Las mutaciones del coronavirus pueden trazar su dispersión y desmentir conspiraciones

El proyecto de código abierto Nextstrain.org es como un museo de brotes. Laboratorios de todo el mundo aportan secuencias genéticas de muestras de virus tomadas de pacientes y Nextstrain usa dichos datos para describir la evolución de las epidemias mediante mapas globales y diagramas filogenéticos, los árboles familiares de los virus.

Hasta la fecha, Nextstrain ha procesado casi 1500 genomas del nuevo coronavirus y los datos ya muestran cómo está mutando el virus (cada 15 días, de media) conforme la pandemia de la COVID-19 causa estragos en el mundo.

Pese a lo amenazador de la palabra, las mutaciones no quieren decir que el virus esté volviéndose más perjudicial. Más bien, estos pequeños cambios en el código genético del virus están ayudando a los expertos a averiguar rápidamente dónde ha estado y a desmentir mitos sobre sus orígenes.

«Estas mutaciones son completamente benignas y son útiles para descubrir cómo se propaga el virus, como si fueran las piezas de un puzle», afirma Trevor Bedford, cofundador de Nextstrain y biólogo computacional del Centro Fred Hutchinson de Investigación del Cáncer en Seattle.

Este enfoque genético para rastrear el coronavirus es un punto positivo entre el aluvión de titulares devastadores sobre la pandemia. Procesos científicos similares han sido fundamentales para descodificar epidemias anteriores, como el zika y el ébola. Con todo, los expertos afirman que el menor coste y la mayor velocidad y eficiencia de las herramientas de secuenciación genética han posibilitado que un pequeño ejército de investigadores de todo el mundo documente aún más deprisa la estela de destrucción que deja el coronavirus. Esta información puede ayudar a las autoridades a decidir si pasar de estrategias de contención a estrategias de mitigación, sobre todo en lugares donde se han demorado la realización de test.

«Si retrocedemos al virus del Ébola hace cinco años, fue un proceso de un año desde la toma de muestras hasta la secuenciación de genomas y hasta que se compartieron públicamente. Ahora, el plazo es mucho menor (de dos días a una semana) y esta capacidad en tiempo real de usar estas técnicas de forma que repercuta en el brote es una novedad», afirma Bedford.

Rastrear los casos a través de las mutaciones

El laboratorio de Bedford ha aplicado la genética para rastrear el nuevo coronavirus, conocido como SARS-CoV-2, desde que empezaron a multiplicarse los primeros casos estadounidenses en el estado de Washington, en febrero y marzo. Por aquel entonces, las autoridades de salud pública se centraron en seguir la pista del historial de viajes de los pacientes y conectar los puntos hasta las personas con las que se encontraron por el camino y que podrían estar infectadas.

Por su parte, Bedford y su equipo recurrieron a desentrañar el código genético del virus analizando muestras nasales tomadas a aproximadamente dos docenas de pacientes. El descubrimiento fue esclarecedor: rastreando cómo y dónde había cambiado el virus con el paso del tiempo, Bedford demostró que el SARS-CoV-2 se había incubado sigilosamente dentro de la comunidad durante semanas desde que se documentó el primer caso en Seattle el 21 de enero. El paciente tenía 35 años y había visitado hacía poco el epicentro del brote, Wuhan.

En otras palabras, Bedford contaba con pruebas científicas de que las personas podían propagar el coronavirus inconscientemente si padecían un caso leve y no buscaban atención médica o si los métodos de control tradicionales los habían pasado por alto al no haberles hecho el test. Dicha revelación ha impulsado los bloqueos, cierres y recomendaciones de distanciamiento social por todo el mundo en un intento de ralentizar el contagio.

«Algo que ha quedado claro es que los datos genómicos te proporcionan una historia mucho más completa de cómo se desenvuelve en brote», afirma Bedford.

Kristian Andersen es biólogo computacional en Scripps Research en La Jolla, California, y su laboratorio ha aportado más de mil genomas al proyecto, entre ellos los de los virus del Nilo occidental y del Zika. Andersen explica que las herramientas de visualización de Nextstrain también han contribuido a que se involucre un público hambriento por aprender la ciencia del coronavirus.

