Los médicos que utilizan una nueva prueba de detección de virus no solo pueden diagnosticar COVID-19 en minutos con un dispositivo portátil de bolsillo, sino que también pueden realizar pruebas para detectar otros virus, como la influenza, que pueden confundirse con el coronavirus al mismo tiempo. Al mismo tiempo, pueden secuenciar el virus y proporcionar información valiosa sobre la propagación de mutaciones y variantes de COVID-19. La nueva prueba, llamada NIRVANA, fue descrita en línea hoy por un equipo de científicos con múltiples instituciones en la revista. Medicina.

«Este es un método de detección y monitoreo de virus que no requiere una infraestructura costosa como otros enfoques», dice Juan Carlos Izpisua Belmonte, co-corresponsal y profesor del laboratorio de expresión génica de Salk. «Podemos hacer lo mismo con una prueba portátil que otros hacen con dos o tres pruebas diferentes en diferentes máquinas».

Más de 100 millones de personas en todo el mundo están infectadas con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19. Hasta la fecha, la asombrosa cifra de 500.000 estadounidenses han muerto a causa del COVID-19. Hacer pruebas a la población es clave para detener la propagación del virus. Además, es importante rastrear la propagación de nuevas variantes del SARS-CoV-2, algunas de las cuales pueden responder de manera diferente a tratamientos o vacunas.

Hoy en día, el enfoque estándar para determinar si un hisopo nasal es positivo para COVID-19 es realizar una prueba de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para detectar material genético del virus SARS-CoV-2. Sin embargo, si la muestra es negativa, los pacientes y los médicos no recibirán ninguna información sobre lo que podría estar causando los síntomas similares al coronavirus, a menos que realicen pruebas de PCR separadas en otras muestras de hisopos para otros virus. Y si la muestra es positiva para SARS-CoV-2, no descubrirán con qué variante de COVID-19 está infectado un paciente a menos que se realicen otras pruebas. Estos requieren una máquina de secuenciación de genes de próxima generación grande y costosa.

El verano pasado, Mo Li, profesor asistente de ciencias de la vida en la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah en Arabia Saudita, consideró cómo podría usar su experiencia en ingeniería genética y secuenciación de nanoporos para combatir la pandemia de COVID-19. Li, que había trabajado anteriormente como becario postdoctoral de Salk en el laboratorio de Izpisua Belmonte durante seis años, se preguntó si un enfoque de detección de genes llamado amplificación de polimerasa recombinasa isotérmica (RPA) combinado con secuenciación de nanoporos en tiempo real podría ser más útil, más rápido y más económico. portátil – que el enfoque de prueba COVID-19 actual. Se asoció con Izpisua Belmonte para averiguarlo.

A diferencia de la PCR, que usa temperaturas más bajas y más altas para separar y copiar hebras de ADN, la RPA usa proteínas, en lugar de cambios de temperatura, para hacer lo mismo en solo 20 minutos. Con esta tecnología, los investigadores pueden copiar tramos más largos de ADN y buscar múltiples genes al mismo tiempo.

«Rápidamente nos dimos cuenta de que con esta tecnología no solo podíamos detectar el SARS-CoV-2, sino también otros virus al mismo tiempo», dice Li.

En la nueva publicación, Li e Izpisua Belmonte describen un pequeño dispositivo portátil que puede analizar 96 muestras simultáneamente con el ensayo de RPA. Llaman al método NIRVANA «Secuenciación de nanoporos de amplificación rápida isotérmica de virus para análisis en tiempo real».

Los científicos desarrollaron NIRVANA para analizar simultáneamente muestras de COVID-19, Influenza A, adenovirus humano y coronavirus humano no SARS-CoV-2. En solo 15 minutos, informan los investigadores, el dispositivo comienza a reportar resultados positivos y negativos. Y en tres horas, el dispositivo finaliza los resultados de las 96 muestras, incluidas las secuencias de cinco regiones de SARS-CoV-2 que son particularmente propensas a la acumulación de mutaciones que conducen a nuevas variantes como la del REINO UNIDO.

Li e Izpisua Belmonte probaron NIRVANA en 10 muestras que se sabe que son positivas para SARS-CoV-2, 60 muestras con estado desconocido de SARS-CoV-2 y muestras de aguas residuales municipales que contienen SARS-COV-2 -Virus, y otras. En todos los casos, el ensayo pudo identificar correctamente qué virus estaban presentes. Los datos de secuenciación también les permitieron delimitar el origen del SARS-CoV-2 en muestras positivas; por ejemplo, la diferenciación de tribus de China y Europa.

«El diseño de este ensayo es muy flexible y no se limita solo a los ejemplos que hemos mostrado», dice Li. «Podemos adaptarlo fácilmente para combatir un patógeno diferente, incluso algo nuevo y emergente».

Debido al pequeño tamaño y la portabilidad del flujo de trabajo de NIRVANA, podría usarse para la detección rápida de virus en escuelas, aeropuertos o puertos, dijeron los investigadores. También podría usarse para monitorear las aguas residuales o los arroyos en busca de la presencia de nuevos virus.

«La pandemia ha brindado dos lecciones importantes: primero, pruebe extensa y rápidamente, y segundo, conozca sus variantes. Nuestro método NIRVANA ofrece una solución prometedora a ambos desafíos, no solo para la pandemia actual, sino también para posibles futuras» , dice Izpisua Belmonte, quien ocupa la cátedra Roger Guillemin en Salk. Se necesitaría un análisis de mercado para determinar si el costo inicial de comercialización – y los constantes cambios en la prueba necesarios para asegurar que se detecten nuevas variedades o nuevos virus de interés – valen la pena, agrega Belmonte.

Además de Izpisua Belmonte y Li, Concepción Rodríguez Esteban von Salk fueron otros autores del estudio; Chongwei Bi, Gerargo Ramos-Mandujano, Sharis Hala, Jinna Xu, Sara Mfarrej, Yeteng Tian y Arnab Pain de la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah (KAUST); Estrella Nunez Delicado de UCAM Universidad Católica San Antonio de Murcia; Fadwa Alofi del Hospital King Fahad; Asim Khogeer del Ministerio de Salud de Arabia Saudita; Anwar Hashem de la Universidad King Abdulaziz; y Naif Almontashiri de la Universidad de Taibah.

El trabajo descrito en el presente trabajo fue apoyado por una beca de investigación competitiva de la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah.

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