La Ciencia Detrás del Estudio de Los Virus
Qué Herramientas Usan Los Científicos Para Estudiar Los Virus?
[Imagen animada de un hombre con ropa del siglo XVII y una gran peluca junto a un microscopio primitivo, un dispositivo que tenía espejos y velas.]
NARRADORA: A fines del siglo XVII, Robert Hooke estaba tratando que una hormiga se quedara quieta.
[Aparece una vista insertada de primer plano de una hormiga animada junto a Hooke. Se escapa del cuadro.]
NARRADORA: Hooke fue uno de los primeros en usar una herramienta denominada microscopio compuesto, lo cual le permitió echar un vistazo a los mundos diminutos.
Lo miraba todo: el moho del pan, su propia orina e incluso insectos como la hormiga.
[Las vistas insertadas muestran grabados de archivo que representan vistas en primer plano de moho, cristales de orina que parecen copos de nieve y, finalmente, la hormiga animada.]
NARRADORA: Pero cuando registraba sus observaciones, la hormiga (como era de esperarse) no quería quedarse quieta.
[La hormiga animada está sentada en un sillón y lee un libro titulado Micrographia, mientras una gran mano humana le sirve una bebida.]
NARRADORA: Hooke se las ingenió para adormecer con unas gotas de brandy y lo inmortalizó en las páginas de un libro titulado Micrographia.
[La escena regresa al microscopio compuesto de Hooke. Su interior se disipa en una vista de una colonia de hormigas subterráneas y la cámara se acerca.]
NARRADORA: A veces, las herramientas como el microscopio de Hooke dan lugar a campos de la ciencia completamente nuevos. Este tipo de progreso científico continúa hoy día con respecto al estudio de los virus.
[La lente de un microscopio enfoca en su lugar y tenemos una vista aún más amplia de una hormiga. La lente vuelve a enfocar y vemos decenas de virus animados de muchas formas y tamaños diferentes.]
NARRADORA: Cada vez surgen nuevas herramientas y tecnologías que nos permiten estudiar y comprender cosas nuevas sobre ellos que hace algunas décadas hubieran sido imposibles de explorar.
[La lente del microscopio vuelve a enfocar y los viriones del virus ahora aparecen aún más grandes y detallados.]
NARRADORA: Estas herramientas y tecnologías nos permiten ver las cosas en distintas escalas y cada una de ellas es una ventana para entender el funcionamiento de los virus.
Esencialmente un virus es un segmento de material genético que está envuelto en un caparazón.
[La cámara se acerca hacia el centro de un virión de herpes y la lente del microscopio vuelve a enfocar. Aparece una espiral de ADN que se desenrolla.]
NARRADORA: Comencemos precisamente al nivel del ADN con una técnica denominada secuenciación genómica.
[La palabra “GENOMA” flota sobre una cadena animada de ADN.]
NARRADORA: El genoma es todo el material genético que está dentro de un organismo o virus. Son las instrucciones de ADN o ARN que determinan su aspecto, funcionamiento y crecimiento.
Los seres humanos tenemos un genoma. Las hormigas también. Incluso los virus tienen un genoma.
[Un humano ilustrado, una hormiga y un virus en dibujos animados (con brazos y piernas) caminan alegremente a lo largo de la cadena de ADN mientras sostienen pequeños fragmentos de ADN o ARN.]
NARRADORA: Y la secuenciación genómica nos permite decodificar toda esa información.
[Una cadena de ARN escupe una línea de letras A, U, C y G.]
NARRADORA: Así se ve un genoma secuenciado. Es como una sucesión de letras.
[La pantalla se llena con decenas de letras A, U, C y G.]
NARRADORA: Quizás piense, "Ah, pero si eso es un código." Y no se equivoca.
[Las letras comienzan a desplazarse hacia arriba en la pantalla. Algunas secciones cambian a un color diferente.]
[SONIDOS DE CÁLCULO DE COMPUTADORA DIGITAL]
NARRADORA: Es necesario analizar todas las combinaciones de letras para entender el código que vemos.
