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Oct 03, 2023

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Volumen de biología de las comunicaciones

Biología de las comunicaciones volumen 6, Número de artículo: 619 (2023) Citar este artículo

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Mozambique es uno de los cuatro países africanos que representan más de la mitad de todas las muertes por paludismo en todo el mundo, pero se sabe poco sobre la estructura genética del parásito en ese país. Realizamos la secuenciación del genoma completo y del amplicón de P. falciparum en 2251 muestras de sangre infectadas con paludismo recolectadas en 2015 y 2018 en siete provincias de Mozambique para determinar el genotipo de los marcadores de resistencia a los antipalúdicos e interrogar la estructura de la población del parásito utilizando microhaplotias de todo el genoma. Aquí mostramos que los únicos marcadores asociados a la resistencia observados en frecuencias superiores al 5 % fueron pfmdr1-184F (59 %), pfdhfr-51I/59 R/108 N (99 %) y pfdhps-437G/540E (89 %). La frecuencia de mutantes quíntuples de pfdhfr/pfdhps asociados con la resistencia a la sulfadoxina-pirimetamina aumentó del 80 % en 2015 al 89 % en 2018 (p < 0,001), con una menor heterocigosidad esperada y una mayor relación de microhaplotipos que rodean a los mutantes de pfdhps que los parásitos de tipo salvaje que sugieren de reciente selección. Los mutantes quíntuples pfdhfr/pfdhps también aumentaron del 72 % en el norte al 95 % en el sur (2018; p < 0,001). Este gradiente de resistencia estuvo acompañado por una concentración de mutaciones en pfdhps-436 (17 %) en el norte, un aumento de sur a norte en la complejidad genética de las infecciones por P. falciparum (p = 0,001) y una firma microhaplotípica de diferenciación regional . La estructura de la población de parásitos identificada aquí ofrece información para guiar las intervenciones antipalúdicas y las encuestas epidemiológicas.

Mozambique se encuentra entre los diez países con mayor carga de malaria en el mundo, con una estimación de 10,2 millones de casos en 20211. La transmisión de la malaria es muy heterogénea en el país, con una carga alta en el norte y una transmisión muy baja en el sur, por lo que requiere diferentes estrategias de control efectivo y eliminación potencial2. El tratamiento temprano de la enfermedad de la malaria con terapias combinadas basadas en artemisinina (ACT) y el uso de medicamentos antipalúdicos para la profilaxis y la prevención siguen siendo clave para el control de la malaria y, en última instancia, para la eliminación de la malaria. Sin embargo, la resistencia a la artemisinina3 y a los fármacos asociados4, así como a la sulfadoxina-pirimetamina (SP) utilizada para la quimioprevención5, amenaza el esfuerzo mundial por reducir la carga de la malaria6.

La vigilancia de la eficacia antipalúdica es clave para mitigar y gestionar el riesgo de resistencia a los medicamentos antipalúdicos4. La identificación de marcadores moleculares de resistencia a los antipalúdicos ha dado lugar a enfoques genéticos que pueden complementar los estudios de eficacia terapéutica que siguen protocolos estandarizados6,7 para confirmar la resistencia, monitorear tendencias y generar señales de alerta temprana6. En el caso de la artemisinina, la resistencia parcial (retraso en la eliminación del parásito) se ha relacionado con mutaciones en la región hélice pfkelch133,6. En la subregión del Gran Mekong, la aparición de estas mutaciones se ha asociado con mutaciones en la proteína ribosomal 10 del apicoplasto de P. falciparum (pfarps10; PF3D7_1460900), ferrodoxina (pffd, PF3D7_1318100), transportador de resistencia a la cloroquina (pfcrt; PF3D7_0709000) y resistencia a múltiples fármacos 2 ( pfmdr2; PF3D7_1447900) genes8. Recientemente, la mutación pfkelch13 validada R561H se detectó en Ruanda9 y Tanzania10, mientras que A675V y C469Y se asociaron con vidas medias prolongadas de eliminación del parásito en Uganda11.

