Trazar los cambios en el genoma de un patógeno arroja pistas sobre su pasado y sugerencias sobre su futuro
Un árbol filogenético es una aproximación de la cadena de transmisión pasada, basada en variaciones en la secuencia genética de los patógenos. Crédito: Guinat, Windels, Nadeau, CC BY-ND
Más de 250 millones de personas en todo el mundo han dado positivo por SARS-CoV-2, generalmente después de un frotis nasal de diagnóstico. Sin embargo, esos hisopos no son basura una vez que han entregado su resultado positivo. Para los científicos como nosotros, contienen información valiosa adicional sobre el coronavirus. El material sobrante de los hisopos puede ayudarnos a descubrir aspectos ocultos de la pandemia de COVID-19.
Usando lo que se conoce como métodos filodinámicos que pueden rastrear los viajes de un patógeno a través de cambios en sus genes, los investigadores pueden identificar factores como dónde y cuándo comienzan los brotes, la cantidad de infecciones no detectadas y las rutas comunes de transmisión. La filodinámica también puede ayudar a comprender y rastrear la propagación de nuevas variantes de patógenos, como la variante omicron del SARS-CoV-2 detectada recientemente.
¿Qué hay en un hisopo?
Patógenos, al igual que las personas, cada uno tiene un genoma. Este es el ARN o ADN que contiene el código genético de un organismo, sus instrucciones para la vida y la información necesaria para la reproducción.
Ahora es relativamente rápido y económico secuenciar el genoma de un patógeno. En Suiza, un consorcio de científicos gubernamentales y académicos del que formamos parte ya extrajo secuencias genómicas virales de casi 80 000 pruebas de hisopo positivas para SARS-CoV-2.
Al alinear secuencias genéticas obtenidas de diferentes pacientes, los científicos pueden ver qué posiciones en la secuencia difieren. Estas diferencias representan mutaciones, pequeños errores incorporados al genoma cuando el patógeno se copia a sí mismo. Podemos usar estas diferencias mutacionales como pistas para reconstruir cadenas de transmisión y aprender sobre la dinámica epidémica en el camino.
Las secuencias del genoma del patógeno se pueden utilizar para construir árboles filogenéticos y estimar la dinámica epidémica oculta. Las ramas más cortas representan una transmisión más rápida. Crédito: Guinat, Windels, Nadeau, CC BY-ND
Filodinámica: unir pistas genéticas
Los métodos filodinámicos proporcionan una manera de describir cómo las diferencias mutacionales se relacionan con la dinámica epidémica. Estos enfoques permiten a los investigadores obtener datos sin procesar sobre dónde se han producido mutaciones en el genoma viral o bacteriano para comprender todas las implicaciones. Puede parecer complicado, pero en realidad es bastante fácil dar una idea intuitiva de cómo funciona.
Las mutaciones en el genoma del patógeno se transmiten de persona a persona en una cadena de transmisión. Muchos patógenos adquieren muchas mutaciones en el transcurso de una epidemia. Los científicos pueden resumir estas similitudes y diferencias mutacionales usando lo que es esencialmente un árbol genealógico para el patógeno. Los biólogos lo llaman un árbol filogenético. Cada punto de ramificación representa un evento de transmisión, cuando el patógeno se movió de una persona a otra.
La longitud de las ramificaciones es proporcional al número de diferencias entre las muestras secuenciadas. Las ramificaciones cortas significan poco tiempo entre los puntos de ramificación, transmisión rápida de persona a persona. Estudiar la longitud de las ramas de este árbol puede informarnos sobre la propagación del patógeno en el pasado, tal vez incluso antes de que supiéramos que había una epidemia en el horizonte.
Los epidemiólogos trabajan para rastrear las infecciones a medida que el patógeno se mueve a través de una población. Crédito: Guinat, Windels, Nadeau, CC BY-ND
Modelos matemáticos de la dinámica de la enfermedad
Los modelos en general son simplificaciones de la realidad. Intentan describir procesos básicos de la vida real con ecuaciones matemáticas. En filodinámica, estas ecuaciones describen la relación entre los procesos epidémicos y el árbol filogenético.