Durante las últimas décadas hemos mejorado mucho este proceso y aumentado la rapidez con la cual lo hacemos.
[Las letras que se desplazan se aceleran rápidamente y desaparecen de la pantalla, y revelan otro campo de cientos de letras. La escena se aleja más y más, y se muestran miles de letras A, C, G y U.]
NARRADORA: Este es el genoma del SARS-CoV-2 que causa la COVID-19. Tiene unas 30.000 letras.
[Las manecillas se mueven rápidamente alrededor de la esfera de un reloj.]
NARRADORA: Decodificarlo tomó menos de 48 horas.
[Una mujer estornuda y la cámara sigue la trayectoria de su estornudo, que pasa por siluetas de personas caminando, hablando y sentadas juntas. A medida que avanza la escena, las siluetas se llenan de letras que representan el código genético y cada figura tiene una secuencia corta de letras en un color diferente.]
NARRADORA: Con la secuenciación genómica, ahora podemos rastrear la evolución del virus prácticamente en tiempo real, como lo hemos hecho durante la pandemia. Podemos entender cómo se propaga y enviar advertencias cuando surgen variantes peligrosas.
[La secuencia resaltada de letras dentro de una silueta es diferente a todas las demás. Hay líneas cortas y agitadas que rodean la figura.]
[ALARMA QUE SUENA BAJO]
NARRADORA: Entender el genoma de un virus es esencial para comprender su funcionamiento y es necesario para crear pruebas de diagnóstico, medicamentos y vacunas para amenazas como la COVID-19.
[La pantalla vuelve a llenarse de letras. Se resaltan ciertas líneas y se disparan imágenes insertadas: modelos informáticos de diminutas proteínas virales de diferentes formas. Están etiquetadas como Proteína NSP1, Proteína ORF3a y Proteína de la espícula.]
NARRADORA: Entonces podemos leer el código de un virus.
[La escena cambia a una ilustración del virión del SARS-CoV-2: una esfera con protuberancias puntiagudas parecidas a una coliflor que emergen de su superficie.]
NARRADORA: Alejemos el zum para mirar al próximo nivel: la estructura del virus.
[La lente del microscopio enfoca y una esfera de SARS-CoV-2 en versión más pequeña flota sobre la mano extendida de un investigador que usa una máscara.]
NARRADORA: Descifrar de qué modo la estructura de un virus le permite infectar las células puede ayudar a los investigadores a crear defensas contra él.
[Una burbuja de pensamiento sale de la cabeza del investigador. Dentro de ella, hay ilustraciones de una jeringa y cápsulas de píldoras.]
NARRADORA: Pero los virus son pequeños. Demasiado pequeños para un microscopio tradicional.
[El tamaño del virión flotante se reduce hasta que ya no se puede ver. Vemos un investigador que mira a través del ocular de un microscopio de mesa.]
NARRADORA: Una forma de mirar este mundo diminuto es utilizando una técnica que se denomina cristalografía de rayos X.
[La investigadora en el microscopio se transforma en una forma abstracta que gira y se convierte en una “X”. Aparecen las palabras “Cristalografía de rayos X”.]
NARRADORA: Los científicos crean cristales a partir de las proteínas de un virus, los irradian con rayos X y miden cómo se dispersan estos rayos.
[Hay un cubo etiquetado como “Proteína del virus”. Líneas onduladas que representan rayos X bombardean el cubo y rebotan. Los puntos de impacto crean lo que parece un patrón abstracto, pero sus puntos se resuelven en la forma de una proteína de la espícula viral.]
NARRADORA: Este tipo de radiografías pueden revelar datos sobre la estructura del virus que nos ayudan a crear vacunas y tratamiento en su contra.
Alejemos el zum una vez más.
[La lente del microscopio enfoca y la escena cambia a una investigadora que trabaja frente a un monitor, con dos máquinas grandes detrás de ella. En el monitor aparecen dos viriones de SARS-CoV-2.]
