ENFERMEDADES INFECCIOSAS

1. https://www.facebook.com/medicineunsa
Desarrollan un software para investigar
el origen de enfermedades infecciosas
Automatización del proceso
El equipo de investigación trabajó desde 2008 a 2010 bajo las directrices del profesor
asociado de la Escuela de Biología de Georgia, King Jordan, en estrecha colaboración con
los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC, por su sigla en
inglés), interesados por aquel entonces en un sistema rápido y preciso que pudiera
automatizar el análisis de los genomas secuenciados de las bacterias causantes de
enfermedades.
“Determinar el orden de las bases del ADN de un genoma completo se ha vuelto
relativamente fácil y barato en los últimos años, gracias a los avances
tecnológicos” apunta Jordan. Sin embargo, la parte difícil seguía siendo
descifrar la información contenida en la secuencia del
genoma. “Nuestro software da ese siguiente paso.
Analiza las secuencias, encuentra los genes y
proporciona pistas sobre cuáles están
implicados en hacer que las personas
enfermen”, explica el profesor.
Y todo ello de forma
automatizada, agilizando sobremanera el
proceso. “Mientras manualmente el
análisis solía tardar
semanas, meses o un año,
ahora supone unas 24
horas”, añade Jordan,
quien además da nombre al
laboratorio de Biología Computacional
y Bioinformática –Jordan
Lab, en inglés- en el
Instituto de Tecnología de
Georgia.
Aunque en un principio CG-pipeline fue desarrollado para el CDC, actualmente se utiliza en
todo el mundo para la investigación en salud pública. El brote de E. coli del pasado verano
fue su estreno más destacado. Andrey Kislyuk, uno de los doctorandos de Bioinformática que
ayudó a Jordan a crear el software, lo utilizó mientras trabajaba en la compañía de
biotecnología Pacific Biosciences, en Estados Unidos, para entender por qué la cepa de la
bacteria que causó el brote originado en Alemania fue tan virulenta.
“El software se usó para determinar qué material genético de dos cepas previamente
diferenciadas de E. coli se habían combinado en una nueva y muy virulenta cepa”, matiza
Kislyuk. El resultado de esa “cepa híbrida”, como el investigador la define, “parece ser más
letal que cualquiera de sus antecesoras”, como se pudo comprobar mientras duró la alerta
sanitaria. Con todo, su análisis mediante este sistema permitió agilizar la detección de esta
cepa desconocida hasta el momento.
Contra la listeriosis
Sin embargo, no fue esta la única infección alimentaria virulenta registrada el verano pasado
y en la que se puso a prueba CG-pipeline. Otro doctorando de bioinformática que intervino
en el diseño del software, Lee Katz, analizó la bacteria que causó una pandemia
por listeriosis en Estados Unidos mientras trabajaba en el CDC.
Este brote se detectó en los melones de una única explotación agraria de Colorado que
estaban contaminados con listeria. También fue un caso inusual, pues era la primera vez que
http://www.medicinaunsa.edu.pe/

2. https://www.facebook.com/medicineunsa
las autoridades sanitarias estadounidenses vinculaban con fruta fresca un brote de esta
bacteria, más frecuente en carnes procesadas, vegetales y productos lácteos no
pasteurizados.
Durante varios meses se confirmaron 146 casos de listeriosis y 30 víctimas mortales,
convirtiéndose en el brote más mortífero de enfermedades transmitidas por alimentos en
Estados Unidos de los últimos 25 años. Usando CG-pipeline, Katz fue capaz de identificar un
importante marcador del genoma epidemiológico, el cual ayudará a hacer un seguimiento de
las cepas invasivas de Listeria.
La plataforma software puede utilizarse para analizar cualquier secuenciación del genoma
microbiano. Así, ya se ha probado con una bacteria causante de una variedad de
enfermedades infecciosas, incluido el cólera, la salmonela y la meningitis bacteriana. Con
todo, Katz continúa trabajando en estrecha colaboración con el Laboratorio Jordan para
mejorar el programa.
http://www.medicinaunsa.edu.pe/