A medida que respondemos al desastre del COVID-19, debemos recordar que en un mundo de aumentos dramáticos en la población global, la migración, el cambio climático y los viajes globales, es probable que tales eventos ocurran con mayor frecuencia. Necesitamos considerar cuánto de los recursos de nuestra sociedad estamos dispuestos a gastar en la prevención de futuras epidemias e identificar las estrategias de mayor valor para invertir en contenerlas. A lo largo de la historia, se han producido con frecuencia brotes catastróficos de enfermedades infecciosas. La propagación de enfermedades infecciosas de animales a humanos no se puede detener.
Pero la propagación puede. La mejor manera de prevenir epidemias es aplicar los mismos principios que para prevenir incendios forestales catastróficos: investigar activamente los incendios forestales más pequeños y extinguirlos de inmediato. Ahora necesitamos invertir en una arquitectura de vigilancia integrada diseñada para identificar nuevos brotes en una etapa temprana e implementar rápidamente una respuesta de contención altamente específica.
Actualmente, no estamos preparados para esto. En primer lugar, las modernas técnicas de diagnóstico molecular detectan solo aquellos agentes infecciosos que sabemos que existen; cuando se enfrentan a un nuevo agente, se quedan en blanco. Las infecciones causadas por patógenos nuevos o inesperados solo se pueden identificar cuando hay demasiadas infecciones sin explicación, lo que lleva a los hospitales a enviar muestras a laboratorios de salud pública con capacidades más sofisticadas. Incluso cuando finalmente se identifican agentes infecciosos previamente desconocidos, el tiempo para desarrollar, validar y distribuir pruebas para nuevos agentes es demasiado largo. Para entonces, la ventana de tiempo para contener las infecciones emergentes puede haber pasado.
Pero hay una estrategia que se puede implementar dentro de un año a un costo razonable. Permitirá a la sociedad detener la propagación de enfermedades infecciosas emergentes antes de que alcancen la etapa de pandemia. El concepto combina la vigilancia de la salud pública en tiempo real, la tecnología de secuenciación de última generación y las modernas comunicaciones en red y el rastreo de contactos.
Hoy en día, cuando las agencias de salud pública avanzadas de todo el mundo investigan muestras clínicas de brotes de enfermedades inexplicables, realizan análisis metagenómicos, comparando muestras de pacientes con bases de datos de secuencias genómicas de miles de agentes infecciosos conocidos. Puede identificar agentes infecciosos habituales e inesperados, incluso si el patógeno nunca se ha visto antes.
Propuesta de arquitectura de vigilancia de protección contra pandemias.Crédito de la foto: Tracy Reigle
Dichos análisis de muestras de COVID-19 sugieren que el agente causal es un virus similar a los coronavirus de murciélago conocidos anteriormente. Pero en la nueva arquitectura de vigilancia presentada aquí, el análisis metagenómico de los pacientes que presentan síntomas clínicos graves sería una prueba diagnóstica de rutina en los laboratorios hospitalarios. A pesar de las ventajas y desventajas actuales de usar la secuenciación metagenómica para el diagnóstico primario, la arquitectura propuesta podría implementarse primero como un sistema de monitoreo paralelo al diagnóstico convencional y luego, si es necesario, como una herramienta de diagnóstico primario.
Los departamentos de emergencia de los grandes hospitales urbanos son los lugares estratégicamente más valiosos para implementar primero esta arquitectura de vigilancia, ya que estas instalaciones captan una porción representativa de la población de pacientes que probablemente se enferme de una infección asociada a la salud pública. Dados los datos epidemiológicos nacionales (tasas de infección, dónde las personas sintomáticas buscan atención médica y la frecuencia de las pruebas de diagnóstico), solo se necesitan unos pocos puntos de vigilancia para identificar brotes de nuevos patógenos.
Se necesitaría una red de aproximadamente 200 hospitales de vigilancia ubicados en áreas metropolitanas de EE. UU. con una población de 1 millón o más para cubrir el 30 % de las visitas a los departamentos de emergencia en todo el país. El modelo de Monte Carlo muestra que si solo 7 pacientes sintomáticos buscan atención médica en el sistema, existe un 95% de probabilidad de identificar un brote de enfermedad infecciosa emergente. Mediante la secuenciación metagenómica, se pueden identificar nuevos patógenos en cuestión de horas y una red conectará instantáneamente a los pacientes en varios sitios en el mismo evento, lo que brindará conocimiento de la situación del alcance y la escala del evento.