NARRADORA: Otra herramienta para tomar imágenes es el microscopio electrónico.
En lugar de luz visible, los microscopios electrónicos usan un haz de partículas subatómicas para observar la forma del virus como una magnificación de hasta 50 millones de veces.
[Ampliamos el microscopio electrónico y aparecen imágenes de archivo fotográfico de diferentes virus: Polio, Influenza H1N1, Rabia, Ébola. Sus formas y texturas son diversas.]
NARRADORA: Esto es un millón de veces mejor que lo que Robert Hooke pudo ver.
[La lente del microscopio vuelve a enfocar y vemos una imagen microscópica electrónica de la cabeza de una hormiga. Un pequeño círculo con Robert Hooke rebota desde un lado.]
NARRADORA: Esto es lo que tenemos a nivel microscópico. Pero podemos alejar el zum aún más para entender cómo los virus infectan a las poblaciones de personas.
[La lente del microscopio enfoca y se acerca más y más en escala. Comenzamos con un primer plano de una hormiga que corre sobre una manta. Nos alejamos para ver a dos personas sentadas sobre la manta. Y nos alejamos de nuevo a una vista aérea que muestra esa manta como una de las muchas mantas que hay en un parque.]
NARRADORA: Los modelos matemáticos nos permiten entender las tendencias de contagio a medida que van sucediendo y nos permiten anticipar cómo podría mutar o transmitirse un virus o comportarse a la enfermedad que causa en el future.
[Las mantas de picnic y las personas se transforman en formas abstractas. Las formas están conectadas por redes de líneas y formas onduladas.]
NARRADORA: Usando datos estimados de, por ejemplo, la cantidad total de infecciones o cuántas personas usan mascarilla, los investigadores ejecutan modelos matemáticos para determinar los posibles resultados.
[Los investigadores se paran al lado de una máquina gigante y fantástica. Los números y porcentajes parpadean en varias pantallas, los conductos conectan varios módulos y los trabajadores ingresan datos a través de las ranuras. En el extremo de la máquina, se imprimen hojas de papel y las manos de una persona las espera. Un grupo de personas habla en una sala de juntas y señalan un tablero que muestra formas abstractas en red.]
NARRADORA: Estos modelos pueden ayudar a proponer medidas para controlar la propagación de una enfermedad.
Pero las enfermedades nuevas como la COVID-19 traen consigo mucha incertidumbre y el comportamiento humano es difícil de predecir.
[Un grupo de investigadores compara notas y mira documentos. Sobre sus cabezas, las burbujas de pensamiento contienen viriones de SARS-CoV-2, una mascarilla quirúrgica y signos de interrogación.]
NARRADORA: De modo que, según nos hacemos pruebas de detección de COVID-19 y nos vacunamos, los investigadores siguen puliendo sus modelos.
[La cámara recorre de nuevo la fantástica máquina. Esta vez, un módulo se conecta a un embudo gigante etiquetado como “NUEVOS DATOS” donde los números se filtran hacia los tubos.]
NARRADORA: En lugar de solo predecir probabilidades, los investigadores pueden usar los datos recopilados en el mundo real para crear modelos que se acerquen más a la realidad y entender mejor lo que está sucediendo.
[La escena regresa a la investigadora con el virión del SARS-CoV-2 flotando sobre su mano. Esta vez, su burbuja de pensamiento presenta una versión del virión de diferente color.]
NARRADORA: A partir de eso, podríamos usar otro tipo de modelo matemático para crear medidas que nos ayuden a protegernos contra distintos tipos de virus como el SARS-CoV-2.
Ya hacemos esto con la vacuna anual contra la gripe o influenza.
[Un enfermero con mascarilla quirúrgica vacuna a un paciente que tiene una mascarilla.]
NARRADORA: Con el uso de la secuenciación genómica, los investigadores siguen las infecciones por gripe en todo el mundo y registran cómo evolucionan las distintas cepas y qué vacunas funcionan mejor.
[Un globo terráqueo gira frente a un campo de código genómico. Los contornos de los continentes están llenos de letras de secuencias genómicas, viriones y jeringas.]
