Cómo un intercambio de datos sin precedentes ha permitido una investigación más rápida que en cualquier caso anterior

Cuando en enero se identificó en China el nuevo coronavirus (formalmente conocido como SARS-CoV-2), los científicos de todo el mundo respondieron con rapidez. A los pocos días se publicó en Internet toda la composición genética, o genoma, del virus. A modo de comparación, durante el brote de coronavirus de 2003, el SARS, se tardó casi tres meses, después de que la enfermedad se atribuyera en un principio a clamidias.

Los avances tecnológicos han reducido significativamente el coste de la secuenciación genética, y las máquinas son ahora lo suficientemente pequeñas como para caber en la palma de la mano. Esto ha permitido secuenciar gran número de muestras en todo el mundo. “A partir de las secuencias podemos ver cómo se extiende el virus, la velocidad a la que se propaga y calcular el número de personas infectadas. Cuantas más secuencias recibimos, más precisas son las cifras”, explica Anne-Miek Vandamme, profesora de la Universidad Católica de Lovaina, en Bélgica.

La secuenciación masiva, o NGS por sus siglas en inglés, puede generar enormes cantidades de datos, y el reto está en encontrar formas de analizarlos adecuadamente. En 2015, la profesora Vandamme dirigió un proyecto denominado Virogenesis para ayudar a analizar e interpretar los datos obtenidos de la secuenciación, en especial para laboratorios que no estaban acostumbrados a utilizar análisis genéticos complejos. “Cuando estábamos realizando el proyecto, solo los laboratorios de investigación principales disponían de NGS. Ahora todo el mundo la tiene”, comenta.

Una de las herramientas desarrolladas, denominada Genome Detective, puede tomar los datos en bruto de la máquina de secuenciación, filtrar los resultados no derivados de los virus, trocear el genoma y usarlo para identificar el virus. No se basa en ninguna suposición o hipótesis previa, de modo que puede incluso identificar virus no vistos antes. Esto fue lo que se utilizó para confirmar el primer caso de Covid-19 en Bélgica, identificándolo como un coronavirus emparentado con el SARS.

“A partir de las secuencias podemos ver cómo se extiende el virus, la velocidad a la que se propaga y calcular el número de personas infectadas. Cuantas más secuencias recibimos, más precisas son las cifras”

La fuerza de la secuenciación genética deriva de comparar los resultados de diferentes casos. A la profesora Vandamme le ha parecido “fantástico” ver el nivel de colaboración internacional: “En comparación con el pasado, en Internet se comparten muchos más datos y secuencias, porque tenemos disponibles muchas más herramientas para compartirlos”.

Una de estas herramientas es NextStrain, un recurso digital que utiliza datos genómicos para controlar la evolución de los organismos causantes de enfermedades, como los virus, en tiempo real. Ha efectuado el seguimiento de varios brotes, como el zika, el ébola y el dengue, e incluso se ha utilizado para ayudar a establecer la política de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en relación con la gripe estacional.

Por lo general, los artículos de investigación tardan meses en publicarse, mil millones de años en la actual carrera para superar la pandemia. La necesidad de compartir información con rapidez ha hecho que se compartan más “prepublicaciones”, borradores que no han pasado aún por la revisión de pares. “El impulso hacia la ciencia abierta, los datos abiertos y la prepublicación ha cambiado realmente nuestra forma de experimentar el discurso científico en este brote, en comparación con los anteriores”, señala Richard Neher, catedrático de la Universidad de Basilea, en Suiza, y director del proyecto NextStrain.

NextStrain tiene ya más de 700 genomas del nuevo coronavirus, que pueden emplearse para efectuar un seguimiento del brote detectando nuevas mutaciones del virus. Las mutaciones no afectan necesariamente el comportamiento del virus, pero pueden actuar como firma genética para detectar qué casos están relacionados. Sería como determinar nuestra genealogía mediante pruebas de ADN: un virus secuenciado en Madrid, por ejemplo, podría tener mutaciones que indiquen que procede de un brote originado en Italia.

