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Os cientistas dizem que são necessários testes generalizados para controlar os surtos do novo coronavírus. Mas em muitas regiões, há uma escassez de produtos químicos necessários para executar os testes. Em vários países, as autoridades de saúde começaram a usar uma estratégia proposta pela primeira vez na Segunda Guerra Mundial: testes em grupo. Ao testar amostras de muitas pessoas ao mesmo tempo, esse método pode economizar tempo, reagentes químicos e dinheiro, dizem os pesquisadores.

“Na epidemia atual, é necessário testar um número extremamente grande de pacientes, tornando o pool uma opção atraente”, diz Roy Kishony, biólogo de sistemas do Technion – Instituto de Tecnologia de Israel em Haifa.

China, Índia, Alemanha e Estados Unidos já estão usando testes em grupo.

Existem várias maneiras de realizar testes em grupo, e cientistas de vários países estão experimentando o melhor método para fazer isso durante uma pandemia. Suas idéias vêm em grande parte de um campo da matemática conhecido como teste em grupo, que tem sido amplamente utilizado – desde a detecção de luzes defeituosas das árvores de Natal até a estimativa da prevalência do HIV em uma população. “Houve uma onda de inovação nesse campo”, diz Dror Baron, cientista da informação da Universidade Estadual da Carolina do Norte em Raleigh.

A nature destaca quatro métodos atualmente sendo testados.

Método 1 e 2: Da sífilis ao coronavírus

A estratégia mais direta para testes em grupo foi proposta pelo economista Robert Dorfman na década de 1940 para testar soldados quanto à sífilis.

Nesse método, um número igual de amostras – coletadas de zaragatoas nasais e na garganta no caso do coronavírus SARS-CoV-2 – são misturadas (consulte o Método 1) e testadas uma vez. Grupos de amostras com resultado negativo são descartados. Mas se um grupo for positivo, todas as amostras desse grupo serão testadas novamente individualmente. Os pesquisadores estimam o tamanho do grupo mais eficiente – aquele que utiliza o menor número de testes – com base na prevalência do vírus na comunidade.

Gráfico mostrando vários métodos que os pesquisadores estão testando para testes em grupo.

Em maio, autoridades de Wuhan, na China, usaram esse método como parte de seus esforços para testar a grande maioria da população da cidade, atingindo cerca de dez milhões de pessoas em pouco mais de duas semanas. Amostras de cerca de 2,3 milhões de pessoas foram testadas em grupo, com até 5 amostras em um grupo, e 56 pessoas infectadas foram identificadas.

O método é mais eficiente quando há baixos níveis de infecção, em cerca de 1% da população, porque os testes em grupo têm maior probabilidade de ser negativos, o que economiza o teste de muitas pessoas individualmente, dizem os pesquisadores.

“Este é provavelmente o método mais fácil”, diz Krishna Narayanan, um teórico da informação da Universidade Texas A&M em College Station. Mas existem maneiras mais eficientes de construir o segundo estágio do que testar todos individualmente, diz ele.

Uma versão mais sofisticada envolve a adição de mais rodadas de testes em grupo, antes de testar cada amostra separadamente (consulte o Método 2). Adicionar rodadas reduz o número de pessoas que precisam ser testadas individualmente.

Mas essa abordagem é lenta, porque leva várias horas para obter os resultados de cada teste em grupo, diz Wilfred Ndifon, biólogo teórico do Instituto Africano de Ciências Matemáticas de Kigali, Ruanda. “Essa é uma doença que cresce rapidamente e se espalha rapidamente. Precisamos de respostas muito mais rápidas do que essa abordagem permitiria ”, diz ele.

Método 3: Multi-dimensões

Ndifon e seus colegas aprimoraram a estratégia de Dorfman, que planejam testar em Ruanda, reduzindo assim o número de testes necessários. A primeira rodada de testes em grupo é igual à de Dorfman, mas para os grupos com resultado positivo, eles propõem uma segunda rodada que divide as amostras entre os grupos que se sobrepõem.

