Muestras de bancos de sangre pueden utilizarse para monitorear la evolución de epidemias

Una metodología cuyo desarrollo estuvo a cargo de un grupo de científicos de Brasil y el Reino Unido permite rastrear en tiempo real la seroprevalencia de un patógeno en la población: en el del estudio en cuestión, publicado en la revista eLife, se trata del SARS-CoV-2. Estos resultados suministran un “retrato” del primer año del COVID-19 en Brasil

Por Luciana Constantino  |  Agência FAPESP – En el marco de una investigación publicada en la revista científica eLife, se arribó a la conclusión de que es posible calcular la proporción de la población previamente infectada (seroprevalencia) con el SARS-CoV-2 mediante la utilización de muestras de donantes de bancos de sangre. Con estos resultados, aparte de montar una especie de “retrato” de la epidemia de COVID-19 en Brasil durante su primer año, los científicos apuntan que esta nueva metodología puede aplicarse para rastrear otros tipos de enfermedades infecciosas y calcular la inmunidad colectiva.

Actualmente, los cálculos de seroprevalencia en Brasil se realizan utilizando muestras aleatorias de la población, un método considerado más caro y de difícil concreción periódica y en tiempo real. Este tipo de monitoreo es importante para entender las características de una epidemia y estructurar políticas públicas, detectando los lugares en dónde las medidas de prevención y tratamiento están funcionando, por ejemplo.

Científicos del Centro Conjunto Brasil-Reino Unido para el Descubrimiento, el Diagnóstico, la Genómica y la Epidemiología de Arbovirus (CADDE) testearon 97.950 muestras de donantes de sangre para anticuerpos de tipo inmunoglobulina G (IgG) de las ocho capitales de estados brasileños más populosas: Belo Horizonte, Curitiba, Fortaleza, Manaus, Recife, Río de Janeiro, Salvador y São Paulo. El período analizado se extendió desde marzo de 2020 hasta el mismo mes de 2021.

Los resultados indicaron que la epidemia de COVID-19 fue heterogénea en Brasil, al infectar a poblaciones diferentes en momentos distintos. En líneas generales, la enfermedad empezó afectando primeramente a los varones y a los jóvenes.

“Al comienzo, algunas líneas de investigación estimaban que todos se infectaban al mismo tiempo, pero demostramos que eso no es así. En términos de retrato de la epidemia, arribamos a la conclusión de que hubo una gran heterogeneidad en Brasil, con diferencias de infecciones por grupos y una variación extensiva de la tasa de letalidad. Ese era un resultado que no esperábamos”, le dijo a Agência FAPESP el investigador Carlos Augusto Prete Junior, de la Escuela Politécnica de la Universidad de São Paulo (Poli-USP), autor corresponsal del artículo.

Este estudio formó parte del doctorado de Prete Junior, bajo la dirección del profesor Vitor Heloiz Nascimento, también de la Poli-USP, y contó a su vez con la codirección de Ester Sabino, docente de la Facultad de Medicina (FM-USP) y responsable del CADDE en Brasil.

Ambos también son autores del trabajo, que contó con el apoyo de la FAPESP a través del CADDE y de la beca otorgada a Prete Junior, a lo que se sumó la financiación del Instituto Todos pela Saúde (iniciativa liderada por Itaú, el mayor banco privado de Brasil). Participaron también científicos del Imperial College London y de la Universidad de Oxford, con sede en el Reino Unido.

Recientemente, en otro artículo publicado en la revista Vaccines, el grupo ya había demostrado, con base en análisis de muestras de bancos de sangre, que fue posible prever la transmisión de la variante delta (detectada en la India en 2020 y originariamente llamada B.1.617.2) en Brasil. En ese caso, los investigadores midieron la cantidad de anticuerpos IgG de la población realizando ensayos de micropartículas de anti-S, es decir, para detectar anticuerpos capaces de unirse a la proteína de la espícula del coronavirus. De ese modo lograron relacionar la protección de la vacuna con los casos de la variante delta y con el nivel de mortalidad (lea más en: agencia.fapesp.br/39640/).

La metodología

La epidemia de COVID-19 en Brasil fue una de las más significativas del mundo: a comienzos de diciembre de 2022, se habían registrado más de 35,4 millones de casos y 690 mil muertes acumuladas por la enfermedad. Sin embargo, esas cifras esconden las diferencias de la epidemia entre regiones y subgrupos de la población, aparte de no informar la proporción de la población previamente infectada con el virus. La estimación de esa proporción es importante para prever el impacto de futuras olas de la epidemia provocadas por nuevas variantes.

En la investigación, los científicos estimaron la seroprevalencia en el transcurso del tiempo para las ocho capitales utilizando muestras de donantes de sangre, a los efectos de obtener estimaciones disgregadas por edad y sexo. También efectuaron estimaciones para las tasas de letalidad por infecciones específicas por edad –calculando la llamada IFR (las siglas en inglés de infection fatality rate), definida como la cantidad de muertes por infecciones– y para las tasas de internaciones por infecciones para esas ciudades.

