Nuestra investigación utiliza la genómica avanzada para mejorar la vigilancia de patógenos en países de ingresos bajos y medios. Y esto nos ayuda a empoderar a los investigadores locales para que respondan a cinco grandes preguntas: quién, qué, dónde, por qué y cuándo. Y esto puede servir de base para soluciones prácticas sobre el terreno.
Utilizamos la tecnología de nanoporos para descentralizar la secuenciación. Su facilidad de uso, portabilidad y costos más baratos en relación con otras plataformas lo hacen ideal para entornos de bajos recursos. Y la capacidad de secuenciar rápidamente en la fuente de la muestra significa que podemos hacer vigilancia en la interfaz entre el entorno animal y humano.
Nos enfrentamos a desafíos en la obtención de genomas completos a partir de muestras de calidad variable. A menudo, las comunicaciones procedentes de zonas remotas se transportaban en malas condiciones de almacenamiento. Y además, tenemos una experiencia limitada en herramientas bioinformáticas que serían útiles para interpretar datos.
Así que estas herramientas serían como MADDOG y DRUG-V GLUE. Esto podría utilizarse para interpretar los datos de forma universal y ayudar a iniciar el control. Estamos tratando de demostrar cómo optimizan el protocolo para secuencias rápidas o para secuencias genómicas completas de rabia y ver cómo se puede adaptar y usar en los países de bajos ingresos para la secuenciación de la rabia con el fin de responder a diferentes preguntas sobre cómo está circulando realmente, qué está circulando y cuándo está circulando.
Y esta información es necesaria para las estrategias de eliminación de la rabia. La vigilancia genómica viral es ahora más accesible. Sin embargo, la orientación para el análisis y la interpretación de datos para los esfuerzos de control local es más limitada.
Nuestro protocolo ofrece una canalización de extremo a extremo, lo que permite a los científicos locales contar con capacidades de vigilancia de primera línea. La mayor disponibilidad de genomas virales y métodos para interpretar estos datos permite a los investigadores traducir la información epidemiológica en información procesable para los ministerios gubernamentales o los programas de control de enfermedades y guiar el proceso de toma de decisiones.