Covid-19: How unprecedented data sharing has led to faster-than-ever outbreak research Horizon, 23 March 2020 by Ian Le Guillou
«El impulso hacia la ciencia abierta, los datos abiertos y los preprints realmente ha cambiado la forma en que experimentamos el discurso científico en este brote en comparación con los anteriores», dijo el profesor Richard Neher, de la Universidad de Basilea, Suiza.
Los avances en la secuenciación de genes han permitido a los científicos rastrear y monitorear la pandemia de COVID-19 más rápido que cualquier brote anterior. Sin embargo, las lagunas en nuestro conocimiento de cómo funcionan los coronavirus ha dificultado la comprensión de lo que hace especial al nuevo coronavirus.
Cuando se identificó el nuevo coronavirus (conocido formalmente como SARS-CoV-2) en China en enero, los científicos de todo el mundo estaban listos para responder. Toda la composición genética del virus, o genoma, se publicó en línea en cuestión de días. En comparación, durante el brote de coronavirus del SARS en 2003, esto tomó casi tres meses, después de que la enfermedad se atribuyera originalmente a la clamidia
Los avances en la tecnología han reducido significativamente el costo de la secuenciación de genes y las máquinas ahora son lo suficientemente pequeñas como para caber en la palma de su mano. Esto ha facilitado la secuenciación de una gran cantidad de muestras en todo el mundo.
‘Puede ver en las secuencias cómo se propaga el virus, la velocidad a la que se propaga y estimar la cantidad de personas infectadas. A medida que tenemos más y más secuencias, los números son cada vez más precisos », dijo la profesora Anne-Mieke Vandamme de KU Leuven, Bélgica.
La secuenciación de próxima generación, o NGS, puede generar enormes cantidades de datos, y el desafío es encontrar formas de analizarlos adecuadamente.
Una de las herramientas desarrolladas, llamada Genome Detective, puede tomar los datos sin procesar de la máquina de secuenciación, filtrar los resultados de los no virus, juntar el genoma y usarlo para identificar el virus. No se basa en conjeturas o hipótesis anteriores, por lo que incluso puede identificar virus que no se han visto antes. Esto se utilizó para confirmar el primer caso de COVID-19 en Bélgica, identificándolo como un coronavirus relacionado con el SARS.
El poder de la secuenciación de genes proviene de comparar los resultados en diferentes casos. El profesor Vandamme dice que ha sido ‘fantástico’ ver el nivel de colaboración internacional: ‘Hay mucho más intercambio de datos y secuencias en línea … en comparación con el pasado porque tenemos muchas más herramientas de intercambio en línea disponibles’.
Una de estas herramientas es NextStrain, un recurso en línea que utiliza datos del genoma para monitorear la evolución de los organismos que causan enfermedades como los virus en tiempo real. Ha rastreado varios brotes, incluidos el zika, el ébola y el dengue, e incluso se ha utilizado para informar la política de la Organización Mundial de la Salud sobre la gripe estacional.
Los trabajos de investigación generalmente tardan meses en publicarse, un eón en la carrera actual para enfrentar la pandemia. La necesidad de compartir información rápidamente ha alentado un mayor intercambio de ‘preprints, borradores de documentos que aún no han sido revisados por pares.
«El impulso hacia la ciencia abierta, los datos abiertos y los preprints realmente ha cambiado la forma en que experimentamos el discurso científico en este brote en comparación con los anteriores», dijo el profesor Richard Neher, de la Universidad de Basilea, Suiza, que lidera el proyecto NextStrain.
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