Su trabajo ha permitido el análisis bioinformático de las cepas de Mycobacterium tuberculosis sublinaje de Beijing y de micobacterias no tuberculosas
Por: Violeta Villar Liste
La experta explica que uno de los desafíos de la secuenciación es el análisis de los grandes volúmenes de datos que generan estas tecnologías.
La bioinformática pertenece al campo de las ciencias computacionales y se ha convertido en una herramienta fundamental de la investigación científica.
La experta detrás de esta ciencia en el Tuberculosis (TB) team de la Unidad de Biomarcadores de Tuberculosis del Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología de Panamá AIP (Indicasat AIP), es Johanna Elizabeth Ku, licenciada en Toxicología de la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) de Estados Unidos y Técnico Certificado en Dirección de Proyectos (CAPM).
Además de encargarse del análisis bioinformático de genomas de Mycobacterium tuberculosis (la bacteria que causa la tuberculosis) y de otras micobacterias no tuberculosas, es asistente de investigación en proyectos estratégicos de la Unidad de Biomarcadores de Tuberculosis:Dr.Amador Goodridge: Erradicar la tuberculosis de la mano con la ciencia, con nuevas vacunas y en red nacional
«El mayor acceso a las tecnologías de nueva generación permite secuenciar las distintas cepas de Mycobacterium tuberculosis. Estas tecnologías proporcionan una mejor resolución sobre cómo se relacionan las cepas, cómo la bacteria evoluciona con el tiempo y si contiene algún tipo de resistencia a los medicamentos”, observa la experta.
Análisis bioinformático de las cepas de Mycobacterium tuberculosis sublinaje de Beijing
El trabajo de la licenciada Johanna Ku ha permitido el análisis bioinformático de las cepas de Mycobacterium tuberculosis sublinaje de Beijing.
Recordar que la cepa Beijing de la TB “se distingue por su rápida transmisión y resistencia”.
El grupo ha estudiado, en particular en la ciudad de Colón, la diversidad genética y la evolución de esta cepa “para comprender mejor su comportamiento y diseñar estrategias efectivas de control”: Dr. Fermín Acosta: Comprender la transmisión y resistencia de la cepa Beijing de tuberculosis en Panamá y la región
Durante el periodo de enero 2021 a octubre de 2023, analizaron 274 muestras de la bacteria Mycobacterium tuberculosis provenientes de pacientes en Colón.
“Este trabajo incluyó pruebas avanzadas como GeneXpert y MTBDRplus para determinar resistencia a medicamentos, técnicas de identificación genética específicas de clasificación de la cepa (ASO-PCR) y análisis de genoma completo (WGS), dirigido a investigar su evolución y relación con otras cepas en la región”.
Las cepas del sublinaje Beijing fueron secuenciadas entre la División de Enfermedades Infecciosas y Medicina Geográfica de la Universidad de Stanford y el Laboratorio de Genómica del Indicasat-AIP.
“Luego de la secuenciación, se procedió a transferir los archivos al Clúster de Bioinformática del Indicasat-AIP para su procesamiento”.
Al describir este proceso que permite generar datos al servicio de la salud pública y la ciencia, enumera:
- Primero se revisó la calidad de los datos secuenciados con el programa FastQC.
- Una vez comprobada cuáles secuencias contaban con los parámetros mínimos de calidad, se procedió a analizar las muestras con el pipeline mtb-call2”, describe Ku.
El mtb-call2 lo define la científica como“un conjunto de algoritmos conectados que se ejecutan en orden». “Fue desarrollado por colegas en la Universidad de Stanford”, precisa.
Los archivos de salida del pipeline son los VCF (variant call format), los cuales almacenan las variaciones en las secuencias genéticas.
3. “Como no hay un consenso sobre la clasificación del sublinaje de Beijing, nuestro grupo decidió analizar estos archivos VCF con la TB-Gen, una herramienta en línea que permite determinar el sublinaje de una muestra según los desarrolladores de la herramienta Sitikov y Bespiatykh”.
