Il sequenziamento genomico di Sars-Cov-2 è diventato comune anche in paesi che prima non disponevano della tecnologia necessaria. Per identificare le nuove minacce, è l’unica strada percorribile
di Linda Nordling
Tulio de Oliveira è solo nel parcheggio del nuovo edificio per la ricerca biomedica da 100 milioni di dollari della
Stellnbosch University. È l’inizio di gennaio, estate piena in Sud Africa, e la maggior parte degli studenti e del personale sono in vacanza. Ma non de Oliveira, che sta per collegarsi in teleconferenza con il presidente del paese, Cyril Ramaphosa.
È la seconda volta che parlano in poco più di un mese. La prima è stata subito dopo che il suo laboratorio di sequenziamento genomico aveva scoperto una nuova variante del covid. Oggi si parla di qualcos’altro: de Oliveira non vuole fornire dettagli. “La pandemia ha cambiato il modo in cui si fa la scienza“, mi dice una volta che ha terminato la sua chiamata. Innanzitutto, la scienza si sta muovendo più velocemente.
Sei settimane prima, il suo team era rimasto sorpreso dalla recrudescenza di casi di covid a Gauteng, la provincia più popolosa del paese. La profonda sensazione di disagio aveva provocato un immediato aumento delle attività di sequenziamento. Ci è voluto solo un giorno per identificare la nuova variante altamente trasmissibile ora chiamata omicron. Hanno informato il ministro della salute e il presidente e hanno trascorso un altro giorno a controllare il loro lavoro. Poi, il 25 novembre, de Oliveira ha annunciato la scoperta al mondo.
Da allora, Omicron si è diffusa ovunque, alimentando ondate di pandemia senza precedenti. All’inizio di gennaio, le infezioni settimanali aumentavano del 65% in Europa, del 78% nel sud-est asiatico e del 100% in America. Anche i decessi crescevano, anche se più lentamente. Tuttavia, il rilevamento e l’identificazione da parte del team della nuova variante a novembre ha fornito un cruciale preallarme per il resto del mondo. Dal punto di vista politico, la scoperta ha innescato un aumento delle vaccinazioni di richiamo, rinnovate restrizioni e divieti di viaggio.
Prima del covid, nella sede di Durban, de Oliveira stava sequenziando flagelli come Zika, chikungunya e tubercolosi. La pandemia ha iniettato risorse senza precedenti nel suo campo di ricerca e ha generato un immenso interesse politico per il suo lavoro. Il laboratorio del suo nuovo Centre for Epidemic Response and Innovation, destinato a diventare il più importante in Africa, è fornito di apparecchiature del valore di milioni di dollari, gran parte delle quali donate da ricchi laboratori, organizzazioni sanitarie internazionali e produttori.
La diffusione del SARS-CoV-2 ha provocato la propagazione del sequenziamento genomico in tutto il mondo. Più di 7,5 milioni di sequenze virali sono state caricate nel database globale GISAID e gli scienziati hanno messo in fila milioni di diagrammi ad albero che tracciano l’evoluzione del virus. Il sequenziamento è diventato più comune anche in parti del mondo che prima non disponevano della tecnologia, che sarà fondamentale per individuare eventuali nuove minacce man mano che si presentano.
La quantità di dati sul SARS-CoV-2 ha consentito agli scienziati di tracciare, quasi in tempo reale, come si sta evolvendo il virus. Ha trasformato anche il modo in cui utilizziamo il sequenziamento genomico per definire la politica sanitaria, afferma Sharon Peacock, microbiologa dell’Università di Cambridge che è alla guida del consorzio di genomica del Regno Unito. Ora, i finanziamenti accumulati per il sequenziamento genomico dovrebbero servire ad affrontare altre malattie, come la tubercolosi, l’HIV e l’epatite virale.
La situazione attuale
La scienza alla base del tracciamento genomico per i virus è relativamente semplice. Per sequenziare un genoma SARS-CoV-2, gli scienziati isolano l’RNA virale da un campione di un paziente con un tampone per il test covid positivo. Quindi elaborano l’RNA in una forma che le macchine di sequenziamento possono leggere. Vent’anni fa, sequenziare un genoma umano costava 100 milioni di dollari. Oggi costa meno di 1.000 dollari. Tuttavia, non è ancora conveniente sequenziare ogni singolo test covid positivo per cercare nuove mutazioni.
Per questa ragione de Oliveira e il suo team danno la priorità ai campioni provenienti da aree con aumenti inaspettati delle infezioni segnalate da laboratori nazionali o medici sul campo. Utilizzando questo approccio mirato, il cosiddetto “sequenziamento non lineare”, sono stati in grado di lanciare l’allarme su due varianti preoccupanti scoperte in Sud Africa: omicron nel novembre del 2021 e beta un anno prima nella provincia del Capo orientale.
