activa a finales del mes de diciembre. Esto era en pleno auge de la variante británica. En ese momento, aproximadamente un 25% de la población diana la tenía instalada. De los usuarios que dieron positivo en un test, el 72% permitió que la app notificase a los contactos de tal positivo. Esto generó de media 3 avisos por cada positivo. Según sus cálculos, aproximadamente un 6% de los casos notificados por la app fueron positivos, por lo que se cortaron posibles grandes cadenas de transmisión.

Por otra parte, se asume que el corte fue mayor que en otros contextos. Se espera que aquello que voluntariamente utilizan la app, probablemente se adhieran mejor a las cuarentenas. Y es que estamos hablando de un problema grande: previo a la ola navideña, se había estimado que solo el 11% de las personas que tenían que aislarse lo hacían correctamente.

Sumando todos los datos, durante el periodo de análisis, concluyen que aproximadamente por cada caso que se notificó en la aplicación, se evitó un caso secundario. Que no está nada mal. Pensad lo que se habría cortado si hubiese más notificados.

Pero… esto no me cuadra

Seguro que más de un lector a estas alturas dirá que los datos no cuadran. Es cierto, pero las diferencias no son tan grandes como se podría pensar. Los datos que no cuadran no lo hacen porque posiblemente se esté pensando que hablamos de España, y realmente estamos hablando de Inglaterra y Gales.

En España, en estos momentos, un 17% de la población tiene la aplicación RadarCovid instalada y activa. Probablemente en aquel momento el porcentaje sí se aproximase al inglés. Porque tuvimos un gran pico de descargas que coincidió con el pico de Inglaterra de casos y se alargó durante las primeras semanas del año. En general, cuando suben los caso en España, suben las descargas… supongo que parte de personas que se la habían desinstalado previamente. Teniendo en cuenta los datos recientes, se están evitando en España entre 500 y 1000 casos a la semana por la app, basándonos en que cada código que se introduce evita un caso de media.

¿Podría usarse mejor? Sin duda. Pero los humanos somos seres de costumbres y por lo que se ve no hay grandes variaciones entre países. Incluso aunque la app sea completamente diferente. En Inglaterra el resultado del test puede ir automáticamente a la app. Eso lo han autorizado el 70% de las personas que tienen la app. Además escanea los códigos QR de locales y esas cosas que hace, por ejemplo, la app que hay en Galicia. Allí se pide que los restaurantes tengan código para registrar a los que vayan a cenar. Diferentes países prueban diferentes estrategias pero al final todo depende de los humanos, y no cambiamos tanto aunque vivamos en países diferentes.

Los resultados del estudio de Inglaterra y Gales los podéis encontrar aquí: The epidemiological impact of the NHS COVID-19 App

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Lo de las mascarillas y la transmisión, algo que depende

Hace un par de días decía que en Science esta semana había un par de artículos interesantes y aquí os traigo el segundo. Mientras que en el otro hablábamos de un estudio observaciones, en este caso es más teórico. El trabajo analiza la eficacia de las mascarillas para evitar la transmisión del virus, algo sobre lo que han corrido ríos de tinta, o como se diga esto en la época de teclados y audios.

Como ya sabemos el nivel de virus en una persona puede variar mucho y, por lo tanto, la cantidad de virus que libera. ¿Valen siempre las mascarillas? Durante el último año y medio se ha hablado de que las mascarillas no servían para nada o que las mascarillas hacían milagros, pero poco de una opción intermedia… es que depende.

El tipo de mascarillas importa, pero importa más en función de la posibilidad de transmisión

Por una parte, los resultados que se han obtenido con una serie de simulaciones, lo que indican es que una mascarilla quirúrgica o higiénica sería suficiente en un ambiente con una potencial carga viral baja, ya que su capacidad para evitar la transmisión de la mitad de las partículas que se generan sería más que suficiente para evitar el contagio del coronavirus.

En cambio, en ambientes con una «carga alta», en los que en el aire se espera que haya cantidades de virus mayores, entonces tendría sentido utilizar mascarillas FFP2 o N95 con mayor capacidad de filtración. Todo esto, valorando exclusivamente las partículas de pequeño tamaño, de 100 micras o menos. Para partículas grandes cualquier mascarilla va a cumplir una función relativamente similar, pero cuando el tamaño disminuye, importa muchísimo más el ajuste de la mascarilla.

imágenes de mascarillas
Lo que sea, pero mascarillas siempre sin válvula!

