El coronavirus no muta tant com pensàvem: així ho demostra un equip de València després de revisar milions de seqüències
Investigadors valencians descobreixen que les mutacions del coronavirus estan sobreestimades per errors informàtics
Un estudi liderat per l'Institut de Biologia Integrativa de Sistemes (I2SysBio, UV-CSIC) detecta un volum molt superior d'errors de dades en les seqüències de certes mutacions del virus SARS-CoV-2, després de comparar la informació procedent de GISAID –principal base de dades utilitzada durant la pandèmia– amb l'obtinguda de la seqüenciació directa de genomes. Els resultats, que posen de manifest els punts febles de les bases de dades públiques, ajudaran a millorar la vigilància del virus i, per tant, les metodologies de detecció viral i els processos d'intervenció clínica.
El treball, recentment publicat en la revista Virus Evolution, presenta una nova perspectiva sobre la capacitat del virus SARS-CoV-2 per a mutar, de mode inusual, i infectar a humans. Els resultats indiquen que moltes de les seqüències amb reparació de mutacions en la proteïna spike del virus –la més variable de tot el genoma víric i la principal via d'infecció de cèl·lules humanes– es van deure a errors introduïts per al seu processament en grans bases de dades genètiques.
Segons l'estudi, els mètodes informàtics emprats per a analitzar milions de seqüències virals poden portar a error, generant la impressió que el virus corregeix un tipus de mutacions amb major freqüència de la real. En comparar aquestes dades ja processades amb la informació obtinguda directament de la seqüenciació de genomes, l'equip ha aconseguit obtindre una visió més realista dels canvis genètics que pateix el virus. “Si s'estudien eixes regions, eixa part de la proteïna spike que s'ha perdut, i es confia en les dades processades, s'està sobreestimant la quantitat real de mutacions presents en eixa seqüència d'ADN”, assegura Mireia Coscollà Devís, investigadora del CSIC a l’I2SysBio i líder del projecte. “Ens vam adonar que les seqüències de la base de dades de GISAID estan processades per cada laboratori de manera diferent i contenien moltes distorsions per a aquesta mena de marcadors”, afig la científica.
Intercanvi de dades genòmiques de patògens
Si bé la investigació posa en relleu la importància d'examinar detingudament les dades genètiques per a evitar conclusions errònies, i l'Organització Mundial de la Salut (OMS) recomana una política d'intercanvi de dades genòmiques de patògens per a protegir la salut pública, a Espanya no existeix una recopilació central de dades de seqüències de patògens humans, animals i ambientals, com tampoc existeix una política per a l'intercanvi de dades anonimitzades entre institucions de salut i científiques. “Això dificulta el seguiment i la resposta a les malalties infeccioses incloent el seguiment de la resistència als antimicrobians”, destaca Fernando González-Candelas, catedràtic de Genètica de la Universitat de València i investigador de la fundació FISABIO, també participant en l'estudi. Ron Geller, investigador del CSIC a l’I2SysBio, ha destacat la importància de combinar la biologia computacional i evolutiva amb els experiments en laboratori per a avançar en el coneixement dels patògens.
Liderat pe l’I2SysBio (grups de Patogenòmica i de Biologia Viral), participen també en l'estudi l'Institut de Biomedicina de València (IBV, CSIC) i l'Institut d'Investigació Sanitària La Fe (IIS-La Fe).
El treball ha sigut finançat pel Ministeri de Ciència, Innovació i Universitats i per la Unió Europea, amb fons NextGenerationEU/PRTR a través de la PTI+ Salut Global del CSIC. A més, està secundat per la Generalitat Valenciana i el Fons Social Europeu a través de l'ajuda CIACIF/2022/333. El treball computacional es va realitzar en Garnatxa, el clúster de computació d'alt rendiment (HPC) de l'Institut de Biologia Integrativa de Sistemes.
