Comprender el origen de un virus
A menudo, la mejor manera de mitigar o prevenir un virus es comprender su historia de origen. Y para ello, los científicos disponen del genoma del patógeno. «Extraer información evolutiva y epidemiológica de los genomas de patógenos se ha convertido en una herramienta importante en la investigación de las enfermedades», afirma Philippe Lemey, investigador en Virología Evolutiva y Computacional en la Universidad KU Leuven. «Aprovechando esta información, los epidemiólogos moleculares pueden aclarar los orígenes y la historia epidémica de un patógeno, incluido de dónde procede y cómo se ha adaptado a nuevos huéspedes y se ha propagado». Con el apoyo del proyecto ReservoirDOCs, financiado con fondos europeos, Lemey dirige un trabajo para utilizar esa información genómica para comprender tanto de dónde proceden determinados virus como cómo se establecieron en las poblaciones humanas. «También nos propusimos desarrollar nuevos métodos computacionales para analizar estos datos genómicos, con especial atención a su integración con otros datos», añade Lemey.
Entrando en acción durante la pandemia de COVID-19
El proyecto, que contó con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación (CEI), llegó justo a tiempo. «Cuando comenzó la pandemia de COVID-19, nuestra investigación había avanzado lo suficiente como para poder adoptar nuestros métodos a las necesidades del momento», explica Lemey. Según Lemey, durante la pandemia se generó una enorme cantidad de datos genómicos. Aunque esto ofreció muchas oportunidades nuevas para la epidemiología molecular, también creó nuevos retos. «Realmente había demasiados datos que manejar, lo que dificultaba la aplicación de los métodos filodinámicos estándar, sobre todo cuando se trataba de aportar ideas en tiempo real», señala Lemey. Otro reto era el hecho de que los datos genómicos del SARS-CoV-2 a menudo tenían una resolución limitada, lo que significaba que incluso las muestras más grandes podían ofrecer información limitada. «En el ámbito se entendió rápidamente que es necesario tener en cuenta otros metadatos en los estudios epidemiológicos, ya sea como contexto o integrados en la modelización filodinámica», señala Lemey. En la investigación de ReservoirDOCs se abordaron ambos retos. Por ejemplo, en colaboración con la Universidad de Oxford, los investigadores realizaron análisis filodinámicos de linajes de transmisión compuestos por más de once mil genomas, incluidos modelos filogeográficos en un espacio de estados muy elevado e incorporando datos demográficos y de movilidad. «Este trabajo no sólo nos ha proporcionado nuevos e importantes conocimientos sobre la dinámica de invasión de la variante ómicron BA.1 en Inglaterra, sino que también ilustra la posibilidad de realizar inferencias filodinámicas a una escala sin precedentes», afirma Lemey.
Un efecto concreto en las estrategias de intervención
El trabajo del equipo del proyecto no se limita en modo alguno a la COVID-19: también se han estudiado enfermedades como el ébola y la fiebre de Lassa. En cuanto a esta última, a raíz de un brote repentino de la enfermedad en Nigeria, el equipo del proyecto colaboró con investigadores del Instituto Bernhard Nocht de Medicina Tropical para llevar a cabo una vigilancia genómica del virus. En muy poco tiempo, los investigadores generaron y analizaron datos genómicos del virus de Lassa, que demostraron que este brote podía atribuirse a un aumento de la propagación del virus desde el reservorio de los roedores, más que a la transmisión entre humanos. Estos hallazgos permitieron al Centro de Nigeria para el Control y la Prevención de Enfermedades centrar sus esfuerzos de mitigación en el control de roedores y las medidas de saneamiento. «Este trabajo en concreto muestra cómo nuestra investigación puede tener un efecto concreto en las estrategias de intervención y control de enfermedades», concluye Lemey. Todos los métodos del proyecto se han puesto a disposición en forma de «software», que ya se ha convertido en un activo clave en la epidemiología genómica.
Palabras clave
ReservoirDOCs, COVID-19, pandemia, virus, patógeno, genoma, enfermedad, virología, epidemia, ébola, fiebre de Lassa
