El uso de la metodología de estudios de asociación de todo el genoma GWAS para analizar los datos de secuenciación del genoma completo de las mutaciones del SARS-CoV-2 y los datos de mortalidad de COVID-19 puede identificar variantes altamente patógenas del virus que deben marcarse para su contención, según HarvardInvestigadores de la Escuela de Salud Pública TH Chan e investigadores del MIT.
Usando esta metodología bioestadística, los investigadores identificaron una mutación en la variante conocida como P.1, o Gamma, como relacionada con una mayor mortalidad y, potencialmente, una mayor transmisibilidad, mayores tasas de infección y una mayor patogenicidad antes de la variante P.1había sido identificado.
La metodología del equipo se describe en línea el 23 de junio de 2021 en la revista Epidemiología genética.
"Según nuestra experiencia, la metodología GWAS podría proporcionar herramientas adecuadas que podrían usarse para analizar los vínculos potenciales entre mutaciones en ubicaciones específicas en los genomas virales y el resultado de la enfermedad", dijo Christoph Lange, profesor de bioestadística en Harvard Chan School y autor principal de"Esto podría permitir una mejor detección en tiempo real de nuevas variantes nocivas / nuevas cepas virales en pandemias".
Los primeros pacientes en Brasil con la variante P.1 se documentaron en enero de 2021 y en pocas semanas la variante provocó un aumento en los casos en Manaus, Brasil. La ciudad ya había sido muy afectada por la pandemia en mayo de 2020, yLos investigadores pensaron que los residentes de la ciudad habían logrado la inmunidad de la población porque muchas personas en el área habían desarrollado anticuerpos para el virus durante esa ola inicial. En cambio, P.1, que tiene varias mutaciones en la proteína de pico que el virus usa para unirse e invadiruna célula huésped, causó una segunda ola de infecciones y parecía tener una mayor transmisibilidad y más probabilidades de causar la muerte que las variantes anteriores observadas en el área.
En septiembre de 2020, varios meses antes de que se documentara el primer paciente P.1, el equipo de Harvard Chan School y MIT reutilizó la metodología utilizada en GWAS, que se usa ampliamente para vincular ciertas variaciones genéticas con enfermedades específicas, para separar la patogenicidad relativade varias mutaciones del SARS-CoV-2. El equipo buscó vínculos entre cada mutación del ARN monocatenario del virus del SARS-CoV-2 y la mortalidad en 7.548 pacientes con COVID-19. Los datos del estudio provienen de la iniciativa mundial sobre el intercambio de avesbase de datos de datos de influenza GISAID, que contiene la secuencia genética y los datos clínicos y epidemiológicos relacionados asociados con el SARS-CoV-2 y los virus de la influenza.
Los investigadores encontraron una mutación, en el locus 25.088 pb en el genoma del virus, que altera la proteína de pico y se relacionó con un aumento significativo en la mortalidad en pacientes con COVID-19. El equipo marcó la variante con esta mutación, que fueposteriormente identificado como parte de P.1.
La metodología bioestadística del equipo debería tener aplicaciones más amplias más allá de la variante P.1 y el SARS-CoV-2, según los investigadores.
"Esperamos que este enfoque funcione en escenarios similares que involucren otras enfermedades, siempre que la calidad de los datos recopilados en las bases de datos públicas sea lo suficientemente alta", dijo Georg Hahn, investigador asociado e instructor de bioestadística en Harvard Chan School y coprimerautor del artículo.
Otros miembros de la Harvard Chan School que contribuyeron al estudio fueron Sanghun Lee, Sharon Lutz, Sebastien Haneuse y Nan Laird.
Este estudio fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud 1R01AI154470-01, 2U01HG008685, R01HG008976, U01HL089856, U01HL089897, P01HL120839, P01HL132825, 2U01HG008685 y la Fundación Nacional de Ciencias 1746 y GR452subvención P30-ES002109.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Salud Pública Harvard TH Chan . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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