Conicet creó un test que detecta el coronavirus en su etapa inicial: "En una hora sabemos si es positivo"

Mientras el mundo aguarda por la creación de una vacuna contra el coronavirus al mismo tiempo que se extreman las medidas para evitar el número de contagios, Carolina Carrillo (investigadora del CONICET) habló de un test rápido para detectar el virus que podría ser el primer paso para agilizar las muestras y dar rápidamente con el resultado del paciente a tratar.

Así lo explicó la propia profesional que trabaja en el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, en diálogo con Nosotros a la mañana: "Se trata de un kit de naturaleza molecular, eso significa que identificamos el material genético del virus directamente. Eso hace que lo podamos identificar muy prontamente en la persona que está infectada y hacer la detección", comenzó diciendo.

Luego, dio detalles del procedimiento a seguir: "Se parte de un hisopado y el resultado lo conocemos en apenas una hora. Una vez que tenemos la muestra, la colocamos en un tubito de ensayo. Le agregamos una mezcla de reactivos que ya vienen preparados y se conserva a 4 grados y una vez que la mezcla está hecha lo ponemos en un dispositivo que calienta a 64 grados aproximadamente por una hora y pasado este período miramos si el color es violeta el resultado es negativo, y si pasa a color azul, la reacción es positiva, es decir que está presente el coronavirus".

"¿Si este test es efectivo? La efectividad se puede determinar en dos niveles. Uno es analítico y otro es clínico. A nivel analítico dio genial. También dio altísimamente sensible y específico, esto quiere decir que si es muy específico no da falsos positivos, y si es muy sensible no da falsos negativos y ese es sobretodo nuestro objetivo, que no arroje falsos negativos", continuó.

Y cerró: "Ahora estamos en la fase de validación clínica, eso quiere decir que hay un grupo de especialistas que está haciendo la validación. Estamos expectantes a ver qué da ese estudio que se tiene que realizar en un alto número de muestras para que tenga una validez estadística".