Estudian genomas de pacientes para predecir la evolución del coronavirus

Un ambicioso proyecto científico liderado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en colaboración con 40 hospitales de toda España estudiará los genomas comparados del nuevo coronavirus de pacientes con enfermedad COVID-19 para entender y predecir la evolución y epidemiología del virus.

El estudio tiene además el objetivo de proporcionar información a las autoridades de salud pública. Los datos generados serán depositados en repositorios públicos, así como en la plataforma global NextStrain (nextstrain.org). El proyecto se integra en la nueva Plataforma Temática Interdisciplinar Salud Global, que ha lanzado el CSIC para abordar el coronavirus SARS-CoV-2 desde la investigación.

El proyecto, denominado Addressing unknowns of COVID-19 transmission and infection combining pathogen genomics and epidemiology to inform public health interventions, tiene un presupuesto de 740.000 euros y combina datos genómicos, con la microbiología clínica, la epidemiología y la filogénesis. Está liderado por el investigador Iñaki Comas, del Instituto de Biomedicina de Valencia (IBV-CSIC), junto con el investigador Fernando González Candelas, del Instituto de Biología Integrativa de Sistemas (I2SysBio) del CSIC y la Universitat de València, con la colaboración de la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica (FISABIO) de la Generalitat Valenciana.

El investigador principal, Iñaki Comas, explica: “este proyecto nos permitirá incorporar la epidemiología genómica como una herramienta para entender el curso de la epidemia, cómo se originó y cómo está evolucionando en el tiempo y en el espacio.” Destaca además que “esta investigación también plantea el reto de generar resultados que sirvan para informar a las autoridades de salud pública”.

El trabajo está liderado por el Instituto de Biomedicina de Valencia y por el Instituto de Biología Integrativa de Sistemas con la colaboración de 40 hospitales españoles

Por su parte, Fernando González Candelas, catedrático de la Universitat de València e investigador del I2SysBio y de FISABIO, ha destacado la escala geográfica del proyecto, que abarca hospitales de toda España, y señala: “si bien hay una afectación general por Covid-19, la realidad es que cada comunidad está en una fase epidémica diferente y, por tanto, las soluciones a medio plazo han de ser diferentes”.

Los datos generados serán depositados en repositorios públicos y en la plataforma global NextStrain, de la que se ha derivado un nodo español (nextspain.uv.es) que ya está integrando los datos de secuencias españolas. La plataforma implementa herramientas de visualización muy potentes para poder seguir la evolución del virus en el espacio y en el tiempo.

Ambos investigadores responsables del proyecto, especialistas en epidemiología genómica, destacan la potencia de la combinación de los datos de varias disciplinas de genética y epidemiología. “La epidemiología genómica representará a las enfermedades infecciosas en el siglo XXI lo que representaron las vacunas en el siglo XIX o los antibióticos en el siglo XX”, ha añadido Iñaki Comas.

Este proyecto ha sido financiado, junto con otros 11, por la Plataforma Temática Interdisciplinar (PTI) Salud Global del CSIC, en la que colaboran más de 150 grupos de investigación y que cuenta con el apoyo de la Fundación Mapfre.

Jesús Marco, vicepresidente de Investigación Científica y Técnica del CSIC, ha destacado que “una de las claves de esta PTI Salud Global es contar con una visión global que permita enlazar todos los aspectos de la pandemia: origen, prevención, enfermedad, medidas de contención, tratamiento, impacto social, y por último la necesidad de comunicación a la sociedad, en particular en educación”.

La plataforma, impulsada desde la Vicepresidencia de Investigación Científica y Técnica del CSIC, está coordinada por la investigadora del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBMSO) Margarita del Val, apoyada por un comité de expertos en las diferentes áreas implicadas.

Fuente: CSIC