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.
¿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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