Científicos del CONICET y la UNSAM crearon GCanner, una plataforma informática que funciona como un “escáner molecular” para analizar el genoma del Trypanosoma cruzi, el parásito causante de la enfermedad de Chagas. Publicado en la revista Methods in Molecular Biology, el desarrollo permite clasificar de forma automática y estandarizada los factores de virulencia del patógeno, resolviendo un histórico cuello de botella en los laboratorios de todo el mundo y sentando las bases para nuevas estrategias diagnósticas y terapéuticas
Un equipo de investigadores del CONICET y de la Universidad Nacional de General San Martín (UNSAM) logró un avance decisivo en la comprensión genética del Trypanosoma cruzi, el parásito responsable de la enfermedad de Chagas, una patología endémica que afecta a 1,3 millones de personas en la Argentina y a entre 6 y 7 millones a nivel global.
A través del desarrollo de GCanner, una novedosa herramienta informática descrita en la revista especializada Methods in Molecular Biology, el equipo logró estandarizar y automatizar el análisis de la arquitectura genómica del patógeno. El sistema opera como un “escáner molecular” capaz de identificar las regiones clave de su estructura cromosómica sin depender de las interpretaciones manuales o de los protocolos heterogéneos que hasta ahora condicionaban las investigaciones en los laboratorios de todo el mundo.
La arquitectura del genoma: entre la conservación y la evasión
El genoma del Trypanosoma cruzi presenta una organización dual sumamente compleja que durante décadas constituyó un verdadero desafío para la bioinformática:
Regiones “core”: Zonas altamente conservadas a lo largo de la evolución que albergan los genes esenciales para la supervivencia y el mantenimiento básico del microorganismo.
Regiones “disruptivas”: Zonas hipervariables enriquecidas en los denominados factores de virulencia, secuencias genéticas estratégicas que el parásito utiliza para invadir las células humanas y eludir la respuesta del sistema inmunológico.
Hasta la aparición de GCanner, cada grupo de trabajo internacional empleaba criterios y algoritmos propios para anotar e interpretar qué genes pertenecían a cada compartimento. “Era como si cada laboratorio usara una receta diferente para hacer la misma comida; por más que las preparaciones se parecieran, los descubrimientos tenían sesgos y los resultados eran poco reproducibles”, explica la doctora Virginia Balouz, coautora del desarrollo e investigadora del CONICET en el Instituto de Investigaciones Biotecnológicas (IIBIO, CONICET-UNSAM) y la Escuela de Bio y Nanotecnología (EByN) de la UNSAM.
GCanner resuelve este problema al clasificar los compartimentos genómicos de forma automática y matemática directamente a partir de las secuencias brutas, eliminando los sesgos metodológicos entre los distintos centros de investigación.
El mapa genético de la cepa autóctona
El desarrollo de esta plataforma informática se apoya en un hito complementario publicado en Scientific Reports: la secuenciación completa y de alta definición de la cepa RA, la variante autóctona del Trypanosoma cruzi que circula en la región y que constituye el modelo de laboratorio por excelencia para estudiar las formas más severas de la infección.
En colaboración con Luisa Berná y Carlos Robello, del Instituto Pasteur de Montevideo, el grupo liderado por el doctor Carlos Buscaglia logró identificar en esta cepa autóctona cerca de 17.000 genes compartidos con otros protozoos emparentados y unos 7.000 genes de virulencia exclusivos del Trypanosoma cruzi.
“Hasta ahora la comunidad científica disponía de muy pocos genomas de alta calidad que representaran las cepas que circulan en nuestra región. Secuenciar con precisión la cepa RA proporciona una referencia genética confiable que antes no existía”, destaca Buscaglia, jefe del laboratorio de Biología Molecular de Protozoarios del IIBIO.
Bajo la premisa de simplificar problemas analíticos complejos, la integración de la secuenciación de la cepa local con la precisión algorítmica de GCanner abre una nueva etapa en el estudio de la variabilidad genética del patógeno, sentando bases metodológicas sólidas para el diseño de diagnósticos más precisos y el desarrollo de terapias dirigidas contra el Chagas.