Un equip científic del Centre de Regulació Genòmica (CRG) ha publicat un nou mètode, basat en algoritmes computacionals i deep learning, que permet la detecció d’ARN a temps real analitzant múltiples mostres simultàniament.
El mètode es basa en la seqüenciació Nanopore, una tècnica que proporciona informació immediata de l’ADN i ARN d’una cèl·lula viva. El desavantatge de la seqüenciació Nanopore, quan s’aplica a mostres de pacients, és que requereix una gran quantitat de material biològic. El nou mètode desenvolupat per l’equip de l’Eva M. Novoa permet identificar ARN de moltes mostres diferents seqüenciades al mateix temps, disminuint la necessitat de material biològic inicial de cada pacient i el cost de la tècnica.
L’algoritme identifica i classifica molècules d’ARN i permet obtenir biblioteques d’ARN d’alta qualitat mitjançant el codi de barres de cada mostra amb un 99% de precisió.
“La seqüenciació directa d’ARN proporciona informació complexa i sense biaixos, com els virus presents en una mostra, la seva proporció o les mutacions presents en cada virus. Una informació molt més rica que la simple presència / absència d’un virus específic proporcionada per una PCR “
Eva Novoa, cap de grup del CRG
El mètode obre la possibilitat d’aplicar aquesta tecnologia en mostres derivades de pacients i presenta una alternativa més ràpida i rica a les formes actuals de detecció de la SARS-CoV-2.
Smith M, Ersavas T, Ferguson J, Liu H, Lucas M, Begilk O, Bojarski L, Barton K, Novoa, E. 2020. “Molecular barcoding of native RNAs using nanopore sequencing and deep learning“. Genome Research, doi: https://doi.org/10.1101/gr.260836.120