El desarrollo de resistencia a los fármacos asociados de ACT sigue planteando un desafío en el tratamiento de la malaria4. El aumento de la resistencia a la piperaquina se ha asociado con una amplificación génica de una sección del cromosoma 14 que involucra a los genes plasmepsina 2 y 312, así como con polimorfismos de un solo nucleótido en un gen putativo de exonucleasa (pfexo, PF3D7_1362500) en parásitos aislados de Camboya12. Las mutaciones en el gen del transportador de resistencia a múltiples fármacos 1 (pfmdr1) (N86Y, Y184F y D1246Y) se han asociado, pero no se han validado por completo, con la susceptibilidad a múltiples fármacos4,6, incluidos artesunato-amodiaquina y arteméter-lumefantrina13. La mutación K76T en pfcrt, junto con diferentes conjuntos de mutaciones en otros codones (incluidos C72S, M74I, N75E, A220S, Q271E, N326S, I356T y R371I) se ha relacionado con la resistencia a la cloroquina4,6,14. Finalmente, el fracaso del tratamiento clínico con SP se ha relacionado con las mutaciones A437G y K540E de la dihidropteroato sintasa (pfdhps) en combinación con mutaciones triples (N51I + C59R + S108N) en la dihidrofolato reductasa (pfdhfr)15. Se han sugerido mutaciones adicionales de pfdhps (S436A/C/F/H y A581G) para aumentar los niveles de resistencia a SP16.

La identificación de mutaciones asociadas con la resistencia a los medicamentos a partir de muestras recolectadas de forma rutinaria puede informar las políticas de medicamentos y garantizar que las intervenciones utilicen los regímenes de medicamentos apropiados. Desde que se reemplazó la cloroquina con una combinación de amodiaquina y SP para el tratamiento de la malaria sin complicaciones en 2003, las pautas nacionales de tratamiento de Mozambique se sometieron a varias revisiones17. En 2006, ACT se introdujo formalmente mediante la adopción de artesunato/SP como tratamiento de primera línea para la malaria por P. falciparum no complicada. El cambio más reciente ocurrió en 2009, cuando el país introdujo arteméter-lumefantrina como tratamiento oficial de primera línea, con artesunato-amodiaquina como respaldo en situaciones en las que arteméter-lumefantrina está contraindicado. El tratamiento preventivo intermitente en el embarazo (TPI) con SP se implementó por primera vez en el país en 2006 y se entregó de forma gratuita a todas las mujeres embarazadas18. En 2014, las pautas nacionales se actualizaron e implementaron en todo el país para ajustarse a la recomendación de la Organización Mundial de la Salud de ≥3 dosis SP. En 2015, una encuesta nacional de hogares reportó una cobertura de país de IPTp-SP de 51,4% para una dosis, 34,2% para dos dosis y 22,4% para ≥3 dosis19. Actualmente, el país está probando el uso de la quimioprofilaxis contra la malaria estacional (SP y amodiaquina) y perenne (SP). Varios estudios informaron la prevalencia de marcadores moleculares de resistencia a los antipalúdicos en Mozambique14,20,21,22,23, pero no existe un análisis completo de su distribución espacial y temporal en el contexto de la estructura genética general del parásito. En este estudio, utilizamos secuenciación del genoma completo y basada en amplicones, enfoques de aprendizaje automático y análisis de relaciones y diversidad de microhaplotipos que flanquean pfdhps para describir la distribución espacial y temporal de los marcadores de resistencia a los medicamentos antipalúdicos, la estructura geográfica de P. falciparum parásitos y la historia evolutiva de los alelos mutantes pfdhps en muestras recolectadas en 2015 y 2018 en el sur, centro y norte de Mozambique.

Entre las 2251 muestras de P. falciparum incluidas en este estudio, la secuenciación produjo al menos un genotipo asociado a la resistencia (entre 11 marcadores genéticos objetivo) en 1784 (79 %) muestras (455 de 2015 y 1329 de 2018; 308 de North, 440 de Central y 1034 del sur de Mozambique (fig. 1 y tablas complementarias 1 a 3). Entre estas muestras, 1522 se obtuvieron de casos clínicos de malaria (estudios de eficacia terapéutica, encuestas de establecimientos de salud o vigilancia reactiva), 200 de encuestas comunitarias (administración masiva de medicamentos, encuestas transversales) y 62 de mujeres embarazadas en primeras visitas de atención prenatal. (Cuadro complementario 1). Se obtuvieron secuencias del genoma completo de un total de 1452 (64%) muestras que pasaron filtros de calidad.

Las tablas indican el número de muestras incluidas en el análisis por provincia y año para cada una de las tres principales regiones del país. Los límites provinciales se indican con líneas gruesas. Los distritos específicos que proporcionan datos para el estudio están coloreados. Hecho con QGIS.

