Quando você ouve o termo “árvore evolucionária”, pode pensar em Charles Darwin e no estudo das relações entre diferentes espécies ao longo de milhões de anos.
Embora o conceito de “árvore evolucionária” tenha se originado em “Sobre a origem das espécies”, de Darwin, pode-se aplicar esse conceito a qualquer coisa que evolua, incluindo vírus. Os cientistas podem estudar a evolução do SARS-CoV-2 para aprender mais sobre como os genes do vírus funcionam. Também é útil fazer inferências sobre a propagação do vírus em todo o mundo e que tipo de vacina pode ser mais eficaz.
Eu sou um bioinformático que estuda as relações entre epidemias e evolução viral, e estou entre os muitos pesquisadores que estudam a evolução do SARS-CoV-2, porque ele pode ajudar pesquisadores e autoridades de saúde pública a rastrear a propagação do vírus ao longo do tempo. O que estamos descobrindo é que o vírus SARS-CoV-2 parece estar sofrendo uma mutação mais lenta do que a gripe sazonal, o que pode permitir que os cientistas desenvolvam uma vacina mais facilmente.
Como as sequências evoluem?
Os vírus evoluem por mutação. Ou seja, há mudanças em seu código genético ao longo do tempo. A maneira como isso acontece é um pouco como esse jogo de telefone. Amy é a primeira jogadora e sua palavra é “CAT”. Ela sussurra sua palavra para Ben, que acidentalmente ouve “MAT”. Ben sussurra sua palavra para Carlos, que ouve “MAD”. À medida que o jogo telefônico continua, a palavra se transforma cada vez mais longe de sua forma original.
Podemos pensar em um material genético biológico como uma sequência de letras e, com o tempo, as seqüências mudam: as letras da sequência podem mudar. Os cientistas desenvolveram vários modelos de evolução de sequência para ajudá-los a estudar como as mutações ocorrem ao longo do tempo.
Muito parecido com o nosso jogo por telefone, a sequência do genoma do vírus SARS-CoV-2 muda com o tempo: as mutações ocorrem aleatoriamente e todas as alterações que ocorrem em um determinado vírus serão herdadas por todas as cópias da próxima geração. Então, por mais que pudéssemos tentar decodificar como “CAT” se tornou “MAD”, os cientistas podem usar modelos de evolução genética para tentar determinar a história evolutiva mais provável do vírus.
Como podemos aplicar isso a vírus como o COVID-19?
O seqüenciamento de DNA é o processo de encontrar experimentalmente a sequência de nucleotídeos (A, C, G e T) – os blocos químicos dos genes – de um pedaço de DNA. O sequenciamento de DNA é amplamente utilizado para estudar doenças e genética humanas, mas nos últimos anos, o sequenciamento tornou-se parte rotineira do cuidado viral e, à medida que o sequenciamento se torna cada vez mais barato, o sequenciamento viral se torna ainda mais frequente com o passar do tempo.
O RNA é uma molécula semelhante ao DNA, e é essencialmente uma cópia temporária de um pequeno segmento de DNA. Especificamente, no dogma central da biologia, o DNA é transcrito para o RNA. O SARS-CoV-2 é um vírus de RNA, o que significa que nossas tecnologias de sequenciamento de DNA não podem decodificar diretamente sua sequência. No entanto, os cientistas podem primeiro reverter a transcrição do RNA do vírus em DNA complementar (ou cDNA), que pode ser sequenciado.
Dada uma coleção de sequências genômicas virais, podemos usar nossos modelos de evolução de sequências para prever a história do vírus e podemos usá-lo para responder perguntas como: “Com que rapidez ocorrem as mutações?” ou “Onde no genoma ocorrem mutações?” Saber quais genes estão sofrendo mutações com frequência pode ser útil no design de medicamentos.
O rastreamento de como os vírus foram alterados em um local também pode responder a perguntas como “Quantos surtos separados existem na minha comunidade?” Esse tipo de informação pode ajudar as autoridades de saúde pública a conter a propagação do vírus.
Para o COVID-19, houve uma iniciativa global para compartilhar genomas virais entre todos os cientistas. Dada uma coleção de sequências com datas das amostras, os cientistas podem inferir a história evolutiva das amostras em tempo real e usar as informações para inferir a história das transmissões.
Uma dessas iniciativas é o Nextstrain, um projeto de código aberto que fornece aos usuários relatórios em tempo real da propagação da influenza sazonal, Ebola e muitas outras doenças infecciosas. Mais recentemente, tem liderado o rastreamento evolutivo do COVID-19, fornecendo uma análise em tempo real e um relatório de situação que deve ser legível pelo público em geral. Além disso, o projeto permite que a população global se beneficie de seus esforços traduzindo o relatório da situação para muitos outros idiomas.
À medida que a quantidade de informações disponíveis aumenta, os cientistas precisam de ferramentas mais rápidas para poder calcular os números. Meu laboratório na UC San Diego, em colaboração com o Laboratório de Eficiência Energética do Sistema (SEE), liderado pela professora Tajana “imuni” Rosing, está trabalhando para criar novos algoritmos, ferramentas de software e hardware de computador para fazer a análise em tempo real da epidemia COVID-19 mais viável.
O que aprendemos sobre a epidemia? Com base nos dados atuais, parece que o SARS-CoV-2 sofre uma mutação muito mais lenta do que a gripe sazonal. Especificamente, o SARS-CoV-2 parece ter uma taxa de mutação inferior a 25 mutações por ano, enquanto a gripe sazonal tem uma taxa de mutação de quase 50 mutações por ano.
Dado que o genoma da SARS-CoV-2 é quase duas vezes maior que o genoma da gripe sazonal, parece que a gripe sazonal sofre mutação cerca de quatro vezes mais rápida que a SARS-CoV-2. O fato de a gripe sazonal sofrer uma mutação tão rápida é precisamente o motivo pelo qual é capaz de evitar nossas vacinas; portanto, a taxa de mutação significativamente mais lenta do SARS-CoV-2 nos dá esperança para o desenvolvimento potencial de vacinas eficazes e duradouras contra o vírus.
Publicado em 07/04/2020 09h37
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