Un ejemplo práctico es el área metropolitana de Washington, DC, con una población de aproximadamente 6 millones. Según las Estadísticas Nacionales de Salud, aproximadamente el 0,25% de los estadounidenses buscan atención médica todos los días y se les diagnostica una enfermedad infecciosa. Aunque solo el 20 por ciento de estos pacientes buscarán atención en el departamento de emergencias de un hospital, es razonable esperar que los primeros pacientes gravemente enfermos que acuden a un consultorio médico o centro de atención urgente terminen en un departamento de emergencias. Las estadísticas de salud muestran que en los departamentos de emergencia de los principales hospitales, alrededor del 16% de los pacientes diagnosticados con códigos de enfermedades infecciosas, los médicos ordenarán pruebas de laboratorio de enfermedades infecciosas (aliento o sangre).
Entonces, en el modelo de Washington, alrededor de 900 pacientes por día acudirían a un departamento de emergencias con un marco de vigilancia, y alrededor de 150 de esos pacientes serían examinados para detectar enfermedades infecciosas. Esa es una cantidad manejable de pruebas metagenómicas diarias cuando se distribuyen en cinco laboratorios de hospitales en Washington, DC.
Después de identificar un nuevo brote, la clave para contenerlo es poder responder cuatro preguntas:
- ¿Cuántas personas están infectadas?
- ¿Dónde están ubicados?
- ¿Cuándo ocurrió la infección?
- ¿Con quién han estado en contacto estos pacientes?
El desarrollo de la infraestructura computacional para responder a estas preguntas es sencillo porque se basa en técnicas y métodos estadísticos existentes. Estos métodos nos permitieron estimar el tamaño del brote en función del número de visitas de pacientes. El tiempo hasta el primer contacto con un agente infeccioso también se puede estimar trabajando hacia atrás a partir de suposiciones plausibles sobre el período de incubación. Si esta información se combina con datos precisos de geolocalización proporcionados por los pacientes a través de sus teléfonos móviles, podemos crear un mapa de dónde se encuentran los pacientes, actualizado en tiempo real a medida que se agregan nuevos casos. La superposición de las ubicaciones de los pacientes en el momento estimado de la infección ayuda a identificar la ubicación y el origen. Los datos también pueden identificar a otras personas en riesgo de infección.
Entonces, ¿cuánto tiempo se puede ahorrar con la arquitectura de monitoreo propuesta en comparación con el sistema actual? Los métodos que utilizamos actualmente para identificar a los pacientes con problemas de seguridad o salud pública se basan en el modelo de «médico inteligente». Dicho esto, confiamos en el juicio clínico de los médicos para identificar infecciones sospechosas y enviar muestras a laboratorios de salud pública. El problema es que es fácil pasar por alto eventos inusuales porque los síntomas de muchas infecciones diferentes son muy similares (piense en el término parecido a la gripe).
Pregunté a colegas de medicina de emergencia y salud pública cuánto tiempo pensaban que llevaría identificar una nueva infección potencialmente peligrosa. Las respuestas varían ampliamente, desde días hasta semanas. El consenso es que la respuesta depende en gran medida de la fuente de infección, la habilidad y experiencia de los médicos y la proximidad y experiencia de los laboratorios de salud pública.
En un estudio publicado basado en informes de casos reales de ataques de ántrax en 2001, 164 médicos de hospitales civiles y militares revisaron los casos, de los cuales solo 6 sospecharon la posibilidad de ántrax. Como resultado, incluso los expertos saben poco sobre el rendimiento de los sistemas actuales. Sin embargo, la mayoría está de acuerdo en que, a menos que la infección ocurra en una gran cantidad de personas y resulte en una gran cantidad de muertes, es probable que el evento tarde mucho en identificarse en comparación con un día bajo la arquitectura de vigilancia propuesta. Por supuesto, con las infecciones creciendo exponencialmente, las primeras etapas son las más importantes para la contención.
Las estrategias presentadas aquí no requieren ciencia nueva y son muy económicas de implementar y mantener. El costo de configurar y ejecutar una arquitectura de monitoreo en 200 hospitales urbanos en los EE. UU. sería muy inferior a mil millones de dólares y podría realizarse en un año. Este costo es minúsculo en comparación con el costo del desastre actual de COVID-19. Solo la Ley CARES le ha costado a nuestra nación más de $ 2 billones. También es minúsculo en comparación con el gasto en preparación para otros eventos catastróficos, como una guerra convencional o nuclear. Pronto habrá muchos llamados a una mayor inversión en infraestructura de salud pública. Creo que deberíamos comenzar por identificar cómo debería ser una infraestructura de salud pública del siglo XXI y construir una gran infraestructura a la escala adecuada utilizando la mejor tecnología disponible.
Lea más de Noticias-Hoy sobre el brote de coronavirus aquí. Y lea la cobertura de nuestra red internacional de revistas aquí.
