mayo 22, 2022

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La historia de la alternativa que no fue

Los investigadores dicen que la secuenciación de ‘Deltacron’ puede ser el resultado de errores de laboratorio.Crédito: T. Narayan/Bloomberg/Getty

El 7 de enero, el virólogo Leondios Kostrikis anunció en la televisión local que su grupo de investigación de la Universidad de Chipre en Nicosia había identificado varios genomas del SARS-CoV-2 que incluyen elementos de las variantes delta y omicron.

Apodado “Deltacron”, Kostrikis y su equipo cargaron 25 de las secuencias en el popular repositorio público GISAID esa noche y otras 27 secuencias unos días después. El 8 de enero, el medio de noticias financieras Bloomberg Historia recogiday Deltacron se convirtió en noticia internacional.

La respuesta de la comunidad científica no se hizo esperar. Varios especialistas anunciaron en las redes sociales y la prensa que la secuencia 52 no indicaba una nueva variante, y no era el resultado de la recombinación -el intercambio de información genética- entre virus, sino que podría haber resultado de una contaminación en el laboratorio.

“No existe tal cosa como un #Deltacron”, Krutika Kubali tuiteó, miembro del equipo técnico COVID-19 de la Organización Mundial de la Salud con sede en la Universidad de Medicina de Carolina del Sur en Charleston, el 1 de enero de 2019. “#Omicron y #Delta no fueron una gran variante”.

Propagación de información errónea

La historia detrás de cómo una pequeña cosecha de secuencias de SARS-CoV-2 se convirtió en objeto de un breve e intenso debate científico es compleja. Y mientras algunos investigadores elogian el sistema por detectar rápidamente un posible error en serie, otros advierten que los eventos de la semana pasada pueden proporcionar una advertencia sobre la propagación de información errónea durante la pandemia.

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Kostrikis dice que se han malinterpretado aspectos de su hipótesis original y que, a pesar del nombre confuso que algunos medios han tomado para indicar que las secuencias eran virus delta-omicron recombinantes, nunca dijo que las secuencias representaran una mezcla de los dos.

Sin embargo, 72 horas después de que los investigadores cargaron las secuencias, Kostrikis las eliminó de la vista pública en la base de datos, en espera de una mayor investigación.

Se han cargado más de 7 millones de genomas de SARS-CoV-2 en la oficina de GISAID en Washington, DC, dice Sheryl Bennett, funcionaria de la oficina de la Fundación GISAID en Washington, DC. GISAID Base de datos desde enero de 2020, algunos errores de serialización no deberían sorprender.

“Sin embargo, apresurarse a sacar conclusiones sobre los datos que acaban de proporcionar los laboratorios que se encuentran bajo una gran presión de tiempo para generar datos de manera oportuna no ayuda a ningún brote”, dice.

¿Error de secuencia?

La secuencia “Deltacron” se generó a partir de muestras de virus que Kostrikis y su equipo obtuvieron en diciembre como parte de un esfuerzo por rastrear la propagación de las variantes del SARS-CoV-2 en Chipre. Mientras examinaban algunas de sus secuencias, los investigadores notaron una firma genética similar a un omicrón en el gen de la proteína espiga, que ayuda al virus a ingresar a las células.

en una carta a templar la naturaleza, Kostrikis explica que su hipótesis inicial era que algunas partículas del virus delta habían desarrollado de forma independiente mutaciones del gen de pico similares a las comunes en Omicron. Pero después de una amplia cobertura de noticias, otros científicos que trabajan en secuenciación genética y COVID-19 han señalado otra posibilidad: un error de laboratorio.

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La secuenciación de cualquier genoma se basa en cebadores: segmentos cortos de ADN fabricado que sirven como punto de partida para la secuenciación al unirse a la secuencia objetivo.

Sin embargo, delta tiene una mutación en el gen espinoso que reduce la capacidad de algunos cebadores para unirse a él, lo que dificulta la secuenciación de esta región del genoma. Omicron no comparte esta mutación, por lo que si se mezclan partículas de Omicron en la muestra debido a la contaminación, el gen secuenciado podría hacer que el pico se vea similar al de Omicron, dice Jeremy Kamil, virólogo de Louisiana State University Health Shreveport. .

Este tipo de contaminación es “muy común”, dice Kamel.

Kostrikis responde que si Deltacron es un producto de la contaminación, la secuenciación debería dar como resultado una secuencia de Omicron con mutaciones tipo delta, ya que Omicron tiene una mutación que altera el cebador. Agrega que el argumento de contaminación del laboratorio de Deltacron fue “presentado por las redes sociales sin mirar nuestros datos completos y sin proporcionar ninguna evidencia real y sólida de que no es real”.

desacreditar el desastre

Sin embargo, otros investigadores también han señalado que incluso si las secuencias no son el resultado de la contaminación, las mutaciones identificadas por Kostrikis no son exclusivas de Omicron y se encuentran en otras variantes, lo que hace que la designación ‘Deltacron’ sea un nombre inapropiado.

Thomas Peacock, virólogo del Imperial College London, dice que GISAID está lleno de secuencias que contienen elementos de secuencia que se ven en otras variantes. Él dice que tales secuencias están “cargadas todo el tiempo”. “Pero, en general, la gente no tiene que desacreditarse a sí misma porque no hay mucha prensa internacional en todas partes”.

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“Los científicos deben tener mucho cuidado con lo que dicen”, dijo un virólogo, que quiso permanecer en el anonimato para evitar verse envuelto en la controversia. templar la naturaleza. “Cuando decimos algo, las fronteras se pueden cerrar”.

Kostrikis ahora dice que está “en el proceso de investigar todas las opiniones críticas expresadas por eminentes académicos de todo el mundo sobre mi último anuncio”. Él dice que planea enviar la investigación para revisión por pares.

Mientras tanto, Kamel y otros investigadores temen que tales incidentes puedan hacer que los investigadores sean más reacios a compartir datos sensibles al tiempo. “Hay que permitir que la comunidad científica se corrija a sí misma”, dice. “Y en el caso de una pandemia, debe facilitar el intercambio rápido de datos del genoma viral, porque así es como encontramos variantes”.