Teste PCR: participação na Pandemia da COVID-19

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Teste PCR aplicado à COVID-19
Teste PCR aplicado à COVID-19

Muito se tem falado sobre o teste PCR e a adequabilidade do mesmo para se efectuarem diagnósticos em massa na população.

Neste artigo iremos dar um olhar mais atento a essa questão.

Sensibilidade e Especificidade

  • Sensibilidade: Capacidade de detecção do teste (de qualquer coisa). A cada ciclo, capacidade do PCR aumenta. Poderá resultar em Falsos Negativos, se a Sensibilidade for baixa.
  • Especificidade: Capacidade do teste em detectar o que é suposto detectar. Capacidade de ser específico. Quanto mais ciclos de PCR se faz, menos especifico se torna. Quanto mais baixa for a Especificidade, mais probabilidade de Falsos Positivos (dependendo da prevalência da doença na população). Os Primers são determinantes na Especificidade.

O teste ideal seria aquele que apresentasse 100% de sensibilidade e de especificidade. Assim, teríamos apenas dois resultados: negativo (a pessoa não estaria doente) ou positivo (o indivíduo estaria doente). Portanto, não teríamos o falso-negativo ou o falso-positivo.

Quais os valores de Sensibilidade e Especificidade do PCR?

A Unilabs afirmou que o teste PCR para a COVID-19 teria uma Sensibilidade de 83% e uma Especificidade de 97%. [2] O valor de 97% de Especificidade é confirmado por um estudo publicado na Clinical Infectious Desises. [3]

Um relatório do governo inglês refere que a taxa de falsos positivos do RT-PCR estima-se em 2,3% (Desvio Padrão: 0,8 – 4,0%), baseado em estudos de 2004 a 2019, ainda não relacionados com a COVID-19. [5][6]

Limite de Prevalência

97% significa uma taxa de Falsos Positivos de 3%. Isso não é preocupante se tivermos uma prevalência da doença muito alta, próxima dos 100%. Mas à medida que a prevalência vai baixando, a taxa de falsos positivos vai-se tornando cada vez mais preocupante até chegar ao limite onde a testagem se torna impraticável em termos estatísticos. Esse limite chama-se Prevalence Treshold ou Limite de Prevalência. A partir daí, à medida que a prevalência baixa mais, os falsos positivos aumentam de forma exponencial.

A relação curvilínea entre o valor preditivo de um teste de rastreamento e a prevalência da doença alvo é proporcional. Por isso, há um ponto de inflexão de curvatura máxima na curva de triagem. A partir desse ponto, a taxa de precisão do teste desce muito rapidamente. Esse ponto de inflexão é o Limite de Prevalência.

O gráfico abaixo mostra esse ponto a partir do qual a fiabilidade do teste se degrada rapidamente.

Prevalence Treshold ou Limite de Prevalência
Prevalence Treshold ou Limite de Prevalência

Num estudo que calculou o Limite de Prevalência para o SARS-CoV-2 descobriu-se o seguinte:

“Em prática clínica, a sensibilidade e especificidade do teste RT-PCR para a COVID-19 é provavelmente menor do que aquela estimada analiticamente pela FDA (Food and Drug Administration). Por isso, a nossa estimativa do Limite de Prevalência é conservadora. Se houver uma prevalência abaixo de 9.3%, a precisão dos testes declina exponencialmente. Por outras palavras, esperamos uma subida abrupta de falsos positivos, aumentando falsamente a prevalência estimada da doença.” [4]

Prevalência do SARS-CoV-2 na População

Não sabemos ao certo o número de ‘casos’ verdadeiros de positivos na população e a única entidade que nos fornece números é a Office for National Statistics britânica que refere que até meados de Maio, a percentagem de “casos” na população britânica era de cerca de 0,2% (1 em 500 pessoas), rondando a partir daí e até Setembro entre os 0,02% e 0,05% (1 em 2000 pessoas), e aumentando no último mês, sendo a última estimativa feita (20 de Outubro) de 1% (1 em 100 pessoas). [7]

A prevalência sobe ou desce conforme a quantidade de testagem, se esta se der abaixo do Limite de Prevalência, o que é o caso, mesmo nos números mais potenciados de 1%, o que indica que a taxa de prevalência já está em si, a ser exacerbada pelo próprio teste. Mas tal acabará por ficar mais evidente ao longo deste artigo.

