Cuando el covid-19 apareció primero en las noticias y luego en nuestras vidas, una de las primeras cosas que destacaron los expertos fue que «no es una gripe», una afirmación que se hacía sobre todo para no subestimar la gravedad de la enfermedad. Y es cierto que el SARS-CoV-2 no es como una gripe en sus efectos, pero quizá tampoco lo sea en su comportamiento. Parece que es distinto, y esa diferencia puede explicar el modo en que se ha propagado y los errores cometidos al combatirlo.

En un artículo publicado en “The Atlantic”, su autor, Zeynep Tufekci, se pregunta por los motivos por los que este nuevo virus ha actuado de forma dispar en lugares con densidad de población, clima, distribución de edades y patrones de movilidad similares, incluso dentro de un mismo país, donde unas zonas han padecido una gran afección y mortalidad, mientras otras han tenido menor incidencia. Y apunta como explicación que se trata de un patógeno sobredispersado, es decir, tiende a difundirse en grupos.

Mejor la «k» que la «R»

Tufekci recuerda lo mucho que hemos oído hablar durante estos meses del número reproductivo básico, R0, que mide el contagio promedio de un patógeno. Es un parámetro que, señala, «ha sido ampliamente promocionado como factor clave para comprender cómo opera la pandemia». Sin embargo, destaca que los promedios «no siempre son útiles para comprender la distribución de un fenómeno, especialmente si tiene un comportamiento muy variable».

Y es ahí donde cree importante analizar la medida de dispersión, o «k», que analiza si un virus se propaga de manera constante o si lo hace en ráfagas, de modo que una persona infecta a muchas. A este respecto, apunta que hay ejemplos en los que una sola persona habría llegado a contagiar al 80% o más de la gente que había en su habitación en pocas horas, mientras que en otras ocasiones el covid-19 puede ser «sorprendentemente mucho menos contagioso». Y señala que la sobredispersión y superpropagación del nuevo virus es algo que está centrando muchas investigaciones en este momento.

Así, un trabajo reciente concluyó que en Hong Kong el 19% de los casos eran responsables del 80% de la transmisión, mientras que el 69% no infectó a nadie. Del mismo modo, mediante el análisis genómico, investigadores de Nueva Zelanda han analizado más de la mitad de los casos confirmados en el país y han encontrado que solo el 19% de los contagios conllevaron más de un caso adicional. En el lado opuesto, en Daegu, Corea del Sur, una mujer, llamada Paciente 31, ocasionó más de 5.000 casos en un grupo de iglesias. Estos hallazgos coinciden con otros que sugieren que solo entre el 10 y el 20% de las personas infectadas pueden ser responsables de entre el 80 y el 90% de la transmisión, y que muchas apenas la transmiten.

Es una distribución altamente sesgada y desequilibrada que puede explicar que una racha temprana de mala suerte, con algunos eventos de superdifusión o agrupaciones, produzca resultados sustancialmente diferentes incluso para países muy similares.

Este tipo de comportamiento, que entraña la paradoja de que un virus sea al tiempo super infeccioso y bastante no infeccioso, es exactamente lo que captura la «k» y lo que esconde centrarse únicamente en la «R».

Este hecho supone un gran desafío, especialmente en las sociedades occidentales, donde el manual de estrategias para contener la pandemia, según señala el artículo, estaba orientado hacia la gripe. Y no sin razón, porque la gripe pandémica es una verdadera amenaza. Sin embargo, no tiene el mismo nivel de comportamiento de agrupamiento.

Tufecki destaca que se puede pensar en los patrones de enfermedad como «deterministas» o «estocásticos», y explica que mientras en el primero la distribución de un brote es más lineal y predecible, en el segundo, la aleatoriedad juega un papel mucho más importante y las predicciones son difíciles, si no imposibles. En trayectorias deterministas se espera que lo que sucedió ayer aporte una idea de qué esperar mañana, sin embargo, los fenómenos estocásticos no operan así: las mismas entradas no siempre producen las mismas salidas, y las cosas pueden cambiar rápido de un estado a otro. Y si enfermedades como la gripe son casi deterministas y el R0 esboza la imagen correcta de la situación, ese no es necesariamente el caso de las enfermedades como el covid-19. Por tanto, centrarse solo en la «R», o usar un manual para la gripe, no es quizá el modo más acertado de acercarse a esta pandemia.

