Durante décadas, la comunidad científica se ha centrado en promediar a nivel poblacional dos factores clave: el tiempo que tarda un virus en romper la célula y la cantidad de virus nuevos liberados. Sin embargo, este enfoque ocultaba diferencias cruciales entre células individuales.
Ahora, un estudio liderado por la Universidad de Maryland (EE. UU.) y publicado en la revista Science Advances, ha descifrado esta variación individual. "Las infecciones individuales no se desarrollan de la misma manera", señala Joshua Weitz, profesor de biología y miembro del Instituto de Computación para la Salud de dicha universidad.
Matemáticas aplicadas a los seres más abundantes de la Tierra
Para lograrlo, el equipo implementó un marco de modelado matemático desarrollado durante la última década que analiza cómo se acumulan las poblaciones virales a lo largo de múltiples rondas de infección. Aprovechando señales sutiles en patrones a gran escala, el modelo dedujo con éxito lo que ocurría dentro de cada célula.
Los experimentos se centraron en los bacteriófagos (o fagos) —los virus que infectan bacterias y las entidades biológicas más abundantes de la Tierra—, específicamente en un par de fagos y bacterias marinas que fijan carbono mediante fotosíntesis, un proceso vital para el ciclo del carbono a escala global.
El rol de la evolución en la ruptura celular
Los resultados demostraron que las predicciones del modelo eran sorprendentemente precisas, confirmando que el momento de la ruptura celular varía sustancialmente de una célula infectada a otra. Además, se descubrió una relación nueva y sorprendente: en contra de lo que proponían estudios anteriores (que sugerían que la producción de virus se estabilizaba rápidamente), el equipo de Weitz no observó tal estabilización. El hallazgo sugiere que gran parte de esta variación en el tiempo de ruptura, tanto en su promedio como en su variabilidad, viene determinada por la evolución.
Nuevas herramientas contra bacterias resistentes
Este avance no solo aporta una nueva e importante herramienta cuantitativa para estudiar la propagación de infecciones virales en sistemas donde las mediciones directas a nivel de célula individual son difíciles o imposibles. Cuantificar con éxito esta variación a nivel celular permitirá diseñar modelos predictivos para utilizar virus terapéuticamente con el fin de combatir patógenos resistentes a los medicamentos y transformar la salud ambiental.