En la crisis del Covid-19 muchos gobiernos han declarado abiertamente que sus decisiones políticas están basadas en la evidencia científica. La ciencia ha sido el mejor aliado para luchar contra un coronavirus nuevo que se expandía rápidamente. Pocas veces ha tenido la ciencia un papel tan relevante y visible a la hora de influir sobre decisiones políticas de gran calado. Y muchos hemos querido ver en ello una prueba de que, por fin, las decisiones políticas se basan en la mejor evidencia disponible. Los políticos han descubierto las bondades del método científico y ya no habrá decisiones arbitrarias ni partidistas.
En España, esta semana le ha tocado el turno a los anticuerpos, es decir, las defensas que el organismo desarrolla contra el virus. Los Ministerios de Ciencia e Innovación y de Sanidad han publicado un estudio nacional de seroepidemiología, que ha sido la base para decisiones políticas y conclusiones de enorme alcance. El dato de que tan solo el 5% de la población española ha desarrollado anticuerpos ha sido utilizado para concluir que estamos muy lejos de la inmunidad de grupo. Esta conclusión, a su vez, se ha utilizado para justificar la propuesta de la extensión del estado de alarma, con el fin de mantener las restricciones de movilidad. El cálculo de la tasa de letalidad empleando los nuevos datos, ha servido para concluir que las actuaciones del Gobierno han sido muy acertadas pues han salvado 300.000 vidas.
Empecemos por el principio. Los estudios serológicos identifican a las personas que han desarrollado anticuerpos (defensas) frente al SARS-CoV-2 y, por tanto, han sido infectadas en el pasado. Es la única forma de poder determinar la proporción real de la población que se ha infectado a lo largo de un periodo de tiempo de dos-tres meses, pues muchas de las personas infectadas no desarrollan síntomas o son muy leves. Nadie discute su importancia y su utilidad a la hora de diseñar las medidas de relajación.
Pero las prisas nunca son buenas. Una de las cuestiones más problemáticas es el uso de los llamados test rápidos, que han inundado el mercado, dada la poca fiabilidad que muchos de ellos han demostrado. Por tanto, muchos gobiernos han dedicado tiempo y recursos a identificar en una primera etapa un test fiable. Hace pocos días, el Reino Unido anunciaba que, por fin, se había aprobado un test de elevada fiabilidad lo que permitía poner en marcha el estudio de seroprevalencia.
En el caso de España, el timing político parece haber sido mucho más importante que la fiabilidad del estudio. El propio informe oficial reconoce que los resultados publicados son preliminares y de poca fiabilidad, porque emplean un test rápido de la empresa Zhejiang Orient Gene Biotech denominado Orient Gene IgM/IgG. Ni la empresa ni el test aparecen en la web que el Center for Health Security de Johns Hopkins ha elaborado para informar de los test disponibles, su aprobación o no por diferentes agencias, y sus características. Es notorio que el informe del Ministerio de Sanidad indica un grado de sensibilidad (capacidad de capturar todos los casos positivos) y de especificidad (capacidad de descartar todos los casos negativos), muy inferior al de los test que están siendo empleados en otros estudios. Por tanto, el nivel de error está muy por encima del umbral definido por otros países.
Además, los resultados son parciales. El organismo desarrolla dos tipos de anticuerpos en diferentes etapas tras la infección: Ig M se desarrolla al poco tiempo de comenzar la infección y disminuye rápidamente al cabo de un mes, mientras que Ig G se desarrolla más tarde y es de más larga duración. Aunque el test empleado mide ambos, el estudio tan solo aporta información del anticuerpo Ig G. Esto implica que sólo se ha tenido en cuenta información del anticuerpo que se desarrolla más tarde, lo que ha impedido la detección de infectados que habían desarrollado defensas hace menos tiempo. Es decir, a las personas que habían sido infectadas unas semanas antes del estudio se les ha tratado como falsos negativos.
El propio informe del Ministerio de Sanidad reconoce que los datos publicados de los test rápidos son preliminares y poco fiables, y que se han realizado también test de inmunoensayo que al ser más fiables se reconocen con el gold-standard (sic). Sin embargo, aún no se han publicado. No se alcanza a comprender cómo se han podido basar decisiones políticas de tal envergadura, sobre la base de un estudio de parcial y de baja fiabilidad. Las cifras no son creíbles.