Entre las 1429 muestras de P. falciparum genotipadas con éxito para pfkelch13, 1393 eran completamente de tipo salvaje y 36 (2,5 %) presentaban un total de 32 mutaciones no sinónimas no asociadas con la tolerancia a la artemisinina (Tabla 1). Se observó una mutación en el codón 537 (N537D) en una muestra del sur de Mozambique (2018). De los seis aminoácidos que componen el antecedente genético de resistencia a la artemisinina, solo pfcrt N326Y mostró alguna variación, con cinco aislamientos de 1637 (0,3 %) que portaban un genotipo mixto (Tabla 2). Del mismo modo, no se observaron mutaciones en el codón 415 de pfexo asociadas con la resistencia a la piperaquina (n = 1394). El punto de corte de plasmepsina 2/3 se detectó en 2 (0,4%) de 524 aislamientos de P. falciparum (Tabla 2).

Mutaciones en los codones 72 (n = 1655), 74 (n = 1657), 75 (n = 1658), 76 (n = 1656) en pfcrt y en los codones 86 (n = 1605) y 1246 en pfmdr1 (n = 1519) estaban ausentes o por debajo del 5% (Tabla 2). Por el contrario, el 59% (899/1536) de las muestras analizadas presentaban mutaciones en el codón 184 (534 mutantes puros y 365 genotipos mixtos; Tablas complementarias 4, 5). No se observaron diferencias estadísticamente significativas en el transporte de esta mutación entre provincias o períodos de estudio (Figura 1 complementaria y Tablas complementarias 6–8).

Las mutaciones en los codones 164 en pfdhfr y 581 y 613 en pfdhps estaban ausentes o por debajo del 1% (Tabla 2). Se observaron genotipos mixtos con frecuencias de 1 a 2 % para codones de 108, 51 y 59 pfdhfr, y de 5 a 11 % para codones de 437 y 540 pfdhps (Tabla complementaria 5). Después de excluir estos genotipos mixtos, la frecuencia general de mutaciones en pfdhfr fue ≥97 % (97 % en el codón 51 [1596/1638], 98 % en el codón 59 [1597/1625] y 99 % en el codón 108 [1635/1649] ) y ≥88% en pfdhps (90% en el codón 437 [1289/1439] y 88% en el codón 540 [1242/1404]; Tabla complementaria 6 y Figura complementaria 2). Los alelos pfdhfr y pfdhps más prevalentes fueron los mutantes triple (S108N/N51I/C59R; 99% [1548/1600]) y doble mutante (A437G/K540E; 89% [1228/1377]), respectivamente, con un 87% (1155 /1330) de mutantes quíntuples (Tabla complementaria 6). La frecuencia general de mutantes quíntuples aumentó del 80 % [234/293] en 2015 al 89 % [921/1037] en 2018 (p < 0,001; Fig. 2a-c, Tabla complementaria 7 y Datos complementarios 1), principalmente en Cabo Delgado (del 40 al 72%, p < 0,001) y Gaza (del 90 al 100%, p < 0,001). Se observaron aumentos similares para los mutantes triple pfdhfr y doble pfdhps (p < 0,001). La frecuencia de mutantes quíntuples aumentó de norte a sur, tanto en 2015 (40% en Cabo Delgado vs 93% en Maputo; p < 0,001) como en 2018 (72% en Cabo Delgado vs 95% en Maputo; p < 0,001), principalmente impulsado por las diferencias en los mutantes dobles pfdhps (Fig. 2a-c). El análisis de regresión logística multivariable mostró que tanto la región (norte, centro y sur) como el período (2015 y 2018) se asociaron de forma independiente con la abundancia relativa de mutaciones pfdhfr/dhps, que aumentó de norte a sur y de 2015 a 2018 (Tabla complementaria 8).

Frecuencia de aislamientos de P. falciparum portadores de mutaciones triples en pfdhfr (a), mutaciones dobles en pfdhps (b) y mutaciones quíntuples en pfdhfr/phdhps (c) en 2015 y 2018 en siete provincias de Mozambique. Para el haplotipo pfdhps 436/437/540 (d), se muestran las frecuencias de las diferentes combinaciones alélicas (n = 1365). Las frecuencias se calcularon después de excluir los genotipos mixtos. Los datos de Sofala solo estaban disponibles para 2015 y los de Inhambane y Zambézia para 2018. Las barras de error representan un intervalo de confianza del 95 % para la proporción de la población.

