Así es como un test de anticuerpos de COVID-19 fiable al 98% puede dar más de una cuarta parte de falsos positivos

En esta pandemia, pocas son las voces que públicamente se han acordado de lanzar alguna palabra de agradecimiento y de ánimo a los únicos que nos sacarán de esto, y que también han trabajado sin descanso durante jornadas interminables, semanas de confinamiento y meses de epidemia: los científicos.

Desde antes incluso de que la cóvid comenzara a extenderse por el mundo, infectólogos, virólogos, microbiólogos, epidemiólogos, inmunólogos, farmacólogos, bioinformáticos y otros especialistas dejaron lo que estaban haciendo hasta entonces para dedicarse en cuerpo y alma al SARS-CoV-2 y sus misterios. Pero cuando el brote se convirtió en un problema global, incluso innumerables investigadores en áreas no relacionadas pusieron sus conocimientos al servicio del problema que nos ha tocado vivir: entre otros que ahora probablemente me dejo fuera, neurobiólogos, matemáticos, científicos computacionales, físicos, psicólogos, sociólogos, economistas académicos y otros científicos sociales. Los dos cofundadores españoles de una red internacional de científicos que prestan su apoyo desinteresado a numerosos proyectos de investigación contra la pandemia son expertos en conducta animal; nada que ver con los virus.

Vaya esta introducción para resaltar que, cuando hasta ahora hemos visto, y cuando a partir de ahora veamos, un nuevo avance contra el virus o su enfermedad, nada de ello será producto de un “eureka” que a alguien le sobrevino ayer por la noche durante un sueño de borrachera, sino de meses de trabajo, trabajo, trabajo y trabajo de científicos, durante noches, fines de semana y festivos, no solo sin recibir ningún tipo de aplauso de nadie, sino además a menudo siendo el objeto de ese gran mantra del cuñadismo universal según el cual los científicos “no tienen ni idea”.

Uno de esos productos del intenso y callado trabajo en la sombra de muchos científicos lo hemos conocido en estos días: el CSIC ha desarrollado un test serológico para detectar anticuerpos contra el SARS-CoV-2, que podrá adaptarse tanto para un ensayo de laboratorio más preciso –lo que se conoce como un ELISA o EIA, una prueba que comenzó a utilizarse en los años 70 y se popularizó en los 80 por su aplicación al VIH/sida– o en los test directos al consumidor que la prensa ha dado en llamar test rápidos, esos que vienen en cartuchos de plástico como los de embarazo.

Es una magnífica noticia, tanto para el mundo en general, que ahora dispondrá de una alternativa más y de calidad para el diagnóstico serológico, como para la ciencia española. Pero creo que merece la pena puntualizar aquí un aspecto de la información tal y como se ha difundido. El CSIC ha explicado que el test tiene al menos “un 98% de fiabilidad”, y esto es estupendo, ya que supera a algunos de los test disponibles que se han venido utilizando en ciertos países.

Pero en algunos medios se ha dicho que la fiabilidad del test es casi del 100%. Y esto no es cierto. Si se dijera (dato que me invento como ejemplo) que al 98% de las personas les gusta el chocolate, podríamos decir que casi al 100% de las personas les gusta el chocolate. Pero en el caso que nos ocupa, no puede decirse que la fiabilidad del test es casi del 100%, ya que entre el 98% y el 100% hay una diferencia mucho mayor de lo que podría parecer; como paso a explicar, un test fiable al 98% puede dar más de una cuarta parte de falsos positivos.

Imagen de pixabay.

Imagen de pixabay.

Los test como estos se rigen por dos parámetros: especificidad y sensibilidad. La primera consiste en que detecte lo que debe detectar y no otra cosa; es decir, que no dé falsos positivos. La segunda significa que detecte lo que debe detectar siempre que esto esté presente; es decir, que no dé falsos negativos.

El test ideal deberá tener una especificidad y una sensibilidad superiores al 99%, lo más próximas que sea posible al 100%. Y el motivo por el que esto es tan importante es algo que diversos expertos se han preocupado de explicar a lo largo de esta pandemia. Por ejemplo, tomo el esquema de esta explicación de lo expuesto por el biólogo matemático Christian Yates, autor del libro The Maths of Life and Death.