4. “Posteriormente, los 66 genomas de este proyecto más los 26 genomas secuenciados entre 2015 al 2018 fueron concatenados – o unidos – en un solo archivo”.
5. Paso siguiente, “se procedió a filtrar los polimorfismos de nucleótido único (SNP, por sus siglas en inglés) de bajo y moderado impacto por ser las variaciones con mayor probabilidad de propagarse en la siguiente generación de bacterias”. Con esta información, “se generó un archivo FASTA, es decir, un archivo de texto con la información de los 90 genomas objeto de este estudio”.
6.Con este archivo, se realizaron análisis filogenéticos con programas como IQ-TREE y BEAST2 para determinar las relaciones entre estos 90 genomas.
Los resultados, señala, revelaron que las 90 cepas recolectadas entre 2015 y 2023 están relacionadas entre sí y no hay aparente introducción de otra cepa del sublinaje de Beijing.
Estos resultados son relevantes para entender cómo se transmite la enfermedad, si esta cepa puede causar mayor o menor gravedad o resistencia a los medicamentos o si existen otras cepas involucradas en el desarrollo de la enfermedad.
Incluso existen trabajos regionales para conocer el impacto de Beijing en los diferentes países.
Análisis bioinformático de muestra de Mycolicibacterium parafortuitum aislado de una finca en Veraguas
Una colaboración con la Universidad de Panamá (UP) permitió la secuenciación de una micobacteria no tuberculosa (la Mycolicibacterium parafortuitum), en estudio realizado en la provincia de Veraguas.
Las llamadas micobacterias no tuberculosas (NTM, por sus siglas en inglés), “son bacterias que causan infecciones en humanos y, a diferencia de Mycobacterium tuberculosis que se transmite de persona a persona, son bacterias que están en el ambiente, en el suelo, en el agua o en áreas hospitalarias y pueden afectar a personas inmunosuprimidas o con complicaciones de salud, en pulmones, ganglios linfáticos, huesos o piel”.
La licenciada Johanna Ku documenta el proceso:
“Esta muestra de Mycolicibacterium parafortuitum fue aislada de una finca en Veraguas y se secuenció en el Laboratorio de Genómica del Indicasat-AIP.
Luego de la secuenciación, se procedió a transferir los archivos al Clúster de Bioinformática del Indicasat-AIP para su procesamiento. Primero, se revisó la calidad de los datos secuenciados con el programa FastQC. Las pruebas moleculares preliminares daban indicios ser una bacteria del género Mycobacterium, por lo que se procedió a alinear esta muestra con el genoma de referencia de Mycobacterium vaccae.
Sin embargo, el porcentaje de alineamiento no llegó al 40%. Luego de hacer el mismo procedimiento con otros tres genomas del género Mycobacterium y no obtener un alineamiento mayor al 50%”, se procedió a realizar un ensamblaje y correr el programa BLAST, usado en bioinformática para comparar secuencias biológicas, identificando la bacteria como Mycolicibacterium parafortuitum”.
Enfatiza que “debido al creciente interés a nivel mundial de estudiar las micobacterias no tuberculosa, el equipo vio la oportunidad de poner este genoma a disposición del resto de la comunidad científica a nivel nacional e internacional”.
De hecho, la información del genoma, está depositada en el Centro Nacional para la Información Biotecnológica (NCBI, por sus siglas en inglés).
Esta cepa que se aisló en Veraguas, y a la cual se le hizo la reconstrucción del genoma, la bautizó el equipo como Mycolicibacterium parafortuitum Panama NTM1.
Tenemos los datos, ¿y ahora?
La experta explica que uno de los desafíos de la secuenciación es el análisis de los grandes volúmenes de datos que generan estas tecnologías.
Otro reto, observa, es que el país cuente con la capacidad instalada para analizar las cepas de Mycobacterium tuberculosis mediante métodos bioinformáticos.
El desarrollo y la actualización permanente de programas bioinformáticos permitirá disponer de mejores herramientas para apoyar la investigación e impactar de manera positiva la salud pública nacional e incluso regional.
Por: Violeta Villar Liste | [email protected]