Imagine uma matriz quadrada com nove unidades, cada uma representando swabs retirados de uma pessoa (consulte o Método 3). As amostras em cada linha são testadas como um grupo e as amostras em cada coluna são testadas como um grupo, resultando em seis testes no total, com a amostra de cada pessoa em dois grupos. Se uma amostra contém RNA viral SARS-CoV-2, os dois testes em grupo serão positivos, facilitando a identificação da pessoa. Os pesquisadores descrevem a idéia em uma pré-publicação postada no servidor arXiv em 30 de Abril 1 .

Aumentar o número de dimensões, por exemplo, de um quadrado para um cubo, permite grupos maiores e maiores ganhos de eficiência, diz Neil Turok, físico teórico da Universidade de Edimburgo, Reino Unido, e coautor do estudo.

Ndifon, que faz parte da força-tarefa COVID-19 de Ruanda, diz que os testes em grupo fazem parte da estratégia do governo para identificar e isolar rapidamente as pessoas infectadas. Ele e seus colegas estimam que seu método poderia reduzir o custo dos testes de US $ 9 por pessoa para 75 centavos. Os pesquisadores estão realizando experimentos de laboratório para ver quantas amostras podem ser praticamente incluídas em um teste em grupo e ainda detectar um resultado positivo. Leon Mutesa, geneticista da Universidade de Ruanda em Kigali, e outro co-autor que faz parte da força-tarefa do governo, diz que conseguiu identificar uma amostra positiva em um grupo de 100 no laboratório.

Mas Sigrun Smola, virologista molecular do Centro Médico da Universidade de Saarland, em Homburg, Alemanha, que tem testado amostras em grupos de até 20, não recomenda agrupar mais de 30 amostras em um teste, para garantir precisão suficiente. Grupos maiores dificultam a detecção do vírus e aumentam as chances de faltar pontos positivos, diz ela. Smola também é cético em relação à aplicação prática da técnica de corte de cubos em testes de rotina. “Se você dissesse isso a um técnico, eles diriam ‘Que bagunça. Eu quero um esquema simples ‘”, acrescenta.

Ndifon diz que sua equipe planeja desenvolver software para automatizar a colocação de amostras.

Método 4: solução em uma etapa

Alguns pesquisadores dizem que mesmo duas rodadas de teste são demais ao tentar conter um vírus que se espalha rapidamente, como o SARS-CoV-2. Técnicos de laboratório devem aguardar os resultados da primeira rodada, o que atrasa o processo, diz Manoj Gopalkrishnan, cientista da computação do Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim, em Mumbai.

Em vez disso, Gopalkrishnan propõe fazer todos os testes em uma rodada, com muitos grupos sobrepostos. Isso aumentaria o número de testes, mas economizaria tempo – embora a configuração inicial seja demorada, porque ter grupos extras significa que mais amostras devem ser pipetadas.

A abordagem de Gopalkrishnan envolve misturar amostras em diferentes grupos, usando uma técnica de contagem conhecida como triplos Kirkman, que estabelece regras para a distribuição das amostras. Imagine uma matriz plana na qual cada linha represente um teste e cada coluna represente uma pessoa (consulte o Método 4). Geralmente, todo teste deve incluir o mesmo número de amostras e a amostra de cada pessoa deve ser testada o mesmo número de vezes.

Mas Narayanan diz que as estratégias de uma etapa exigem mais testes para garantir o mesmo nível de precisão dos testes em grupo de várias etapas. As abordagens de uma etapa também significam trabalhar com um grande número de amostras ao mesmo tempo, o que pode ser complicado, diz ele. “É impossível para um técnico fazer esse pool. Você precisaria de um sistema robótico.

Para simplificar o processo no laboratório, Gopalkrishnan e seus colegas desenvolveram um aplicativo para smartphone que informa aos usuários como misturar as amostras. Em resultados não publicados de ensaios clínicos na Índia em Mumbai, Bengaluru e Thalassery, ele diz, cinco amostras positivas foram identificadas com sucesso em 320 usando apenas 48 testes.

Pesquisadores em Israel estão usando um sistema automatizado e um aplicativo para aplicar um sistema de uma etapa semelhante. Moran Szwarcwort-Cohen, que chefia o laboratório de virologia no Rambam Health Care Campus em Haifa, diz que sua equipe está atualmente avaliando o sistema, com resultados promissores.

doi: 10.1038 / d41586-020-02053-6

Texto retirado de Nature.
Créditos da imagem: Nicolas Asfouri / AFP / Getty

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