Conoscere le nuove varianti offre del tempo per prepararsi, afferma Peacock. Molti paesi hanno lanciato vaccinazioni di richiamo dopo che gli scienziati hanno stabilito che omicron era più abile nell’evitare le nostre difese immunitarie. “Non ci può essere alcun dubbio nella mente di nessuno sul fatto che il sequenziamento in tempo reale abbia giocato un ruolo centrale durante la pandemia”, afferma.
È difficile quantificare l’impatto che il sequenziamento ha avuto sui ricoveri o sui decessi. Come misura, utilizzando i dati del Sud Africa, gli scienziati negli Stati Uniti hanno stimato all’inizio di gennaio che il raddoppio del numero di booster somministrati potrebbe prevenire 41.000 morti e oltre 400.000 ricoveri entro la fine di aprile.
Emma Griffiths, esperta di dati genomici della Simon Fraser University di Vancouver, in Canada, afferma che la sorveglianza genomica ci ha aiutato a capire perché la nostra diagnostica, i vaccini e le terapie sono diventati meno efficaci nel tempo, consentendoci di aggiornare le nostre risposte al virus. La pandemia ha anche costruito una spina dorsale per la condivisione dei dati sul genoma oltre i confini, aggiunge, che potrebbe essere utile in futuri focolai. E altrettanto importante, il boom globale del sequenziamento SARS-CoV-2 ha contribuito a stabilire la tecnologia di sequenziamento in aree che non ne avevano, o ne avevano molto poco, prima della pandemia.
In altre parti del mondo
In Perù, il sequenziamento genomico era molto “di nicchia” prima del covid, afferma Pablo Tsukayama, microbiologo , dell’Universidad Peruana Cayetano Heredia, a Lima. Ma dall’aprile 2020 il suo laboratorio ha ricevuto nuovi finanziamenti dal governo, che gli hanno permesso di scoprire una nuova variante, la lambda, a metà del 2021.
Anche se questa scoperta è arrivata troppo tardi per prevenire l’enorme ondata di contagi causati dalla lambda in Perù, che ha raggiunto tra i più alti tassi di mortalità al mondo, Tsukayama afferma che la nuova capacità di sequenziamento del Perù lo aiuterà a tracciare i nuovi agenti patogeni legati alla foresta pluviale amazzonica, un’area ricca di biodiversità in cui è presente un alto rischio di propagazione dell’infezione dagli animali all’uomo.
Duemila miglia a sud di Lima, a Buenos Aires, Josefina Campos sta a sua volta raccogliendo i frutti del boom sequenziale della pandemia. In realtà, prima del covid, il suo laboratorio di genomica non si occupava di sorveglianza. Il sequenziamento era una ricerca scientifica retrospettiva e non uno strumento per coadiuvare le politiche di sanità pubblica. Ora Campos è responsabile di un nuovo istituto che oltre al covid monitorerà da vicino la tubercolosi: i casi sono aumentati di oltre il 2% all’anno dal 2013 in Argentina dopo un periodo di declino.
L’Africa è un’altra regione che ha visto un rapido aumento della sua capacità di sequenziamento, non ultimo grazie a persone come de Oliveira. Nell’ottobre del 2020, gli Africa Centres for Disease Control and Prevention, ad Addis Abeba, in Etiopia, hanno annunciato ricerche di genomica dei patogeni da 100 milioni di dollari sostenute dalle aziende di apparecchiature di sequenziamento Illumina e Oxford Nanopore, e finanziate dalla Bill and Malinda Gates Foundation e da Microsoft.
Il campus medico di Stellenbosch, dove ora ha sede de Oliveira, ospita alcuni dei migliori genetisti del paese e i massimi esperti di tubercolosi. Il nuovo laboratorio di De Oliveira consentirà loro di sequenziare qui campioni che in precedenza avrebbero dovuto inviare al di fuori dell’Africa e supporterà il sequenziamento in tutto il continente.
Nel novembre del 2021 il CERI ha tenuto il suo primo seminario di sequenziamento, con la partecipazione di 15 paesi africani. La maggior parte di loro proveniva da paesi con strutture di laboratorio più modeste, per cui de Oliveira non li ha portati nei suoi laboratori all’avanguardia per la formazione. Invece, ha allestito un laboratorio temporaneo in una sala conferenze. Lavorare su una configurazione più semplice ha mostrato ai partecipanti al workshop cosa è possibile fare nei loro paesi, dice de Oliveira.
Un sistema di previsione efficace
Ogni anno, gli scienziati scelgono il ceppo influenzale che pensano dominerà la stagione successiva, che diventerà la base per il vaccino di quell’anno. Lo fanno bene solo circa la metà delle volte, e ci sono recenti esempi di fallimenti spettacolari. In poche parole, è molto difficile determinare quale dei ceppi influenzali dell’anno precedente si dimostrerà dominante l’anno prossimo solo osservandoli.
Ora stanno cercando di utilizzare i dati che descrivono l’evoluzione di SARS-CoV-2 per fare tali previsioni, con risultati variabili. In un documento preliminare pubblicato nel giugno del 2021, gli scienziati hanno analizzato il database GISAID e analizzato più di 900.000 versioni della proteina spike di SARS-CoV-2, per vedere se l’evoluzione delle varianti precedenti può aiutarli a individuare le mutazioni future.