«Me gustan estas herramientas porque durante mucho tiempo solo los frikis como yo mirábamos estos árboles y ahora está por todo Twitter», afirma Andersen. El ethos de código abierto de esta página web también ha generado entusiasmo a la hora de compartir genomas entre investigadores de todo el mundo, que se ofrecen a enviar muestras virales a su laboratorio o contactan con él en busca de consejos específicos para secuenciar el virus. «Ven los datos expuestos y dicen: “Nosotros también tenemos pacientes. Nos gustaría secuenciarlos”», afirma.

Aunque dichos diagramas y árboles son útiles para ver el panorama general de cómo se dispersa la pandemia, Andersen advierte que no se deben sacar conclusiones precipitadas, ya que los visitantes aleatorios no pueden ver los datos de antecedentes, que son más amplios. Por ejemplo: Bedford tuvo que retractarse en Twitter tras sugerir que los datos de secuenciación similares de un paciente alemán en Italia y un paciente de Múnich que se infectó un mes después demostraban que el brote europeo había surgido en Alemania.

«El árbol podría sugerir una conexión, pero faltan tantas piezas en la cadena de transmisión que podría haber otras explicaciones para lo que podría haber pasado», afirma Andersen.

En lugares donde los test y la supervisión basada en casos son limitados, Bedford afirma que los datos genéticos seguirán aportando pistas sobre si las medidas de distanciamiento social están funcionando.

«Podremos determinar cuánta menos transmisión se observa y responder a la pregunta de si podemos quitar el pie del acelerador», afirma.

No es un arma biológica

Asimismo, la capacidad de revelar el historial evolutivo del virus ha ayudado a los investigadores a desmentir rápidamente las teorías conspiratorias, como la de que el SARS-CoV-2 se fabricó en secreto en un laboratorio para usarlo como arma biológica.

Un artículo publicado el 17 de marzo en la revista Nature Medicine del que Andersen es coautor formula este argumento comparando los rasgos genómicos del SARS-CoV-2 con todos los miembros más próximos de su familia, entre ellos el SARS, el MERS y las cepas aisladas de animales como murciélagos y pangolines.

En primer lugar, la mayor parte de la estructura subyacente del SARS-CoV-2 no se parece a los coronavirus estudiados previamente en laboratorios. El nuevo coronavirus también contiene rasgos genéticos que sugieren que se encontraba en un sistema inmunitario vivo y que no se cultivó en una placa de Petri.

Asimismo, un diseñador de armas biológicas querría ejercer el máximo impacto y podría basarse en la historia para obtenerlas, pero el nuevo coronavirus posee defectos sutiles que indican selección natural. Por ejemplo, los coronavirus usan lo que se conoce como proteínas S (spike), que se parecen a las cabezas del brócoli, para fijarse y acceder a las «puertas» celulares, denominadas receptores. Así infectan los virus las células animales. Los experimentos han demostrado que el nuevo coronavirus se une a un receptor humano llamado ECA2, pero la interacción no es óptima, según explican los autores.

«Esto no es lo que habría elegido alguien que tratara de construir el virus perfecto», afirma Andersen. En general, el análisis sugiere que el virus saltó de animales a humanos en torno a noviembre.

La importancia de la secuenciación genética

En el futuro, la secuenciación genética podría adquirir más importancia como herramienta para identificar brotes virales locales o regionales antes de su propagación.

«Si apareciera un virus en potencia en una comunidad de África, por ejemplo, ahora podemos obtener muestras y llevarlas al laboratorio para llevar a cabo secuenciación shotgun», afirma Phil Febbo, médico y director de medicina de Illumina, el mayor fabricante mundial de máquinas de secuenciación genética con sede en San Diego, California. La técnica shotgun permite que investigadores secuencien cadenas genéticas aleatorias para identificar un virus más rápidamente, de forma que las autoridades puedan determinar cuanto antes las medidas de contención pertinentes para detener la transmisión.

Aún queda mucho por trabajo por delante para crear una red de supervisión global para una respuesta rápida: habría que crear laboratorios, los gobiernos tendrían que sumarse a la iniciativa y habría que contratar a trabajadores y formarlos para manejar máquinas de secuenciación e interpretar los resultados.

«No es una limitación tecnológica. Es cuestión de encontrar la intención adecuada como comunidad internacional», afirma Febbo.

Este artículo se publicó originalmente en inglés en nationalgeographic.com.