Investigadores cuantifican el impacto de la carga viral sobre la infecciosidad

La probabilidad de transmisión alcanza su máximo al inicio de síntomas
Los informes preliminares han informado que las cifras van de una reducción de 5 a 100 veces en los niveles de carga.


10 may. 2021 17:00H
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POR MARÍA GARCÍA
Varios investigadores, entre ellos el español Oriol Mitjà, han publicado en el repositorio de preprints Medrxiv la primera descripción detallada de la relación entre la carga viral y la infecciosidad de Covid-19 que, según sus cálculos, alcanzan un pico en el día de inicio de los síntomas. 

"Cuantificamos el impacto de la carga viral sobre la infecciosidad obtenida con datos muy detallados obtenido en un gran estudio epidemiológico", explican los autores, que señalan que el efecto de la carga viral fue particularmente grande en contactos domésticos, con una probabilidad media de transmisión que aumentó hasta un 37 por ciento cuando la carga viral era superior a 10 log10 copias por ml.

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"A diferencia de lo sugerido hasta ahora por modelos teóricos, la probabilidad de transmisión aumentó continuamente con la carga viral y no se observaron efectos de saturación con cargas virales elevadas. Sin emabargo, y coherente con los informes que sugieren que la probabilidad de transmisión varía mucho entre individuos, el efecto de la carga viral dependía de cada persona. Por ejemplo, en la cima de contagiosidad, la probabilidad media de transmisión durante el contacto domiciliario fue del 15 por ciento, pero osciló entre el 5 y el cien por cien".

Entre otras cuestiones, los autores señalan que se espera que el lanzamiento de la vacuna confiera un gran nivel de protección, en parte debido a menor transporte de virus en individuos infectados. Sin embargo, reconocen que la magnitud exacta de esta disminución es difícil de determinar y de cuantificar. Depende del diseño de los estudios y de que incluyan o no a individuos asintomáticos.

"De hecho, los informes preliminares han informado que las cifras van de una reducción de 5 a 100 veces en los niveles de carga. Cualquiera que sea el valor exacto, está claro que tales reducciones podrían estar asociadas con grandes reducciones en la probabilidad de transmisión", señalan. 

Los autores reconocen estas limitaciones del estudio


Entre las limitaciones del estudio, destacan que el reporte de los contactos de alto riesgo son parciales y siguen siendo propensos a varios sesgos de notificación. "Uno de ellos es el hecho de que en el momento en que se llevó a cabo el estudio, no había evidencia firme del papel de transmisión presintomática. Esto podría explicar por qué en nuestro estudio un gran número de pacientes de alto riesgo se informó que el contacto domiciliario se produjo el día del inicio de los síntomas. También es posible que varios de los contactos del hogar no fueron únicos y ocurrieaon varias veces", señalan. Explican que no realizaron análisis específicos sobre contactos repetidos, pero es algo que los estudios epidemiológicos futuros deberán investigar.

"Otra limitación es que no teníamos datos genómicos para asegurar que la infección observada en las personas de contacto resulta de una infección por el caso índice. En la mayoría de los contactos infectados, tampoco teníamos datos. en el momento de la aparición de los síntomas, lo que nos impidió detectar infecciones poco probables relacionadas con
el contacto identificado en nuestro estudio", prosigune. 

"Sin embargo -añaden-, la temporalidad de los síntomas no sería suficiente para aportar una información decisiva sobre el evento de infección. De hecho, el estudio fue llevada a cabo durante la primera ola epidémica en España, donde la mayoría de las personas, incluso en entornos hospitalarios, aún no habían aplicado el distanciamiento social y el enmascaramiento, lo que provocó miles de personas infectadas todos los días. Tanto la posibilidad de contactos repetidos en hogar y la infección de contactos fuera de la red de contactos identificada puede habernos llevado a sobreestimar la diferencia". 

El trabajo puede ayduar a calcular el incremento en la transmisión de nuevas cepas, como la india, en base a la carga viral.
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