“En la actual pandemia, nos proporciona un límite inferior de la frecuencia con la que un virus ha sido introducido en una localización concreta”, explica el profesor Neher. NewStrain publica un informe de situación semanal que analiza estas tendencias. El equipo logró calcular que el brote de Irán debió de ser introducido por una sola persona, mientras que, a 13 de marzo, al menos cuatro introducciones distintas eran responsables del brote del Reino Unido.

“[La secuenciación de los casos] se volverá aún más importante porque, a medida que empecemos a superarla [la pandemia], algo que esperamos conseguir, nos dirá cuántas cadenas de transmisión siguen circulando y si el virus está siendo transportado de una región a otra”, explica Neher.

En su opinión, a medida que se vaya propagando, el virus irá acumulando más diversidad genética y nos dará más información sobre cómo se está transmitiendo.

Mapa genético

A pesar de que el mapa genético del nuevo coronavirus se obtuvo con rapidez, sigue sin decirnos mucho sobre sus diferencias con otros coronavirus. Buena parte de lo que sabemos procede de observar cómo se ha extendido entre la población. Ahora está claro lo diferente que es de anteriores brotes de coronavirus, como el SARS o el MERS.

“Ciertamente eran mucho menos fáciles de transmitir y también tenían una presentación muy distinta, puesto que había muy pocos pacientes asintomáticos. Uno de los muchos retos que afrontamos aquí es que personas que presentan síntomas muy leves han sido esenciales en la transmisión del virus”, comenta el profesor Neher. “Eso es mucho más difícil de controlar, porque hay que convencer a alguien básicamente sano de que se distancie de los demás”. Y, sin embargo, no está claro por qué es así. Las características del virus, como el riesgo de contagio y gravedad, derivan de sus proteínas, que son las responsables de invadir nuestras células y reproducir el genoma viral.

A pesar de que el mapa genético del nuevo coronavirus se obtuvo con rapidez, sigue sin decirnos mucho sobre sus diferencias con otros coronavirus

“Secuenciar un genoma hoy día es muy rápido, pero en el caso de las proteínas es distinto”, comenta Charlotte Uetrecht, del Heinrich Pette Institute, perteneciente al Instituto Leibniz de Virología Experimental, en Alemania. Uetrecht estudia proteínas de coronavirus a través de un proyecto llamado SPOCkS MS. “En este momento mi laboratorio está produciendo las proteínas [del nuevo coronavirus]. Lo que queremos es ver si se comportan igual [que las de otros coronavirus]. Por lo general necesitamos producir las proteínas y purificarlas hasta un punto determinado para poder observarlas. De modo que es mucho más laborioso que la secuenciación”.

Incluso pequeños cambios en las proteínas virales pueden influir significativamente en cómo interactúan entre ellas. Uetrecht estudia estas asociaciones efímeras, que son cruciales para que el virus se multiplique. “Sabemos un poco qué aspecto tiene, pero no conocemos realmente qué proteínas necesitan asociarse para que se produzca un nuevo genoma”, dice.

Aunque el conocimiento de estos procesos podría proporcionar nuevas dianas para los fármacos antivirales, la doctora afirma que, tradicionalmente, ha habido poco interés por estudiar los coronavirus, porque hasta ahora habían tenido un impacto relativamente reducido. El número de casos de SARS y MERS fue reducido, y el interés decayó después de los brotes, dice. “Los coronavirus causantes del resfriado común no eran (considerados) peligrosos. Hasta el SARS, no hubo apenas investigación sobre los coronavirus. Conozco unos cuantos investigadores que trabajan en ellos desde la década de 1990, y no estaban muy considerados; les resultaba difícil conseguir financiación. Parecía un virus aburrido e irrelevante. Ahora vuelve a ser muy interesante", añade.

Este artículo ha sido originalmente publicado en inglés en Horizon, la revista de investigación e innovación de la UE. La investigación de este artículo fue financiada por la UE.

Traducción de NewsClips.

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