NARRADORA: Ese tipo de modelo matemático que incorpora datos nuevos del mundo real, ayuda a la elaboración de la vacuna anual contra la gripe y permite concentrar los recursos en los lugares donde más se necesitan.
[Un tubo emerge del costado del globo terráqueo y el embudo de “NUEVOS DATOS” vierte números sobre él. Cuando la cámara gira hacia la derecha, revela que el tubo es el cuerpo de una jeringa. Un anciano sentado cerca de una mujer embarazada recibe una vacuna.]
NARRADORA: Quizás veamos algo parecido con respecto a la COVID-19 y a otras enfermedades en el futuro.
[La escena de las personas se reduce en tamaño para convertirse en una pequeña pantalla al costado de la fantástica máquina de modelado. Nuevamente, hacemos una panorámica: esta vez la máquina tiene diferentes módulos futuristas.]
NARRADORA: Mientras tanto, los investigadores están incrementando la rapidez y robustez de las herramientas actuales.
Y se avecinan tecnologías completamente nuevas.
[La escena regresa a una vista aérea de las personas sentadas sobre mantas de picnic, disfrutando del parque. La cámara se aleja cada vez más.]
NARRADORA: ¿Quién sabe qué descubrimientos tenemos por delante?
[Se muestran los reconocimientos.]
Jude Kong, Modelador de Enfermedades
Durante la pandemia de COVID-19, el Dr. Jude Kong se dedicó a crear modelos. No modelos físicos, sino aquellos que se ejecutan en la computadora.
En esta pandemia de COVID-19, los modelos salvan vidas. Los epidemiólogos los usan para monitorear el avance de la pandemia, evaluar los esfuerzos para controlarla y guiar a los legisladores en el momento de tomar decisiones sobre la implementación de ciertas medidas como la vacunación, el cierre de escuelas y la distribución de los recursos de atención médica.
Kong, que es profesor asistente en el Departamento de Matemática y Estadística de la York University en Toronto, Canadá, creció en Camerún y es el tercero de cinco hermanos, hijos de una madre soltera que se dedica a la agricultura de subsistencia. Cuando era niño, terminaba rápido la tarea de matemática y luego ayudaba a sus amigos a que la terminen. Costeó sus estudios universitarios gracias al trabajo como docente de matemática en una escuela secundaria.
El año en el que se graduó, asistió a un taller sobre modelado de enfermedades, algo sobre lo que no sabía mucho. Pero tenía mucha experiencia con las enfermedades infecciosas: en particular con la malaria, que le causó la muerte a su tía y a varios de sus primos.
“Muchas personas se estaban muriendo. Personas que conocía, seres queridos. Quería evitar que la historia vuelva a repetirse en mi comunidad”, dice. Aquí es donde los matemáticos trabajan para entender cómo se propagan las enfermedades y cómo se puede detener su avance. Sabía que debía dedicarse a eso.
“Un modelo es la representación de un sistema que se puede usar para explorar su comportamiento”, dice Kong. Kong y sus colegas crean modelos y los usan para elaborar recomendaciones para los legisladores.
Por supuesto que los modelos en sí son fundamentales. Pero para que funcionen, es necesario contar con los datos adecuados… y con una gran cantidad de ellos. Si no hay datos relevantes a nivel local, explica Kong, los modelos no producirán resultados útiles. Por eso, es de vital importancia que los modeladores colaboren con los líderes de la comunidad.
“Uno les pregunta qué necesitan en sus comunidades. Como científicos, como modeladores, tenemos las herramientas, pero no conocemos el problema”, dice Kong. “[Los líderes de la comunidad] son los encargados de explicar el problema.
Trabajamos con ellos y les presentamos las herramientas.Luego, les decimos qué datos deben recopilar. Ellos recopilan los datos, esta información ingresa al modelo y el modelo termina siendo una de las bases de las políticas correctas, porque los datos salen de la comunidad. Y también hay aportes sobre la comunidad”.