La distribución de mutaciones en el codón 436 (S436C/A/H/F) en pfdhps tenía un patrón geográfico muy marcado (Fig. 2d y Datos complementarios 1). Después de excluir los genotipos mixtos, se observaron mutaciones en 436 en 17% (40/232; C en 6, F en 5, H en 4 y A en 25) de los aislamientos obtenidos de Cabo Delgado, pero solo en 0.6% (8 /1307) de los aislamientos del resto del país, y nunca en combinación con un doble antecedente de mutación 437/540 (Cuadro Suplementario 9). Por lo tanto, se observaron tres haplotipos pfdhps diferentes en Cabo Delgado: tipo salvaje triple (S436/A437/K540; 26/203 [13%]), mutante en el codón 436 pero tipo salvaje en los codones 437 y 540 (37/203 [ 18 %]) y de tipo salvaje en el codón 436 pero mutante en los codones 437 y 540 (S436/A437G/K540E; 139/203 [68 %]). Por el contrario, el haplotipo S436/A437G/K540E predominó en el resto del país (1089/1162 [94 %]; Tabla complementaria 9). No se observó ningún cambio en la frecuencia de mutaciones en el codón 436 entre los períodos de estudio (p = 0,371; Tabla complementaria 8).

Se reconstruyó un total de 8722 loci de microhaplotipos mediante ensamblaje local a partir de 1438 muestras que produjeron secuencias genómicas completas. De estas, 349 muestras contenían datos de menos del 50 por ciento de todos los loci de microhaplotipos (Fig. 3a complementaria) y, por lo tanto, se excluyeron. La mediana esperada de heterocigosidad (He) de los 8722 microhaplotipos de las 1089 muestras con datos para más del 50 % de los microhaplotipos fue de 0,312 (rango intercuartílico [IQR]: 0,196–0,498). El veinticuatro por ciento de los microhaplotipos tenían una alta heterocigosidad esperada (He> 0.5) en la población de parásitos analizada, y 366 tenían He> 0.75 (Fig. 3a y Datos complementarios 1).

Los microhaplotipos de regiones de 150 a 300 pb de longitud entre repeticiones largas en tándem se reconstruyeron a partir de secuencias del genoma completo y se usaron para probar la estructura geográfica de los parásitos P. falciparum. a Distribución de la heterocigosidad esperada en los 8722 loci de microhaplotipos extraídos de secuencias del genoma completo. El eje y representa el número de loci de microhaplotipos para una heterocigosidad esperada dada. La línea roja marca el percentil 75% de la distribución; el 25% de los loci más diversos se consideraron para el análisis de la estructura de la población. b Ubicaciones cromosómicas de los 155 microhaplotipos más importantes, que contribuyen al modelo de clasificación geográfica (Norte-Centro-Sur). c Análisis de coordenadas principales con muestras agrupadas en regiones (Norte-Central-Sur; n = 1089), considerando microhaplotipos en loci con heterocigosidad esperada en el percentil superior del 25%. d Análisis de coordenadas principales con muestras agrupadas en regiones considerando los 155 microhaplotipos principales, con una tasa de error fuera de bolsa de clasificación del 24,89%. e, f Complejidad de infección (COI) para muestras en diferentes regiones de Mozambique en 2015 (e) y 2018 (f), según lo indicado por el número de clones genéticamente distintos. Asignación regional de muestras: Norte: C. Delgado; Centro: Sofala, Tete y Zambézia; Sur: Gaza, Inhambane y Maputo.

El 25 % de los loci de microhaplotipos más diversos (n = 2181) se evaluaron como predictores de la clasificación geográfica mediante un análisis de bosque aleatorio a nivel provincial y regional. El modelo no logró clasificar las muestras a nivel de provincia (tasa de error fuera de la bolsa = 50,51 %). Sin embargo, la tasa de error fuera de la bolsa fue del 24,89% a nivel regional (Norte-Centro-Sur; Fig. 3c, d y Tabla Suplementaria 10). La tasa de error fuera de bolsa más baja se observó al clasificar las muestras del Norte y el Sur (8 %), y las tasas más altas cuando se consideraron las muestras de la región central (15,26 % para Centro-Sur y 36,79 % para Norte-Central; Fig. 4). La eliminación de 155 microhaplotipos hizo que el modelo perdiera precisión en la predicción de la clasificación regional por debajo del punto de inflexión de la distribución de la disminución media de la precisión (Fig. 3b complementaria) y, por lo tanto, se consideraron los más relevantes. El treinta y uno por ciento de estos microhaplotipos se ubicaron en el cromosoma 6, seguido de porcentajes inferiores al 10% en el resto de los cromosomas (Fig. 3b y Datos complementarios 1).

