La investigación descrita en este artículo ha sido publicada en un servidor de preimpresión, pero aún no ha sido revisada por expertos científicos o médicos.

A medida que el mundo lucha por abordar los desafíos actuales del coronavirus, parece claro que la inversión en tecnología que proporcione una alerta temprana de la exposición a patógenos sería dinero y tiempo bien invertidos, antes de la próxima pandemia amenazante.

Como estamos viendo actualmente, cuando una enfermedad migra desde su punto de origen a regiones geográficas extendidas, las organizaciones de salud luchan no solo para tratar a los pacientes, sino también para contener esta propagación. La contención que obstaculiza son las incógnitas sobre cualquier nueva cepa de la enfermedad, en particular, es comunicable antes de que las personas presenten síntomas y, de ser así, cuánto tiempo antes de que aparezcan los síntomas; ¿Cuánto tiempo los enfermos permanecen infecciosos? ¿Cuáles son las mejores estrategias para detener la infección de persona a persona y para tratar a los pacientes?

"Desde una perspectiva epidemiológica, necesitamos una forma de evaluar las diferentes respuestas a las enfermedades", dice Kajal Claypool, investigador senior del Grupo de Sistemas de Salud Humana y Desempeño del Laboratorio Lincoln del MIT.

En un publicado el 6 de marzo en MedRxiv, un servidor de preimpresión científica en línea de código abierto, Claypool y sus colegas evalúan las respuestas de salud pública a los brotes de enfermedades. Compararon y contrastaron las políticas generalmente utilizadas para contener brotes a gran escala (autocontrol y autoinforme, y poner en cuarentena a las poblaciones) con las políticas que aprovechan la tecnología para la detección temprana de exposiciones a patógenos para la contención de enfermedades.

Lógicamente, las respuestas de salud pública mejorarían con la identificación temprana de personas que pueden haber estado expuestas a patógenos causantes de enfermedades pero que aún no han mostrado síntomas. Sin embargo, las tecnologías que detectan la exposición pre-sintomática a patógenos aún no son lo suficientemente maduras para su uso operativo, y los impactos de la alerta temprana sobre la contención de un brote y la guía del tratamiento del paciente no están bien estudiados.

Para evaluar varias políticas de contención y guiar el desarrollo de detección pre-sintomática, el equipo de investigación de laboratorio se basó en un modelo comúnmente utilizado por la comunidad epidemiológica para simular brotes de enfermedades: el modelo SEIR (susceptible, expuesto, infeccioso, recuperado). El modelo SEIR rastrea a una población representativa a través de estas cuatro etapas: probabilidad de ser susceptible a una enfermedad, exposición conocida a la enfermedad, contracción confirmada de la enfermedad y finalmente recuperación. El equipo amplió el modelo al agregar compartimentos adicionales para diferentes opciones de políticas y tecnologías nocionales implementadas. El modelo estima la propagación de la enfermedad al resolver un sistema de ecuaciones para varios parámetros, como el número de personas en la población del escenario, el número de personas infectadas, la tasa de transmisión y el tiempo de cuarentena.

Para sopesar el efecto de la alerta temprana de exposición a patógenos en los resultados de salud pública, el equipo creó escenarios de respuesta modelo que utilizaron predicciones de advertencia temprana de un sistema llamado PRESAGED (para la detección de exposición a agentes pre-sintomáticos) desarrollado en el Laboratorio Lincoln. PRESAGED utiliza señales fisiológicas para detectar la exposición de un individuo a patógenos, como virus y bacterias, antes de que surjan síntomas evidentes que alertan a los pacientes y a los médicos de una posible infección. En modelos animales (primates no humanos), se demostró que el algoritmo PRESAGED proporciona una alerta temprana de uno a tres días antes de que aparezcan síntomas como fiebre. Las advertencias tempranas no dependían del patógeno particular, la ruta de exposición o la especie animal.

“PRESAGED no identifica el patógeno específico al que una persona ha estado expuesta; en cambio, proporciona una indicación de que un individuo probablemente se enferma, por lo que se pueden tomar medidas para inhibir la propagación. Otras pruebas podrían determinar el patógeno específico e informar más sobre la atención al paciente y la política de salud pública ", dice Shakti Davis, investigadora senior del Grupo de Sistemas de Salud y Desempeño Humano del Laboratorio Lincoln.

Hallazgos sobre diferentes políticas de salud pública

A nivel del paciente individual, el autoaislamiento y la autoinformación son respuestas comunes a un brote de enfermedad. Cuando el público se entera de un brote, algunas personas se vigilan a sí mismas en busca de síntomas, se aíslan si se enferman y notifican su enfermedad a sus médicos o a una agencia de salud local. Al calcular el impacto de la auto cuarentena y el autoinforme en el modelo SEIR, el equipo asumió que el aislamiento efectivamente reduce la transmisión de la enfermedad de esa persona. Sin embargo, determinaron que esta respuesta a un brote puede tener un impacto limitado en detener su propagación porque para el momento en que un individuo sintomático se autoaisla, es probable que la persona ya haya transmitido la enfermedad.

