fbpx Test sierologici: quanti sono e quali caratteristiche hanno | Scienza in rete

Test sierologici: quanti sono e quali caratteristiche hanno

Tempo di lettura: 6 mins

I test sierologici vengono effettuati con un prelievo venoso sul sangue per poter ricercare gli anticorpi prodotti contro il Sars-Cov-2. I test sierologici servono per quantificare gli anticorpi (immunoglobuline) IgM e IgG che vengono prodotti in caso di infezione. 

Il tampone basato sull'identificazione dell'RNA virale serve per individuare la presenza del Sars-Cov-2 all’interno delle mucose respiratorie, mentre i test sierologici servono a rilevare gli anticorpi prodotti dal nostro sistema immunitario in risposta al virus. 

Affidabilità di un test

Si descrive l’affidabilità di un test stimando la sensibilità e la specificità, termini che in epidemiologia vengono  utilizzati diversamente da quanto avviene in immunologia. Per gli immunologi un test sensibile è quello capace di svelare la presenza di piccole quantità di anticorpi, ma questo test potrebbe non essere sensibile in termini epidemiologici.

La sensibilità di un test, in senso epidemiologico, è la sua capacità di identificare correttamente i soggetti malati: la sensibilità quindi è la probabilità che un soggetto malato risulti effettivamente positivo al test. Un esame è altamente sensibile quando tutti i malati risultano positivi al test.

La specificità di un test è la sua capacità di identificare correttamente i soggetti sani, quindi è la probabilità che un soggetto sano risulti negativo al test. 

Gli studi che riportano dati su sensibilità e specificità per i test che misurano IgG e IgM sono molto diversi. Usano metodi molto differenti e dsegni di studio diversi e questo influenza anche l’affidabilità dei risultati. Alcuni per stabilire i veri negativi e veri positivi, usano come riferimento, il tampone per RNA, anche se sappiamo che la sensibilità è bassa, altri usano campioni di sangue che vengono da biobanche e che sono stati raccolti in passato, prima del Covid-19. Altri affermano di avere preso soggetti sani ma non specificano chiaramente come fanno a stabilire che i soggetti non siano effettivamente entrati in contatto con il virus. Anche l’ampiezza degli studi varia molto. Ci sono studi che includono quasi 500 soggetti e studi che valutano solo una cinquantina di soggetti, e anche questo determina l’affidabilità dei risultati. 

Per fare una stima qualitativa e semiquantitativa degli anticorpi usano il metodo immunoenzimatico (ELISA) e il metodo immunochemiluminescente (CLIA, CMIA). Il metodo di rilevazione chemiluminescente della CLIA è più sensibile di quello dell'ELISA classico per cui generalmente i test CLIA sono maggiormente sensibili. Alcuni fanno le analisi anche su kit diversi per confrontare i risultati.

La sensibilità delle IgG va dal 65% negli studi più grandi al 100% negli studi più piccoli. La sensibilità delle IgM va dal 70% al 93%. In media la sensibilità è piuttosto bassa indicando circa un 20% di falsi negativi sia per le IgM che per le IgG. La specificità è molto maggiore ed è quasi sempre attorno 100%.

Valori predittivi

Sensibilità e specificità sono caratteristiche del test. Una volta adottato un test, per interpretare il risultato del test abbiamo bisogno di valutare il valore predittivo positivo (VPP) e il valore predittivo negativo (VPN), che dipende dalla prevalenza della malattia. Il VPP è la probabilità di essere ammalati dato un test positivo, il VPN è la probabilità di essere sani dato un test negativo. Nel caso di una prevalenza media del 10% dell’infezione, il VPP di IgM passa dal 33% al 100%, quindi può essere molto bassa. Il VPP per IgG va dal 65% al 100%, nel caso di una prevalenza media del 10%. Il VPN sia per le IgG che per le IgM è molto elevato e va dal 96% al 100%. 

Cosa vuol dire essere positivi

La positività degli anticorpi non dice che non si è portatori dell’infezione ma che si è entrati in contatto con l’infezione. Questa potrebbe ancora essere persistente nelle prime fasi soprattutto se il test risulta positivo per le IgM. La comparsa di anticorpi può essere misurata dopo 10/ 15 giorni dall’infezione, per cui se i test risultano negativi non vuol dire che non siamo ancora entrati in contatto con il virus. 

Se invece troviamo le IgM postive allora possiamo dire abbiamo contratto il virus almeno 10 a 15 giorni prima.

Se cominciano ad essere presenti le IgG vuol dire che la risposta anticorpale ormai si è attivata da almeno 15 giorni. Le IgG proteggono dal virus e portano a guarigione ma non si sa ancora se è possibile contrarre di nuovo il virus a distanza di qualche mese e quanto duri l’immunità.

Quali sono i test sierologici in studio?

Per fare un panorama della situazione abbiamo compilato una tabella partendo da una ricerca sistematica della letteratura, considerando sia articoli scientifici sia manuali tecnici che includessero descrizioni dei test immunologici.

