Un matemático de la Universidad de Cardiff ha desarrollado un nuevo método para procesar grandes volúmenes de pruebas de COVID-19 que él cree que podría llevar a que se realicen muchas más pruebas a la vez y los resultados se devuelvan mucho más rápido.
El Dr. Usama Kadri, de la Escuela de Matemáticas de la Universidad, cree que la nueva técnica podría permitir que muchos más pacientes sean evaluados usando la misma cantidad de tubos de ensayo y con una menor posibilidad de que ocurran falsos negativos.
técnica del Dr. Kadri, que se ha publicado en la revista Sistemas de salud , utiliza ecuaciones algebraicas simples para identificar muestras positivas en las pruebas y aprovecha una técnica de prueba conocida como 'agrupación'.
La agrupación implica agrupar una gran cantidad de muestras de diferentes pacientes en un tubo de ensayo y realizar una única prueba en ese tubo.
Si el tubo resulta negativo, entonces sabrá que todos los miembros de ese grupo no tienen el virus.
Los laboratorios pueden aplicar la combinación para analizar más muestras en un espacio de tiempo más corto, y funciona bien cuando se espera que la tasa general de infección en una determinada población sea baja. Si un tubo da positivo, cada persona dentro de ese grupo necesitapara ser probado una vez más, esta vez individualmente, para determinar quién tiene el virus.
En este caso, y particularmente cuando se sabe que las tasas de infección en la población son altas, los ahorros de la técnica de agrupación en términos de tiempo y costo se vuelven menos significativos.
Sin embargo, la nueva técnica del Dr. Kadri elimina la necesidad de realizar una segunda ronda de pruebas una vez que un lote da positivo y puede identificar a las personas que tienen el virus mediante ecuaciones simples.
La técnica funciona con un número fijo de individuos y tubos de ensayo, por ejemplo, 200 individuos y 10 tubos de ensayo, y comienza tomando un número fijo de muestras de un solo individuo, por ejemplo 5, y distribuyéndolos en 5 de los 10Tubos de ensayo.
Se toman otras 5 muestras del segundo individuo y estas se distribuyen en una combinación diferente de 5 de los 10 tubos.
Esto luego se repite para cada una de las 200 personas en el grupo para que ninguna persona comparta la misma combinación de tubos.
Cada uno de los 10 tubos de ensayo se envía para su análisis y cualquier tubo que dé negativo indica que todos los pacientes que tienen muestras en ese tubo deben ser negativos.
Si solo una persona tiene el virus, las combinaciones de los tubos que dan positivo, que es única para la persona, indicarán directamente a esa persona.
Sin embargo, si el número de tubos positivos es mayor que el número de muestras de cada individuo, en este ejemplo 5, entonces debe haber al menos dos individuos con el virus.
A continuación, se seleccionan las personas que tienen todos sus tubos de ensayo positivos.
El método asume que cada individuo que da positivo debe tener la misma cantidad de virus en cada tubo, y que cada uno de los individuos que dan positivo tendrá una cantidad única de virus en su muestra que es diferente a los demás.
A partir de esto, el método asume que hay exactamente dos individuos con el virus y, por cada dos individuos sospechosos, se usa una computadora para calcular cualquier combinación de cantidad de virus que devolvería la cantidad total real de virus que se midió enlos exámenes.
Si se encuentra la combinación correcta, entonces los dos individuos seleccionados deben ser positivos y nadie más. De lo contrario, el procedimiento se repite pero con un individuo sospechoso adicional, y así sucesivamente hasta encontrar la combinación correcta.
"La aplicación del método propuesto permite realizar pruebas a muchos más pacientes utilizando la misma cantidad de tubos de ensayo, donde todos los positivos se identifican sin falsos negativos y sin necesidad de una segunda ronda de pruebas independientes, con el tiempo efectivo de prueba reducido drásticamente".Dijo el Dr. Kadri.
Hasta ahora, el método se ha evaluado mediante simulaciones de escenarios de prueba y el Dr. Kadri reconoce que será necesario realizar pruebas de laboratorio para aumentar la confianza en el método propuesto
Además, para uso clínico, se deben considerar factores adicionales, incluidos los tipos de muestras, la carga viral, la prevalencia y las sustancias inhibidoras.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cardiff . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :