En la investigación presentada por Foster, P. et al. (1) se usó un coronavirus de murciélago — muy parecido al coronavirus humano (96.2% de similitud) —como grupo externo resultando un grupo de linajes etiquetado como “A” como raíz de la red. El grupo “B”; presente en el este de China, países limítrofes de Asia, Estados Unidos de América, Canadá, México, Francia, Alemania, Italia y Australia; se deriva del grupo A por dos mutaciones esenciales: la mutación sinónima T8782C y a mutación no sinónima C28144T que cambia una leucina a una serina. El grupo “C” difiere del grupo B por la mutación no sinónima G26144T que cambia una glicina por una valina y se encontró en Francia, Italia, Suecia, Inglaterra, la ciudad de California, Singapur, Brasil, Hong Kong, Taiwán y Sur Corea. En el artículo se patenta las múltiples mutaciones del tipo B y se cree que se debe a que tuvo que desarrollar resistencia y adaptarse bruscamente a su ambiente.

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La red se logró articular usando el paquete de Network 5011CS, algoritmo de red de unión media, algoritmo del árbol de Steiner. Con el fin de indicar regiones geográficas, tiempos de recolección de muestras y nomenclatura de grupos, la salida de la red se anotó utilizando la opción Network Publisher. Foster, P. et al. (1) afirman que la clasificación filogenética proporcionada en su investigación puede usarse para descartar o confirmar efectos de las variantes mutacionales en los resultados clínicos y epidemiológicos de la infección por SARS-CoV-2, diseñar un tratamiento para el Covid-19 y hasta desarrollar una vacuna.

De esta manera, la red filogenética traza rutas de infección para casos de Covid-19 documentados y puede llegar a ser muy útil para indicar casos no documentados de Covid-19 para su inmediato aislamiento con efectos de prevenir contagios o nuevos brotes en cualquier parte del mundo.

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Evitar nuevos brotes

La genómica sería el método indispensable para aprovechar estas bases de datos de los genomas del SARS- CoV-2.  Tener una base de datos con la secuencia genómica completa (WGS) recolectada de diferentes regiones del mundo es clave para el rápido rastreo del origen o providencia de un patógeno. (3) Con una gran base de datos de genomas a las que todos puedan tener acceso sería sencillo decir de donde proviene una muestra de SARS-CoV-2 y evitar un nuevo brote de coronavirus. “Es la primera vez que la secuenciación genómica está siendo utilizada a tan gran escala”, dijo Pavel Skums, biológico computacional de la Universidad Estatal de Georgia (2).

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REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA

• 1. Foster P, Foster L, Renfrew C, Foster M. Phylogenetic network analysis of SARS-CoV-2 genomes [Internet]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2020 [cited 2 June 2020]. Available from: https://doi.org/10.1073/pnas.2004999117

• 2. Jarvis C. How genomic epidemiology is tracking the spread of COVID-19 locally and globally [Internet]. Chemical & Engineering News. 2020 [cited 2 June 2020]. Available from: https://cen.acs.org/biological-chemistry/genomics/genomic-epidemiology-tracking-spread-COVID/98/i17

• 3. Stevens E., et al. The public health impact of a publically available, environmental database of microbial genomes [Internet]. Frontiers in Microbiology. 2017 [cited 1 June 2020]. Available from: https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00808

• 4. Watson C. How countries are using genomics to help avoid a second coronavirus wave [Internet]. Nature. 2020 [cited 1 June 2020]. Available from: https://www.nature.com/articles/d41586-020-01573-5#ref-CR2

• 5. Zang Y, Holmes E. A genomic perspective on the origin and emergence of SARS-CoV-2 [Internet]. Cell. 2020 [cited 2 June 2020]. Available from: https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.035