Un nuevo algoritmo de software desarrollado en el Instituto Tecnológico de California (Caltech) permite a los investigadores buscar de forma efectiva virus en datos de secuencias de ARN. Este avance no solo facilita la detección de virus en muestras biológicas, sino que también permite estudiar su impacto en diversas funciones biológicas. Este desarrollo es fundamental en un contexto donde los virus, aunque no siempre causan enfermedades, están omnipresentes y su influencia en la salud humana es un campo aún por explorar.
Se estima que hay cerca de 10 millones de virus individuales por cada estrella en el universo, lo que subraya la vastedad del mundo viral. Investigaciones recientes sugieren que algunas enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer y el Parkinson, podrían tener sus orígenes en infecciones virales. La nueva herramienta, construida sobre un software preexistente llamado kallisto, promete arrojar luz sobre este mundo viral casi invisible hasta ahora.
Innovaciones en la detección de virus
El estudio fue llevado a cabo en el laboratorio del profesor Lior Pachter, quien es conocido por su trabajo en biología computacional y ciencias matemáticas. El artículo que describe esta investigación fue publicado el 22 de abril de 2025 en la revista Nature Biotechnology. Según Laura Luebbert, exalumna de doctorado y primera autora del estudio, al secuenciar ARN de una muestra de pulmón humano, se captura todo el ARN presente, que incluye tanto el humano como el de cualquier virus que infecte las células humanas. Los enfoques de análisis convencionales suelen descartar esta información sobre la presencia viral, pero la herramienta desarrollada permite retener y cuantificar estos datos, incluso para virus inesperados o nuevos.
Las herramientas transcriptómicas modernas han generado una gran cantidad de datos de secuencias. Técnicas como la secuenciación de ARN de una sola célula permiten identificar el material transcriptómico presente en células individuales, favoreciendo una comprensión más profunda de las funciones celulares. El nuevo software kallisto se especializa en distinguir el material genético viral dentro de estos datos de secuencia. La mayoría de los virus que causan enfermedades infecciosas comunes son virus de ARN, que utilizan ARN, y no ADN, como material genético. Estos virus comparten una pieza crítica de maquinaria proteica llamada ARN polimerasa dependiente de ARN (RdRp), que es utilizada por kallisto para identificar más de 100,000 especies virales con un coste computacional mínimo.
Luebbert y su equipo prevén un uso extendido de esta herramienta en conjuntos de datos para monitorear enfermedades emergentes y estudiar el vasto mundo viral que nos rodea. El profesor Pachter enfatiza que se trata de una herramienta de software diseñada para ser intuitiva y accesible a cualquier biólogo. Se construyó sobre una base de datos llamada PalmDB, previamente desarrollada por los investigadores Robert C. Edgar y Artem Babaian, a la que se le han añadido nuevas ideas algorítmicas.
Cualquier investigador que disponga de datos de secuencia puede utilizar kallisto para identificar qué virus están presentes en su muestra y en qué células se encuentran, abriendo así nuevas vías para la investigación virológica y su relación con la salud humana.
Más información:
Laura Luebbert et al, Detection of viral sequences at single-cell resolution identifies novel viruses associated with host gene expression changes, Nature Biotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41587-025-02614-y
