Um estudo genético e de modelagem em grande escala de Streptococcus pneumoniae forneceu uma nova visão sobre como as vacinas introduzidas recentemente eliminaram muitas cepas da espécie, e as diversas maneiras pelas quais as bactérias restantes competem pela chance de substituí-las.

S. pneumoniae é geralmente encontrado além da parte posterior da cavidade nasal, onde normalmente é inofensivo. Contudo, ele pode se mover para outros locais do corpo, resultando em milhares de casos de doença pneumocócica grave a cada ano no Reino Unido, e um fardo muito maior de doenças em muitos países de baixa ou média renda. Essas infecções resultam em pneumonia, infecções da corrente sanguínea ou meningite, e são mais comuns em bebês e idosos. Em resposta, duas vacinas diferentes foram introduzidas para combater S. pneumoniae no Reino Unido:a vacina 7-valente em 2006, substituída pela vacina 13-valente em 2010. Desde que as crianças começaram a receber a vacina, houve uma queda na incidência de doenças pneumocócicas.

Após alguns anos de vacinação de rotina, muitas cepas de S. pneumoniae, incluindo os causadores de doenças mais prevalentes, tinha sido eliminado. Ainda, as bactérias não se tornaram menos comuns em seu habitat inofensivo na parte posterior da cavidade nasal. Em vez disso, as cepas visadas pela vacina foram substituídas por outras que causam doenças em crianças com menos frequência. As últimas pesquisas, publicado em Ecologia e evolução da natureza , fornece uma nova explicação de como isso pode ocorrer.

Este estudo usou três grandes coleções de genomas, sequenciado no Wellcome Trust Sanger Institute, para acompanhar os efeitos da vacinação no Reino Unido, EUA, e Holanda. Em vez de olhar para a mudança na prevalência das próprias cepas individuais, os pesquisadores analisaram as frequências dos genes na população altamente diversa de S. pneumoniae.

Embora diferentes cepas de S. pneumoniae dominem em diferentes locais, as informações detalhadas disponíveis do sequenciamento do genoma completo revelaram que todas as populações de S. pneumoniae eram semelhantes em termos de frequências gênicas. Esse também foi o caso ao comparar as populações bacterianas no início dos programas de vacinação com os mesmos locais alguns anos depois. A modelagem computacional dos pesquisadores mostrou que era altamente improvável que isso tivesse ocorrido por acaso.

Para explorar com precisão a dinâmica das frequências gênicas, os pesquisadores recorreram à riqueza de dados genéticos reunidos recentemente e a novos métodos matemáticos para comparar simulações de computador com dados reais. O novo algoritmo desenvolvido por Jukka Corander da equipe de Infection Genomics no Sanger Institute permitiu uma modelagem mais precisa e acelerou os resultados da taxa que podem ser estimados usando esses modelos em até 10, 000 vezes.

Os resultados sugerem a importância de um determinado tipo de seleção natural, em que os genes são mais vantajosos para as bactérias em que são encontrados quando são mais raros - daí o nome, 'seleção dependente de frequência negativa'. Isso pode resultar da competição entre cepas bacterianas, e a análise detalhada das sequências do genoma sugere as muitas maneiras pelas quais isso pode acontecer. Por exemplo, As células de S. pneumoniae secretam produtos químicos para prevenir o crescimento de outras cepas, são suscetíveis à infecção por vírus diferentes, adotar diversas estratégias para adquirir nutrientes, e variam em como são reconhecidos pelo sistema imunológico humano. A importância relativa desses diferentes processos ainda não é bem compreendida.

Este modelo promete lançar uma nova luz sobre por que algumas bactérias têm estruturas populacionais tão complexas que as tornam difíceis de serem completamente eliminadas por meio da vacinação. Os autores conjeturam que a seleção dependente da frequência negativa que ocorre no nível do gene é um mecanismo comum entre as diferentes espécies bacterianas. À medida que o uso do sequenciamento do genoma completo para vigilância epidemiológica se torna mais rotineiro, tais estudos fornecerão uma base valiosa para projetar melhores estratégias de controle, e para uma compreensão mais completa de seus efeitos posteriores.