Las mutaciones del coronavirus pueden rastrear su propagación y desmentir las conspiraciones

Piense en el proyecto de código abierto Nextstrain.org como un museo de brotes. Los laboratorios de todo el mundo contribuyen con secuencias genéticas de virus recolectados de pacientes, y Nextstrain utiliza esos datos para pintar la evolución de las epidemias a través de mapas globales y cuadros filogenéticos, los árboles genealógicos de los virus.

Hasta ahora, Nextstrain ha eliminado casi 1.500 genomas del nuevo coronavirus, y los datos ya muestran cómo este virus está mutando, cada 15 días, en promedio, a medida que la pandemia de COVID-19 se desata en todo el mundo.

Tan amenazante como suena la palabra, las mutaciones no significan que el virus se está volviendo más dañino. En cambio, estos cambios sutiles en el código genético del virus están ayudando a los investigadores a descubrir rápidamente dónde ha estado, así como a disipar los mitos sobre sus orígenes.

"Estas mutaciones son completamente benignas y útiles como parte del rompecabezas para descubrir cómo se está propagando el virus", dice el cofundador de Nextstrain, Trevor Bedford, biólogo computacional en el Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson en Seattle.

Este primer enfoque genético para rastrear el coronavirus se ha convertido en un punto brillante entre el aluvión de titulares devastadores de pandemias. Una ciencia similar fue instrumental en la decodificación de epidemias anteriores, como el Zika y el Ébola. Pero los expertos dicen que el costo decreciente y la mayor velocidad y eficiencia de las herramientas de secuenciación genética han hecho posible que un pequeño ejército de investigadores de todo el mundo documente la ruta destructiva del coronavirus aún más rápido. Esas ideas pueden ayudar a los funcionarios a elegir si cambiar de estrategias de contención a estrategias de mitigación, especialmente en aquellos lugares donde las pruebas se han retrasado.

"Si volvemos al virus del Ébola hace cinco años, fue un proceso que duró un año desde que las muestras se recolectaron hasta que se secuenciaron los genomas y se compartieron públicamente", dice Bedford. "Ahora el cambio es mucho más rápido, de dos días a una semana, y esa capacidad en tiempo real, para usar estas técnicas que impacta el brote, es nueva".

Seguimiento de casos a través de las mutaciones

El laboratorio de Bedford ha estado utilizando la genética para rastrear el nuevo coronavirus, conocido como SARS-CoV-2, desde que los primeros casos estadounidenses comenzaron a multiplicarse en el estado de Washington en febrero y marzo. En aquel entonces, los funcionarios de salud pública se centraron en rastrear los historiales de viaje de los pacientes y conectar los puntos con las personas potencialmente infectadas que habían conocido en el camino.

Mientras tanto, Bedford y su equipo decidieron desbloquear el código genético del virus mediante el análisis de muestras nasales recolectadas de aproximadamente dos docenas de pacientes. Su descubrimiento fue esclarecedor: Al rastrear cómo y dónde el virus había cambiado con el tiempo, Bedford mostró que el SARS-CoV-2 se había incubado silenciosamente dentro de la comunidad durante semanas desde el primer caso documentado en Seattle el 21 de enero. El paciente tenía 35 años y había visitado recientemente el epicentro original del brote en Wuhan, China.

En otras palabras, Bedford contaba con pruebas científicas de que las personas podrían, sin tener noción, propagar el coronavirus si tenían un caso leve y no buscaban atención, o si la vigilancia tradicional los había pasado por alto porque no se habían realizado la prueba. Esa revelación ha alimentado los frenéticos bloqueos, cierres y recomendaciones de distanciamiento social en todo el mundo en un intento por frenar la propagación.

"Una cosa que ha quedado clara es que los datos genómicos le brindan una historia mucho más rica sobre cómo se está desarrollando el brote", dice Bedford.

Las herramientas de visualización de Nextstrain también han colaborado a involucrar a un público que tiene ganas de aprender sobre la ciencia del coronavirus, dice Kristian Andersen, bióloga computacional de Scripps Research en La Jolla, California, cuyo laboratorio ha contribuido con más de mil genomas, incluidos el West Nile y el Virus Zika, al proyecto.

