Tecnología de detección del coronavirus SARS-CoV-2 basada en el sistema de edición genética CRISPR/Cas

José Miguel Rodríguez Perón, Mario Miguel Rodríguez Izquierdo

Texto completo:

PDF

Resumen

Introducción: Existe una necesidad inmediata de contar en los centros de atención de pacientes con COVID-19 de una herramienta diagnóstica para el SARS-CoV-2, cuyas características muestren una alta sensibilidad y especificidad, bajos costos y tiempos de detección reducidos.

Objetivo: Describir la utilización de los sistemas CRISPR/Cas para el diagnóstico molecular de la infección por SARS-CoV-2.

Métodos: Se utilizó el motor de búsqueda Google Académico y se consultaron artículos de libre acceso en las bases de datos Pubmed, SciELO, LILACS, CUMED y HINARI entre septiembre de 2020 hasta abril de 2021. Las palabras clave utilizadas para esta revisión fueron: “SARS-CoV-2”, “COVID-19”, “sistema CRISPR”, “CRISPR/Cas”, “diagnósticos” y sus equivalentes en inglés, según el descriptor de Ciencias de la Salud (DeCS). Se consideraron artículos originales y de revisión; se incluyen revisiones sistemáticas. Se revisaron un total de 57 artículos.

Desarrollo: Las plataformas en desarrollo que emplean el sistema inmunológico adaptativo CRISPR-Cas como SHERLOCK, STOP-Covid, DETECTR, AIOD-CRISPR, CARMEN, CONAN constituyen herramientas de diagnóstico molecular para la detección del SARS-CoV-2. Son tecnologías de detección avanzadas que se están validando en entornos clínicos como métodos de diagnóstico rápido y de vigilancia viables para esta infección emergente, por sus amplias capacidades de detección temprana, ser adecuados para un uso de alto rendimiento y tener un bajo costo por prueba.

Conclusiones: La expansión de las capacidades de secuenciación de estas plataformas permitirá rastrear el virus SARS-CoV-2 y sus mutaciones en tiempo real, con posibles implicaciones para la eficacia de futuras vacunas y terapias anti COVID-19.

Palabras clave

SARS-CoV-2; COVID-19; sistema CRISPR; CRISPR/Cas; diagnósticos; ácido nucleico




Copyright (c) 2021 José Miguel Rodríguez Perón, Mario Miguel Rodríguez Izquierdo

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.