¿Cómo una bacteria inofensiva de Gambia acaba generando una epidemia en Wisconsin?

Elizabethkingia anophelis fue aislada en 2011 a partir de muestras del intestino medio del complejo de criptoespecies al que pertenece el mosquito Anopheles gambiae1. Aunque podría haber quedado olvidada entre las publicaciones de las revistas de taxonomía, la bacteria saltó a la fama en 2016 cuando las noticias de Wisconsin se hicieron eco de su existencia, algo que cuando hablamos de bacterias no suele estar relacionado con buenas nuevas. E. anophelis estaba tras la infección de más de 60 personas y lo que era peor, era la causa de la muerte de 20.

¿Qué hacia una bacteria sin historial como patógeno infectando y matando gente?, una bacteria que además, habitualmente vive en el sistema digestivo de mosquitos. Sin olvidar el dato climático, los mosquitos no son algo común en Wisconsin durante el invierno.

No es una sorpresa ver a microorganismos inofensivos convertidos en patógenos: los cambios en el genoma, los plásmidos y otros mecanismos son capaces de generar esta situación. Por ello el CDC (Centro de control de enfermedades) hizo algo poco común, liberó por twitter el genoma recién secuenciado e imagino que sin procesar, rápidamente algunos microbiólogos como Kat Holt o Sylvain Brisse se unieron para solucionar el problema.

La primera cosa que observaron es que las secuencias procesadas de las muestras de los enfermos eran demasiado distintas. Normalmente las epidemias las causan una misma cepa con una secuencia genética casi idéntica con variaciones mínimas propias de cambios individuales, 40, 50 o incluso 100 pares de bases dentro del total. Sin embargo en esta ocasión las diferencias eran mucho mayores. Así que tras asegurarse por medio de herramientas mucho más potentes como el análisis cgMLST y aproximaciones comparativas de SNP en el genoma completo… Se llegó a la indudable conclusión de que aún siendo tan distintas, eran no sólo la misma especie sino que provenían de una misma cepa-ancestro. La diferencia entre ellas provenía principalmente de una enorme trozo insertado en el medio del gen mutY.

El gen mutY, se encarga de codificar para una proteína encargada de reparar errores en el ADN, así que ahora podéis imaginar que tras llevar un trozo de código más grande que la propia secuencia, la capacidad para producir la proteína desaparece completamente. Sin reparación, tenemos mutación descontrolada, y aunque la mayoría de las mutaciones son negativas o sin función…con el suficiente tiempo un pequeño porcentaje podrán dar habilidades no deseadas (por nosotros) a las bacterias. Y claro, de camino también ayudaría a volver locos a los microbiólogos que trataban de identificar al patógeno.

Aunque resuelto e identificado el culpable, seguía sin estar claro cómo una bacteria de esas características había llegado allí y lo que era más extraño, el modo en el que aparecieron los casos. Normalmente las epidemias aparecen en un hospital o lugar concreto desde el que se expanden, pero en este caso apareció de forma diseminada. El CDC analizó todas las posibles fuentes de esta bacteria dentro del ambiente hospitalario sin dar en ningún comento con la bacteria en el medio. Por lo que el foco se centró en la comunidad.

Cerrada la vía del estudio en el medio ambiente, el esfuerzo se centró en la secuencia genética de las muestras obtenidas de los enfermos2. -Y Ahora empieza quizás la parte más complicada, pero si ha llegado hasta aquí leyendo, no se asuste estimado lector, porque vamos a intentar entender lo básico de algunas técnicas. (Si además queréis saber más de taxonomía bacteriana y sus limitaciones con técnicas de antes de ayer podéis leer mi colaboración en la Cátedra de Cultura Científica).

El árbol filogenético se realizó usando la que es quizás la herramienta más potente en taxonomía microbiona, el cgMLST. Esta técnica está basada en el análisis MLST, pero vayamos poco a poco. En taxonomía microbiana existen muchas aproximaciones a la descripción de especies. Centrándonos en los métodos moleculares, concretamente en los que implican secuencias genéticas, el más conocido es el análsis del ADNr 16S del que hablo en el texto citado en el párrafo anterior. Voy a contarlo de una forma muy sencilla, casi näif:

Phylogenetic tree of the outbreak isolates. From: Evolutionary dynamics and genomic features of the Elizabethkingia anophelis 2015 to 2016 Wisconsin outbreak strain

Si queremos describir en base a la secuencia genética necesitamos un código que sea muy similar, que cambie muy poco, y ya sabemos que los seres vivos tienden a mutar y cambiar con las generaciones. Pero existen genes muy muy importantes, tanto que los cambios en ellos son muy pocos. Estos genes, o mejor dicho trozos de ellos, son los candidatos elegidos para secuenciar e identificar mediantemultilocus sequence typing (MLST)Cada especie bacteriana tiene un número de genes de este tipo, suelen elegirse siete y en base a ellos se realizan árboles mediante procesos estadísticos (en los que no vamos a entrar). Quizás os preguntéis por qué no usar Whole-genome sequencing (WGS), la secuenciación del genoma completo y la hibridación es el método “final” para publicar una nueva especie microbiana, básicamente alineas el genoma completo de esa especie y la más cercana para demostrar que hay partes que no son iguales y que esas partes son lo suficientemente grandes para considerarse una especie nueva. Sin embargo este método no es útil en epidemiología. Es complicado estandarizar, ya que arroja tantos por ciento de similitud, lo que complica un poco la colaboración entre distintos centros de investigación.

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Post completo en: Cuaderno de Cultura Científica

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