El supercontagio como clave para controlar futuras olas de covid-19

Como expliqué en un reciente artículo en El País, el control de una epidemia pasa por bajar su ritmo reproductivo R (el número medio de personas que cada infectado contagia a lo largo de su ciclo activo) a un valor inferior al umbral crítico de 1, que marca la diferencia entre la remisión y la expansión de la epidemia. En el caso de la covid-19 se ha conseguido sobre todo en base al confinamiento. Al revertirlo paulatinamente, el correspondiente aumento de los contactos sociales debe compensarse con medidas de precaución (distanciamiento social, máscaras, lavado de manos) por parte de los ciudadanos y con la detección rápida en la mayor medida posible de nuevos infectados por parte de las autoridades sanitarias, para así seguir manteniendo R por debajo de 1. En ello también será de ayuda la inmunidad ya existente en la población, al menos en las zonas más afectadas por la pandemia, aunque a la vista de los primeros resultados del estudio de seroprevalencia en menor medida de lo que esperábamos. Otro factor a favor serán las mayores temperaturas que cabe esperar en los próximos meses y que dificultan la transmisión.

Aun así, hay que estar preparado para una posible nueva ola en otoño o invierno, a la que probablemente nos tendríamos que enfrentar aún sin una vacuna lista para el uso masivo. Afortunadamente, sabemos cada vez más del nuevo coronavirus y de su patrón de propagación. Hay que tener en cuenta que el ritmo reproductivo solo nos indica cuántos casos secundarios genera cada infectado de media, pero obviamente este número varía, tal como muestra el siguiente gráfico con dos hipotéticas distribuciones (no referidos a ninguna enfermedad infecciosa concreta).

Fijémonos primero en el escenario de las barras rojas, donde el 8% de los infectados no contagia a nadie, el 19% a una persona, el 22% a dos, el 20% a tres, y así sucesivamente, con todas las barras sumando obviamente 100%. Se trata de una propagación bastante homogénea, donde aproximadamente tres cuartas partes de los infectados generan entre uno y cuatro casos secundarios, y menos del 2% más de 7. Los que contagian a más de 11 no llegan ni al 0,1%. La media es de 2,8 contagios por infectado, lo cual podría ser un valor realista para la covid-19 campando a sus anchas, es decir, sin medidas de contención ni apenas inmunidad en la población, que es lo que se conoce como ritmo reproductivo básico R0.

Pero el ritmo reproductivo es solo una media, y la media a menudo es insuficiente para caracterizar una distribución, tal como ocurre aquí. Porque R = 2,8 puede corresponderse también con una distribución radicalmente diferente como la de las barras azules, mucho más dispersa y asimétrica, donde más del 70% de los infectados no contagia a nadie, pero con una larguísima cola hacia la derecha, que cae mucho más lentamente conforme crece el número de casos secundarios, hasta el punto de que casi el 4% de los infectados contagia a más de 20 personas. La extensión de esta cola, la de los llamados supercontagiadores, es lo que sube la media a 2,8, pesa a que el 82% de los infectados contagia menos que esta media (entre 0 y 2 personas).

Para tener en cuenta estas diferencias entre las distribuciones, que no se ven reflejados en el ritmo reproductivo, se suelen usar un modelo matemático que incluye además un parámetro de dispersión k. Se trata de un número positivo, con valores más pequeños indicando una mayor dispersión (k = 0,1 en nuestro escenario azul) y valores más grandes una mayor homogeneidad (k = 10 en nuestro escenario rojo). Ambos ejemplos hipotéticos son bastante extremos, situándose k habitualmente en un valor intermedio. La epidemia del SARS del 2003 en Asia se acercó bastante a nuestro escenario de sobredispersión con k alrededor de 0,16, mientras que la gripe común se suele caracterizar por una propagación más homogénea, como en la distribución roja, aunque con un ritmo reproductivo inferior.