Abbiamo effettuato una prima scrematura eliminando i test che non riportavano dati su sensibilità e specificità. Quindi abbiamo eliminato i test che non specificano l’antigene usato e non avevano caratteristiche quantitative (per i test eliminati consultare il file disponibile qui).

La tabella riporta:

  • il nome del test,
  • gli anticorpi esaminati,
  • il numero di soggetti su cui si è condotta la sperimentazione,
  • la sensibilità e la specificità del test (che indicano rispettivamente la capacitò del test di indicare i veri positivi e i veri negativi), 
  • il Valore Predittivo Positivo (VPP, probabilità di un risultato positivo vero) ipotizzando il 10 e il 20% di prevalenza ((indicate in tabella con VPP_10 e VPP_2 rispettivamente)
  • il Valore Predittivo Negativo (VPN, probabilità di un risultato negativo vero) ipotizzando il 10 e il 20% di prevalenza [1] [2]
  • il tipo di test usato (Elisa o Cmia)
  • l'antigene utilizzato.

 

Test name Antibodies detected Nr. Subjects Sens. Spe., VPP_10 VPP_20 VPN_10 VPN_20 Test used Antigen for detection
Bin Lou et al. They use the following tests:                    
-  ELISA Ab (Beijing Wantai kit) Total Ab 380 0,98 1,00 1,00 1,00 1,00 0,99 ELISA RBD domain
-  CMIA-Ab (Xiamen InnoDx Biotech kit) Total Ab 380 0,96 0,99 0,94 0,97 1,00 0,99 CMIA RBD domain
-  ELISA IgM (Beijing Wantai kit) IgM 380 0,93 1,00 1,00 1,00 0,99 0,98 ELISA RBD domain
-  CMIA-IgM (Xiamen InnoDx Biotech kit) IgM 380 0,86 0,99 0,93 0,97 0,98 0,97 CMIA RBD domain
-  ELISA IgG (Beijing Wantai kit) IgG 180 0,89 1,00 1,00 1,00 0,99 0,97 ELISA N protein
Dachuan Lin et al.                    
  IgG 159 0,82 0,98 0,79 0,89 0,98 0,96 CLIA N protein
  IgM 159 0,82 0,81 0,33 0,52 0,98 0,95 CLIA N protein
Wanbing Liu et al.                    
- spike protein IgG IgG 314 0,74 1,00 1,00 1,00 0,97 0,94 ELISA Spike protein
- spike protein IgM IgM 314 0,77 1,00 1,00 1,00 0,98 0,95 ELISA Spike protein
- nucleocapsid IgG IgG 314 0,70 1,00 1,00 1,00 0,97 0,93 ELISA N protein
- nucleocapsid IgM IgM 314 0,68 1,00 1,00 1,00 0,97 0,93 ELISA N protein
Zhao et al. (Beijing Wantai kit)                    
  Total Ab 386 0,93 0,99 0,92 0,96 0,99 0,98 ELISA RBD domain
  IgG 386 0,65 0,99 0,88 0,94 0,96 0,92 ELISA N protein
  IgM 370 0,83 0,99 0,87 0,94 0,98 0,96 ELISA RBD domain
Creative Diagnostics IgG IgG 46 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 ELISA Whole virus lysate
Epitope Diagnostic IgG IgG 84 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 ELISA N protein
Ria et al. They use the following tests:                    
- Wantai Total Ab Total Ab 112 0,93 1,00 1,00 1,00 0,99 0,98 ELISA RBD domain
- Euroimmun IgA IgA 112 0,93 0,93 0,60 0,77 0,99 0,98 ELISA RBD domain
- Euroimmun IgG IgG 112 0,67 0,96 0,65 0,81 0,96 0,92 ELISA RBD domain


Tabella 1. Proprietà dei test immunologici. Sens: Sensitivity; Spec: specificity; VPP: Positive Predictive value at 10 and 20% of prevalence; VPN: Negative Predictive Value at 10 and 20% of prevalence.

Nota
1. La probabilità di ricevere un risultato vero o falso al test dipende dalla diffusione (prevalenza) di persone già immuni nella popolazione (per una spiegazione si veda questo articolo).
2. Poiché non c’è ancora un gold standard a cui fare riferimento, nel file allegato (terzo foglio) abbiamo indicato quali scelte metodologiche sono state fatte per individuare i veri positivi e veri negativi.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Why have neural networks won the Nobel Prizes in Physics and Chemistry?

This year, Artificial Intelligence played a leading role in the Nobel Prizes for Physics and Chemistry. More specifically, it would be better to say machine learning and neural networks, thanks to whose development we now have systems ranging from image recognition to generative AI like Chat-GPT. In this article, Chiara Sabelli tells the story of the research that led physicist and biologist John J. Hopfield and computer scientist and neuroscientist Geoffrey Hinton to lay the foundations of current machine learning.

Image modified from the article "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John J. Hopfield, an American physicist and biologist from Princeton University, and to Geoffrey Hinton, a British computer scientist and neuroscientist from the University of Toronto, for utilizing tools from statistical physics in the development of methods underlying today's powerful machine learning technologies.