Las infecciones con helmintos transmitidos por suelo (geohelmintos) afectan actualmente a más de mil millones de personas a nivel mundial. La capacidad de estos parásitos de persistir como huevos y larvas en el ambiente resulta en tasas de reinfección elevadas en poblaciones humanas expuestas, lo que reduce sobremanera la eficacia a largo plazo de los tratamientos con drogas antihelmínticas. Medidas de contención efectivas requieren la identificación de reservorios de geohelmintos.

La metodología de diagnóstico basada en morfología requiere tiempo y experiencia por parte del operador para ser efectiva, lo que reduce su aplicabilidad en estudios a gran escala. El análisis por metabarcoding consiste en la amplificación por PCR de secuencias diagnóstico, denominadas marcadores moleculares, a partir de ADN extraído en masa de muestras ambientales. Estos marcadores son comparados contra bases de datos de referencia para determinar los clados presentes en el ambiente de la muestra. Se trata de un método rápido, preciso y escalable para caracterizar la composición de especies de una comunidad biológica.

Mi tesis de Maestría busca desarrollar un método alternativo para la detección de geohelmintos a partir de muestras de suelo, aprovechando las ventajas ofrecidas por las tecnologías de secuenciación de próxima generación y el análisis por metabarcoding. Nos proponemos desarrollar una herramienta bioinformática para estimar la probabilidad de ocurrencia de un conjunto de especies de helmintos de interés. Esperamos que la misma sea un insumo de utilidad para el diagnóstico de reservorios de geohelmintos y el desarrollo de medidas de prevención adecuadas.