A estratégia matemática que pode revolucionar a forma como realizamos os testes à Covid-19

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Esta estratégia, já utilizada pela China, Índia, Alemanha e pelos Estados Unidos, pretende tornar a realização de testes mais eficaz e mais barata.

Existem vários métodos que os diferentes países do mundo utilizam para testar os seus habitantes. Em países como a China, a Índia, a Alemanha e os Estados Unidos é realizado um método de testagem que foi desenvolvido depois da II Guerra Mundial e que muitos analistas consideram ser a forma mais eficaz de realizar testes: a testagem em grupo. No geral, a estratégia resume-se em agrupar as amostras de vários indivíduos e testá-las todas de uma só vez.

Segundo vários investigadores, esta forma de testagem faz com que os países consigam economizar tempo, reagentes químicos e dinheiro. A Nature explica os quatro métodos que estão a ser utilizados em vários países.

Método 1

Este método surgiu em 1940, criado pelo economista Robert Dorfman, quando foi necessário testar os soldados para a sífilis. Neste método, as amostras individuais são misturadas em grupos e após serem testados, os grupos serão identificados com casos positivos ou casos negativos. Se um grupo der um resultado negativo é descartado, mas se um resultado der positivo volta para análise, mas, desta vez, todas as amostras serão testadas individualmente, para se poder identificar o individuo contaminado.

Os investigadores é que estimam o tamanho do grupo, com base na prevalência do vírus na comunidade. Por exemplo, em maio, em Wuhan, foi utilizado este método onde cerca de 2,3 milhões de pessoas foram testadas, com até 5 amostras por grupo e quando 56 pessoas foram identificadas como infetadas.

Segundo alguns estudos, este é o método mais eficaz quando existem baixos níveis de infeção, isto é quando apenas 1% da população está infetada, porque os testes têm maior probabilidade de serem identificados como negativos, o que economiza a testagem de muitas pessoas individualmente.

“Este é provavelmente o método mais fácil”, diz Krishna Narayanan, engenheiro de computação na Universidade Texas A&M.

Método 2

O segundo método é muito similar ao primeiro. A única diferença é que existem mais subgrupos antes de haver uma testagem individual. Adicionar mais subdivisões reduz o número de pessoas que precisam ser testadas individualmente, logo menos testes serão realizados.

Mas esta é uma abordagem lenta, porque leva várias horas até aos especialistas obterem os resultados. “Esta [a Covid-19] é uma doença que cresce e espalha-se rapidamente. Precisamos de respostas muito mais rápidas do que esta abordagem permitiria”, diz Wilfred Ndifon, biólogo no Instituto Africano de Ciências Matemáticas de Kigali, na Ruanda. 

Método 3

O biólogo Ndifon e a sua equipa aprimoraram o método 1, estando a tentar perceber se é viável aplicá-lo no Ruanda. O método passa por manter a primeira rodada de testes em grupo, como no primeiro, mas para os grupos com resultados positivos, a equipa propõe uma segunda ronda que divide as amostras entre os grupos que se sobrepõem.

Supondo que na primeira ronda são testados três grupos e um deles dá positivo: o grupo de três pessoas com o resultado positivo será subdividido em nove unidades formando uma tabela com três colunas e três linhas. Cada linha e cada coluna são amostras retiradas das três pessoas. As amostras de cada linha são testadas como um grupo e as amostras em cada coluna são testadas como outro grupo, resultando em seis testes no total, com a amostra de cada pessoa em dois grupos. Se uma amostra contém o vírus, os dois testes do grupo serão positivos, facilitando a identificação da pessoa. 

Ndifon, que faz parte da equipa de testes no Ruanda, e a sua equipa acreditam que este método poderia reduzir o custo dos testes de cerca de 7 euros por pessoa para 0,67 cêntimos. Neste momento, a equipa está a realizar testes em laboratório para perceber quantas amostras podem ser incluídas num grupo e ainda detetar um resultado positivo. Leon Mutesa, co-autor do estudo, relata que conseguiu identificar uma amostra positiva num grupo de 100 amostras.

Este método já tem opositores. Sigrun Smola, virologista molecular do Saarland University Medical Center, na Alemanha, tem testado grupos até 20 amostras e não recomenda agrupar mais de 30 num teste para garantir precisão suficiente. A virologista acredita que grupos maiores dificultam a deteção do vírus e aumentam as chances de identificar os casos positivos. Smola não defende também a aplicação prática: “Eu quero um esquema simples”. Mas a equipa responde que está a desenvolver um software para otimizar o método.

Método 4

Manoj Gopalkrishnan, cientista da computação do Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim, na Índia, propõe outro método onde é apenas necessário realizar uma ronda de testes. O cientista acredita que este processo poupa tempo, apesar de na fase inicial ser mais demorado na recolha de todas as amostras.

Este método consiste em combinar amostras individuais com amostras de grupo. Cada amostra individual está presente em dois grupos. Caso o indivíduo não esteja infetado, mesmo que um dos grupos em que este está inserido dê positivo, sabemos que não será este o contaminado, porque caso estivesse infetado, os dois grupos dariam positivo e este indivíduo iria ser isolado.

Isto é, quando uma amostra individual está contaminada, os dois grupos em que esta está inserida dariam positivo. Caso um grupo dê positivo e outro negativo significa que o contaminado do grupo não é o indivíduo a ser analisado.

Narayanan, também engenheiro de computadores, acredita que este método necessita de mais testes para comprovar a sua eficácia. O engenheiro também critica o teste porque lidar com um grande número de amostras ao mesmo tempo pode ser complicado. “É impossível para um técnico fazer este controlo. Nós precisamos de um sistema robótico”.

Para simplificar o processo, Gopalkrishnan e a sua equipa desenvolveram uma aplicação para o telemóvel que informa aos utilizadores como devem tratar as amostras. Numa série de resultados, que ainda não foram publicados, de ensaios feitos na Índia, especificamente nas regiões de Mumbai, Bangalore e Thalassery, o cientista refere que foram identificadas cinco amostras contaminadas de 320 pessoas com apenas 48 testes.