¿Por qué es necesario conocer el genoma de un patógeno?

El caso del SARS-CoV-2 agente etiológico de COVID-19




Entre 1918-1919 la humanidad experimentó una devastadora pandemia de influenza que, aunque su verdadero origen sigue siendo desconocido, fue denominada como la “gripe española”.¹ Se estima que esta pandemia infectó a 500 millones de personas y causó entre 50 a 100 millones de muertes en todo el mundo.² La alta mortalidad no solo se debió a la gravedad de la enfermedad, sino también a la falta de recursos económicos consecuencia de la I Guerra Mundial, a la tecnología médica incipiente de la época y a la falta de antibióticos para tratar las infecciones bacterianas secundarias que complicaban la neumonía viral.³ En ese momento, la comunidad médica y científica no tenía certeza sobre cuál era el agente causal, incluso llegaron a pensar que era la bacteria “Bacillus influenzae”. Tampoco conocían los detalles moleculares de su biología, ni las características de la epidemiología, además no existían las herramientas tecnológicas para hacer el diagnóstico y mucho menos para desarrollar tratamientos específicos o generar una vacuna. Tuvieron que pasar décadas para conocer que el agente etiológico de la pandemia fue el virus de influenza tipo A, aislado en 1933.⁴ Años más tarde, en 1942, se desarrolló la primera vacuna,⁵̓ y recién en 2005, se reportó el genoma de la cepa de la “gripe española”.²


Casi 100 años después estamos enfrentando otra pandemia, con sus propias características, denominada COVID-19 (Coronavirus Infectious Disease 2019).⁶ Sin embargo, las diferencias entre la pandemia de influenza de 1918 y la actual son evidentes debido a, por un lado el conocimiento científico y por otro al desarrollo tecnológico. El virus fue rápidamente aislado y en tan solo un mes conocimos que el agente causal era un nuevo coronavirus denominado SARS-CoV-2 (por sus siglas en inglés Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2).⁷ La secuenciación del genoma del virus permitió conocer su huella genética,⁸ ’ ⁹ su relación filogenética con los coronavirus que circulan en murciélagos,¹⁰ y nos permitió conocer que este virus dispone de una proteína en su envoltura que tiene alta afinidad por un receptor celular (la proteína ACE2) que le permite unirse a nuestras células.¹¹ La generación de toda esta información en tan corto tiempo hubiese sido impensable hasta hace algunos años. Es así que, en contraste con lo ocurrido durante la pandemia de influenza, hemos logrado entender aspectos sobre la biología de SARS-CoV-2 y se han generado formas efectivas para su control y prevención en corto tiempo.


Conocer la secuencia del genoma de cualquier patógeno provee de información importante que puede ser utilizada con múltiples propósitos.


Es así que se puede predecir la relación de parentesco con otros microrganismos similares (conocido como análisis filogenético), así como también estimar la tasa de mutación o velocidad a la cual la secuencia genética está cambiando. Además, es muy útil para el desarrollo de pruebas de diagnóstico específicas que detectan una porción del genoma del patógeno en muestras de pacientes con sospecha de infección. Adicionalmente generara información que puede ser utilizada para el desarrollo de una vacuna, debido a que la secuencia del genoma nos cuenta sobre la patogenicidad y funcionalidad del microorganismo. Es importante recalcar que durante una epidemia o pandemia, es indispensable realizar comparaciones entre múltiples secuencias genómicas del patógeno obtenidas a partir de pacientes que provienen de diferentes lugares, sólo esto permitirá determinar si hay diferentes variantes o “cepas” del patógeno con diferente nivel de virulencia. También permite tener un panorama claro de la movilización del patógeno entre las personas, a lo que se conoce como epidemiología molecular.


Afortunadamente, en la actualidad contamos con tecnologías eficientes, económicas y rápidas para poder conocer la secuencia de un genoma. A estas tecnologías se las conocen como secuenciamiento de siguiente generación o NSG (por sus siglas en inglés Next Generation Sequencing), estas requieren de trabajo de laboratorio minucioso y posterior procesamiento informático de los datos, lo que permite obtener información en poco tiempo y asegura exactitud en los resultados.


En el caso particular del virus SARS-CoV-2, la extracción del material genético, el secuenciamiento y el análisis bioinformático toma entre 48 a 72 horas.