Onde se aplica a Taxa de Falsos Positivos?

É importante perceber que a taxa de falsos positivos é extrapolada da população geral e não somente do número de positivos obtido.

O relatório britânico referido atrás, na 2ª página, fornece um exemplo com 100.000 testados. Se a taxa de falsos positivos for 0,4%, dá 400. Mas como a taxa de falsos positivos anda à volta de 2,3%, ou seja, daria 2300 falsos positivos, quando a taxa de verdadeiros positivos (1%) daria 1000. [5]

Se a Taxa de Infecção fosse 0,2% (conforme algumas estimativas), o número de verdadeiros positivos seria 200 contra os 2300 de falsos positivos, o que dá uma imagem ainda muito mais evidente daquilo que refiro (mais de 90% de falsos positivos).

Paradoxo dos Falsos Positivos / Base Rate Fallacy

A Base Rate Fallacy (Falácia de Taxa Básica) trata-se de uma falácia onde, quando se apresenta informação sobre a prevalência de uma doença e informação específica (referente a apenas um caso), as pessoas tendem a ignorar a prevalência, privilegiando a informação específica individual. Para uma avaliação correcta, teria de se integrar ambas. [9]

Esta é a falácia utilizada no caso do Paradoxo dos Falsos Positivos.

Num estudo da NASA intitulado “Probability and Statistics in Aerospace Engineering” é referido na página 16: [8]

“(…) testes falsos positivos são mais prováveis do que verdadeiros positivos quando há uma baixa incidência da doença na população geral. É chamado a isto o Paradoxo dos Falsos Positivos.”

Isto acontece quando é ultrapassado o “Limite de Prevalência” referido anteriormente.

Como se fazem os cálculos?

Um exemplo detalhado: [10]

Imaginemos uma população, onde só 2% das pessoas estão infectadas. O resultado esperado de 1000 testes na população seria:

Verdadeiros positivos: 1000 x 2 / 100 = 20 pessoas com verdadeiro positivo.

Falsos positivos: 1000 x 100 – 2 / 100 = 49 pessoas falsas positivas.

Os remanescentes 931 ( = 1000 – (49 + 20)) testes são negativos correctos.

Esquema de Resultados Positivos e Negativos
Esquema de Resultados Positivos e Negativos

Utilizando o Teorema de Bayes [18], conclui-se que há 4,9% de probabilidades de se obter um falso positivo.

Para facilitar as contas, existe um Calculadora oferecida pelo BMJ (British Medical Journal), referência mundial em Ciência médica, que pode ser acedida aqui. [1]

Para valor iniciais, pode-se introduzir como valores 1% (que é o mínimo que a calculadora permite, embora na minha opinião a prevalência seja muito mais baixa) 83% e 97% como valores reconhecidos de Sensibilidade e Especificidade para o TR-PCR. Use-os e confira a proporção verdadeiros positivos / falsos positivos.
Como referido, os valores sugeridos são bastante generosos.

Estudo descobriu Especificidade muito menor do PCR

A primeira revisão de estudos que comparam PCR com padrões de ouro, chegou às seguintes conclusões: [11]

A Especificidade do PCR é chocantemente baixa: de 20% a 40%. Pior que aleatório.

Todos os cáculos apresentados acima baseavam-se numa Especificidade de 97%. Com especificidades a rondar entre os 20% e os 40%, o PCR torna-se completamente impraticável como testagem em massa e tem mesmo o poder de forjar pandemias onde não há nada, ou quase nada.

