Aprender la dinámica de la aptitud de los patógenos de las filogenias

Área de la Ciencia:

• Biología evolutiva
• Ecología de las enfermedades
• La genómica

Sus antecedentes:

• Comprender la diversidad genética de los patógenos y la aparición de linajes más aptos es crucial para la salud pública.
• Identificar estos linajes y estimar su aptitud es un desafío, especialmente en poblaciones escasamente muestreadas.

Objetivo del estudio:

• Introducir phylowave, un enfoque computacional escalable para detectar linajes de patógenos con mayor aptitud.
• Para permitir la detección automática de linajes basados en la aptitud compartida y las relaciones evolutivas.

Principales métodos:

• Phylowave resume los cambios en la composición de la población de patógenos dentro de los árboles filogenéticos.
• El método se aplicó a diversos patógenos, incluidos el SARS-CoV-2, la influenza A (H3N2), la tos ferina Bordetella y la tuberculosis por Mycobacterium.
• La inferencia es robusta para los datos observacionales desiguales y limitados.

Principales resultados:

• Phylowave identificó con éxito los linajes circulantes conocidos para todos los patógenos probados.
• El enfoque detectó cambios específicos en los aminoácidos asociados con las ventajas del estado físico.
• Se identificaron linajes previamente no detectados con mayor aptitud, incluidos tres en Bordetella pertussis.

Conclusiones:

• Phylowave ofrece un método escalable y robusto para el monitoreo de la evolución de patógenos en tiempo real.
• Esta herramienta puede apoyar las intervenciones de salud pública y avanzar en el estudio de los factores patógenos de la aptitud.
• El enfoque es aplicable a una amplia gama de amenazas virales y bacterianas.