Un estudio revela por qué algunas personas son más susceptibles al coronavirus

Una investigación italiana identificó las bases genéticas que potencian el riesgo

El hospital Papa Giovanni XXIII, en Bergamo, Italia (Reuters)
El hospital Papa Giovanni XXIII, en Bergamo, Italia (Reuters)

La variabilidad extrema de la enfermedad de Covid-19 es uno de los aspectos más oscuros de la pandemia. Algunas personas infectadas con el nuevo coronavirus son completamente asintomáticas, otras tienen un síndrome de gripe y otras desarrollan consecuencias muy graves que conducen a la muerte. Ahora, un gran estudio genético italiano se convirtió en el primero en el mundo en estrechar el círculo alrededor de los genes que determinan las diferentes vulnerabilidades de las personas frente al coronavirus.

Los primeros “sospechosos” fueron identificados gracias a la inteligencia artificial en la Universidad de Siena en el marco del gran proyecto de investigación Gen-Covid, que a través de la colaboración de 35 hospitales en toda Italia analizará el ADN de 2.000 personas durante el verano boreal. Pero los resultados obtenidos en los primeros 130 pacientes ya arrojaron resultados y se presentarán en la conferencia de la Sociedad Europea de Genética Humana.

“Hemos utilizado un enfoque completamente nuevo que evalúa al paciente de modo individual: por lo tanto, será más fácil encontrar terapias personalizadas contra Covid-19”, explicó Alessandra Renieri, profesora de la Universidad de Siena y directora de la unidad de genética médica del hospital universidad Senese."En Italia tuvimos la desgracia de ser precursores con los pacientes: ahora esperamos poder hacer lo mismo en el campo científicos", indicó.

“Pensamos desde el principio que es la genética del huésped la que marca la diferencia”, explicó Renieri, y resaltó que “varios estudios han demostrado que la gravedad de la enfermedad depende en un 50% de los factores hereditarios”. Para descubrir cuáles eran, se realizaron varios estudios genéticos que comparaban los ADN con Covid-19, con los datos genéticos de personas sanas, pero los resultados fueron decepcionantes. “Por lo tanto, decidimos cambiar el método, tratando de evaluar a cada paciente como un caso en sí mismo, tal como lo hemos estado haciendo durante años en el estudio de enfermedades genéticas raras”, indicó la genetista. “Descompusimos Covid en los diversos órganos a los que afecta, evaluando si era grave o leve en el paciente individual en su pulmón, hígado, sistema cardiovascular, etc”, amplió. “Luego examinamos el ADN: cada individuo tiene más de 50 mil variantes genéticas, y para simplificar el estudio decidimos evaluar las variantes más significativas analizándolas de acuerdo con un sistema binario, al igual que las computadoras: el gen vale 0 si está intacto, vale 1 si está alterado”, detalló Renieri.

 Alessandra Renieri, profesora de la Universidad de Siena y directora de la unidad de genética médica del hospital universidad Senese
Alessandra Renieri, profesora de la Universidad de Siena y directora de la unidad de genética médica del hospital universidad Senese

Esta cantidad de datos, analizada gracias a algoritmos de inteligencia artificial, ha permitido encontrar en cada paciente un promedio de tres genes mutados que parecen influir en la susceptibilidad al coronavirus de órganos o sistemas individuales. “De estos genes -concluye Renieri- algunos ya están vinculados con medicamentos actualmente disponibles en el mercado, que ahora podrían tener una nueva indicación y ayuda contra el virus”.

“Nuestros datos, aunque preliminares, son prometedores, y planeamos validarlos en una población más amplia”, adelantó Renieri. Además, concluyó: “El resultado de nuestro estudio subraya la necesidad de un nuevo método para evaluar completamente la base de uno de los rasgos genéticos más complejos, con una causa ambiental (el virus), pero una alta tasa de heredabilidad”. “Necesitamos desarrollar nuevos modelos matemáticos utilizando inteligencia artificial para poder comprender la complejidad de este rasgo, que se deriva de una combinación de factores genéticos comunes y raros”, aseguró.

Aunque la presentación de Covid-19 es diferente en cada persona, esta situación no descarta la posibilidad de que el mismo tratamiento sea efectivo en muchos casos, afirma la experta. De hecho, el modelo que proponen los investigadores italianos incluye genes comunes y sus resultados apuntan a algunos de ellos. Por ejemplo, la molécula ACE2 sigue siendo uno de los objetivos principales. “Todos nuestros pacientes de Covid-19 tienen la proteína ACE2 intacta y la vía biológica que involucra a este gen sigue siendo un foco principal para el desarrollo de fármacos”, puntualizó Alessandra Renieri. La molécula ACE2, explican los especialistas, es una enzima unida a la superficie externa de varios órganos, incluidos los pulmones, que disminuye la presión arterial. Sirve como punto de entrada para algunos coronavirus, como el que da origen a Covid-19.

Los expertos aseguran que estos hallazgos tendrán implicaciones significativas para las políticas de salud. Comprender el perfil genético de los pacientes puede permitir la reutilización de medicamentos existentes para enfoques terapéuticos específicos contra el coronavirus, así como acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos antivirales. Ser capaz de identificar pacientes susceptibles a la neumonía grave y su capacidad de respuesta a medicamentos específicos permitirá intervenciones rápidas de tratamiento de salud pública.

Ahora, el equipo de la genetista italiana está trabajando en el análisis de otras 2.000 muestras procedentes de 35 hospitales italianos que forman parte del proyecto GEN-COVID.

El profesor Joris Veltman, director del Instituto de Biociencias de la Universidad británica de Newcastle y presidente de la conferencia internacional de Genética Humana donde se presentará esta investigación, resaltó el potencial del trabajo realizado por el equipo de Renieri. “Es impresionante la velocidad de la investigación que se lleva a cabo sobre el nuevo coronavirus”, afirmó.

Con información de ANSA, EFE y AFP

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