Compreender e prever a propagação de doenças infecciosas é um grande desafio global de saúde pública. Um novo método chamado Epi-Clock foi desenvolvido para ajudar a resolver este problema. Utiliza a análise genética (o estudo do ADN e do ARN) para compreender as mutações (mudanças permanentes no código genético que podem alterar o comportamento e a propagação de um vírus) e as mutações para detectar sinais de alerta precoces de potenciais surtos. A pesquisa foi concluída pelo Dr. Shao Junbin do Life River Technology Research Institute de Shanghai Zhijian Biotechnology Co., Ltd., e os resultados da pesquisa foram publicados na revista “Heliyon”.
O Epi-Clock depende do método de cálculo ZHU, um algoritmo de computador especializado para detectar padrões de alterações genéticas. É uma ferramenta desenvolvida para identificar padrões de alterações genéticas que aparecem antes dos surtos. O estudo centrou-se na COVID-19, analisando diferentes conjuntos de dados genéticos (informações obtidas através do estudo do ADN e ARN viral para acompanhar as alterações ao longo do tempo) anteriores ao surto para encontrar alterações relacionadas com a propagação do vírus. “Nossos resultados sugerem que as diferenças genéticas entre espécies da família Coronaviridae podem indicar um estágio de transição na evolução do vírus, ajudando-nos a entender como ele se adapta e se espalha entre os hospedeiros”, explicou o Dr. Ao examinar inserções e exclusões de genes – alterações no material genético de um vírus – onde novas sequências genéticas são adicionadas ou removidas – entre diferentes hospedeiros, os investigadores identificaram mutações-chave que influenciam a forma como o vírus se espalha e evolui.
Uma das descobertas mais notáveis da pesquisa do Dr. Ji e do Dr. Shao é que certos tipos de ácido desoxirribonucléico (DNA) desempenham um papel importante nas mudanças do COVID-19 em diferentes partes do mundo. O estudo destaca como as mudanças genéticas impulsionam a evolução de diferentes cepas de vírus, principalmente variantes de vírus devido a mutações genéticas, que são versões diferentes e podem ter características únicas, como B.1.640.2 e B.1.617.2 (Delta). O estudo também descobriu que alterações genéticas específicas tendem a desenvolver-se antes dos surtos, muitas vezes substituindo versões anteriores do vírus. Ao analisar essas mudanças, os pesquisadores conseguiram prever os estágios iniciais de um surto com cerca de uma semana de antecedência.
Os benefícios práticos do Epi-Clock vão além da análise de surtos anteriores. Ao identificar alterações genéticas importantes que sinalizam um surto iminente, o sistema poderá ajudar as autoridades de saúde a tomar medidas preventivas. “Com o Epi-Clock, conseguimos identificar um grande número de alterações genéticas importantes em vários países, estabelecendo um novo padrão para a previsão de epidemias”, disse o Dr. Shao. O estudo confirmou estas descobertas utilizando vários conjuntos independentes de dados genéticos, mostrando que o método é altamente preciso na previsão de surtos virais.
Embora o Epi-Clock tenha feito progressos significativos na monitorização de surtos de doenças, os investigadores reconhecem que outros factores, como as condições ambientais e as interacções vírus-hospedeiro, também desempenham um papel. Eles enfatizam que a inclusão desses elementos tornará as previsões mais precisas. No entanto, o modelo representa um passo em frente no acompanhamento de epidemias em tempo real, que envolve a monitorização da propagação e do desenvolvimento de surtos de doenças numa população, e fornece uma ferramenta útil para as agências de saúde globais se prepararem melhor e responderem a futuros surtos.
O Dr. Ji e o Dr. Shao esperam que, ao continuarem a aperfeiçoar esta abordagem, possam melhorar os sistemas de alerta precoce e ajudar a reduzir o impacto global das doenças infecciosas. A combinação de rastreamento genético e modelos computacionais avançados oferece novas possibilidades de previsão e controle de surtos antes que eles se espalhem amplamente.
Referência do diário
Ji Cong, Shao Junbin. “Epi-Clock: uma plataforma sensível para ajudar a compreender surtos de doenças patogênicas e facilitar respostas a futuros surtos preocupantes.” Heliyon, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36162
