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Relacion entre las redes sociales y la solucion de un "brote de tuberculosis" "ciencia es ciencia"

28/02/2011 22:20 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

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PTang

El primer estudio a gran escala que combina la secuenciación del genoma y el análisis de las redes sociales soluciona un misterioso brote de tuberculosis.

El primer caso que captó la atención de la gente fue el caso del bebé: en julio de 2006 un niño en una comunidad de tamaño medio de la Columbia Británica fue diagnosticado con tuberculosis. Cuando los trabajadores de la salud pública investigaron los registros médicos de la comunidad, encontraron un número adicional de casos, lo que sugería un brote. En diciembre de 2008, se habían identificado 41 casos, aumentando la tasa de incidencia anual en la región por un factor de 10.

Los funcionarios del Centro BC para el Control de Enfermedades (BCCDC) se enfrentan a la cuestión principal de cualquier brote: ¿cuál fue la fuente? ¿Había la bacteria que causa la tuberculosis mutado y era más infecciosa? ¿O hubo algún cambio en la comunidad que hizo que fuera más probable que se propagaran los microbios?

La respuesta sería crucial para concentrar los esfuerzos de salud pública para detenerlo. Los métodos tradicionales para el análisis de patrones de transmisión sólo proporcionaron una imagen borrosa. El análisis molecular de las muestras recogidas de los pacientes sugería que todo el mundo estaba infectado con la misma cepa. "Basándonos en la información que teníamos, no podíamos determinar quién se la estaba pasando a quién", explica Patrick Tang, un microbiólogo medico del BCCDC.

Así que Tang y sus colaboradores combinaron dos herramientas para crear una imagen mucho más clara de la epidemia: el análisis de redes sociales, que se ha convertido cada vez más común en el seguimiento de las enfermedades infecciosas en la última década, y la secuenciación del genoma completo, un análisis de la secuencia completa del ADN del microorganismo. Éste último, que se ha aplicado a los brotes en sólo unos pocos casos hasta la fecha, permite un seguimiento mucho más preciso de las infecciones que las técnicas moleculares tradicionales, las cuales se centran en sólo unospocos puntos del genoma.

"Por primera vez, se puede pintar un cuadro muy detallado de las relaciones entre las personas en la comunidad y otro también muy detallado de las relaciones entre las propias bacterias, " destaca Jennifer Gardy, directora del Laboratorio de Investigación Genómica del BCCDC y autora principal del estudio. "Podemos reconstruir el camino que un organismo siguió a través de una población."

Los investigadores secuenciaron el genoma de 36 muestras bacterianas recogidas de pacientes. Ellos usaron unos algoritmos especializados para comparar las mutaciones individuales que se presentaron en el ADN de los microbios propagados. El análisis, publicado este mismo día en el New England Journal of Medicine, reveló que en realidad había dos cepas del microbio diferentes, que apuntaban a dos focos de diferentes que se difundían de forma independiente el uno del otro. Estos hallazgos sugieren que el corazón del brote se basa enun factor ambiental, en vez de uno genético.

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Además de la secuenciación del genoma, los investigadores preguntaron a los pacientes sobre las personas con las que vivían y trabajaban, así como dónde pasaban su tiempo, creando un diagrama de interacciones potenciales. "En lugar de sólo disponer una lista de nombres, disponemos de nombres, lugares y comportamientos, y podemos pintar un cuadro mucho más detallado de la estructura subyacente de la comunidad", destaca Gardy. "Las personas, lugares y ciertos comportamientos clave que pueden estar contribuyendo a la propagación de un brote se vuelven mucho más evidentes, y nos permiten ajustar la investigación de los brotes a tiempo real, a medida que disponemos de nueva información."

Los investigadores pudieron superponer los datos genéticos identificadores de mutaciones individuales con la información de la red social que identificaba cuando diferentes personas podrían haber interactuado unas con otras. "Pudimos identificar los súper propagadores de la enfermedad", explica Tang.

