COVID-19: cuánto y cómo transmiten la enfermedad los supercontagiadores

Se ha reconocido que los supercontagiadores son un fenómeno importante que surge de la heterogeneidad en los patrones individuales de transmisión de enfermedades. El papel de la superpropagación como fuente importante de transmisión de enfermedades se ha apreciado en los brotes de sarampión, influenza, rubéola, viruela, ébola, viruela del simio, SARS y SARS-CoV-2. Se ha propuesto una definición básica de un evento de supercontagio (SSE) del n-ésimo percentil para cualquier individuo enfermo que infecte a más personas que el n-ésimo percentil de otros individuos infectados.

En este contexto, Felix Wong, del Instituto de Tecnología de Massachusetts, lideró un estudio donde decidieron aplicar la teoría del valor extremo a los datos empíricos sobre los supercontagiosos para obtener una idea de este fenómeno crítico que impacta la pandemia actual de COVID-19.

Ha habido muchos casos documentados de eventos de “supercontagiadores” de COVID-19, en los que una persona infectada con el virus SARS-CoV-2 infecta a muchas otras personas. Pero, ¿qué papel juegan estos eventos en la propagación general de la enfermedad? Un nuevo estudio del MIT sugiere que tienen un impacto mucho mayor de lo esperado.

El análisis de unos 60 eventos de supercontagios muestra que los eventos en los que una persona infecta a más de otras seis son mucho más comunes de lo que se esperaría si el rango de tasas de transmisión siguiera las distribuciones estadísticas comúnmente utilizadas en epidemiología.

Basándose en sus hallazgos, los investigadores también desarrollaron un modelo matemático de transmisión de COVID-19, que utilizaron para demostrar que limitar las reuniones a 10 personas o menos podría reducir significativamente la cantidad de eventos de supercontagios y disminuir la cantidad total de infecciones.

“Los eventos de súper propagación son probablemente más importantes de lo que la mayoría de nosotros habíamos pensado inicialmente. A pesar de que son eventos extremos, son probables y, por lo tanto, es posible que ocurran con una frecuencia más alta de lo que pensamos. Si podemos controlar los hechos de súper propagación, tenemos muchas más posibilidades de controlar esta pandemia”, dice James Collins, profesor de Ingeniería y Ciencia Médica en el Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica (IMES) del MIT y del Departamento de Ingeniería Biológica y uno de los autores principales del nuevo estudio, que aparece esta semana en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias.

Situaciones extremas

Para el virus SARS-CoV-2, el “número de reproducción básico” es alrededor de 3, lo que significa que, en promedio, cada persona infectada con el virus lo transmitirá a otras tres personas. Sin embargo, este número varía mucho de un sujeto a otro. Algunas personas no transmiten la enfermedad a nadie más, mientras que los supercontagiosos pueden infectar a docenas de personas. Wong y Collins se propusieron analizar las estadísticas de estos eventos de súper propagación.

“Nos dimos cuenta de que un análisis que se basa en observar los eventos de supercontagios y cómo sucedieron en el pasado puede brindar información de cómo deberíamos proponer estrategias para tratar y controlar mejor el brote”, dice Wong.

Los investigadores definieron a los supercontagiosos como individuos que transmitieron el virus a más de seis personas más. Usando esta definición, identificaron 45 eventos de superpropagación de la pandemia actual de SARS-CoV-2 y 15 eventos adicionales del brote de SARS-CoV de 2003, todos documentados en artículos de revistas científicas. Durante la mayoría de estos eventos, se infectaron entre 10 y 55 personas, pero dos de ellas, ambas del brote de 2003, involucraron a más de 100 personas.

Dadas las distribuciones estadísticas de uso común en las que el paciente típico infecta a otros tres, los eventos en los que la enfermedad se propaga a decenas de personas se considerarían muy poco probables. Por ejemplo, una distribución normal se parecería a una campana con un pico alrededor de tres, con una cola que se estrecha rápidamente en ambas direcciones. En este escenario, la probabilidad de un evento extremo disminuye exponencialmente a medida que el número de infecciones se aleja del promedio de tres.

Sin embargo, el equipo del MIT descubrió que este no era el caso de los eventos de supercontagios del coronavirus. Para realizar su análisis, utilizaron herramientas matemáticas del campo de la teoría de valores extremos, que se usa para cuantificar el riesgo de los llamados eventos de “fat tail”.

Esta teoría se usa para modelar situaciones en las que los eventos extremos forman una cola grande en lugar de una cola ahusada. Se aplica a menudo en campos como las finanzas y los seguros para modelar el riesgo de eventos extremos, y también para estimar la frecuencia de eventos climáticos catastróficos como tornados.

Usando estas herramientas , los investigadores encontraron que la distribución de las transmisiones de coronavirus tiene una cola grande, lo que implica que aunque los eventos de súper propagación son extremos, es probable que ocurran.

“Esto significa que la probabilidad de eventos extremos decae más lentamente de lo que cabría esperar -dice Wong-. Estos eventos de súper propagación realmente grandes, con entre 10 y 100 personas infectadas, son mucho más comunes de lo que habíamos anticipado”.

Propagación entre rejas

Muchos factores pueden contribuir a convertir a una persona en un súper esparcidor, incluida su carga viral y otros factores biológicos. Los investigadores no los abordaron en este estudio, pero sí modelaron el papel de la conectividad, definida como la cantidad de personas con las que una infectada entra en contacto.

Para estudiar los efectos de la conectividad, los crearon y compararon dos modelos matemáticos de redes de transmisión de enfermedades. En cada modelo, el número promedio de contactos por persona fue 10. Sin embargo, diseñaron uno para tener una distribución de contactos en declive exponencial, mientras que el otro modelo tenía una cola gruesa en la que algunas personas tenían muchos contactos. En ese modelo, muchas más personas se infectaron a través de eventos de súper esparcidores. Sin embargo, la transmisión se detuvo cuando los individuos con más de 10 contactos fueron sacadas de la red y se asumió que no podían contraer el virus.

“Los hallazgos sugieren que la prevención de eventos de super contagios podría tener un impacto significativo en la transmisión general de COVID-19”, citan los investigadores.

“Nos da una idea de cómo podríamos controlar la pandemia en curso, que es mediante la identificación de estrategias que se dirigen a los superpropagadores -dice Wong-. Una forma de hacerlo sería, por ejemplo, evitar que alguien interactúe con más de 10 personas en una reunión grande”.

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