Si entendemos el modelo de respuesta de un test cualitativo, interpretaremos todos sus resultados de forma sencilla

Una parte de los análisis que se realizan a lo largo de la cadena alimentaria son llevados a cabo con ensayos cualitativos o de respuesta binaria, es decir, nos dicen si una muestra es positiva o negativa (conforme o no conforme) con respecto a su límite de detección. Algunos ejemplos bien conocidos son los tests de inhibición microbiana (Eclipse) o los tests rápidos (Proteon, Duplex BT Scan, IC, etc.)

A pesar de que la interpretación de estos ensayos es sencilla (+/-), en algunos casos el analista podría encontrarse con situaciones de más difícil comprensión. Este es el caso de las muestras que contienen el analito a una concentración cercana al límite de detección del test donde el resultado puede llegar a ser tanto positivo como negativo al repetir el ensayo en varias ocasiones.

Esta situación no tiene que ver con las prestaciones del test ni con la calidad del producto, sino que responde a un principio universal en el que están basados múltiples eventos de la naturaleza (las reacciones químicas, el proceso de congelación y descongelación, el crecimiento de los organismos, la evolución de una pandemia, la transmisión neuronal, etc.). Todos estos procesos, al igual que la respuesta de los ensayos cualitativos, siguen un modelo de curva sigmoidal o en forma de “S”. Si entendemos esta curva comprenderemos fácilmente la respuesta de nuestros tests.

Veamos el ejemplo de la respuesta del test Eclipse Farm 4G para la detección de residuos de antibióticos en leche. Este modelo es igualmente válido para los test rápidos, únicamente habría que cambiar las dosis del analito del eje X en el rango de su límite de detección.

Figura: Representación de la respuesta (positivo/negativo) del test Eclipse a dosis crecientes de amoxicilina en la muestra de leche a analizar. El eje de ordenadas (Y) representa el % de positivos que obtendríamos con el test a una concentración determinada de amoxicilina. El eje de abscisas (X) representa la concentración de amoxicilina que contiene la muestra de leche en cada caso.

Al observar la gráfica podemos concluir:

  • Todas las muestras que contengan una concentración de amoxicilina inferior a 0,5 ppb darán en todas las repeticiones que se realicen un resultado negativo.
  • De igual manera, todas las muestras con una concentración superior a 4 ppb darán en el 100% de las repeticiones que se realicen un resultado positivo.
  • En el rango estrecho de concentraciones entre 0,5 ppb y 4 ppb es donde la respuesta es variable dependiendo de la dosis:
    • Solo el 15% de las muestras con una 1 ppb de amoxicilina darán positivo.
    • El 50% de las muestras con 2 ppb de amoxicilina darán positivo.
    • El 95% de las muestras con 3 ppb de amoxicilina darán positivo.

Este modelo sigmoidal de dosis-respuesta es común a todos los ensayos cualitativos. Entendiendo el comportamiento de la curva, ahora entenderemos fácilmente porqué:

  • A concentraciones elevadas del analito (en este ejemplo, amoxicilina) siempre obtendremos un positivo con una señal del test muy clara.
  • A concentraciones muy bajas del analito o en ausencia del analito (valor cero), el resultado siempre será negativo con una señal de test muy clara.
  • A concentraciones cercanas al umbral o límite de detección (en este ejemplo entre 0.5 y 4 ppb de amoxicilina) podemos obtener resultados tanto positivos como negativos dependiendo de la dosis o concentración del analito.

Otro aspecto importante es saber cómo se define el límite de detección de un ensayo. Las organizaciones internacionales de referencia (AOAC, EU-CRL, IDF, etc.) han establecido que el límite de detección es la concentración más baja del analito que nuestro ensayo es capaz de detectar en un porcentaje del 95% de las ocasiones o repeticiones del ensayo.

Si analizamos el comportamiento de la gráfica y la definición de límite de detección de un test, observamos:

  • El límite de detección está diseñado para darnos un nivel de seguridad o confianza muy elevado (95% de las ocasiones, o sea casi en el total de las veces). Por ejemplo, si analizamos 20 muestras con una concentración de Amoxicilina 3 ppb (el límite de detección para el test Eclipse), al menos 19 muestras serán positivas. Y una muestra podría llegar a ser negativa.
  • Valores de analito cercanos al límite de detección en su rango inferior podrá darnos resultados positivos en diferentes proporciones dependiendo de la dosis del analito. Por ejemplo, muestras con 2 ppb darán el 50% de las ocasiones positivo y el 50% de las veces negativo.

Por tanto, a partir de ahora, cuando analicemos una muestra varias veces y NO nos dé en todas las repeticiones positivo o en todas negativo, sabremos que con mucha probabilidad esa muestra contiene el analito a una concentración igual o en el rango inferior cercano al límite de detección.

Luis Mata

Director Técnico en ZEULAB. Especialista en seguridad alimentaria.