En el Instituto de Microbiología y el Centro de Bioinformática de la Universidad San Francisco de Quito se realizó el secuenciamiento (utilizando la plataforma MinION de Oxford Nanopore Technologies) y análisis bioinformático del primer caso reportado de COVID-19 en Quito. La muestra analizada fue de un lavado bronquial proveniente de un paciente holandés de 57 años que estaba de visita en la provincia de Sucumbíos y tuvo que ser trasladado a Quito porque su condición empeoró, afortunadamente, el paciente ha ido mejorando lentamente. El análisis de esta muestra reveló que el paciente se contagió en Holanda con una cepa que provino de China, es decir la cepa encontrada ha mutado muy poco desde su versión original. La cepa del paciente es muy similar a las cepas del grupo S, que al parecer es menos agresiva y contagiosa que aquellas denominadas L las cuáles son variantes del virus encontradas en Italia y España (con altas tasas de mortalidad y contagios). La cepa identificada en el paciente fue nombrada hCoV-19/Ecuador/HEE_01/2020 y la secuencia subida al repositorio de GISAID con el ID EPI_ISL_417483. Igualmente, se puede visualizar la trayectoria que siguió esta cepa en la página web de Nextstrain (https://nextstrain.org/).


La pandemia de COVID-19 que estamos viviendo no será la última que nos afecte y, por lo tanto, es indispensable estar preparados mejorando la capacidad de acción de nuestro sistema de salud pública e implementando y fortaleciendo programas continuos de investigación en ciencias.


Es importante comprender que sólo entonces podremos entender mejor este tipo de problemas, además es la única manera de actuar basados en evidencia y reducir drásticamente los efectos de este tipo de eventos.


Por esto es esencial que se sigan secuenciando los genomas de SARS-CoV-2 que circulan en las diferentes ciudades de nuestro país. La comparación de estos genomas permitirá determinar cuándo y cuántas veces llegó el virus al país, también nos ayudará a entender cómo se está dispersando, más aún si el contagio es comunitario. El revelar la información que contienen las secuencias de los genomas del virus SARS-CoV-2 en el Ecuador es la única manera en la que podremos entender la epidemiología de COVID-19 a nivel local y de contribuir con información a nivel mundial.


Referencias


1. CDC. 1918 Pandemic. https://www.cdc.gov/flu/pandemic-resources/1918-pandemic-h1n1.html

2. Taubenberger JK, Morens DM. 1918 Influenza: the mother of all pandemics. Emerg Infect Dis. 2006;12(1):15–22. doi:10.3201/eid1201.050979. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3291398/

3. Taubenberger JK, Hultin JV, Morens DM. Discovery and characterization of the 1918 pandemic influenza virus in historical context. Antivir Ther. 2007;12(4 Pt B):581–591. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2391305/

4. Van Epps HL. Influenza: exposing the true killer. J Exp Med. 2006;203(4):803. doi:10.1084/jem.2034fta. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2118275/

5. Barberis I, Myles P, Ault SK, Bragazzi NL, Martini M. History and evolution of influenza control through vaccination: from the first monovalent vaccine to universal vaccines. J Prev Med Hyg. 2016;57(3):E115–E120. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5139605/

6. Organización Mundial de la Salud OMS. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019

7. Gorbalenya AE, Baker SC, Baric RS, et al. The species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol 5, 536–544 (2020). https://doi.org/10.1038/s41564-020-0695-z. https://www.nature.com/articles/s41564-020-0695-z#citeas

8. Zhou P, Yang X, Wang X, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature 579, 270–273 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2012-7. https://www.nature.com/articles/s41586-020-2012-7#citeas

9. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020 Feb 22;395(10224):565-574. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. Epub 2020 Jan 30. https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30251-8/fulltext

10. Andersen KG, Rambaut A, Lipkin WI, et al. The proximal origin of SARS-CoV-2. Nat Med (2020). https://doi.org/10.1038/s41591-020-0820-9. https://www.nature.com/articles/s41591-020-0820-9?fbclid=IwAR0cOVC4i9wyLuODURmxAxWWGOUm9RyzHmzTBA98jI_SR-ou8v-8_MLJgP4#citeas

11. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Krüger N, Herrler T, Erichsen S, Schiergens TS, Herrler G, Wu NH, Nitsche A, Müller MA, Drosten C, Pöhlmann S. SARS-CoV-2 Cell Entry Depends on ACE2 and TMPRSS2 and Is Blocked by a Clinically Proven Protease Inhibitor. Cell. 2020 Mar 4. pii: S0092-8674(20)30229-4. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867420302294

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