Ct (Cycle Treshold) – Limite de Ciclos de Amplificação

O PCR funciona por ciclos de amplificação, onde a cada ciclo se dobra a concentração de DNA pré-existente. Os números podem tornar-se astronómicos a ciclos elevados e o teste torna-se menos específico a cada ciclo efectuado. Qual o limite de ciclos recomendável?

A primeira revisão de estudos que comparam PCR com padrões de ouro referida anteriormente definiu o Ct como 25 ciclos. Acima disso, a Taxa de Falsos Positivos começa a subir exponencialmente. [11]

Um dos estudos referido na revisão foi peremptório nesse aspecto. [20] Os autores foram estudar o desenvolvimento de vírus em meio de cultura, relacionando os resultados com o nº de ciclos de ampliação do PCR e o tempo entre o aparecimento dos sintomas e a colheita das zaragatoas.

Das 90 amostras só 26 conseguiram desenvolver vírus (28,9%).

Estas 26 amostras foram conseguidas com um nº de ciclos de ampliação em média de 23.

É importante referir que o Protocolo da OMS prevê 50 ciclos de testagem. [21]

Estudo inicial chinês concluiu que PCR dava taxa de 80% de falsos positivos

Logo no início da alegada pandemia da COVID-19, foi publicado um estudo chinês que chegava à conclusão que 80% dos resultados positivos em assintomáticos eram falsos positivos. [12]

Como esses resultados divergiam bastante da Narrativa Oficial, obrigou-se a que o estudo fosse retirado.

Este seria o tipo de investigação que poderia ter dado um rumo completamente diferente à História.

Incoerências e polémicas acerca do criador do PCR para o SARS-COV-2

Christian Drosten, virologista alemão do Instituto Charité, em Berlim, foi a pessoa que desenvolveu o teste PCR aplicado ao SARS-CoV-2. [14][15]

Drosten já tinha estado envolvido em investigação relativamente ao PCR aplicado ao SARS  (Síndrome Respiratória Aguda Grave) e MERS (Síndrome Respiratória do Médio Oriente).[16]

Apesar de defender uma boa fiabilidade do teste para o SARS-CoV-2, Drosten parece ter dado uma volta de 180º relativamente à sua opinião anterior, pelo que nos é dado entender através de uma entrevista que deu em 2014: [13]

“O método é tão sensível que pode detectar uma única molécula genética desse vírus. Onde anteriormente eram relatados doentes terminais, agora de repente, são incluídos nas estatísticas casos leves e pessoas estão saudáveis. Tal poderá explicar a explosão do número de casos [de MERS] na Arábia Saudita. Para isso também contribuiu o alarmismo dos Meios de Comunicação Social.”

A duplicidade das afirmações de Drosten aliada à validação de um teste que, como vimos ao longo de todo este artigo, parece não ser de todo adequado à testagem em massa em relação a um vírus que causa uma doença com prevalência muito baixa na população, parecem indicar poder haver algum tipo de conflito de interesses no seu trabalho.

O estudo de Drosten que validou o teste PCR para o SARS-CoV-2 foi examinado em profundidade no artigo do Paradigmas: «10 Falhas Fundamentais do Teste para a COVID-19». [19]

Conclusão

Os argumentos utilizados neste artigo apontam de forma categórica para a incapacidade do teste PCR ser utilizado, como método único de diagnóstico e testagem e massa em relação à COVID-19. Tem mesmo o potencial de potenciar a crença numa pandemia, quando nada de remotamente similar possa estar a acontecer.

O teste PCR é o melhor teste existente actualmente na detecção de material genético. No entanto, a sua Especificidade depende da qualidade dos primers utilizados. E ainda que a Especificidade apresentada seja bastante elevada, a sua eficácia enquanto ferramenta de rastreio de uma epidemia dependerá sempre da prevalência da epidemia na população. Com uma baixa prevalência, o número de falsos positivos será sempre grande e exponencialmente crescente quanto mais baixa esta for.

