Ciencia Portugal , Aveiro, Lunes, 25 de mayo de 2015 a las 19:35
INESPO II

La Universidad de Aveiro identifica secuencias de ADN específicas del virus del Ébola

Expertos en bioinformática y biología computacional publican un trabajo que permite diferenciar especies del virus y podría contribuir a diagnosticar y tratar la enfermedad

José Pichel Andrés/DICYT Especialistas en bioinformática y biología computacional del Instituto de Ingeniería Electrónica e Informática de la Universidad de Aveiro (IEETA por sus siglas en portugués) han logrado identificar secuencias de ADN específicas del virus del Ébola que permiten diferenciar las distintas especies de este virus y distinguir el brote iniciado en África a principios de 2014 de otros episodios de la enfermedad. Este trabajo, publicado recientemente en la revista científica Bioinformatics, puede tener futuras aplicaciones en el diagnóstico y tratamiento del ébola.

 

Los científicos han seleccionado específicamente tres secuencias cortas del ADN que están presentes en el genoma del virus del Ébola pero no en el genoma humano. De esta forma, potencialmente, estas regiones del ADN “pueden servir para identificar el virus en muestras de origen humano o para el desarrollo de tratamientos más seguros y eficaces”, explica a DiCYT Raquel Silva, una de los responsables de la investigación.

 

“Las secuencias que identificamos permiten distinguir entre especies y brotes del virus”, por eso, “nuestros resultados pueden ser utilizados en el diagnóstico”. Además, pueden tener mucha utilidad como nuevas dianas terapéuticas porque estas regiones del genoma son “claves para la replicación del virus”, señala la investigadora. En cualquier caso, es necesario corroborar estos resultados bioinformáticos con nuevos estudios en los laboratorios.

 

El trabajo se desarrolló utilizando métodos computacionales que permiten describir un genoma utilizando la información de otro. En concreto, “usamos las secuencias de los genomas de los virus del Ébola que fueron depositados en bases de datos públicas”, comenta la investigadora, en concreto en el NCBI (siglas del National Center for Biotechnology Information o Centro Nacional para la Información Biotecnológica de Estados Unidos).

 

“Esto demuestra la importancia de que la información esté disponible y del intercambio de datos entre la comunidad científica”, comenta la investigadora del IEETA, “sin el acceso a las secuencias de los genomas no habríamos podido llevar a cabo este trabajo”. Por eso, la Universidad de Aveiro también pone a disposición de todos los científicos el software que ha desarrollado para esta investigación, denominado EAGLE, y que se puede descargar en http://bioinformatics.ua.pt/software/eagle/.

 

Validación de las secuencias de ADN

 

El próximo paso dentro de esta línea de investigación debe ser la validación de las secuencias de ADN identificadas como vía para el diagnóstico o el tratamiento de la enfermedad, pero para ello es necesaria la financiación, así que este equipo está buscando nuevos socios para conseguirlo. Otra opción es aplicar el mismo método que ha permitido este avance a otros patógenos de interés biomédico.

 

“Creo que aún sabemos muy poco del virus del Ébola”, comenta Raquel Silva, que compara la escasa investigación en este campo con la de otros virus como el VIH, que ha centrado el interés de la comunidad científica y la inversión de las compañías farmacéuticas en los últimos años. En general, los brotes de ébola son reducidos, pero el actual “ha registrado más de 25.000 casos y 10.000 muertes que lamentar”, lo cual supone “una llamada de atención sobre la necesidad de aumentar la investigación” acerca de un problema que aún no tiene cura. Sin embargo, la desgracia se ha transformado en “una oportunidad sin precedentes para probar vacunas que tardarían años en llegar siguiendo los procedimientos normales”.

 

Referencia bibliográfica 

 

Three minimal sequences found in Ebola virus genomes and absent from human DNA. Raquel M. Silva, Diogo Pratas, Luísa Castro, Armando J. Pinho and Paulo J. S. G. Ferreira. Bioinformatics, 2015. DOI: 10.1093/bioinformatics/btv189