Una investigación llevada a cabo por un equipo del Centro Nacional de Microbiología (CNM) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) expone el posible riesgo de escape inmunitario en poblaciones minoritarias cuyas características genéticas pueden reducir su capacidad para combatir la infección primaria por SARS-CoV-2.

Este trabajo proporciona nuevo conocimiento de la respuesta al contagio por SARS-CoV-2 en colectivos con respuestas celulares limitadas. / Pixabay

El trabajo estudia la respuesta celular mediada por los linfocitos CD8+, células inmunitarias que poseen un papel central ante una primera infección natural −es decir, la primera vez que se sufre el contagio−, y no la protección inducida por las vacunas, que como concluyeron dos recientes estudios del mismo centro son eficaces frente a ómicron y otras variantes de este coronavirus.

Así, las personas que no tienen estas mutaciones, han pasado la enfermedad y, además, están vacunadas, no tendrían un mayor riesgo. Estos resultados se publican hoy en la revista PLOS Computational Biology.

La investigación es especialmente útil para obtener nuevo conocimiento de la respuesta al contagio en colectivos con respuestas celulares limitadas, como podrían ser algunas pequeñas subpoblaciones subsaharianas y de Extremo Oriente. Las personas de estas subpoblaciones podrían tener más riesgo ante una primera infección por SARS-CoV-2 si no cuentan con la eficaz respuesta de anticuerpos extra generada por las vacunas.

El estudio revela cómo el análisis computacional masivo de los genomas del virus y la genética humana puede desvelar qué personas o grupos poblacionales tienen mayor riesgo de que esta infección evada la inmunidad celular aun con pocas mutaciones.

Para ello se utilizaron algoritmos de identificación de epítopos −las partes del virus que reconoce el sistema inmunitario− dependientes de variantes humanas de los genes (o alelos) de histocompatibilidad de clase I, y cómo las mutaciones invalidaban estos epítopos de un modo dependiente del alelo humano.

Peores ‘cartas’ para combatir la infección primaria

Antonio Javier Martín Galiano, científico del CNM y autor principal del estudio, explica: “Las diferencias genéticas entre poblaciones humanas son a veces significativas, lo que puede ocasionar que la vía celular del sistema inmunitario responda de manera distinta a las infecciones víricas”.

“Virus como el SARS-CoV-2 no suelen mutar tanto como para evadir por completo la respuesta celular en la mayor parte de la población mundial, pero a veces pueden aprovechar limitaciones específicas en algunas subpoblaciones”, añade el experto.

La presencia de ciertas mutaciones virales reduciría aún más la inmunidad celular en estos individuos, que todavía podrían disponer de la llamada inmunidad humoral −la generada por anticuerpos−. “Podemos decir que estas personas, con características genéticas determinadas, tienen peores cartas de partida para defenderse de la infección, incluso encontrándose en buen estado de salud inicial”, apunta Martín Galiano.

Las mutaciones virales localizadas facilitan la presencia de epítopos de escape, es decir, las partes del virus que reconoce el sistema inmunitario para tratar de frenar la infección aumentan su capacidad de evadir ese reconocimiento y, por tanto, dificultan la eficacia de las defensas.

Por tanto, pese a la muy escasa probabilidad de que las mutaciones del SARS-CoV-2 logren que el virus evada la reacción del sistema inmunitario en la inmensa mayoría de la población mundial inmunocompetente, hay pequeñas poblaciones en las que ciertas mutaciones virales podrían ser seleccionadas, lo que aumentaría el riesgo de brotes locales con peor pronóstico.

“Este tipo de trabajos confirman que la integración de información genómica, geográfica e inmunoinformática facilita la vigilancia de variantes que puedan afectar tanto a la población mundial como a pequeñas subpoblaciones”, concluye el investigador español.

Referencia bibliográfica:

Foix et al. (2022) “Predicted impact of the viral mutational landscape on the cytotoxic response against SARS-CoV-2”. PLOS Computational Biology. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009726