"Me gustan estas herramientas porque durante mucho tiempo fueron sólo nerds como yo mirando estos árboles, y ahora todo está en Twitter", dice Andersen. La ética de código abierto del sitio también ha generado entusiasmo para compartir el genoma entre los investigadores de todo el mundo, que ofrecen enviar muestras virales a su laboratorio o que lo contactan en busca de consejos específicos sobre cómo secuenciar el virus. “Ven la pantalla de datos y dicen: también tenemos pacientes. Nos gustaría secuenciarlos”.

Aunque dichos gráficos y árboles son útiles para ver el panorama general de cómo se está desarrollando la pandemia, Andersen advierte a los visitantes al azar que no salten a conclusiones, porque no pueden ver los datos de fondo más extensos. Caso en punto: Bedford tuvo que volver atrás en Twitter luego de sugerir que los datos de secuencia similares de un paciente alemán infectado en Italia y los de un paciente de Munich que se infectó un mes antes mostraron que el brote europeo había comenzado en Alemania.

"El árbol puede sugerir una conexión, pero hay tantas piezas faltantes en la cadena de transmisión que puede haber otras explicaciones de lo que podría haber sucedido", dice Andersen.

Y en lugares donde las pruebas y la vigilancia basada en casos son limitadas, Bedford dice que los datos genéticos continuarán proporcionando pistas sobre si todas estas intervenciones de distanciamiento social están funcionando.

"Podremos saber cuánta menos transmisión estamos viendo y responder la pregunta, ¿Podemos quitar el pie del acelerador?", Dice.

No es un arma biológica

Además, la capacidad de revelar la historia evolutiva del virus ayudó a los investigadores a desacreditar rápidamente las teorías de conspiración, como la que el SARS-CoV-2 se fabricó en secreto en un laboratorio para ser utilizado como arma biológica.

Un artículo publicado el 17 de marzo en Nature Medicine, en coautoría de Andersen, presenta este argumento al comparar las características genómicas del SARS-CoV-2 con todos los miembros de su familia más cercanos, incluidos el SARS, el MERS y las cepas aisladas de animales como los murciélagos y pangolines.

En primer lugar, la mayor parte de la estructura subyacente del SARS-CoV-2 es diferente a cualquiera de los coronavirus estudiados previamente en un laboratorio. El nuevo coronavirus también contiene características genéticas que sugieren que encontró un sistema inmune vivo en lugar de ser cultivado en una placa de Petri.

Además, un diseñador de armas biológicas querría un impacto máximo y podría depender de la historia para obtenerlo, pero el nuevo coronavirus tiene defectos sutiles que indican la selección natural. Por ejemplo, los coronavirus usan lo que se conoce como proteínas de espiga, que parecen cabezas de brócoli, para unirse y acceder a las "puertas" celulares llamadas receptores. Así es como los virus infectan las células animales. Los experimentos han demostrado que el nuevo coronavirus se une fuertemente con un receptor humano llamado ACE2, pero la interacción no es óptima, explican los autores.

"Esto no es lo que habría elegido alguien que quisiera crear el virus perfecto", dice Andersen. En general, su análisis sugiere que el virus saltó de un animal a los seres humanos en algún momento de noviembre.

En el futuro, la secuenciación genética se convertirá en una herramienta aún más importante para identificar brotes virales locales o regionales antes de que se propaguen.

"Si surgiera un virus potencial en una comunidad en África, por ejemplo, ahora tenemos la capacidad de llevar muestras al laboratorio para realizar una secuencia", dice Phil Febbo, médico y director médico de Illumina, el fabricante de máquinas de secuenciación genética más grande del mundo, con sede en San Diego, California. La técnica permite a los investigadores secuenciar cadenas genéticas aleatorias para identificar un virus a un ritmo más rápido, de modo que los funcionarios puedan determinar más rápidamente las medidas de contención apropiadas para detener la transmisión.

Todavía queda mucho trabajo por hacer para crear una red de vigilancia global de respuesta tan rápida: se tienen que crear los laboratorios. Los gobiernos tienen que subir a bordo. Los trabajadores deben ser reclutados y entrenados para manejar las máquinas de secuenciación e interpretar los resultados.

"No es una limitación de la tecnología", dice Febbo. "Es una cuestión de encontrar la solución correcta como comunidad internacional".