Infecciones escondidas
Un equipo científico argentino desarrolló un algoritmo que permite detectar con alta sensibilidad la presencia de más de una variante del SARS-CoV-2 coinfectando a un mismo individuo. El estudio analizó 1097 hisopados de personas infectadas durante los primeros 18 meses de la pandemia y mostró que un 2% de ellas presentaban coinfecciones. El trabajo brinda una herramienta clave para comprender y predecir el comportamiento del virus en nuestra población.
El 8 de marzo de 2020, recién iniciada la pandemia en Europa, una adolescente de 17 años se presentó en la sala de emergencias de un hospital de Portugal. Llevaba nueve días con fiebre, tenía tos, le dolía el pecho y sufría vómitos. No tenía antecedentes de padecer otra patología, es decir, hasta entonces había sido una joven saludable. Sin embargo, a pesar de su juventud y de la ausencia de comorbilidades, desarrolló la forma severa de COVID-19 y estuvo internada en dos oportunidades. Los análisis posteriores mostraron que había estado infectada simultáneamente por dos variantes del coronavirus. Fue el primer caso probado de coinfección por SARS-CoV-2.
La presencia de virus distintos invadiendo un mismo organismo constituye un riesgo. No solo para el individuo, por el posible agravamiento de su estado clínico sino, también, para el resto de la población. Porque esas variantes pueden encontrarse en el interior de una célula de la persona infectada e intercambiar segmentos de su material genético dando lugar a la aparición de nuevos linajes del virus. Por eso es relevante la detección de individuos portando más de una variante viral.
No obstante, en el caso del SARS-CoV-2, la coinfección sigue siendo un fenómeno que no está suficientemente estudiado. Una de las razones para que esto suceda tiene que ver con los métodos que se utilizan para identificar las variantes.
La presencia de virus distintos invadiendo un mismo organismo constituye un riesgo. No solo para el individuo, también para el resto de la población.
Secuencias candidatas
Desde el surgimiento del SARS-CoV-2 a finales de 2019, infinidad de laboratorios de distintas partes del mundo analizan la secuencia genética de los virus que se van encontrando en los hisopados nasofaríngeos. En la Argentina, esa tarea la lleva a cabo el Proyecto Argentino Interinstitucional de Genómica del SARS-CoV-2 (Proyecto PAIS), un consorcio financiado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación que está conformado por decenas de investigadores de diferentes instituciones públicas y privadas de distintos lugares de nuestro territorio.
La información de esas secuencias virales está reunida en una base de datos de acceso público que, actualmente, tiene más de quince millones de registros. De esta manera, la Organización Mundial de la Salud puede efectuar una vigilancia en tiempo real y controlar la aparición de “variantes de preocupación” de SARS-CoV-2.
Pero, como los virus tienen una frecuencia de mutación significativa, es habitual que, durante el tiempo que están infectando a un organismo, se produzcan variantes genéticas virales más o menos diferentes entre sí. Por eso, los métodos que se utilizan para identificar las secuencias genéticas de los virus presentes en una muestra se apoyan en algoritmos que analizan esas variaciones y brindan “secuencias de consenso”. Es decir, la (o las) secuencias genéticas más probables del (o de los) virus que estén infectando a un individuo. Y eso es lo que se vuelca a la base de datos.
Los métodos de secuenciación que se usan actualmente son muy sensibles pero fallan en la detección de mutaciones puntuales que ocurren con baja frecuencia.
“Los métodos de secuenciación que se usan actualmente son muy sensibles. Pero utilizan algoritmos que, si bien brindan una secuencia de consenso con facilidad, fallan en la detección de mutaciones puntuales que ocurren con baja frecuencia”, explica Ezequiel Sosa, ingeniero en sistemas que se desempeña como personal de apoyo del CONICET en el Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA (IQUIBICEN). “De esta manera, se pasan por alto secuencias del virus que podrían ser significativas en el proceso de infección”, completa.
Sosa es uno de los autores de un trabajo publicado en la revista científica Virus Research en el que un equipo de investigadoras e investigadores argentinos describe el desarrollo y la puesta a prueba de una novedosa plataforma bioinformática que denominaron VICOS, por las siglas en inglés de “vigilancia de coinfecciones virales”.
Su nombre refleja su principal utilidad: es una herramienta que propone secuencias genéticas del virus que podrían estar coinfectando a un determinado individuo. “VICOS es un conjunto de algoritmos ensamblados que provee una lista de secuencias virales que son candidatas a estar causando coinfecciones”, ilustra Sosa.
El equipo de investigación utilizó VICOS para evaluar 1097 muestras provenientes de hisopados nasofaríngeos efectuados entre marzo de 2020 y agosto de 2021 en todo el país. “VICOS mostró que 23 de esas muestras, es decir un 2%, tenían más de una población viral”, informa, y detalla: “El análisis posterior de esas 23 muestras reveló que 3 de esos casos habían sido coinfecciones por dos virus del mismo linaje, 2 casos habían sido coinfecciones por virus de diferentes linajes y 13 casos eran compatibles con una coinfección por dos virus y, también, con el desarrollo de una segunda variante dentro del organismo durante el proceso de infección. Los 5 casos restantes de más de una población viral en una misma muestra probablemente se debieron a contaminación en el laboratorio”.
La originalidad de VICOS radica en que se trata de una herramienta informática específica para la detección de coinfecciones por SARS-CoV-2.
En definitiva, VICOS puso en evidencia que, con los métodos utilizados hasta el momento en todo el mundo, esos casos de coinfección habían pasado desapercibidos.
Relevancia sanitaria
VICOS permite identificar coinfecciones o variación intrapaciente de SARS-CoV-2 en miles de muestras clínicas al mismo tiempo con una alta sensibilidad y está disponible como software de código abierto.
Desde el punto de vista científico, la originalidad de VICOS radica en que se trata de una herramienta informática específica para la detección de coinfecciones por SARS-CoV-2. Por otra parte, los resultados del trabajo evidencian la gran capacidad del virus para diversificarse y, también, para evolucionar dentro del organismo.
Según los autores del estudio, “que el 2% de las muestras analizadas presentaran coinfecciones muestra la necesidad de prestar más atención a este fenómeno en la práctica clínica y en los programas de vigilancia epidemiológica”.
En este sentido, la investigadora del CONICET Mariana Viegas, responsable del Proyecto PAIS y directora del estudio, señala que VICOS “es importante para entender la dinámica de transmisión del virus y para detectar con más precisión la posibilidad de que se generen variantes recombinantes por coinfección, o variaciones intrapaciente en las personas persistentemente infectadas por SARS-CoV-2 que se han propuesto como generadores de las variantes de preocupación, como fue el caso de Omicron”.
Finalmente, la investigadora resalta la importancia de efectuar este tipo de análisis en la Argentina: “Conocer en profundidad cómo evoluciona el virus en distintos entornos inmunitarios permite predecir qué podría suceder en el futuro con las variantes. En el caso de nuestro país, nos muestra cómo el virus se comporta en nuestra población con un background de vacunas distinto a otras partes del mundo. Esto es importante, sobre todo ahora que estamos en pleno desarrollo de vacunas locales. Saber y entender bien cómo el virus evoluciona en este contexto es muy importante para poder definir formulaciones futuras de esas vacunas locales”.
