Yatish Turakhia es uno de los Innovadores menores de 35 2023 de MIT Technology Review.

Cuando la COVID-19 empezó a propagarse a principios de 2020, los científicos no tardaron en darse cuenta de que el seguimiento de la mutación del virus sería esencial para la salud pública a medida que surgieran nuevas cepas que pusieran en mayor riesgo a las personas. Yatish Turakhia, entonces postdoctorando en el Instituto de Genómica de la Universidad de California en Santa Cruz (UCSC), ayudó a desarrollar una herramienta informática llamada UShER para rastrear estas variantes del coronavirus situándolas, en cuestión de minutos tras el envío de cada nueva muestra, en un árbol genealógico de todos los genomas conocidos del SARS-CoV-2.

La herramienta, disponible online desde 2021, registra ya más de 15 millones de secuencias víricas, y los científicos la amplían a diario. Les ayuda a ellos y a los funcionarios de salud pública a descubrir nuevas cepas, asignarles nombres y seguir su evolución. También les permite vigilar el virus en tiempo real a escala mundial con un alto grado de precisión.

Más recientemente, el equipo creó otra herramienta informática, denominada RIPPLES, que examina la estructura del árbol genealógico de UShER e investiga si determinadas "ramas" de variantes pueden ser recombinantes, es decir, variantes híbridas genéticamente distintas. Una recombinante podría, por ejemplo, tomar una parte de su genoma de la variante delta y otra parte de ómicron. Debido a que tienen básicamente dos "progenitores", las recombinantes son más raras y difíciles de identificar.

Antes del desarrollo de RIPPLES, el único método que tenían los científicos para identificar posibles recombinantes era recordar las mutaciones que habían detectado en otras variantes. RIPPLES automatiza ese proceso y permite a los expertos reconstruir la historia evolutiva del virus. También les ayuda a determinar si una secuencia nunca vista es una mutación realmente independiente o una combinación de variantes existentes.

"Nuestra comprensión global de cómo se propaga el coronavirus se habría visto gravemente comprometida sin el trabajo de Yatish", afirma David Haussler, director científico del Instituto de Genómica de la UCSC, que trabajó con Turakhia en el proyecto. "El producto de su algoritmo, que nadie más podía hacer, es una imagen global de cómo se propagó el virus con todo detalle genético por todo el planeta".

Desde el lanzamiento de la herramienta en 2022, RIPPLES ha ayudado a revelar cientos de recombinantes nuevos de SARS-CoV-2. "Empecé a trabajar en ella durante la pandemia solo porque quería ser útil", cuenta Turakhia (31 años). "Ahora, cuando obtenemos una nueva secuencia, la gente ya ha utilizado UShER para entrenar modelos que pueden predecir si esa nueva variante será más transmisible e invasiva inmunológicamente que ómicron o no, solo basándose en estos datos disponibles".

Aunque ambas herramientas nacieron de la necesidad de rastrear el coronavirus, también podrían ayudar a los científicos a gestionar brotes de otros patógenos. Turakhia y su equipo ya lo utilizan para rastrear el virus respiratorio sincitial (VSR) y la viruela del mono. Pronto, tienen previsto añadir la tuberculosis y la gripe, ambas difíciles de rastrear. Sus cepas son más diversas genéticamente que las de la mayoría de las enfermedades, y la tuberculosis tiene además un genoma mucho mayor porque es una bacteria. Pero el equipo ya está viendo resultados prometedores, sostiene Turakhia.

"En el futuro, vamos a crear herramientas que sean básicamente generalizables a cualquier patógeno que exista: ese es nuestro objetivo", añade. "Queremos gestionar mejor los patógenos y desarrollar vacunas que sean más reactivas a cómo evolucionan los patógenos, y así salvar vidas", concluye.

Yatish Turakhia es uno de los Innovadores menores de 35 años 2023 de MIT Technology Review. Conoce al resto de galardonados de este año.