No todo contagia, y menos mal

Un aspecto a tener en cuenta es la proporción de partículas emitidas por una persona contagiada que vayan a tener virus. Así, si tenemos en una sala una persona asintomática pero con una carga viral alta, va a soltar X partículas por minuto, y de esas solo un porcentaje Y van a tener virus. Para que otra persona se contagie, tiene que poder entrar en contacto con esa parte que sí tiene virus, pero no llega con una partícula, tiene que haber como mínimo decenas de virus para que se produzca la infección.

Para calcular cuántos virus exhalamos, hicieron pruebas con otros virus, y en media hora se cuentan unos 50 coronavirus (otros tipos de coronavirus respiratorios), casi 40 virus de la gripe y casi 100 rinovirus (del resfriado común). Con esos números, estando cerca de una persona que exhala virus sin más hace que de por si ya sea poco probable. Si el número de virus es intermedio, entonces la mascarilla tendrá mucho sentido para reducir a la mitad el contacto con partículas. Pero si el número es excesivamente alto, entonces aunque la mascarilla los reduzca, la infección será probable.

La importancia del tamaño

Quiero volver un momento al tema del tamaño de las partículas, porque cada estudio utiliza rangos diferentes y así es muy difícil concluir nada. En este caso, como decía antes, tienen en cuenta partículas de menos de 100 micras y las llaman aerosoles, porque consideran que esas partículas son las que aguantan más en el aire. Y es cierto, si las partículas son muy grandes caen rápido al suelo (se caen de la mesa y se matan… ah no, esto no era aquí). Bromas aparte, el estudio destaca que en una partícula de 1 milímetro puede haber hasta 50.000 virus. Eso da ya para contagiar a alguien, con una sola gota. Una gota que podría salir por ejemplo en un estornudo (en el que salen decenas de gotas de ese tipo). Y sí, estas gotas se paran muy bien con una mascarilla o con cualquier cosa que tape, o tosiendo y estornudando en el codo. También se evitan bien con la distancia, porque no llegan tan lejos.

Pero en el extremo contrario las cosas se complican, porque muchos estudios hacen la diferencia entre aerosoles o no en más o menos de 5 micras, que es lo que médicamente se ha utilizado en el pasado. Una partícula de menos de 5 micras aguanta mucho tiempo en suspensión, por lo que puede permanecer en el aire incluso horas después de haber sido liberada por un portador. Pero que haya una partícula con virus en el aire no quiere decir que esos virus vayan a ser infectivos pasadas 24 horas.

Entonces… ¿previenen las mascarillas la transmisión?

Ellas solitas malamente, pero sí ayudan. En ambientes con carga viral alta, como hospitales, puede ser más recomendable usar mascarillas FFP2, aunque lo mejor sería hacer lo posible por reducir esa carga viral.

En otros contextos, mientras la carga viral sea baja la mascarilla puede evitar la transmisión efectiva. Si la carga es mayor hay que bajarla, cosa que se hace ventilando y disminuyendo los aforos de lugares cerrados. Si la carga viral es suficientemente baja, entonces la mascarilla no aporta nada para el contagio por partículas de menos de 100 micras ya que ya es imposible que te contagies de base. Pero para eso tiene que ser suficientemente baja. Una de las formas de que la carga viral sea suficientemente baja como para que las mascarillas no sean necesarias es… ¿estar al aire libre!

¿Y qué hacemos?

Por último, recordemos que eso aplica a partículas de menos de 100 micras, y las de más siguen siendo un problema. Esas se emiten fundamentalmente al estornudar, toser o hablar, y esas las paran siempre muy bien las mascarillas… o muchos metros de distancia. Por lo tanto, aunque este artículo quisiese convencer de que las mascarillas ayudan a evitar la transmisión… a mi casi me ha transmitido la idea de que lo mejor es guardar distancias para las gotas grandes, ventilar bien para reducir la carga viral en el ambiente y, cuando eso no se puede hacer, entonces es cuando es importante usar mascarillas.