Tomemos, por ejemplo, la tuberculosis. Es la infección bacteriana más mortal del mundo y se está volviendo aún más amenazante debido a la evolución generalizada de la resistencia a los antibióticos. Si contrae una versión resistente a los antibióticos de la bacteria de la tuberculosis, el tratamiento puede llevar años.
Para predecir la carga futura de tuberculosis resistente, queremos estimar qué tan rápido se propaga.
Para hacer esto, necesitamos un modelo que capture dos procesos importantes. En primer lugar, está el curso de la infección y, en segundo lugar, está el desarrollo de resistencia a los antibióticos. En la vida real, las personas infectadas pueden infectar a otros, recibir tratamiento y, al final, curarse o, en el peor de los casos, morir a causa de la infección. Además de esto, el patógeno puede desarrollar resistencia.
Los modelos filodinámicos capturan los procesos epidemiológicos de la vida real en ecuaciones y parámetros matemáticos. Crédito: Guinat, Windels, Nadeau, CC BY-ND
Podemos traducir estos procesos epidemiológicos en un modelo matemático con dos grupos de pacientes, un grupo infectado con tuberculosis normal y otro con tuberculosis resistente a los antibióticos. Los importantes procesos de transmisión, recuperación y muerte pueden ocurrir a ritmos diferentes para cada grupo. Finalmente, los pacientes cuya infección desarrolla resistencia a los antibióticos pasan del primer grupo al segundo.
Este modelo ignora algunos aspectos de los brotes de tuberculosis, como infecciones asintomáticas o recaídas después del tratamiento. Aun así, cuando se aplica a un conjunto de genomas de tuberculosis, este modelo nos ayuda a estimar qué tan rápido se propaga la tuberculosis resistente.
Captar los aspectos ocultos de las epidemias
Excepcionalmente, los enfoques filodinámicos pueden ayudar a los investigadores a responder preguntas en situaciones en las que los casos diagnosticados no brindan una imagen completa. Por ejemplo, ¿qué pasa con la cantidad de casos no detectados o la fuente de una nueva epidemia?
Un buen ejemplo de este tipo de investigación basada en el genoma es nuestro trabajo reciente sobre la influenza aviar altamente patógena (IAAP) H5N8 en Europa. Esta epidemia se propagó a las granjas avícolas y las aves silvestres en 30 países europeos en 2016. Al final, se sacrificaron decenas de millones de aves, lo que devastó la industria avícola.
Pero, ¿fueron las granjas avícolas o las aves silvestres el verdadero impulsor? de propagación? Evidentemente no podemos preguntar a los pájaros mismos. En cambio, el modelado filodinámico basado en genomas H5N8 muestreados de granjas avícolas y aves silvestres nos ayudó a obtener una respuesta. Resulta que en algunos países el patógeno se propagó principalmente de granja en granja, mientras que en otros se propagó de las aves silvestres a las granjas.
En el caso de la IAAP H5N8, ayudamos a las autoridades de sanidad animal a centrar los esfuerzos de control. En algunos países, esto significó limitar la transmisión entre granjas avícolas, mientras que en otros limitar el contacto entre aves domésticas y silvestres.
Más recientemente, los análisis filodinámicos ayudaron a evaluar el impacto de las estrategias de control del SARS-CoV-2, incluida la primera cierres de fronteras y confinamientos tempranos estrictos. Una gran ventaja del modelado filodinámico es que puede dar cuenta de los casos no detectados. Los modelos pueden incluso describir las primeras etapas del brote en ausencia de muestras de ese período de tiempo.
Los modelos filodinámicos están bajo un desarrollo intensivo, expandiendo continuamente el campo a nuevas aplicaciones y conjuntos de datos más grandes. Sin embargo, aún existen desafíos para extender los esfuerzos de secuenciación del genoma a especies y regiones con muestreo insuficiente y mantener el intercambio rápido de datos públicos. En última instancia, estos datos y modelos ayudarán a todos a obtener nuevos conocimientos sobre las epidemias y cómo controlarlas.
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El riesgo de A(H5N8) para los humanos es muy bajo Proporcionado por The Conversation Cita: El registro de cambios en el genoma de un patógeno arroja pistas sobre su pasado y sugerencias sobre su futuro (2021 , 1 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-12-pathogen-genome-yields-clues-hints.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.