MADRID, 23 Oct. (EUROPA PRESS) -
Un estudio sugiere que el uso de un nuevo enfoque matemático para examinar a grandes grupos para el COVID-19 podría ser alrededor de 20 veces más barato que las pruebas individuales.
La aplicación de un algoritmo recientemente creado para probar múltiples muestras de una sola vez reduce el número total de pruebas necesarias, disminuyendo el costo de la evaluación de grandes poblaciones para COVID-19, dicen los investigadores.
Este novedoso enfoque facilitará la detección temprana de brotes. La investigación inicial muestra que es muy eficaz para identificar casos positivos cuando la mayoría de la población es negativa.
Un equipo de investigadores, entre los que se encuentra un físico teórico de la Universidad de Edimburgo (Reino Unido), desarrolló el método, llamado algoritmo del hipercubo, y realizó las primeras pruebas de campo en África.
Se mezclaron pequeñas cantidades tomadas de hisopos individuales para crear muestras combinadas y luego se probaron. El equipo demostró que se podía detectar un solo caso positivo incluso cuando se mezclaba con 99 hisopos negativos.
Si esta prueba inicial ponía de manifiesto que la muestra mezclada contenía casos positivos, los investigadores utilizaron el algoritmo para diseñar una nueva serie de pruebas. Esto les permitió identificar con precisión los resultados positivos individuales del hisopo dentro de la muestra combinada, facilitando la identificación de las personas infectadas.
Si los resultados iniciales de las pruebas indicaban que no había casos positivos en la muestra mixta, entonces no era necesario adoptar ninguna medida de seguimiento.
El nuevo método se adapta mejor a la detección regular de una población, en lugar de hacer pruebas a pacientes individuales, y puede ayudar a reducir significativamente el coste de las pruebas, según este equipo de investigadores.
Hasta ahora, el método se ha probado en Ruanda, donde se está utilizando para examinar a los pasajeros aéreos, y en Sudáfrica, donde se está utilizando para examinar regularmente a un importante equipo de rugby.
En el estudio, publicado en la revista 'Nature', también participaron investigadores del Instituto Africano de Ciencias Matemáticas y de la Universidad de Ruanda.