Amalio Telenti, uno degli autori dell’articolo e responsabile scientifico dei dati presso Vir Biotechnology, una società di immunologia con sede a San Francisco, ha confermato che le mutazioni di omcron erano tra quelle che il suo team aveva identificato come probabili. Tuttavia, dice, c’è una grande differenza tra dire che è probabile che si verifichi una mutazione già osservata e prevedere quale specifica mutazione verrà dopo.
Cosa rende questo passaggio così difficile? Gli scienziati hanno studiato come la modifica di ogni singolo elemento costitutivo della proteina spike SARS-CoV-2 influenzi le sue caratteristiche in laboratorio. Ma guardare più mutazioni contemporaneamente rende il compito molto più difficile. Per testare ogni possibile combinazione di due mutazioni nella proteina spike, se ne dovrebbero creare circa 800.000 versioni. Per le triple mutazioni, quel numero salirebbe a un miliardo, una somma ingestibile da testare in laboratorio, almeno usando i metodi attuali.
Altri scienziati stanno usando l’intelligenza artificiale addestrata sui dati di SARS-CoV-2 per vedere se può aiutare a sviluppare modelli per l’evoluzione virale. “Prevedere esattamente come si evolverà un virus è probabilmente impossibile”, afferma Jesse Bloom, un esperto di evoluzione virale del Fred Hutchinson Cancer Research Center di Seattle.
E’ opinione comune che l’evoluzione virale sia intrinsecamente imprevedibile, dice, poiché le mutazioni sono casuali per natura. Quindi, se riavvolgessimo e lasciassimo correre di nuovo l’intera pandemia, sarebbe improbabile che finissimo con le stesse varianti che si sono verificate questa volta.
Ma Bloom sostiene che anche se non possiamo prevedere come si evolverà il virus, i dati genomici che raccogliamo dovrebbero informarci sul probabile comportamento di una determinata variante. Con omicron, gli scienziati sono stati abbastanza veloci nel valutare come si comportava contro diversi tipi di difese immunitarie sottoponendola a test di laboratorio, osserva.
Tuttavia, dice, “dobbiamo essere più rapidi nel farlo”. A suo parere, lo studio di come agiscono le varianti con sequenze note ci permette, semplicemente osservando la sequenza di una nuova variante, di stabilirne la contagiosità e la pericolosità.
Gli sviluppi futuri
“Tutto ciò che viene fatto per studiare la pandemia può anche aiutarci a comprendere malattie parassitarie come la malaria, la resistenza agli antimicrobici, i funghi e le muffe che causano malattie e virus come l’RSV, un’infezione respiratoria che può essere fatale per i bambini”, spiega Jeremy Kamil, un immunologo della Louisiana State University di Shreveport.
Prevedere il comportamento dei batteri da una sequenza genetica potrebbe essere ancora più complicato che farlo per un virus, afferma David Aanensen, direttore della Global Health Research Unit on Genomic Surveillance of Antimicrobial Resistance, dell’Università di Oxford. Per prima cosa, i batteri sono molto più complessi dei virus e hanno modi più complicati di replicarsi. Tuttavia, l’idea di base è la stessa: l’obiettivo è identificare varianti rilevanti o resistenti ai farmaci, mappare la loro diffusione e utilizzare i dati genomici per combatterle.
Oggi, però, non viene fatto abbastanza, dice Kamil. Ciò accade non perché sia proibitivo, aggiunge, ma per la mancanza, almeno negli Stati Uniti, di una regolamentazione adeguata, dalla riluttanza a condividere i dati e dall’assenza di leadership. Sharon Peacock, nel Regno Unito, spera che la tecnologia di sequenziamento si sposti dai laboratori agli ospedali, dove potrebbe fornire dati in tempo reale su cose come la diffusione delle infezioni resistenti ai farmaci.
Anche se la tecnologia è diventata molto più economica, i costi saranno alti. Ma Aanensen ritiene che alcuni dei test di laboratorio standard eseguiti di routine per batteri come lo Streptococcus pneumoniae, che possono causare polmonite, meningite e sepsi, potrebbero essere sostituiti dal sequenziamento, compensando parte dei costi. “C’è un investimento enorme, ma il valore è immenso”, dice. “Si possono anticipare nuovi lignaggi e intervenire in tempo”.
In Sud Africa, de Oliveira prevede di trascorrere la prima metà del 2022 mettendo alla prova il suo nuovo laboratorio. Inoltre, vuole raccogliere 100 milioni di dollari per il CERI, metà dei quali per finanziare il sequenziamento di progetti di ricerca, in qualsiasi parte del mondo, che altrimenti non sarebbero in grado di permetterseli. La ricerca che promette un impatto immediato sulla salute e sulla politica avrà la priorità, afferma. “Le iniziative che hanno un impatto sulla salute pubblica dovrebbero sempre essere messe al primo posto”.
(rp)
