Respuesta de la bioinformática ante la pandemia de COVID-19

Respuesta de la bioinformática ante la pandemia de COVID-19

Romero Vivas, E. y Von Borstel Luna, F. D.

Dr. Eduardo Romero Vivas

Investigador Titular B

evivas@cibnor.mx

Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C.

Dr. Fernando Daniel Von Borstel Luna

Investigador Titular A

fborstel@cibnor.mx

Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C.

Introducción

El ambicioso Proyecto del Genoma Humano (PGH), inició el 1 de octubre de 1990, con la meta de secuenciar y mapear todos los genes que componen el genoma humano. En 2003, el PGH dio como resultado una secuencia preliminar terminada en un 99 por ciento, de más de 3 mil millones de pares de bases ^[1]. Esta compleja secuencia de pares de bases químicas compone el ADN (Ácido Desoxirribonucleico) de una persona promedio.

Por su parte, el virus SARS-CoV-2 responsable de la enfermedad COVID-19, reportado por primera vez en Wuhan, China, tiene una secuencia genómica de tan solo 29,903 pares de bases, y fue compartida el 5 de junio del 2020 a través de las bases de datos públicas de GenBank (MN908947.3/-NC_045512.2) por el gobierno de China, entonces denominado “Wuhan-Hu-1” ^[2]. Ésta secuencia fue anotada (es decir identificados sus componentes) basándose en la similitud con otros coronavirus.

La secuenciación de ADN es el principal método en el diagnóstico del coronavirus y es una herramienta importante para la investigación del virus. Ésta consiste en determinar el orden de los componentes básicos (nucleótidos) en el código genético, y se logra mediante métodos y técnicas bioquímicas. Una vez obtenida esta secuencia ordenada de nucleótidos la información se codifica mediante cuatro letras A (adenina), C (citosina), G (guanina), T (timina), y se almacena como un texto. A partir de ahí se pueden realizar su análisis por medios informáticos, y se vuelve terreno de la bioinformática.

En el campo de la epidemiología y medicina en tiempos de COVID-19, la bioinformática, nos permite obtener un conocimiento profundo del genoma del virus, de las características de las proteínas que lo conforman, realizar diagnósticos clínicos para su detección, y desarrollar fármacos antivirales y vacunas.

El virus que causa el COVID-19 está cambiando constantemente y se espera que existan cada vez más variantes del virus. Estas variantes pueden desaparecer o permanecer, constituyéndose en nuevas cepas, que serán las bases para que surjan nuevas variantes conforme el virus se replica en los humanos y se propagan los contagios. Por ende, es importante monitorear las nuevas variantes y compararlas con las previas para determinar su grado de peligrosidad o que tan contagiosas son. Esta comparación se realiza a partir de sus propiedades, por ejemplo, la resistencia a un tratamiento, o a partir de su código genético obtenido por secuenciación y analizado mediante algoritmos computacionales a través de la bioinformática.

El análisis de esta información permite ^[3]:

1. Conocer la estructura proteínica, las posibles variantes (al seguir los cambios de las secuencias), y su visualización.
2. Conocer su origen, la similaridad con otros virus, y la posible evolución del mismo mediante la comparación de secuencias.
3. La detección del virus, mediante herramientas de diagnóstico como el RT-PCR, su secuenciación en equipos de nueva generación, prueba de antígenos, entre otros. Lo cual es posible al conocer que secuencia de nucleótidos se debe buscar.
4. El desarrollo de nuevos medicamentos mediante el entendimiento de la estructura tridimensional del virus, y evaluando las pequeñas moléculas de proteína que pueden combinarse con el virus para inactivarlo, es decir que estructuras lo forman y que estructuras le son afines usando aplicaciones de simulación y visualización.
5. Utilizar diferentes aplicaciones para la investigación de vacunas y su efectividad.

Figura 1. El análisis de la información genómica del virus SARS-CoV-2, utilizando la bioinformática para combatir la epidemia.

Asimismo, una estrategia realizada por la comunidad científica para combatir la actual epidemia, fue implementar múltiples métodos de análisis en línea, para que la información pública relacionada a cómo afecta el virus a la población, pueda ser utilizada por usuarios que no sean expertos en computación. Algunas de estas aplicaciones de investigación y análisis, son creadas para navegadores de internet, con interfaces web interactivas ^[4]:

1. Mapas epidemiológicos globales que recaban datos sobre el número de casos, muertes y recuperaciones, edad, hospitalizaciones, entre otros datos más, en una escala espacial y temporal.
2. Aplicaciones enfocadas en compartir datos en tiempo real, en forma de hojas de cálculo interactivas, que colectan, adicionan y permiten análisis estadísticos sobre información demográfica de fuentes oficiales.
3. Aplicaciones web interactivas que simulan la dinámica de la diseminación del COVID-19 y generan proyecciones en alguna población, basados en diferentes suposiciones epidemiológicas, así como los efectos de las medidas adoptadas para contener la transmisión de la enfermedad.
4. Algunas aplicaciones web regionales para describir las curvas epidémicas y predecir los efectos de las políticas de reducción de interacción social sobre el número de casos y la capacidad de hospitales, colectar y visualizar datos epidemiológicos, entre otros análisis.

Figura 2. Aplicaciones web para investigación y análisis con información pública sobre la pandemia.

De esta manera, también se desarrollaron aplicaciones web de análisis genómico para los investigadores en todo el mundo, para realizar análisis de secuencias, y comparar el virus original con las muestras de casos locales, en búsqueda de mutaciones que permitan rastrear su origen de manera espacial y temporal, y tratar de explicar las diferencias en su transmisión en todos los países.

Conclusión

Para apoyar la investigación y el avance del conocimiento sobre el COVID-19 y su tratamiento, la comunidad bioinformática ha desarrollado aplicaciones en línea que permiten que una amplia audiencia pueda analizar los datos específicos del virus SARS-CoV-2, y la evolución de la pandemia a nivel global. De esta forma, han proporcionado un innegable apoyo a los actuales esfuerzos de investigación contra la pandemia, permitiendo un fácil acceso a información de suma importancia para la toma de decisiones clínicas, políticas y sociales.

Referencias:

[1] https://www.genome.gov/human-genome-project, visitado 20 de junio 2022.

[2] https://www.cdc.gov/museum/timeline/covid19.html, visitado 16 de junio 2022.

[3] L. Ma, H. Li, J. Lan, X. Hao, H. Liu, X. Wang, Y. Huang, Comprehensive analyses of bioinformatics applications in the fight against COVID-19 pandemic, Comp. Biol. and Chem., Vol 95, 2021, https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2021.107599.

[4] D. Mercatelli, A. N. Holding, F. M. Giorgi, Web tools to fight pandemics: the COVID-19 experience, Brief. in Bioinformatics, Vol 22, Issue 2, March 2021, pp 690-700, https://doi.org/10.1093/bib/bbaa261

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