Factores que propician su expansión

En el artículo se citan unas declaraciones de Hitoshi Oshitani, integrante del Grupo de Trabajo del Grupo de Trabajo Nacional covid-19 del Gobierno japonés y profesor de la Universidad de Tohoku, donde explica que Japón se centró en el impacto de la sobredispersión desde el principio, y señala que si la pandemia fuera un bosque, su país habría estado tratando de hallar grupos de árboles, no unidades, mientras Occidente se distrajo con los árboles, perdiéndose entre ellos.

Por otra parte, y una vez fijada la teoría sobre el carácter disperso del virus, Tufecki admite que aún se desconoce mucho sobre la superpropagación del SARS-CoV-2, pero añade que al observar nueve meses de datos epidemiológicos sí tenemos pistas importantes sobre algunos de los factores que lo propician. Y es que, un estudio tras otro, se ha comprobado que los episodios de covid que se propagan en gran medida ocurren mayoritariamente en ambientes interiores con poca ventilación, donde muchas personas se congregan durante bastante tiempo (bodas, iglesias, coros, gimnasios, funerales, restaurantes...), con abundancia de casos en los que se habla en voz alta o cantando sin máscarillas. Muge Cevik, profesor clínico de enfermedades infecciosas y virología médica en la Universidad de St. Andrews y coautor de una reciente revisión extensa de las condiciones de transmisión de este nuevo virus, resume así los elementos clave: «contacto prolongado, mala ventilación, una persona altamente infecciosa y hacinamiento».

Dada la gran cantidad de contagios asociados con este tipo de grupos, apuntar a ellos y limitarlos o erradicarlos sería muy eficaz para reducir las cifras de transmisión.

Por otra parte, la sobredispersión también debería tenerse en cuenta en los sistemas de rastreo de contactos, que en la mayoría de los países son prospectivos, es decir, una vez que se identifica a una persona infectada se intenta averiguar con quién interactuó luego, para aislar y poner en cuarentena estas posibles exposiciones. Pero esa no es la única forma de rastrear contactos. Y, debido a la dispersión excesiva del virus, no es necesariamente esa la forma más eficaz de hacerlo.

Al contrario, el autor cree que se debería trabajar «hacia atrás» para ver quién infectó al sujeto, porque, debido a esa dispersión, la mayoría de las personas habrán sido infectadas por alguien que contagió a más gente, pues solo un pequeño porcentaje infecta a muchas personas a la vez, mientras que la mayoría infecta a cero o a una. Explica que usando el rastreo retrospectivo se podría encontrar a la persona que infectó a un paciente, y rastreando los contactos del infectante se hallarían muchos más casos en comparación con los contactos de rastreo directo del infectado, que simplemente identificarán exposiciones potenciales, muchas de las cuales no ocurrirán, ya que la mayoría de las cadenas de transmisión acaban por sí solas.

Oshitani explica que Japón creó una estrategia que se enfoca en la destrucción de grupos, en impedir que un grupo encienda a otro. Un enfoque de eliminación de grupos, que incluyó la realización de un rastreo hacia atrás agresivo para descubrirlos. Y contrapone una vez más la estrategia japonesa, identificando casi todas las características importantes de la pandemia desde el principio, con la respuesta en los países occidentales, tratando de eliminar la enfermedad «una por una», cuando esa no es necesariamente la forma principal en que se propaga.

Volviendo a las pregunta iniciales, ¿qué sucedió para causar trayectorias tan diferentes en lugares similares?, y ¿por qué herramientas analíticas habituales (estudios de casos, comparaciones entre varios países) no han dado mejores respuestas? Tufekci plantea que debido a la sobredispersión y estocasticidad puede que no haya una explicación más allá de que las regiones más afectadas tuvieron algunos eventos tempranos de superdifusión desafortunados.

Con todo, también destaca que hay formas de actuar que han convertido esa mala suerte en una catástrofe, y, al contrario, hay respuestas exitosas que deberían estudiarse, «porque la mala suerte eventualmente afectará a todos y la respuesta es importante».

También señala que una vez que un lugar tiene demasiados brotes, es casi como si la pandemia cambiara a un «modo de gripe», lo que significa niveles altos y sostenidos de propagación comunitaria, aunque la mayoría de las personas infectadas no estén transmitiendo. Y advierte sobre los peligros de relajarse cuando los números parecen favorables, pues «con un virus de estas características pocos eventos de amplificación encadenados pueden convertir rápidamente una situación aparentemente bajo control en un desastre». Algo que, desgraciadamente, aquí estamos aprendiendo a golpe de ola.