Un esperto spiega: come leggere i sierosondaggi Covid-19 - Luglio 2022

Gli studi di sieroprevalenza, che testano gli anticorpi, tendono a produrre numeri più alti rispetto ai test PCR e questi numeri a volte variano in cicli diversi nella stessa popolazione. Cosa spiega tali variazioni? Dall'alto numero di indagini sieropositive in India finora, cosa possiamo dedurre sui livelli di immunità raggiunti?

Gli operatori sanitari raccolgono campioni di sangue e raccolgono dettagli durante l'indagine sul siero presso un dispensario a Majnu Ka Tila (foto Express di Abhinav Saha)

Cosa sono gli studi di sieroprevalenza e perché questi numeri sono molto più alti del numero di casi confermati segnalati a livello nazionale?

Gli studi di sieroprevalenza (o sieroindagini) stimano la quota della popolazione che risulta positiva agli anticorpi utilizzando i test sierologici. La presenza di un anticorpo specifico in una concentrazione sufficientemente elevata suggerirà che la persona testata era stata precedentemente infettata. In genere, tali studi testano individui selezionati a caso utilizzando tecniche di campionamento che consentiranno di adattare i risultati alla popolazione generale. Non è necessario sottoporre a test tutti, e nemmeno la maggioranza della popolazione: ciò di cui abbiamo bisogno è un insieme di individui estratti a caso, a condizione che coloro che accettano di partecipare al test non siano in qualche modo sistematicamente diversi da coloro che si rifiutano.

A volte i lettori pensano che abbiamo bisogno di campioni molto grandi per avere una stima che non sia distorta: questo non è vero. Potremmo, tuttavia, aver bisogno di campioni di grandi dimensioni per ottenere la precisione. Pensa a lanciare freccette su una tavola; se il mio braccio oscilla sempre un po' a destra, molti altri miei dardi potrebbero finire sul lato destro del tabellone. Questo è pregiudizio. La precisione, d'altra parte, si riferisce alla possibilità di lanciare le mie freccette in modo che colpiscano costantemente la stessa area senza una grande diffusione. La precisione è desiderabile perché ci aiuta a verificare se le stime di uno studio si sovrappongono o meno ai risultati di un altro. Se due studi producono stime molto imprecise, è difficile distinguerli. Con un gran numero di osservazioni, si può ottenere una maggiore precisione, ma ciò non esclude il pregiudizio.

La differenza tra i numeri riportati a livello nazionale e quelli dei sierosurvey deriva, almeno in parte, dal fatto che la maggior parteCovid-19casi in India sono stati asintomatici. Tra quelli con qualsiasi sintomo, c'è una variazione significativa nei sintomi. C'è anche una certa paura dello stigma e della minaccia della quarantena. Di conseguenza, non tutti i soggetti con sintomi vengono testati e il numero di casi risultati positivi dal test dei casi attuali con RT-PCR rimane molto inferiore a quello degli studi di sieroprevalenza.

Cosa possiamo imparare in generale dagli studi in India?

Gli studi nei grandi centri urbani dell'India, compresi quelli che io e i miei coautori abbiamo fatto a Mumbai, nonché altri studi a Pune, Delhi e Hyderabad, suggeriscono che grandi quote della popolazione in queste città avevano anticorpi, il che significa che erano stati infetto. Il nostro recente studio della Fondazione IDFC in Karnataka, condotto dai miei coautori Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) e Kaushik Krishnan (CMIE) e da me, ha scoperto che oltre il 44% delle aree rurali aveva anche anticorpi. Con una malattia infettiva che si sta diffondendo rapidamente, la quota della popolazione che ha anticorpi aumenterà nel tempo. Questo è previsto. Il ritmo di diffusione è una funzione dell'interazione tra le persone, del livello di precauzioni prese e del numero di persone attualmente infette. I risultati del governo statale del Karnataka di poche settimane fa mostrano che quasi il 13% degli individui testati con RT-PCR sono risultati positivi con un'infezione in corso. Ricordiamo che la maggior parte di questi sono probabilmente asintomatici. Se ognuno ottiene solo un'altra persona infetta, quasi un quarto della popolazione sarebbe infettata in appena un paio di settimane anche se hai iniziato con zero casi prima che il 13% fosse infettato. Express Explained è ora su Telegram

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Gli operatori sanitari raccolgono campioni di sangue a Majnu Ka Tila a Nuova Delhi (foto Express di Abhinav Saha)

Perché i secondi turni di indagini sierologiche a volte danno numeri inferiori rispetto al primo?

Potrebbero esserci diversi motivi per cui i sondaggi di secondo turno nella stessa popolazione potrebbero mostrare numeri inferiori. Una spiegazione potrebbe essere che alcune persone potrebbero non voler donare di nuovo il sangue per uno studio dopo aver conosciuto i risultati della volta precedente, quindi lo studio potrebbe finire per campionare coloro che non volevano partecipare al primo round. Oltre alle preoccupazioni sulla selezione non casuale, abbiamo visto i rapporti di diversi studi sugli anticorpi che diminuiscono nel tempo. Gli anticorpi sono ciò che il corpo produce quando combatte un'infezione. Una volta che l'infezione è passata, non è necessario che l'organismo la produca continuamente, quindi un declino è normale in questo senso. Ciò non significa che non ci siano affatto anticorpi, anche se la concentrazione è inferiore a quella considerata positiva in un test di laboratorio per gli anticorpi. Ancora più importante, la diminuzione degli anticorpi non significa che il corpo sia immediatamente suscettibile a un'altra infezione. Gli scienziati stanno anche studiando se esistono altri meccanismi del sistema immunitario del corpo che potrebbero fornire un'immunità a lungo termine dopo il recupero da unCovidinfezione.

