El siguiente comunicado de prensa fue emitido hoy por el Instituto Broad del MIT y Harvard.

Aunque los brotes del virus del Ébola son poco frecuentes, la enfermedad es grave y a menudo mortal, con pocas opciones de tratamiento. En lugar de atacar al virus en sí, un enfoque terapéutico prometedor sería interrumpir las proteínas de la célula huésped humana de las que depende el virus. Sin embargo, encontrar estos reguladores de la infección viral mediante los métodos existentes ha sido difícil, y es especialmente difícil para los virus más peligrosos, como el Ébola, que requieren estrictos protocolos de bioseguridad de alta contención.

Ahora, investigadores del Instituto Broad y de los Laboratorios Nacionales de Enfermedades Infecciosas Emergentes (NEIDL) de la Universidad de Boston han utilizado un método de cribado basado en imágenes, desarrollado en el Broad, para identificar genes humanos que, al silenciarse, afectan la capacidad de infección del virus del Ébola. El método, conocido como cribado óptico agrupado (OPS), permitió a los científicos analizar, en aproximadamente 40 millones de células humanas alteradas con CRISPR, cómo el silenciamiento de cada gen del genoma humano afecta la replicación viral.

Mediante análisis basados en aprendizaje automático de imágenes de células alteradas, identificaron múltiples proteínas del huésped implicadas en diversas etapas de la infección por ébola, cuya supresión inhibía la capacidad del virus para replicarse. Estos reguladores virales podrían representar vías para, en el futuro, intervenir terapéuticamente y reducir la gravedad de la enfermedad en personas ya infectadas con el virus. Este enfoque podría utilizarse para explorar el papel de diversas proteínas durante la infección con otros patógenos, como una forma de encontrar nuevos fármacos para infecciones difíciles de tratar.

El estudio aparece en Nature Microbiology.

"Este estudio demuestra el poder de la OPS para investigar la dependencia de virus peligrosos como el ébola en factores del huésped en todas las etapas del ciclo de vida viral y explorar nuevas rutas para mejorar la salud humana", dijo el coautor principal Paul Blainey, miembro del cuerpo docente del Broad y profesor en el Departamento de Ingeniería Biológica del MIT.

Previamente, miembros del laboratorio de Blainey desarrollaron el método de cribado óptico agrupado para combinar las ventajas de las imágenes de alto contenido, que pueden mostrar una gama de cambios detallados en un gran número de células simultáneamente, con las de los cribados perturbacionales agrupados, que muestran cómo los elementos genéticos influyen en estos cambios. En este estudio, colaboraron con el laboratorio de Robert Davey en la Universidad de Boston para aplicar el cribado óptico agrupado al virus del Ébola.

El equipo utilizó CRISPR para eliminar cada gen del genoma humano, uno a uno, en casi 40 millones de células humanas, y luego infectó cada célula con el virus del Ébola. A continuación, fijaron esas células en placas de laboratorio y las inactivaron, para que el resto del procesamiento pudiera realizarse fuera del laboratorio de alta contención.

Tras tomar imágenes de las células, midieron la proteína viral y el ARN totales en cada célula con el software de análisis de imágenes CellProfiler. Para obtener aún más información de las imágenes, recurrieron a la IA. Con la ayuda de miembros del equipo del Centro Eric y Wendy Schmidt del Broad, dirigidos por Caroline Uhler, coautora del estudio y miembro del cuerpo docente del Broad, utilizaron un modelo de aprendizaje profundo para determinar automáticamente la etapa de la infección por ébola en cada célula. El modelo logró distinguir sutilmente las etapas de la infección con un alto rendimiento, algo que no era posible con métodos anteriores.

“Este trabajo representa el análisis más profundo hasta la fecha sobre cómo el virus del Ébola reconfigura la célula para causar la enfermedad, y el primer vistazo real al momento de dicha reprogramación”, afirmó el coautor principal Robert Davey, director de los Laboratorios Nacionales de Enfermedades Infecciosas Emergentes de la Universidad de Boston y profesor de microbiología en la Facultad de Medicina Chobanian y Avedisian de la BU. “La IA nos brindó una capacidad sin precedentes para hacerlo a gran escala”.

Al secuenciar individualmente partes del ARN guía CRISPR en los 40 millones de células, los investigadores determinaron qué gen humano se había silenciado en cada célula, lo que indica qué proteínas del huésped (y posibles reguladores virales) estaban en el punto de mira. El análisis reveló cientos de proteínas del huésped que, al silenciarse, alteraron el nivel general de infección, incluyendo muchas necesarias para la entrada del virus en la célula.

La eliminación de otros genes aumentó la cantidad de virus en los cuerpos de inclusión, estructuras que se forman en la célula humana para actuar como fábricas virales, e impidió que la infección avanzara. Algunos de estos genes humanos, como el UQCRB, apuntaron a una función previamente desconocida de las mitocondrias en el proceso de infección por el virus del Ébola, que podría aprovecharse terapéuticamente. De hecho, el tratamiento de células con un inhibidor de molécula pequeña del UQCRB redujo la infección por Ébola sin afectar la salud celular.

Otros genes, al silenciarse, alteraron el equilibrio entre el ARN viral y la proteína. Por ejemplo, la alteración del gen STRAP resultó en un aumento del ARN viral en relación con la proteína. Los investigadores actualmente realizan estudios adicionales en el laboratorio para comprender mejor el papel de STRAP y otras proteínas en la infección por ébola y si podrían ser dirigidas terapéuticamente.

En una serie de pruebas secundarias, los científicos examinaron el papel de algunos de los genes destacados en la infección por filovirus relacionados. El silenciamiento de algunos de estos genes interrumpió la replicación de los virus de Sudán y Marburgo, que presentan altas tasas de mortalidad y carecen de tratamientos aprobados, por lo que es posible que un solo tratamiento sea eficaz contra múltiples virus relacionados.

El enfoque del estudio también podría utilizarse para examinar otros patógenos y enfermedades infecciosas emergentes y buscar nuevas formas de tratarlas.

"Con nuestro método, podemos medir muchas características a la vez y descubrir nuevas pistas sobre la interacción entre el virus y el huésped, de una manera que no es posible a través de otros enfoques de detección", dijo la coautora principal Rebecca Carlson, ex investigadora de posgrado en los laboratorios de Blainey y Nir Hacohen en Broad y quien codirigió el trabajo junto con el coautor principal JJ Patten en la Universidad de Boston.

Este trabajo fue financiado en parte por el Instituto Broad, el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano, el Fondo Burroughs Wellcome, la Fundación Fannie y John Hertz, la Fundación Nacional de Ciencias, la Beca Postdoctoral George F. Carrier, el Centro Eric y Wendy Schmidt del Instituto Broad, los Institutos Nacionales de Salud y la Oficina de Investigación Naval.

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