O que é certo é que o teste PCR está na base de toda a narrativa apresentada.

O próprio criador do teste, vencedor do Prémio Nobel da Química precisamente por ter desenvolvido o PCR, levantou sérias dúvidas à utilização do teste como método diagnóstico. [17] É pena que tenha falecido em 2019. Certamente teria muito a dizer sobre os tempos actuais.

Fontes:

[1] Interpreting a covid-19 test result. BMJ 2020; 369 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m1808

[2] «Testes feitos aos jogadores da I Liga terão dado “falsos positivos”.» Observador. 22 de Maio de 2020.

[3] Jared Bullard et al. (2020). Predicting infectious SARS-CoV-2 from diagnostic samples. Clinical Infectious Diseases, ciaa638, https://doi.org/10.1093/cid/ciaa638

[4] Balayla, J., Lasry, A., Gil, Y., Volodarsky, A. (2020). PerelPrevalence Threshold and Temporal Interpretation of Screening Tests: The Example of the SARS-CoV-2 (COVID-19) Pandemic. doi: https://doi.org/10.1101/2020.05.17.20104927

[5] Carl Mayers & Kate Baker (2020). Impact of false-positives and false-negatives in the UK’s COVID-19 RT-PCR testing programme.

[6] Cohen, A., Kessel, B., Milgroom, M. (2020). Diagnosing COVID-19 infection: the danger of over-reliance on positive test results. doi: https://doi.org/10.1101/2020.04.26.20080911

[7] Coronavirus (COVID-19) Infection Survey, UK: 30 October 2020. Office for National Statistics. 

[8] M.H. Rheinfurth & L.W. Howell (1998). Probability and Statistics in Aerospace Engineering. NASA.

[9] The Base Rate Fallacy. Fallacy Files.

[10] Sensitivity and specificity. Wikipedia.

[11] Jefferson, T., Spencer, E., Brassey, J., Heneghan, C. (2020) Viral cultures for COVID-19 infectivity assessment – a systematic review (Update 4). doi: https://doi.org/10.1101/2020.08.04.20167932

[12] Zhuang, G., Shen, M., Zeng, L., Mi, B., Chen, F., Liu, W., Pei, L., Qi, X., Li, C. (2020).Potential false-positive rate among the ‘asymptomatic infected individuals’ in close contacts of COVID-19 patients. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi, 41 (4):485-488. doi: 10.3760/cma.j.cn112338-20200221-00144

[13] „Der Körper wird ständig von Viren angegriffen“. WirtschafrsWoche. 2014.

[14] Corman, V. et al. (2020). Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Euro Surveill. 2020 Jan 23; 25(3): 2000045. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045

[15] Corman, V., Bleicker, T., Brünink, S., Drosten, C. (2020) Diagnostic detection of 2019-nCoV by real-time RT-PCR. Charité Virology, Berlin, Germany.

[16] Drosten, C. et al. (2004). Evaluation of Advanced Reverse Transcription-PCR Assays and an Alternative PCR Target Region for Detection of Severe Acute Respiratory Syndrome-Associated Coronavirus. DOI: 10.1128/JCM.42.5.2043-2047.2004

[17] «Kary Mullis, criador do teste PCR, levantou sérias dúvidas em relação à utilização do mesmo para doenças infecciosas.» Paradigmas. 18 de Novembro de 2020.

[18] Teorema de Bayes. Wikipedia.

[19] «10 Falhas Fundamentais do Teste para a COVID-19.» Paradigmas. 4 de Janeiro de 2021.

[20] Bullard J, Dust K, Funk D, et al. Predicting infectious SARS-CoV-2 from diagnostic samples. LID -10.1093/cid/ciaa638 [doi] LID – ciaa638

[21] Protocol: Real-time RT-PCR assays for the detection of SARS-CoV-2. Institut Pasteur, Paris.

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