Dos corredores parten en una pista con pendiente variable. Uno sale antes, el otro después, y el juez mide sus velocidades sin saber que hubo diferencia en la salida. Algo parecido ocurre con las variantes del virus: los datos llegan con retraso, y si esos retrasos no son iguales, la estimación de la ventaja competitiva puede ser gravemente errónea.
En biología evolutiva, la ventaja se estima a menudo por la pendiente de la curva logit de la frecuencia del tipo invasor. El logit es el logaritmo del cociente de frecuencias, y su pendiente indica la rapidez con que una variante desplaza a la otra. Pero esta estimación supone que las observaciones reflejan el proceso real sin distorsiones. En la práctica, entre la infección y el registro de la muestra pasan días, y las distintas variantes pueden tener retrasos diferentes, por ejemplo, debido a las características de las pruebas o a la priorización.
Los autores lo comprobaron en modelos SIR de dos variantes con inmunidad cruzada completa y sus extensiones. Introdujeron retrasos de observación fijos o aleatorios y observaron cómo cambiaba la estimación de la pendiente. En el modelo básico, el error relativo alcanzó entre -47.3% y +60.7%, según la diferencia de retrasos y el momento de introducción de las variantes. Sorprendentemente, incluso con una linealidad casi perfecta de la trayectoria logit (R² = 0.9999), el sesgo fue de aproximadamente 31%.
Esto significa que un buen ajuste logístico no garantiza una estimación insesgada. En los datos de GISAID para el Reino Unido, la pendiente de la curva logit para la sustitución Alpha→Delta fue de 0.107 por día, y para Delta→Omicron BA.1, de 0.237 por día. Estas cifras podrían estar distorsionadas por los retrasos, y sin tenerlos en cuenta no se puede afirmar que Omicron creciera realmente 2.2 veces más rápido que Delta.
Ahora que los corredores han terminado, el juez sabe que, sin considerar la diferencia en la salida, las medallas podrían ir a parar a quienes no corresponden. Igual ocurre en la ciencia: antes de sacar conclusiones sobre la ventaja de una variante, hay que entender cómo los retrasos de observación han sesgado el panorama. Aún hay que desarrollar métodos de corrección, pero ya está claro que este problema no puede ignorarse.
En los datos de GISAID para el Reino Unido, la pendiente de la curva logit para el reemplazo Alpha→Delta fue de 0.107 por día, y para Delta→Omicron BA.1 fue de 0.237 por día, lo que corresponde a una duplicación de la proporción de la nueva variante aproximadamente cada 6.5 y 2.9 días, respectivamente.