Los investigadores del laboratorio también evaluaron el impacto de poner en cuarentena a todos los miembros de una población en riesgo durante la duración de la comunicabilidad. Si bien esta respuesta "poner en cuarentena a todos los que están en riesgo" puede ser efectiva para detener el brote, conlleva algunos costos indeseables. Las personas sanas dentro del grupo en cuarentena tienen un riesgo mayor de lo normal de entrar en contacto con el patógeno, ya que se reproduce en un ambiente cerrado, lo que lleva a la enfermedad a personas que de otra manera nunca se habrían enfermado. Una política de cuarentena para todos los que están en riesgo trae dificultades económicas para las personas que no pueden ir a trabajar y pierden productividad para sus empleadores. Además, poner en cuarentena a un grupo selecto, como todos los que están a bordo de cierto vuelo de avión, resulta en gastos logísticos de alojamiento y alimentación de un número significativo de personas.

“Evaluamos el impacto de una tercera política que se basa en tecnologías como PRESAGED para detectar la exposición de una persona a un patógeno antes de que la persona tenga síntomas evidentes, por ejemplo, fiebre. Esta política nos permite evaluar los impactos económicos y personales de la implementación de algoritmos de alerta temprana para medir la probabilidad de exposición de una persona a un virus o bacteria) ", dice Mark Hernández, primer autor del estudio.

En esta política de cuarentena en alerta, las personas quedarían en cuarentena cuando un sistema de alerta temprana alertara de que había una alta probabilidad de que hubiera ocurrido una exposición. "Nuestros cálculos indican que esta es una respuesta efectiva y sensata a un brote que mitiga la carga del aislamiento y la cuarentena, al tiempo que prioriza los recursos médicos o de diagnóstico posiblemente limitados", dice Albert Swiston, autor principal del estudio y ex personal técnico del Grupo de Sistemas de Salud Humana y Desempeño.

La cuarentena en alerta tiene el beneficio de evitar que las personas potencialmente contagiosas propaguen una enfermedad infecciosa, reduciendo así la propagación de la enfermedad a personas sanas y minimizando los costos de cuarentena en el gobierno, las empresas y las personas. Además, la cuarentena en alerta basada en criterios objetivos es una respuesta más confiable que depender de las personas para que reconozcan cuándo realizar la cuarentena.

El equipo observó tres niveles de alerta temprana: alta sensibilidad (alertas agresivas con alta tolerancia a los falsos positivos), alta especificidad (alertas conservadoras con muy baja tolerancia a los falsos positivos) y casi ideal (alertas confiables con tolerancia leve a los falsos positivos). Los resultados para los escenarios de cuarentena en alerta encontraron que los falsos positivos elevados producidos en el escenario de alta sensibilidad significaban que muchas personas se caracterizarían erróneamente como portadoras de un patógeno causante de enfermedades y se aislarían innecesariamente, incurriendo en gastos innecesarios significativos. Las alertas tempranas que fueron muy específicas para los indicadores no alertan lo suficiente, lo que permite a las personas infectadas evitar la cuarentena. Sin embargo, un algoritmo que encuentra un punto medio entre la sensibilidad y la especificidad puede generar predicciones con suficiente precisión para proporcionar una prevención significativa de la propagación de la enfermedad.

Necesidad de ampliar el trabajo sobre alerta temprana

"Solo hemos capturado un subconjunto de los factores que deben considerarse en la formulación de una política racional y efectiva de respuesta a brotes", dice Claypool. “El contexto del escenario informará en última instancia cuál sería la respuesta ideal para una alerta temprana del sensor de infección. Por ejemplo, si las consecuencias de la infección son altas, como si la infección es casi siempre mortal o está asociada con síntomas graves y complicaciones a largo plazo, entonces el sistema podría ajustarse de modo que las tasas de falsos negativos se minimicen a expensas de mayores tasas de falsos positivos ", explica más adelante.

Si bien la investigación del Laboratorio Lincoln ha demostrado el valor de un sistema de alerta temprana integrado con una respuesta de cuarentena / aislamiento / tratamiento más grande, se necesita más desarrollo y pruebas antes de que dicho sistema se convierta en una herramienta estándar en la mitigación de enfermedades.

“La capacidad de detectar la exposición a patógenos y las posibles infecciones mucho antes que los métodos existentes abre oportunidades increíbles para mitigar los impactos de una epidemia al reducir la tasa de transmisión y 'aplanar la curva'”, dice Catherine Cabrera, líder de Tecnologías Biológicas y Químicas del Laboratorio Lincoln Group, "pero queda mucho por hacer para perfeccionar estas herramientas para mejorar tanto la salud pública como la atención al paciente".