Para entender la importancia de estas diferencias de dispersión, veamos ahora una representación gráfica diferente de ambas distribuciones: en el eje horizontal, los infectados ordenados de forma descendente de izquierda a derecha según la cantidad de casos secundarios que producen, y en el eje vertical los casos secundarios resultantes. En nuestro escenario de sobredispersión el 10% de los infectados más contagiadores genera más del 80% de los contagios, el 15% más contagiador genera más del 90% y los que generan el total de los contagios son menos del 30% (en línea con lo que mostró el gráfico anterior: más del 70% no contagia a nadie). La epidemia avanza por tanto por cúmulos, o clústeres: grandes grupos de contagiados generado por un mismo infectado, un supercontagiador. Cuanto más homogénea la transmisión, más se aplana la curva, como en el ejemplo en rojo, acercándose a la diagonal que se correspondería con un escenario donde todos los infectados contagian por igual.

Si como en el escenario azul la transmisión está dominado por el supercontagio mientras que la mayoría de los infectados no contribuye a ella, es razonable intentar controlar la epidemia con medidas específicamente diseñados para atajar el supercontagio, menos indiscriminadas y por tanto menos dañinas que un prolongado confinamiento generalizado. La buena noticia es que diferentes estudios indican que también la covid-19 podría acercarse bastante más a la curva azul de lo que se creía inicialmente, aunque posiblemente no tanto como el SARS. Ello contribuiría también a explicar las grandes diferencias de incidencia entre zonas cercanas con características parecidas.

Pues bien, sabiendo entonces que la transmisión se produce en gran medida mediante supercontagios, ¿cómo podemos frenarlos? ¿Quiénes son los supercontagiadores? Un infectado que por sus características biológicas no desarrolla síntomas seguirá haciendo vida normal durante todo su ciclo contagioso, y si encima por su trabajo o por sus aficiones tiene una elevada interacción social, tiene todas las papeletas de ser un supercontagiador. El problema es que no sabemos de antemano quiénes son estas personas.

Pero a menudo un infectado se convierte en un supercontagiador no por sus características personales, sino por las circunstancias, por encontrarse, antes de la aparición de síntomas pero estando ya contagiosos, en un lugar o una situación que facilita la transmisión, convirtiéndolo en un evento de supercontagio. Y es en estos eventos más que en las personas en los que hay poner el foco, porque sabemos cuáles son los que tienen un potencial de supercontagio, en base a los conocidos factores de riesgo, como grandes aglomeraciones, poca distancia social, espacios cerrados, personas hablando en voz alta o cantando, contactos estrechos prolongados, presencia de niños que no toman precauciones, etc.

Por ello, en todos estos escenarios de riesgo, si no se pueden evitar mediante cierres o cancelaciones, es fundamental imponer normas de precaución y controlar su cumplimiento. Por otro lado, en cuanto se detecta un nuevo caso, es prioritario averiguar si participó en un posible evento de supercontagio, para identificar en su caso inmediatamente en la medida de lo posible a los demás participantes, para su puesta preventiva en cuarentena como posibles integrantes de un clúster de contagiados. Todo ello ya forma parte de las medidas de contención adoptadas, y la conclusión a raíz de los descubrimientos expuestos aquí es que la forma más eficaz de controlar la pandemia es perfeccionar específicamente estas medidas enfocadas en los supercontagios.

Si además de ello los ciudadanos seguimos siendo precavidos y responsables, ¿puede ser suficiente para afrontar futuras oleadas de la epidemia sin tener que llegar nuevamente a otras medidas de contención mucho más indiscriminadas y dañinas? El virólogo jefe de la Charité de Berlín, Christian Drosten, que asesora al gobierno alemán en la pandemia, y que generalmente suele ser muy prudente y abogar por medidas estrictas, es optimista al respecto, poniendo el ejemplo de Japón, cuya estrategia de covid-19 se enfocó en los supercontagios, guiándose por su experiencia con el SARS. Esperemos que los acontecimientos le den la razón.