El equipo del laboratorio de Eva Novoa ha lanzado una nueva base de datos para contribuir a los esfuerzos de investigación internacionales que estudian el COVID-19. Se trata de un recurso público y gratuito (https://covid.crg.eu) que los investigadores de todo el mundo pueden usar para estudiar cómo las diferentes variaciones del virus crecen, mutan y producen proteínas.

Para comprender cómo el coronavirus crece, muta y se replica, los científicos tienen que secuenciar el ARN de COVID-19. La secuencia de ARN revela información crucial sobre las proteínas que produce el virus para invadir las células humanas y replicarse, lo que a su vez informa a los gobiernos sobre la tasa de infección y la gravedad de la pandemia. 

Las herramientas de secuenciación tradicionales pueden tardar mucho tiempo en proporcionar resultados. En los últimos años, la secuenciación de datos en tiempo real se ha convertido en una realidad gracias al uso de tecnologías de secuenciación mediante nanoporos, revolucionando la investigación genómica y el monitoreo de brotes de enfermedades. La secuenciación mediante nanoporos proporciona a científicos y clínicos acceso inmediato a la información de las secuencias de ADN y ARN de cualquier célula viva en tiempo real, lo que permite una respuesta rápida contra la amenaza de una pandemia.

Sin embargo, los datos en bruto producidos por la secuenciación mediante nanoporos son altamente complejos. Actualmente, los científicos y los médicos carecen de pautas sistemáticas para el análisis reproducible de los datos, lo que limita el potencial masivo de esta nueva tecnología. 

Para estandarizar el análisis de los datos públicos de secuenciación mediante nanoporos de SARS-CoV-2, los investigadores del CRG en Barcelona están utilizando MasterOfPores, un programa informático desarrollado por el grupo de Eva Novoa y la Unidad de Bioinformática del CRG. 

MasterOfPores se puede ejecutar en cualquier sistema operativo compatible con Unix en un ordenador, clúster o nube, sin la necesidad de instalar ningún software adicional, y está disponible gratuitamente en Github. Este recurso público y gratuito ya ha analizado 3 TB de datos de secuenciación mediante nanoporos de ARN de SARS-CoV-2.

Nota de prensa relacionada (27/03/2020): El CRG estandariza el análisis de datos de COVID-19 para ayudar a las iniciativas internacionales de investigación