Cada uno de los ocho bancos de sangre tenía un cupo mensual de mil muestras testeadas. Para ser representativas, se las seleccionó de modo tal que la distribución espacial de la ubicación de residencia de los donantes correspondía a la división de la población por zonas administrativas de cada municipio.

Como la norma brasileña prevé que las muestras de donaciones de sangre deben guardarse durante seis meses, los investigadores lograron seleccionar y testear muestras congeladas entre febrero (antes del inicio de la pandemia en el país) y julio de 2020. Después de ello, pasó seleccionárselas y testeárselas en tiempo real.

Se aplicaron test que detectan anticuerpos IgG contra la nucleocápsida, una proteína presente en el SARS-CoV-2. Sin embargo, este tipo de test puede presentar en el transcurso del tiempo una merma de sensibilidad para la detección de los anticuerpos. En otras palabras, a medida que avanzaba la epidemia, la proporción bruta de individuos con resultados de test positivos disminuía, con una subestimación de la tasa real de infecciones.

Para corregir esa mengua de anticuerpos, se desarrolló un modelo bayesiano de serorreversión basado en datos de donantes de repetición, es decir, de individuos que donan sangre varias veces por año, aparte de una cohorte de donantes de plasma convalecientes positivos para el SARS-CoV-2 sintomáticos y no hospitalizados. “Esto fue importante, porque algunos trabajos del comienzo de la pandemia propusieron corregir solamente de acuerdo con los donantes de plasma. Pero nosotros demostramos que los donantes de repetición son más representativos de la población de cada municipio”, explicó Prete Junior.

El investigador recuerda que este modelo no llegó a aplicarse en el trabajo que el grupo publicó en la revista Science en diciembre de 2020, con información del banco de sangre de Manaos, pues en ese entonces no había datos suficientes. En dicho estudio, coordinado por Sabino, se estimó que el 76 % de la población de Manaos ya poseía inmunidad contra el nuevo coronavirus, pero antes de la entrada de otras variantes del SARS-CoV-2, como la gamma (P.1), que después fue considerada más agresiva y letal (lea más en: agencia.fapesp.br/35030/).

“Enseguida después de que publicamos el artículo, se produjo la segunda ola de COVID-19 en Brasil. En ese momento, muchos consideraban que no había reinfección. Ahora hemos confirmado que es posible usar las muestras de donantes de sangre para realizar el cálculo de seroprevalencia con el objetivo de monitorear otras enfermedades, siempre y cuando se realicen ajustes tales como la corrección de la sororreversión y la estimación de la tasa de ataque para cada grupo por edad y sexo utilizando muestras espacialmente representadas”, añade.

Los resultados mostraron que la tasa de ataque del SARS-CoV-2 en diciembre de 2020, antes de que la variante gamma pasase a ser dominante, varió del 19,3 % en Curitiba al 75 % en Manaos. La seroprevalencia fue consistentemente menor en mujeres y donantes de más de 55 años.

Las ciudades con mayor seroprevalencia también registraron una mayor mortalidad (la cantidad de muertes por habitantes). Entre el 1º de marzo de 2020 y 31 de marzo de 2021, la tasa de mortalidad estandarizada por edades varió de 1,7 muertes por cada 1.000 habitantes en Belo Horizonte a 5,3 fallecimientos por cada 1.000 en Manaos, que registró el doble de la mortalidad de Fortaleza, la ciudad ubicada en segundo lugar en proporción de muertes entre las analizadas.

La tasa de letalidad por infección (IFR) también difirió entre las ciudades, al variar de 0,24 % en Manaos al 0,54 % en Curitiba, y la IFR específica por edades aumentó ostensiblemente. Para evitar el problema del subregistro de defunciones por COVID-19, la IFR se estimó utilizando el total de muertes ocasionadas por infección respiratoria aguda grave (IRAG), excluyendo a las muertes por IRAG causadas por otras etiologías.

Manaos

La cepa gamma surgió en noviembre de 2020 y su prevalencia entre las demás variantes creció rápidamente, hasta llegar al 87 % el 4 de janeiro de 2021, con una alta proporción de reinfecciones. Por eso, la IFR y la tasa de ataque se estimaron separadamente para la segunda ola de SARS-CoV-2 en Manaos, cuando la variante gamma era dominante.

El estudio mostró que la proporción de la población infectada durante la segunda ola de Manaos fue de hasta un 37,5 % al comparársela a 75 % de la primera ola. La tasa de internaciones ocasionadas por infecciones se incrementó durante la segunda ola en la capital del estado de Amazonas, lo cual sugiere un aumento de la severidad de la enfermedad provocada por la variante en comparación con las anteriores.

La mayor penetración del COVID-19 asociada al colapso del sistema sanitario en Manaos hizo que la tasa de letalidad por infecciones de la variante gamma fuese al menos 2,91 veces mayor que en durante primera ola.

Puede leerse el artículo SARS-CoV-2 antibody dynamics in blood donors and COVID-19 epidemiology in eight Brazilian state capitals: A serial cross-sectional study en el siguiente enlace: elifesciences.org/articles/78233.