Lo lógico sería esperar que los estudios serológicos revelen un impacto del Covid-19 mayor del que se puede deducir de las cifras oficiales de enfermos o fallecidos, puesto que identifican a todos los infectados durante los meses anteriores al estudio, incluyendo los asintomáticos o con síntomas leves. Por esta razón parece poco creíble que España concluya de un estudio preliminar y parcial de anticuerpos, que la proporción de infectados es sólo del 5%. Equivale a afirmar que al menos entre finales de febrero y mediados de abril, desde mucho antes de la declaración del estado de alarma (cuando la epidemia se había extendido sin ser detectada) y durante los meses en que el Covid-19 tuvo un impacto enorme en el número de enfermos y fallecidos, en realidad el Covid-19 había infectado a una proporción muy baja de la población. Supone una contradicción enorme. Si diésemos la cifra del 5% por buena, el hecho de que nuestro país ostente el récord de casos confirmados de Covid-19 por habitante desde finales de marzo (cuando España superó a Italia) hasta el 18 mayo, y ocupe el segundo puesto en el ránking mundial de tasa de fallecidos, equivaldría a admitir una gestión nefasta. Los estudios realizados en Alemania arrojan cifras del 14%, cuando Alemania ha controlado la epidemia de forma mucho más eficaz, y del 24,7% en la ciudad de Nueva York.
Para poner en contexto la afirmación de que el estudio de serología demuestra que se han salvado 300.000 vidas es necesario recordar que, desde mediados de marzo, los modelos epidemiológicos realizados por Imperial College revelaron que la opción de no tomar ninguna medida habría supuesto más de 500.000 muertes en el Reino Unido y más de dos millones en Estados Unidos. A partir de estos modelos muchos países optaron por medidas de distanciamiento social, con el fin de evitar un impacto de tal magnitud.
La pregunta a la que hay que responder no es cómo hemos evitado cifras hipotéticas de fallecidos que estiman sobre la base de datos poco fiables. La pregunta es por qué el Covid-19 ha tenido un impacto mucho mayor en nuestro país que en cualquier otro. La clave de éxito de otros países ha sido comprender la gravedad de la situación, actuar a tiempo y basar las decisiones en evidencia científica de calidad. Todos los demás países han seguido una estrategia que se resume en tres palabras: Test, track and trace (traducción: test, identificación de contactos y seguimiento).
Los datos que tanto revuelo han provocado no dicen nada respecto a que el confinamiento deba prolongarse. Es una interpretación peligrosa. El confinamiento supone apretar el botón de pausa. Todo se paraliza. Y el virus también. STOP. Es una respuesta burda y de alto coste, que sólo se debe implementar cuando el sistema de salud ha colapsado y la epidemia se expande fuera de control. Durante el periodo de confinamiento los gobiernos deben reforzar los sistemas de salud y asegurar la disponibilidad de test a gran escala. Es también responsabilidad de los gobiernos hacerlo en un periodo de tiempo lo más breve posible para poder relajar las medidas e impedir el coste que supone la parálisis para la vida social y la actividad económica.
España ha implementado medidas de confinamiento social mucho más estrictas que otros países y por más tiempo. Para ilustrar hasta qué punto es falso que sea necesario paralizar la vida social y la economía para salvar vidas, basta comparar a España con Alemania (datos por 100.000 habitantes): casos confirmados 495,7 vs 217,7 (más del doble); fallecidos 59,3 vs 9,7 (¡seis veces superior!). En el primer trimestre de este año la caída del PIB en España ha sido del 5.2% y en Alemania del 2,2%. Es decir, una estrategia eficaz salva vidas y salva economías.
Sabemos que Macron no siguió las recomendaciones de sus expertos cuando decidió abrir los colegios. Seguimos día a día las tensiones entre Trump y su paciente asesor científico Fauci. En España también tenemos derecho a saber por qué no se siguen las estrategias que han funcionado en otros países, y por qué las decisiones políticas se justifican sobre la base de datos de nula fiabilidad. Los políticos pueden ignorar a los científicos, pero no les deben utilizar como coartada.
Montserrat Gomendio es profesora de Investigación del CSIC y ha sido secretaria de Estado de Educación.