Es probable que pronto empecemos a modificar el uso de mascarillas en nuestra vida, esperemos que se haga en función de lo que dicen los estudios y se mantengan más en los interiores en los que no se puede guardar distancia y se ventila mal, pero que recordemos siempre, para este virus y para otros, lo importante que son la ventilación y las distancias, que frenan la transmisión más que las mascarillas. ¡Y la higiene! ¡No nos olvidemos de la higiene!

Si queréis leer el artículo completo, podéis encontrarlo aquí: Face masks effectively limit the probability of SARS-CoV-2 transmission

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¿Cuándo puedo contagiar el coronavirus? Durante poco tiempo…

Ayer se publicaron en la revista Science un par de artículos muy interesantes sobre la situación actual de la pandemia de la Covid-19. Dado el interés de dichos artículos, estoy alterando lo que iba a ser mi orden de publicación de no-saturación con el tema, porque creo que sí va a interesar. Voy a empezar hoy con el artículo que está dedicado a la estimación de la infectividad porque, aunque mucho se ha hablado sobre el tema, pocas veces se han puesto números más allá de «puedes contagiar el coronavirus antes de tener síntomas». ¿Pero esto se ha medido? Vamos a ver qué han medido en este trabajo.

La población alemana a estudio, ¿quién tenía coronavirus?

Para analizar la posibilidad de contagiar de coronavirus a otra persona, los investigadores se basaron en dos parámetros clave. Por una parte, analizaron la carga viral presente en las personas analizadas. Además, analizaron en qué punto los virus pueden multiplicarse en un cultivo celular. Lo que nos interesa es lo segundo, ya que si pueden infectar células en cultivo podrían infectar a otra persona. Como la capacidad de multiplicarse en cultivo correlaciona con la carga viral, con el número de virus presentes, su objetivo era calcular el punto en el que la posibilidad de infectar se incrementa.

Pero para ello, primero necesitaban muestras. Para ello analizaron muestras de PCR que se habían tomado entre febrero y abril. Del total, aproximadamente un 6% de las muestras eran positivas, y en algunos casos había varias muestras de una persona. Cuando tenían al menos tres, podían utilizar esas muestras para trazar una curva que permita saber cómo aumenta y disminuye la carga viral. Recordemos que la PCR (RT-PCR realmente) indica que una persona tiene el SARS-CoV-2 en su cuerpo, pero no proporciona datos clínicos sobre la Covid-19 y un positivo o negativo no dice si puedes contagiar el coronavirus, aunque sí se puede estimar en función de la cantidad de virus.

PAMS, el peligro andante

Las muestras para PCR se dividen en varios grupos según diferentes criterios, pero hay uno que debe llamar nuestra atención, si son de PAMS o no. Los pacientes PAMS son aquellos que son presintomáticos, asintomáticos o con leves (mild) síntomas. Estas personas son las que van a hacerse una prueba porque tienen un poco de tos, o porque han estado en contacto con un positivo, o porque se encuentran mal, pero sin que sea algo grave. Otro grupo está formado por los pacientes hospitalizados, que los tenemos más controlados espacialmente. Por último, tendríamos un grupo de «otros» pero ahí no podemos opinar.

Llama la atención que de esos PAMS, de los más leves que podrían haber vivido sin hacerse un test, la mayoría se recuperan sin grandes problemas, y es que solo un 0.8% fueron hospitalizados después. Por otra parte, muy pocas veces se repiten el test así que la cosa se complica para establecer su curva de generación de virus.

De entre los hospitalizados hay un dato que me ha llamado mucho la atención. Más de dos tercios ya estaban hospitalizados cuando se detectó el positivo. Yo lo dejo ahí y cada uno que saque sus conclusiones. Además, la edad media de los hospitalizados era de 68 años y la de los PAMS de 38, cosa que coincide con los datos que hemos visto en otros países.

coronavirus
Coronavirus, nuestro enemigo

¿Quién tiene más carga viral?

En su primera PCR, los PAMS tenían de media más carga viral que los hospitalizados. No es una diferencia tremenda pero tiene sentido, ya que si vas a un centro de testeo es esperable que tardes más, mientras que en un hospital todo va más rápido, y puede que un día de diferencia sea crítico, pero eso lo veremos después.

