Coloquio - Agrupamiento de muestras para detectar SARS-CoV-2

Coloquio del Departamento de Física - Exactas - UBA
Jueves 2 de julio 2020 a las 14hs

Agrupamiento de muestras (pooling) para detectar infección por SARS-CoV-2. Una propuesta desde Rosario con colaboración desde Buenos Aires

Inés Armendáriz (1,2), Alejandro Colaneri (2,3), Hugo G. Menzella (2) y Silvina Ponce Dawson (1,2)

1 Universidad de Buenos Aires, 2 CONICET, 3 Universidad Nacional de Rosario

Resumen

El método de referencia por el que se identifica positivamente a las personas infectadas por el SARS-CoV-2 es determinando la presencia del ARN del virus en muestras tomadas de secreciones respiratorias usando RT-PCR (reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa). Esta metodología es de baja procesividad (menos de 100 resultados en 4 horas) y precisa de varios reactivos importados, más difíciles de conseguir durante la pandemia, lo que tiene un alto impacto sobre su costo. Es deseable entonces reducir tanto el tiempo como los costos en reactivos sin sacrificar la realización de pruebas confiables que son claves para decidir el tratamiento médico y para tomar medidas de control de la epidemia. Una estrategia que ayuda a aumentar la capacidad de procesamiento de muestras reduciendo, a su vez, costos es realizar la prueba sobre una mezcla (pool) de muchas muestras individuales. Por ejemplo, si la prueba es suficientemente confiable y da un resultado negativo es posible concluir que ninguna de las muestras mezcladas contenía el ARN del virus. En este caso, con una sola prueba se obtiene información sobre la situación de muchas personas a la vez. Si la prevalencia de personas infectadas sobre el universo de analizadas es menor al 30%, trabajar con grupos permite identificar a las personas infectadas con una cantidad reducida de pruebas. En esta charla describiremos una propuesta para realizar este tipo de análisis abordando tres aspectos: el de la RT-PCR y las formas de implementarla que aumentan su sensibilidad; el estudio matemático de la forma óptima de armar y desarmar las mezclas para minimizar el número de pruebas por individuo; el análisis de las mejores estrategias cuando la solución óptima es inviable por problemas técnicos; la descripción de una implementación concreta de esta estrategia usando digital droplet PCR presentada en la provincia de Santa Fe.

*Esto es parte de una colaboración de la que también participan Pablo Aguilar (UNSAM, CONICET), Sergio Chialina (STEM), Pablo Ferrari (UBA, CONICET), Daniel Fraiman Borrazas (UdeSA, CONICET) y Juliana Sesma (CONICET)

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