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Perché studi diversi dello stesso stato o città mostrano numeri diversi sulla prevalenza?

Diversi studi utilizzano spesso diversi metodi di campionamento e diversi metodi di prova. Ad esempio, i ricercatori del Translational Health Science and Technology Institute hanno riferito che il test sierologico da loro sviluppato era del 20% più sensibile (il che significa che il test mostrerà un risultato positivo se il campione ha anticorpi) rispetto al kit di test Covid Kavach. Tali differenze possono creare un cuneo nei risultati, a meno che gli studi non siano in grado di adeguarsi adeguatamente ai metodi di campionamento e all'accuratezza dei test quando si effettuano previsioni. Oltre a questo, gli studi hanno spesso tempi diversi. Con un'epidemia in rapida evoluzione, le stime possono variare in modo significativo in poche settimane. Sulla base dei numeri riportati nel recente studio del governo del Karnataka, il 12% della popolazione era attualmente positivo alla RT-PCR; quindi la sieroprevalenza dovrebbe aumentare di quasi il 12% in poco più di una settimana affinché gli anticorpi siano rilevabili.

È ancora utile condurre test su campioni casuali, rappresentativi della popolazione, specialmente in parti del paese in cui l'epidemia si sta ancora diffondendo rapidamente (foto Express di Abhinav Saha)

Perché c'è così tanta variazione tra le diverse parti di una città o di uno stato?

Ci sono poche ragioni per aspettarsi che le stime di sieroprevalenza saranno identiche in varie parti di uno stato o di una città. Ad esempio, i primi studi a Mumbai hanno scoperto che una malattia infettiva a rapida diffusione quasi sicuramente si diffonderà in modo diverso in diverse parti dello stato in base a quando è stata seminata, al livello di mobilità e interazioni, alla densità in queste aree e se le persone seguono il mascheramento e precauzioni di distanziamento.

Se la sieroprevalenza è superiore al 50-60%, cosa significa per l'immunità di gregge? Possiamo tornare alla vita normale ora?

Tre cose sono chiare dagli studi finora. In primo luogo, l'epidemia di Covid-19 ha già infettato un'ampia fetta della popolazione indiana, se non la maggioranza. In secondo luogo, l'epidemia ha colpito quasi in egual misura le aree rurali. I fattori che contribuiscono includono la grande migrazione dalle aree urbane a quelle rurali durante il blocco, nonché le restrizioni di blocco che erano meno rigorose rispetto alle aree urbane. In terzo luogo, anche se si prevede che la sieroprevalenza in alcune parti del paese superi il 50%, è troppo presto per dedurre che gli individui rimanenti saranno protetti o se quelli precedentemente infetti saranno immuni per lungo tempo. In effetti, una preoccupazione è che se tutti abbassano la guardia presumendo che l'immunità di gregge sia qui, ci sono molte persone che rischiano di essere infettate e possibilmente ammalarsi in un periodo di tempo molto breve. Finora l'India ha vissuto una svolta piuttosto fortunata con il sistema sanitario che non è stato travolto dai casi di Covid. È quindi fondamentale continuare a praticare il mascheramento, il lavaggio delle mani e il distanziamento fisico anche se la maggior parte del paese inizia a riprendere lentamente l'attività economica.

Team del dipartimento della salute a Jawaharpur (Express Photo)

Ha qualche valore fare più test a questo punto?

Una strategia di test che si concentri sui casi sintomatici è appropriata nel contesto clinico, in cui il medico ha bisogno di sapere di cosa soffre il paziente e le informazioni del test determineranno il corso del trattamento. Non è questa la situazione in cui ci troviamo. Invece, la sfida è di ordine pubblico, non di decisione clinica. È ancora utile condurre test su campioni casuali, rappresentativi della popolazione, specialmente in parti del paese in cui l'epidemia si sta ancora diffondendo rapidamente. Dal punto di vista politico, può essere immensamente utile per i governi sapere dove ci sono punti caldi di infezione in modo che possano agire rapidamente per limitare la trasmissione su larga scala in quelle aree mentre altre aree possono continuare ad essere economicamente attive. Questo tipo di soppressione mirata garantirà anche che i sistemi sanitari degli Stati abbiano la capacità e la preparazione per affrontare l'aumento della domanda di assistenza sanitaria per Covid.

Il professor Manoj Mohanan è professore associato presso la Sanford School of Public Policy della Duke University e ricopre anche incarichi secondari presso il Dipartimento di Economia e il Global Health Institute. Microeconomista applicato che si occupa di politica sanitaria e salute globale, sta lavorando a progetti di ricerca in India, Kenya e Cina. È uno degli autori di un sondaggio sierologico che ha concluso che il 54% della popolazione urbana del Karnataka e il 44% della sua popolazione rurale erano stati esposti al nuovo coronavirus entro agosto.