En base a las cargas virales se puede estimar la probabilidad de que esa persona infecte a otra, basándonos en la probabilidad de que sus virus puedan multiplicarse en un cultivo. De media, e independientemente de la edad, un 35% serían infectivos en el momento de la toma de muestra de su primera PCR. Curiosamente, en el caso de los PAMS (pocos o sin síntomas, recordemos) ese porcentaje sube al 44%, mientras que en los hospitalizados baja al 32%.

Aunque ese porcentaje sea una media, es evidente que hay personas con más virus y personas con menos. Si miramos a los que más, al extremo que son sacos de virus, esos que llamamos supercontagiadores, ¿ahí qué hay? Pue hay un 8.8% de los casos que contagian sí o sí, que su probabilidad de poder contagiar el coronavirus es del 100%. Y ojo, aquí lo crítico: entre esos supercontagiadores un 36% no tienen síntomas o tienen muy pocos y la edad mediana es de 34 años.

La variante británica, ¿ese coronavirus se puede contagiar igual?

Dadas las fechas, ya había suficientes casos como para saber si hay diferencias entre la variante «normal» y la «británica». Efectivamente, con los datos que se tenían en ese momento, la probabilidad de contagiar si se tenía la variante británica era mayor.

Teniendo en cuenta que hablamos de una variante diferente, no se puede simplemente extrapolar que se va a comportar igual, por lo que hay que ver los parámetros por separado, pero en ambos casos los resultados confirman lo que ya suponíamos: de media la carga viral es más alta en las personas con esta variante, y además su capacidad para infectar es mayor. Analizando la capacidad de crecer en cultivo, estamos hablando de una probabilidad de más del doble de que infecte una persona con la variante británica.

Al grano: ¿cuándo puedo contagiar el coronavirus?

Con todos los datos disponibles los autores ya empezaron a dibujar sus gráficas, y yo voy a resumir lo que se ve en ellas, aunque hay que tener en cuenta que no todos los grupos de edad están representados por igual.

En sus datos, de media, la carga viral subía a los 4.3 días y el pico se extendía durante unos 8 días. Que no se trata de una meseta, es que durante esos días la carga viral es alta, suficientemente alta como para ser un problema. Y disminuye lentamente. Curiosamente, frente a lo que se veía antes, las personas PAMS se detectaban de media un par de días antes que el resto en esa gráfica, siendo la media 5.1 días tras el inicio del pico.

El problema es la forma de la gráfica. De casi no tener virus al pico de probabilidad de infección pasan menos de dos días. Y en ese pico la probabilidad de infectar será de media de un 74%. Después la probabilidad va bajando con la carga viral, siendo de un 52% pasados 5 días y del 29% pasados diez días. Todo esto tiene sentido con las cuarentenas, porque tenemos que sumar los días previos antes de saber que somos positivos.

Conclusiones preocupantes

En la misma línea que otros estudios, esto apunta a que muy pocas personas son responsables de gran parte de los contagios, tengan síntomas o no. También nos explica por qué podemos convivir con una persona positiva (sin saberlo) y que no nos pueda contagiar el coronavirus. Una vez más todo nos lleva a aquello del Pareto: menos del 20% de los casos son responsables de más del 80% de las infecciones. Y coincide con estudios en otros países, en los que se ha visto que la mayor parte de los casos no han generado casos nuevos.

El problema que tenemos son los casos que sí generan nuevos casos, que además generan muchos. Y lo preocupante es que más de un tercio de esas personas no tenían síntomas (o casi no tenían) cuando se detectó su carga viral por las nubes. En estos momentos, con los datos disponibles, se estima que el pico de contagiosidad es entre uno y tres días antes de que tengas síntomas. Esto de nuevo tiene sentido con los datos previos que indican que diez días tras el inicio de síntomas es muy difícil poder aislar virus que se puedan multiplicar en cultivo.

Con todo, parece que seguimos sin saber quién es un peligro andante y, aunque las vacunas van dando un empujón más que potente, dado que incluso con el 100% vacunado casi un 10% de la población es vulnerable, nuestro objetivo debería ser bajar a incidencia a valores mínimos antes de suavizar las medidas para evitar contagios.

Si queréis leer el estudio completo y ver todos los datos con los intervalos de confianza y las gráficas, lo podéis encontrar aquí: Estimating infectiousness throughout SARS-CoV-2 infection course

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