RedacciónT21 
Un fuerte brote de infección por la bacteria Escherichia coli (E. coli), irrumpió el pasado verano en Alemania, extendiéndose después por 16 países europeos, Canadá y Estados Unidos. Ocasionó una de las mayores alertas sanitarias de los últimos tiempos, con 50 víctimas mortales y 4.075 casos confirmados en todo el mundo. La bacteria fue hallada en brotes vegetales de una explotación agrícola de la Baja Sajonia, aunque el gobierno alemán señaló en principio a España como origen de los productos implicados en la intoxicación alimentaria, lo que desencadenó la famosa crisis del pepino.
Aunque pueda parecer agresivo, el brote fue controlado al identificarse la bacteria que lo causó. En ello jugó un papel decisivo la herramienta CG-pipeline, algo así como la Tubería de Genómica Computacional, un software de código abierto capaz de automatizar el análisis de los genomas secuenciados de las bacterias causantes de enfermedades.
Esta plataforma es fruto de la investigación de un equipo de estudiantes de postgrado de Bioinformática del Instituto de Tecnología de Georgia, uno de los centros de investigación tecnológica más importantes del estado norteamericano del mismo nombre. Según se explica en un comunicado de dicho instituto, el objetivo del proyecto era crear un conjunto integrado de herramientas informáticas para el análisis de la secuenciación del genoma microbiano.
De esta forma, los investigadores pretendían poner al alcance de los científicos un instrumento para comprender mejor las características microbiológicas de los organismos causantes de este tipo de enfermedades, mostrando al mismo tiempo su compromiso para apoyar las investigaciones de brotes infecciosos de forma más rápida y eficiente en el futuro.
Automatización del proceso
El equipo de investigación trabajó desde 2008 a 2010 bajo las directrices del profesor asociado de la Escuela de Biología de Georgia, King Jordan, en estrecha colaboración con los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC, por su sigla en inglés), interesados por aquel entonces en un sistema rápido y preciso que pudiera automatizar el análisis de los genomas secuenciados de las bacterias causantes de enfermedades.
“Determinar el orden de las bases del ADN de un genoma completo se ha vuelto relativamente fácil y barato en los últimos años, gracias a los avances tecnológicos” apunta Jordan. Sin embargo, la parte difícil seguía siendo descifrar la información contenida en la secuencia del genoma. “Nuestro software da ese siguiente paso. Analiza las secuencias, encuentra los genes y proporciona pistas sobre cuáles están implicados en hacer que las personas enfermen”, explica el profesor.
Y todo ello de forma automatizada, agilizando sobremanera el proceso. “Mientras manualmente el análisis solía tardar semanas, meses o un año, ahora supone unas 24 horas”, añade Jordan, quien además da nombre al laboratorio de Biología Computacional y Bioinformática –Jordan Lab, en inglés- en el Instituto de Tecnología de Georgia.
Aunque en un principio CG-pipeline fue desarrollado para el CDC, actualmente se utiliza en todo el mundo para la investigación en salud pública. El brote de E. coli del pasado verano fue su estreno más destacado. Andrey Kislyuk, uno de los doctorandos de Bioinformática que ayudó a Jordan a crear el software, lo utilizó mientras trabajaba en la compañía de biotecnología Pacific Biosciences, en Estados Unidos, para entender por qué la cepa de la bacteria que causó el brote originado en Alemania fue tan virulenta.
“El software se usó para determinar qué material genético de dos cepas previamente diferenciadas de E. coli se habían combinado en una nueva y muy virulenta cepa”, matiza Kislyuk. El resultado de esa “cepa híbrida”, como el investigador la define, “parece ser más letal que cualquiera de sus antecesoras”, como se pudo comprobar mientras duró la alerta sanitaria. Con todo, su análisis mediante este sistema permitió agilizar la detección de esta cepa desconocida hasta el momento.
Contra la listeriosis
Sin embargo, no fue esta la única infección alimentaria virulenta registrada el verano pasado y en la que se puso a prueba CG-pipeline. Otro doctorando de bioinformática que intervino en el diseño del software, Lee Katz, analizó la bacteria que causó una pandemia por listeriosis en Estados Unidos mientras trabajaba en el CDC.
Este brote se detectó en los melones de una única explotación agraria de Colorado que estaban contaminados con listeria. También fue un caso inusual, pues era la primera vez que las autoridades sanitarias estadounidenses vinculaban con fruta fresca un brote de esta bacteria, más frecuente en carnes procesadas, vegetales y productos lácteos no pasteurizados.
Durante varios meses se confirmaron 146 casos de listeriosis y 30 víctimas mortales, convirtiéndose en el brote más mortífero de enfermedades transmitidas por alimentos en Estados Unidos de los últimos 25 años. Usando CG-pipeline, Katz fue capaz de identificar un importante marcador del genoma epidemiológico, el cual ayudará a hacer un seguimiento de las cepas invasivas de Listeria.
La plataforma software puede utilizarse para analizar cualquier secuenciación del genoma microbiano. Así, ya se ha probado con una bacteria causante de una variedad de enfermedades infecciosas, incluido el cólera, la salmonela y la meningitis bacteriana. Con todo, Katz continúa trabajando en estrecha colaboración con el Laboratorio Jordan para mejorar el programa.
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