Kong y sus colegas usaron este enfoque para estudiar los efectos de lo que él denominó “automedicación”, durante la propagación de COVID-19. Con este término, Kong hace referencia a los tratamientos no comprobados que algunas personas creen que curan o previenen la enfermedad, y que eligen utilizar en lugar del tratamiento comprobado.
Por ejemplo, en Estados Unidos, algunas personas se automedicaron con jengibre, hidroxicloroquina o ivermectina. En Ghana, algunas personas creían que un determinado tipo de té verde los protegería de la enfermedad o incluso los curaría. En Camerún, algunos recurrían a una bebida alcohólica muy fuerte o a medicinas tradicionales locales.
“Hay que respetar las distintas creencias de las personas, porque eso es lo que las define, lo que las hace únicas. Pero es necesario tomar en cuenta esos datos para el modelo”, dice.
Kong y sus colegas crearon un modelo que incorporó la automedicación, algo que no se había hecho con los modelos anteriores. Llevaron sus resultados a los legisladores, que trabajaron con los líderes de la comunidad para abordar el problema. “Los líderes de la comunidad sabrán cómo desalentar estas prácticas en la población”, dice. “Pueden aprovechar las relaciones con miembros de la comunidad, las estaciones de radio locales y demás. Es muy importante que estos líderes participen en todo el proceso”.
La información proveniente de las comunidades locales es particularmente importante porque las diferencias en la historia de las comunidades se traduce en ciertas desigualdades en los resultados de salud. Esto se acrecienta durante una pandemia. Kong explica que la COVID-19 se propaga de manera desigual entre los diferentes grupos raciales y étnicos en función de su susceptibilidad, debido a factores históricos como el hacinamiento y las viviendas segregadas.
“Si uno supone que sucede lo mismo en todo el país”, dice, “no podrá capturar la dinámica porque estará mal informado debido a los datos con los que cuenta”.
Kong hace hincapié en que el modelado de enfermedades es un proceso dinámico. A medida que la pandemia avanza, cambiará el curso del modelado. Las intervenciones, los tratamientos, las comunicaciones para el público, los comportamientos de la gente, los índices de vacunación… todos estos factores cambian. Incluso la misma enfermedad cambiará a medida que surgen nuevas variantes.
“Si trabaja con los líderes de la comunidad, ellos le dirán: ‘Las cosas están comenzando a cambiar. ¿Cómo podemos abordar esta situación?’ Entonces, es el momento adecuado para modificar el modelo”, dice Kong. “Ese es el camino adecuado que hay que tomar”.
Es muy importante que los líderes de la comunidad local participen en todo el proceso.
La información proveniente de las comunidades locales es particularmente importante porque las diferencias en la historia de las comunidades se traduce en ciertas desigualdades en los resultados de salud. Esto se acrecienta durante una pandemia. Kong explica que la COVID-19 se propaga de manera desigual entre los diferentes grupos raciales y étnicos en función de su susceptibilidad, debido a factores históricos como el hacinamiento y las viviendas segregadas.
“Si uno supone que sucede lo mismo en todo el país”, dice, “no podrá capturar la dinámica porque estará mal informado debido a los datos con los que cuenta”.
Kong hace hincapié en que el modelado de enfermedades es un proceso dinámico. A medida que la pandemia avanza, cambiará el curso del modelado. Las intervenciones, los tratamientos, las comunicaciones para el público, los comportamientos de la gente, los índices de vacunación… todos estos factores cambian. Incluso la misma enfermedad cambiará a medida que surgen nuevas variantes.
“Si trabaja con los líderes de la comunidad, ellos le dirán: ‘Las cosas están comenzando a cambiar. ¿Cómo podemos abordar esta situación?’ Entonces, es el momento adecuado para modificar el modelo”, dice Kong. “Ese es el camino adecuado que hay que tomar”.
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La familia de Irma y Paul Milstein ha brindado un generoso aporte para el Centro de Recursos de la COVID-19 y sus programas de desarrollo profesional para docentes.