SARS-CoV-2: los datos del teléfono móvil y el genoma permiten rastrear vías de infección específicas
Científicos de la start-up de Jena nanozoo GmbH y del Hospital Universitario de Jena presentan un análisis
Para rastrear la propagación de patógenos como el SARS-CoV-2 de forma más específica, es posible combinar datos anónimos de telefonía móvil y otros metadatos (como códigos postales) con datos genómicos. Científicos de la empresa nanozoo GmbH, con sede en Jena, y del Hospital Universitario de Jena (UKJ), ambos socios del Campus de Investigación InfectoGnostics de Jena, han presentado un análisis sistemático de estos conjuntos de datos combinados. El equipo ha publicado los resultados del estudio bajo el título "Leveraging mobility data to analyse persistent SARS-CoV-2 mutations and inform targeted genomic surveillance" en la revista de acceso abierto eLife.
Secuenciación del genoma con nanoporos por empleados del Instituto de Medicina de Infecciones e Higiene Hospitalaria del Hospital Universitario de Jena.
Michael Szabó/UKJ
La pandemia de SRAS-CoV-2 ha puesto de manifiesto la importancia del seguimiento temprano de los brotes y las vías de infección. Sin embargo, un seguimiento eficaz del proceso de infección requiere un análisis de datos preciso y eficiente en cuanto a recursos que conduzca realmente a predicciones fiables. El estudiante de doctorado del UKJ Riccardo Spott, junto con otros investigadores de InfectoGnostics del UKJ y nanozoo, ha podido demostrar ahora que los datos de los servicios de telefonía móvil en combinación con metadatos de alta resolución (como códigos postales y datos genómicos) pueden mejorar realmente el seguimiento de la incidencia de la infección en el estado alemán de Turingia. En caso de brotes de enfermedades, este análisis de datos podría utilizarse en el futuro para realizar pruebas y cuarentenas más específicas.
En su evaluación, los investigadores se aseguraron de que los datos se procesaran de forma anónima, como explica el Dr. Christian Brandt, investigador de la UKJ y cofundador de nanozoo: "Recibimos los datos de los teléfonos móviles como conjuntos de datos agregados, los combinamos con datos de secuencias y los analizamos en busca de patrones de distribución llamativos. Es como mirar un camino de hormigas desde arriba: Puedes ver la totalidad de los movimientos, pero no puedes distinguir una sola hormiga".
En el estudio se secuenciaron más de 6.500 genomas alfa del SARS-CoV-2 (B.1.1.7) en Turingia durante un periodo de nueve meses. Los datos se complementaron con datos de aislamiento de los pacientes y sus códigos postales. Además, se incluyeron en el análisis más de 136.000 genomas alfa alemanes disponibles públicamente y datos del servicio de telefonía móvil de Turingia. El equipo identificó nueve variantes de mutación relevantes del virus en Turingia, que se clasificaron en siete grupos de parentesco separados (clusters filogenéticos) con diferentes patrones de propagación en Turingia.
Uso de datos de telefonía móvil para mejorar el muestreo
Al vincular de este modo los datos genómicos y de telefonía móvil, los científicos pudieron rastrear con precisión la propagación del linaje alfa del coronavirus en Turingia. También se demostró el riesgo de distorsión de los datos epidemiológicos en función de una mutación específica, un factor que puede utilizarse para optimizar futuras evaluaciones. Además, este enfoque también permite realizar pruebas más específicas: con datos adicionales de una sublínea de Omikron (BQ.1.1), los socios de InfectoGnostics pudieron demostrar que estos análisis también pueden utilizarse para controlar activamente el muestreo durante brotes regionales de una enfermedad infecciosa. De este modo, un estado federado como Turingia podría controlar futuras epidemias de forma más eficiente.
El Prof. Dr. Mathias Pletz, Director del Instituto de Medicina de las Infecciones e Higiene Hospitalaria del Hospital Universitario de Jena y miembro de la junta ampliada de InfectoGnostics, explica: "La propagación de los virus suele seguir los caminos de la movilidad humana. Con datos anónimos de telefonía móvil y técnicas moleculares avanzadas, podemos trazar y predecir estas trayectorias". Según Pletz, esto contribuye significativamente a predecir con mayor exactitud la propagación espacial de un patógeno -que puede variar mucho de una región a otra- y a utilizar pruebas y medidas de control de infecciones más específicas.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
Publicación original
Riccardo Spott, Mathias W Pletz, Carolin Fleischmann-Struzek, Aurelia Kimmig, Christiane Hadlich, Matthias Hauert, Mara Lohde, Mateusz Jundzill, Mike Marquet, Petra Dickmann, Ruben Schüchner, Martin Hölzer, Denise Kühnert, Christian Brandt; "Leveraging mobility data to analyze persistent SARS-CoV-2 mutations and inform targeted genomic surveillance"; eLife, Volume 13, 2025-1-15
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