Seguimiento de la propagación de Ómicron con pruebas moleculares accesibles

 

 



Esta nota es sobre todo para los laboratorios clínicos incluyendo los del Gobierno como Enlasa y Cenetrop, con la finalidad de que implementen pruebas de PCR para poder detectar y seguir la propagación de Ómicron en Santa Cruz y Bolivia. También para la gente interesada para que vea que con un poco de interés y entusiasmo podrían detectar bien Ómicron en el país. Actualmente ,el 95%  o más de las infecciones en South Africa y UK y en menos de tres semanas, el 73% o más de las infecciones en USA , son por Ómicron.

El 26 de noviembre, la nueva variante Ómicron fue designada como una variante preocupante (VOC) del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) (1).

Los resultados de la prueba de reacción en cadena de la polimerasa rápida (PCR) podrían mejorar las estimaciones de la prevalencia de Ómicron en todo el mundo. El ampliamente utilizado ensayo de PCR Thermo Fisher TaqPath Covid-19 fue valioso para rastrear la propagación del VOC alfa (B.1.1.7) (2) porque una deleción de los aminoácidos 69 y 70 en el gen de pico de Alpha (Δ69-70) produce un gen S ausente distintivo (S-) a pesar de los resultados positivos de la prueba.

El Delta VOC carece de esta deleción y, por lo tanto, es positivo para el gen S (S +) en las pruebas TaqPath PCR (3). El Ómicron VOC comparte el pico de deleción Δ69-70 con Alpha, que ha caído a niveles insignificantes en todo el mundo. Por lo tanto, la frecuencia de los resultados S− se puede utilizar como un indicador rápido de la frecuencia de los casos de Ómicron, siempre que la detección inicial de la circulación local se haya confirmado mediante secuenciación.

Para utilizar estos datos, los países deben priorizar la publicación de los recuentos diarios de casos, hospitalizaciones y muertes desglosados ​​por S +, S− y desconocidos [p. Ej., (4)] tanto como sea posible, teniendo en cuenta las preocupaciones logísticas y de privacidad. . Los datos del gen S podrían servir como un sustituto de las estimaciones de la prevalencia de COV de Omicron (5) y ayudarnos a comprender la fracción de infecciones causadas por Omicron (frente a Delta) y la gravedad de los casos de Omicron, medida por la mortalidad y la hospitalización.

En entornos de bajos recursos donde el muestreo genómico está ausente, es poco frecuente o se caracteriza por tiempos de respuesta prolongados(leáse Bolivia) (6), los datos del gen S ayudarán a revelar el riesgo que Omicron representa para el control de la pandemia. Por último, mediante la síntesis con datos serológicos (7), los datos del gen S, compartidos en tiempo real, podrían ayudar a evaluar el grado de protección inmunitaria conferida por la inmunidad natural y provocada por la vacuna en los casos de Ómicron.

Aunque los datos del gen S serán informativos, la secuenciación preferencial de muestras con un resultado S- conducirá a conjuntos de datos genómicos del virus que no son representativos de la verdadera prevalencia espacio-temporal subyacente de Ómicron.

Para proporcionar un contexto adecuado para las secuencias del genoma, los depositantes de la base de datos de la Iniciativa mundial para compartir todos los datos sobre la influenza (GISAID) deben utilizar el campo de «estrategia de muestreo» no obligatorio recién introducido para anotar cómo se seleccionan y muestrean los casos para la secuenciación del genoma del virus, incluso si las muestras fueron dirigido específicamente para la secuenciación basada en los resultados de S− PCR. Luego, los conjuntos de datos genómicos de virus se pueden compilar a partir de casos que se sabe que se tomaron muestras al azar de una población determinada y se analizaron para generar  estimaciones más precisas del crecimiento de Ómicron en relación con otras variantes.

Las estrategias de muestreo estándar incluyen muestreo comunitario aleatorio [la estrategia de muestreo preferida para estimar el crecimiento del linaje (6, 9)], vigilancia dirigida de subpoblaciones definidas (p. Ej., Casos de avance de vacunas o viajeros internacionales) y muestreo mejorado para investigar brotes o conglomerados específicos.

El seguimiento de los linajes y variantes del SARS-CoV-2, incluido Ómicron, a través de GISAID (10), los linajes Pango (11) y NextStrain (12) ha proporcionado información valiosa sobre su propagación casi en tiempo real.

Sin embargo, las intensidades de secuenciación del genoma y los tiempos de respuesta varían sustancialmente en todo el mundo; en la mayoría de los países se necesitan más de 21 días después de la recolección de la muestra para depositar los datos en GISAID (6).

Además, las estrategias de muestreo utilizadas para seleccionar muestras para la secuenciación son heterogéneas en las regiones geográficas (6) y, a menudo, no se informan en los metadatos del genoma del virus. Para evaluar el riesgo y orientar las políticas, existe una necesidad urgente de incentivar el intercambio rápido de datos de vigilancia genómicos y estratificados por genes S bien anotados a nivel mundial.

Al actuar con rapidez, transparencia y coherencia, se puede establecer normas para respaldar mejores respuestas globales a las variantes emergentes.

 

 

Ronald Palacios Castrillo,M.D.,Ph.D.

 

References Bibliográficas.

 

1.World Health Organization (WHO), “Classification of Omicron (B.1.1.529): SARS-CoV-2 variant of concern” (2021); www.who.int/news/item/26-11-2021-classification-of-omicron-(b.1.1.529)-sars-cov-2-variant-of-concern.

2.E. Volz et al., Nature 593, 266 (2021).

2et al., Nature 593, 266 (2021).

 

3

  1. S. Mishra et al., EClinicalMedicine 39, 101064 (2021).

 

4

4.Office for National Statistics, “Coronavirus (COVID-19) Infection Survey, UK Statistical bulletins” (2021); www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/healthandsocialcare/conditionsanddiseases/bulletins/coronaviruscovid19infectionsurveypilot/previousReleases.

 

5

  1. A. J. Kucharski, E. B. Hodcroft, M. U. G. Kraemer, Lancet Reg. Health Eur. 9, 100215 (2021).

 

6

  1. A. F. Brito et al., medRxiv2021).

 

 

7.R. K. Arora et al., Lancet Infect. Dis. 21, e75 (2021).

 

8

  1. “COVID-19 Omicron Repository,” GitHub (2021); https://github.com/CADDE-CENTRE/covid19omicron.

 

 

  1. WHO, “Genomic sequencing of SARS-CoV-2: A guide to implementation for maximum impact on public health” (2021); www.who.int/publications/i/item/9789240018440.

 

 

  1. Y. Shu, J. McCauley, Euro Surveill. 22, 30494 (2017).

 

11

  1. A. O’Toole, “Tracking the international spread of SARS-CoV-2 lineages B.1.1.7 and B.1.351/501Y-V2,” Virological.org (2021); https://virological.org/t/tracking-the-international-spread-of-sars-cov-2-lineages-b-1-1-7-and-b-1-351-501y-v2/592.

 

12

  1. J. Hadfield et al., Bioinformatics 34, 4121 (2018).