La prueba de campo, llamada NIRVANA, puede detectar y secuenciar simultáneamente el SARS-CoV-2, la influenza y otros virus – –

Los médicos que utilizan una nueva prueba de detección viral no solo pueden diagnosticar COVID-19 en cuestión de minutos con una máquina portátil de bolsillo, sino que también pueden realizar pruebas simultáneas de otros virus, como la influenza, que podrían confundirse con el coronavirus. Al mismo tiempo, pueden secuenciar el virus, proporcionando información valiosa sobre la propagación de mutaciones y variantes de COVID-19. La nueva prueba, denominada NIRVANA, fue descrita en línea hoy por un equipo de científicos de varias instituciones en la revista. Con.

“Este es un método de detección y vigilancia de virus que no requiere una infraestructura costosa como otros enfoques”, dice Juan Carlos Izpisua Belmonte, coautor para correspondencia y profesor del Laboratorio de Expresión Génica de Salk. “Podemos lograr con una prueba portátil lo mismo que otros están usando dos o tres pruebas diferentes, con diferentes máquinas”.

En todo el mundo, más de 100 millones de personas han sido infectadas con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19. La asombrosa cifra de 500.000 estadounidenses han muerto a causa del COVID-19 hasta la fecha. Hacer pruebas a la población es clave para detener la propagación del virus. Además, el seguimiento de la propagación de nuevas variantes del SARS-CoV-2, algunas de las cuales podrían responder de manera diferente a tratamientos o vacunas, es fundamental.

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 obtienen ninguna información sobre lo que podría estar causando los síntomas similares al coronavirus, a menos que realicen pruebas de PCR separadas, utilizando diferentes muestras de hisopos, para otros virus. Y si la muestra es positiva para SARS-CoV-2, no aprenden con qué variante de COVID-19 está infectado un paciente a menos que se realice otro conjunto de pruebas; aquellos requieren una máquina de secuenciación de genes de próxima generación grande y costosa.

El verano pasado, Mo Li, profesor asistente de biociencia en la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah en Arabia Saudita, estaba reflexionando sobre las formas en que podría prestar su experiencia en ingeniería genética y secuenciación de nanoporos para combatir la pandemia de COVID-19. Li, quien anteriormente pasó seis años como investigador postdoctoral de Salk en el laboratorio de Izpisua Belmonte, se preguntó si un enfoque de detección de genes llamado amplificación de polimerasa recombinasa isotérmica (RPA) junto con secuenciación de nanoporos en tiempo real podría ser más útil, y más rápido, más económico. y más portátil, que el método de prueba COVID-19 actual. Se asoció con Izpisua Belmonte para averiguarlo.

A diferencia de la PCR, que pasa por temperaturas más bajas y más altas para separar las cadenas de ADN y copiarlas, la RPA usa proteínas, en lugar de cambios de temperatura, para lograr lo mismo en solo 20 minutos. La tecnología permite a los investigadores copiar tramos más largos de ADN y sondear múltiples genes al mismo tiempo.

“Rápidamente nos dimos cuenta de que podíamos usar esta técnica no solo para detectar el SARS-CoV-2, sino también para otros virus al mismo tiempo”, dice Li.

En el nuevo artículo, Li e Izpisua Belmonte describen un dispositivo pequeño y portátil que puede analizar 96 muestras al mismo tiempo utilizando el ensayo RPA. Llaman al método NIRVANA, para “secuenciación de nanoporos de amplificación viral rápida isotérmica para análisis casi en tiempo real”.

Los científicos diseñaron 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 acumular mutaciones que conducen a nuevas variantes como la variante B.1.1.7 identificada en el REINO UNIDO.

Li e Izpisua Belmonte probaron NIRVANA en 10 muestras que se sabe que son positivas para SARS-CoV-2, 60 muestras de estado desconocido de SARS-CoV-2, así como muestras de aguas residuales municipales que albergan el virus SARS-COV-2 y otros. 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; diferenciando cepas de China y Europa, por ejemplo.

“El diseño de este ensayo es realmente flexible, por lo que no se limita solo a los ejemplos que hemos mostrado”, dice Li. “Podemos adaptarlo fácilmente para hacer frente a otro patógeno, incluso a algo nuevo y emergente”.

Con el tamaño pequeño y la portabilidad del flujo de trabajo de NIRVANA, podría usarse para la detección rápida de virus en escuelas, aeropuertos o puertos, dicen 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 amplia y rápidamente, y segundo, conozca sus variantes. Nuestro método NIRVANA proporciona una solución prometedora a estos dos desafíos no solo para la pandemia actual sino también para posibles futuras”, dice Izpisua. Belmonte, que ocupa la cátedra Roger Guillemin en Salk. Se necesitaría un análisis de mercado para determinar si el costo inicial de comercialización, y los constantes ajustes a la prueba necesarios para asegurarse de que detecta nuevas variantes o nuevos virus de interés, valen la pena, agrega Belmonte.

Además de Izpisua Belmonte y Li, otros autores del estudio fueron Concepción Rodríguez Esteban de Salk; 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 documento actual fue apoyado por una beca de investigación competitiva de la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah.

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