Can identifying recent Mycobacterium tuberculosis infection support faster tuberculosis vaccine trials?

La tuberculosis sigue siendo una de las enfermedades infecciosas más persistentes del mundo, causada por una bacteria que infecta a una gran parte de la población humana pero que rara vez enferma a las personas. En la mayoría de los casos, el sistema inmunológico mantiene a las bacterias en un estado latente, y la persona infectada porta el germen durante años o incluso toda la vida sin desarrollar la enfermedad activa. Solo una pequeña fracción de los infectados enfermará finalmente, y el riesgo de enfermar es mayor en los primeros años tras la infección inicial. Esta realidad biológica crea un obstáculo masivo para los científicos que intentan crear una nueva vacuna. Para demostrar que una vacuna funciona, los investigadores deben esperar a ver si las personas que la reciben enferman en comparación con aquellas que no la reciben. Debido a que muy pocas personas infectadas desarrollan la enfermedad, los ensayos deben reclutar a miles de participantes y transcurrir durante muchos años solo para reunir suficientes casos para extraer una conclusión. Este proceso lento y costoso ha estancado el desarrollo de mejores vacunas durante décadas.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Colorado Boulder, la Universidad de Cambridge y la Universidad de Emory ha propuesto una forma de acelerar este proceso cambiando a quiénes piden que se unan al ensayo. Actualmente, la mayoría de los estudios de vacunas utilizan una prueba de sangre llamada ensayo de liberación de interferón gamma para cribar a los participantes. Esta prueba es excelente para detectar si alguien ha sido infectado alguna vez con la bacteria de la tuberculosis, pero no puede determinar cuándo ocurrió la infección. Una persona que fue infectada hace veinte años y una persona infectada la semana pasada darán positivo en ambas. Dado que el riesgo de desarrollar la enfermedad activa es mucho mayor para aquellos con infecciones recientes, incluir a personas con infecciones antiguas y remotas diluye el grupo de participantes con el mayor riesgo. Los investigadores se plantearon una pregunta sencilla: ¿qué pasaría si pudieran identificar e incluir únicamente a aquellos con una infección reciente?

Para responder a esto, el equipo construyó un modelo estadístico para simular cómo se desarrollarían los ensayos de vacunas en tres países con alta carga de la enfermedad: Sudáfrica, Kenia e India. Compararon el enfoque estándar, que recluta a cualquiera que dé positivo por cualquier infección pasada, frente a una nueva estrategia que utilizaría una prueba hipotética capaz de distinguir las infecciones recientes. Esta nueva prueba solo permanecería positiva durante unos dos años después de que una persona sea infectada, filtrando así a aquellos con infecciones antiguas. Los investigadores también analizaron otros métodos, como reclutar solo a jóvenes o solo a los familiares de personas que están actualmente enfermas, para ver cómo se comparaban estas estrategias.

Las simulaciones revelaron que el uso de una prueba para la infección reciente reduciría drásticamente el tamaño del ensayo necesario para obtener una respuesta clara. En su modelo, encontrar suficientes casos de la enfermedad para evaluar una vacuna requería de cuatro a seis veces menos participantes si el ensayo reclutaba solo a aquellos con infecciones recientes, en comparación con el método actual de reclutar a cualquiera con una prueba positiva. Esta reducción es significativa porque significa que se debe seguir a menos personas a lo largo del tiempo, lo que ahorra años de investigación y vastas cantidades de dinero. Los investigadores señalaron que este enfoque era incluso más eficiente que reclutar a los contactos del hogar de pacientes enfermos, una estrategia utilizada a menudo para encontrar individuos de alto riesgo.

Sin embargo, esta eficiencia conlleva una contrapartida. Debido a que la nueva prueba solo identifica una pequeña ventana de infecciones recientes, los investigadores tendrían que cribar a un número mucho mayor de personas para encontrar a los pocos que califican para el ensayo. El modelo estimó que, por cada caso de enfermedad necesario para demostrar que la vacuna funciona, los científicos tendrían que analizar aproximadamente a 600 personas utilizando la nueva prueba de recencia, en comparación con solo unas 130 personas utilizando la prueba estándar. A pesar de este aumento en el cribado, los investigadores calcularon que el coste total sería probablemente menor. Razonaron que el gasto de realizar un ensayo clínico para un participante es tan alto que supera el coste de las pruebas adicionales, siempre que la nueva prueba no cueste entre cinco y diez veces más que la estándar.

El estudio no afirma que este método esté listo para ser utilizado de inmediato. Los investigadores enfatizan que la prueba para la infección reciente que modelaron aún está en desarrollo, y sus características de rendimiento reales aún no se conocen por completo. Supusieron en su modelo que la prueba sería perfecta, pero las pruebas del mundo real podrían pasar por alto algunas infecciones o dar falsas alarmas. Además, todavía existe incertidumbre sobre si una vacuna funcionaría igual de bien en personas con infecciones muy recientes en comparación con aquellas con infecciones más antiguas. Si una vacuna funciona de manera diferente dependiendo de cuánto tiempo lleva una persona infectada, un ensayo centrado solo en los recientemente infectados podría dar resultados difíciles de interpretar para la población general.

Los autores concluyen que, si bien los diagnósticos para la infección reciente son muy prometedores para hacer que los ensayos de vacunas sean más rápidos y eficientes, se necesita más trabajo para validar estas herramientas. Esbozan las cualidades específicas que estas pruebas deben tener, como cuánto tiempo permanecen positivas y qué tan con precisión detectan la infección, antes de que puedan ser confiables en un entorno clínico. Al identificar al grupo de personas adecuado para estudiar, la ciencia podrá finalmente superar la historia natural de la tuberculosis y traer una nueva vacuna al mundo más pronto.