Hasta donde sé, el CSIC no ha explicado concretamente si el 98% de la fiabilidad de su test se aplica tanto a la especificidad como a la sensibilidad. Pero supongamos que es así (entiéndase bien que esto no trata de valorar el test del CSIC de otro modo que como el magnífico logro que es; trata sobre ese «casi 100%» que algunos medios se han tomado la libertad de interpretar por su cuenta). La clave de lo que sigue es que la inmensa mayoría de la población no ha sido infectada por el virus SARS-CoV-2, y son los falsos positivos (detección de otros anticuerpos diferentes, por ejemplo frente a otros coronavirus) en esta gran población que no ha pasado la enfermedad los que crean el problema.

Según el estudio de seroprevalencia en España ENE-COVID del Instituto de Salud Carlos III, que acaba de hacer pública su tercera oleada (y, por cierto, cuyo buen hacer ha merecido la publicación de su estudio en la revista The Lancet, el máximo nivel de la ciencia médica en el mundo), en España existe aproximadamente un 5% de población que ha pasado la infección por el SARS-CoV-2.

Tomemos este dato como punto de partida, es decir, como reflejo de la realidad (sin contar con que este propio testado viene afectado por el error que vamos a describir). Así, suponiendo una población de 10.000 personas, tendríamos 500 que han pasado la infección, y 9.500 que no lo habrían hecho. Pero veamos que nos diría un test: si a todas ellas les aplicáramos una prueba serológica con un 98% de especificidad y sensibilidad, obtendríamos un test positivo en 490 de los 500 (98%) que han pasado la infección; los 10 restantes darían un falso negativo. En cuanto a los 9.500 que no han pasado la infección, obtendríamos un test negativo en 9.310 casos; para los 190 restantes obtendríamos un falso positivo.

Es decir, que de un total de 490 + 190 = 680 test positivos, ¿qué proporción realmente serían positivos de verdad, es decir, que han pasado la enfermedad y han seroconvertido (tienen anticuerpos)? Respuesta: el 72%. O, al revés, ¿cuántos serían falsos positivos? Respuesta: el 28%. Es decir, que más de una de cada cuatro personas diagnosticadas como seroconvertidas en realidad jamás habría tenido el virus. Si la fiabilidad del test mejorara hasta al menos un 99%, el porcentaje de falsos positivos se reduciría al 16%; en este caso, solo un 1% de mejora supone una gran diferencia.

Naturalmente, un segundo test ayudaría a disminuir este voluminoso error, pero siempre que el segundo test fuera independiente y distinto; si el error estuviera en un falso positivo porque el antígeno del test detectara anticuerpos contra otros coronavirus distintos del SARS-CoV-2, el mismo error se arrastraría en un segundo test.

Este es uno de los varios motivos por los que numerosos expertos han venido criticando la nefasta idea de crear los llamados “pasaportes de inmunidad”, un papel que certifique a una persona como inmune al virus. Por supuesto, la primera objeción es que la inmunidad al virus aún no se conoce: no se sabe si las personas seroconvertidas tienen anticuerpos capaces de neutralizar el virus, cuánto ni por cuánto tiempo, ni si las personas con anticuerpos no neutralizantes podrían estar inmunizadas, cuánto ni por cuánto tiempo, ni si otros mecanismos inmunitarios no dependientes de anticuerpos podrían ofrecer inmunidad, cuánto y por cuánto tiempo; todavía no existe un correlato de protección inmunitaria para el SARS-CoV-2, un estándar que permita afirmar quiénes están inmunizados y quiénes no.

Pero es que, además, una de cada cuatro personas portadoras de ese papel en realidad sería tan susceptible a contraer la enfermedad como cualquier otra, y por lo tanto también una potencial fuente de contagio para los demás, sobre todo si su falsa creencia de ser inmune la llevara a abandonar las precauciones debidas para contener la infección, como la distancia social o el uso de mascarillas.

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