Los investigadores finalmente llegaron a la conclusión de que el brote se relacionaba con un aumento en el consumo de crack de cocaína en la comunidad. "Ese fue el desencadenante más probable, que reactivó la enfermedad latente y facilitó la propagación de la enfermedad", indica Tang. Con esta información, los organismos de salud pública pudieron centrar sus recursos en la raíz del problema e identificar aquellas personas que presentaban un mayor riesgo para la reactivación de la tuberculosis, señala él.

"Los resultados muestran que es factible combinar los datos genéticos y la estructura social para obtener una idea de la cadena de transmisión y distinguir dos brotes simultáneos", afirma Joel Miller, investigador del Centro de Dinámica de Enfermedades Transmisibles en la Escuela de Salud Pública de Harvard.

Tang y otros predicen que en los próximos años este enfoque se convertirá en algo común. "Con la reducción del coste de la secuenciación del genoma completo—que actualmente cuesta unos pocos cientos de dólares por organismo—una gran cantidad de personas en todo el mundo están interesadas en su uso para resolver sus cuestiones", afirma Tang. Él asegura que la secuenciación será especialmente importante en los casos más complejos, como el seguimiento a nivel mundial de la propagación de microorganismos resistentes a los antibióticos.

El principal obstáculo no es el coste de la secuenciación, sino más bien las herramientas de análisis, añade Tang. "La limitación para la mayoría de las personas es cómo dar sentido a los datos generados por la genómica", afirma él.

Además de la secuenciación del genoma, los investigadores preguntaron a los pacientes sobre las personas con las que vivían y trabajaban, así como dónde pasaban su tiempo, creando un diagrama de interacciones potenciales. "En lugar de sólo disponer una lista de nombres, disponemos de nombres, lugares y comportamientos, y podemos pintar un cuadro mucho más detallado de la estructura subyacente de la comunidad", destaca Gardy. "Las personas, lugares y ciertos comportamientos clave que pueden estar contribuyendo a la propagación de un brote se vuelven mucho más evidentes, y nos permiten ajustar la investigación de los brotes a tiempo real, a medida que disponemos de nueva información."

Los investigadores pudieron superponer los datos genéticos identificadores de mutaciones individuales con la información de la red social que identificaba cuando diferentes personas podrían haber interactuado unas con otras. "Pudimos identificar los súper propagadores de la enfermedad", explica Tang.

Los investigadores finalmente llegaron a la conclusión de que el brote se relacionaba con un aumento en el consumo de crack de cocaína en la comunidad. "Ese fue el desencadenante más probable, que reactivó la enfermedad latente y facilitó la propagación de la enfermedad", indica Tang. Con esta información, los organismos de salud pública pudieron centrar sus recursos en la raíz del problema e identificar aquellas personas que presentaban un mayor riesgo para la reactivación de la tuberculosis, señala él.

"Los resultados muestran que es factible combinar los datos genéticos y la estructura social para obtener una idea de la cadena de transmisión y distinguir dos brotes simultáneos", afirma Joel Miller, investigador del Centro de Dinámica de Enfermedades Transmisibles en la Escuela de Salud Pública de Harvard.

Tang y otros predicen que en los próximos años este enfoque se convertirá en algo común. "Con la reducción del coste de la secuenciación del genoma completo—que actualmente cuesta unos pocos cientos de dólares por organismo—una gran cantidad de personas en todo el mundo están interesadas en su uso para resolver sus cuestiones", afirma Tang. Él asegura que la secuenciación será especialmente importante en los casos más complejos, como el seguimiento a nivel mundial de la propagación de microorganismos resistentes a los antibióticos.

El principal obstáculo no es el coste de la secuenciación, sino más bien las herramientas de análisis, añade Tang. "La limitación para la mayoría de las personas es cómo dar sentido a los datos generados por la genómica",

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