O compartilhamento de dados e o software de código aberto ajudam a combater o Covid-19


Em 27 de fevereiro, um adolescente na área de Seattle foi diagnosticado com Covid-19. Logo depois, os pesquisadores do Seattle Flu Study compartilharam dados genômicos sobre sua cepa do vírus com outros pesquisadores em um site de “ciência aberta”. Armado com esses dados, os pesquisadores envolvidos em um segundo projeto de ciência aberta determinaram que a cepa do adolescente era descendente direto de uma cepa do Covid-19 encontrada em um paciente não relacionado na área de Seattle em 20 de janeiro. A descoberta foi um elo fundamental para concluir que o vírus estava se espalhando na área de Seattle por semanas.

A maneira como os pesquisadores conectaram esses pontos destaca o papel dos projetos de ciência aberta no rastreamento da evolução do Covid-19 e de outras doenças. Compartilhando dados e trabalhando de forma colaborativa na Web, os cientistas estão analisando rapidamente amostras genéticas, ajudando a moldar a resposta do público. Mas a pressa de interpretar os dados também cria novos riscos.

Vírus como o Covid-19 se espalham fazendo cópias deles mesmos. Cada vez que eles replicam, há uma chance de que um erro seja cometido, tornando a cópia mais recente um pouco diferente da anterior. Emma Hodcroft, pesquisadora de genética quantitativa de pós-doutorado na Universidade de Basileia, na Suíça, compara esses erros, conhecidos como mutações, a erros de digitação no DNA do vírus.

A maioria dessas mutações é trivial e não altera a maneira como o vírus afeta o corpo. Mas os cientistas podem usar mutações para rastrear a propagação de um vírus. Se duas pessoas em lugares diferentes são infectadas com uma versão do vírus com mutações específicas, é uma aposta segura que esses dois casos estejam relacionados, mesmo que as duas pessoas nunca se tenham conhecido.

No caso do adolescente da área de Seattle, dados genéticos sobre sua cepa de Covid-19 foram enviados para o Gisaid, uma plataforma para compartilhamento de dados genômicos. Depois, os pesquisadores da Nextstrain fizeram a conexão com o paciente anterior.

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O Nextstrain é um aplicativo de código aberto que rastreia a evolução de vírus e bactérias, incluindo Covid-19, Ebola e surtos menos conhecidos, como o Enterovirus D68, usando dados provenientes em grande parte do Gisaid. Hodcroft e outros pesquisadores envolvidos no projeto analisam os dados compartilhados no Gisaid em busca de mutações e visualizam os resultados. Foi assim que a equipe conseguiu identificar a conexão entre os dois casos do Covid-19 em Washington.

O trabalho de Nextstrain é permitido pelo amplo compartilhamento de dados por cientistas e profissionais de saúde. Duncan MacCannell, diretor de ciências do Escritório de Detecção Molecular Avançada do Centro de Controle de Doenças, diz que autoridades de saúde pública, universidades e laboratórios clínicos estão divulgando dados genômicos de espécimes do Covid-19 a uma velocidade sem precedentes – geralmente dentro de 48 horas após a chegada de um espécime em um laboratório de seqüenciamento.

“O Nextstrain pode ser usado para fornecer uma visão rápida de como o vírus se espalhou pelas regiões e como os surtos locais estão conectados”, diz Kristian G. Andersen, bióloga computacional da Scripps Research.

Como o código subjacente usado pela equipe do Nextstrain é de código aberto, outros pesquisadores podem criar suas próprias versões do site do Nextstrain ou usar o código do Nextstrain como base para novos projetos. Mais importante, também permite que outros cientistas avaliem a validade científica do trabalho da equipe, afirma o colaborador James Hadfield.

O tipo de análise genética que o Nextstrain faz não é novo, por si só. Os pesquisadores tradicionalmente publicam seus trabalhos principalmente em periódicos acadêmicos. Mas a explosão de dados genômicos disponíveis no Gisaid e a velocidade com que são carregados criam novas oportunidades para preencher a lacuna entre a saúde pública e a academia, além de permitir que usuários iniciantes também explorem os dados.

Ignorar a fase tradicional de revisão por pares tem desvantagens. Em 3 de março, o cofundador da Nextstrain Trevor Bedford, pesquisador do Fred Hutchinson Cancer Research Center em Seattle, escrevi no Twitter, que uma cepa que circulava na Lombardia, na Itália, estava relacionada a uma encontrada em Munique, na Alemanha, que as autoridades de saúde pública disseram ter contido.

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Outros cientistas discordaram da análise de Bedford, conforme observado pela revista Science. Por exemplo, Christian Drosten, virologista do Hospital Universitário Charité, em Berlim, que sequenciou a cepa de Munique, descobriu as semelhanças entre as cepas alemã e italiana no mês passado e escreveu no Twitter que “não era suficiente reivindicar uma ligação entre Munique e Itália”. É possível que a cepa tenha chegado a Munique e Itália da mesma fonte externa, Drosten notado.





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