La complejidad general dentro del huésped de las infecciones por P. falciparum, calculada a partir de los 100 microhaplotipos con el He más alto, fue de 2 (IQR [1,2]) con una prevalencia del 47 % (517/1090) de infecciones monogenómicas. La complejidad de la infección (COI) y la prevalencia de infecciones monoclonales en 2015 fue similar en las tres regiones de Mozambique (p = 0,801 y p = 0,507, respectivamente). Sin embargo, la mediana de COI en 2018 difirió entre las tres regiones (p < 0,001), con los valores más bajos en el sur (1, IQR [1,2]), seguido del centro (2, IQR [1,2]) y norte (2, IQR [1,3]). Se observaron tendencias similares en la prevalencia de infecciones monogenómicas (51 % en el sur, 46 % en el centro y 35 % en el norte; p = 0,005; Fig. 3e, f, Tablas complementarias 8, 11 y Datos complementarios 1 ).

Los microhaplotipos flanqueantes de pfdhps se utilizaron para inferir la historia evolutiva de los alelos mutantes en Cabo Delgado, ya que en el resto de las provincias, los dobles mutantes casi habían llegado a la fijación (frecuencias entre 80 y 100%). Dieciséis microhaplotipos estaban contenidos en una región de 50 kb alrededor del gen pfdhps, 15 de ellos en ocho genes y uno intergénico (Fig. 5 complementaria). Estos microhaplotipos flanqueantes separaron a los parásitos portadores del haplotipo mutante doble pfdhps (siempre acompañado de un codón 436 de tipo salvaje) del resto de parásitos (Fig. 4a, b y Datos complementarios 1). La región de 50 kb que flanquea a pfdhps fue más similar entre los mutantes pfdhps dobles (n = 92; mediana de identidad por estado [SII] = 0,88, IQR [0,81–0,91]) que entre los dobles de tipo salvaje (n = 51, mediana de SII = 0,68, IQR [0,62-0,76], p <0,001, figura complementaria 6). De manera similar, el He de los microhaplotipos que flanqueaban pfdhps fue un 60 % más bajo en los mutantes dobles (mediana = 0,1, IQR[0,04–0,26]) que en los alelos de tipo salvaje (mediana = 0,34, IQR[0,21–0,41]; p = 0,016; Fig. 4c, Tabla complementaria 12 y Datos complementarios 1), de acuerdo con una selección reciente.

Se calculó la identificación por estado (IBS) y la heterocigosidad esperada (He) utilizando 16 microhaplotipos que flanquean a pfdhps para evaluar la historia evolutiva de los alelos mutantes de pfdhps en Mozambique. a Heatmap de la matriz IBS entre subpoblaciones entre alelos dhps en Cabo Delgado observado en 2015 y 2018 (tipo salvaje en los codones 436, 437 y 540 [WT/WT/WT]: n = 20; mutante en el codón 436 pero de tipo salvaje en los codones 437 y 540 [MUT/WT/WT]: n = 31; de tipo salvaje en el codón 436 pero mutante en los codones 437 y 540 [WT/MUT/MUT]: n = 92). Se usaron dieciséis microhaplotipos en una región de 50 kb alrededor de pfdhps para calcular el IBS por parejas entre muestras. b Visualización de incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t después de 10000 iteraciones y c Heterocigosidad esperada calculada a partir de los 16 loci de microhaplotipos en una región de 50 kb alrededor de pfdhps en parásitos recolectados en Cabo Delgado. Mediana e intercuartil (IQR) Valores de He: 0,1, IQR (0,04–0,26) para mutantes dobles; 0,37, IQR (0,2–0,47) para WT/WT/WT; y 0,28, IQR (0,13–0,4) para MUT/WT/WT. Las bisagras inferior, media y superior del rectángulo corresponden al cuantil del 25 %, la mediana y el cuantil del 75 % de la distribución, respectivamente.

Este estudio proporciona una resolución a nivel nacional de los marcadores de resistencia a los antipalúdicos y estructura genética de P. falciparum en Mozambique que se puede utilizar para informar el uso de antipalúdicos para el tratamiento y la quimioprevención, así como para estudiar el impacto de futuras intervenciones. Los datos genómicos proporcionan evidencia de que: (1) aunque se observaron mutaciones no sinónimas en pfkelch13, ninguna de ellas se ha asociado con la tolerancia a la artemisinina; (2) las variantes genéticas asociadas con la resistencia a la piperaquina y la cloroquina fueron raras en 2018; (2) por el contrario, la frecuencia de las mutaciones pfdhfr/dhps aumentó de norte a sur, casi alcanzando la fijación en la provincia de Maputo; y (3) esta tendencia espacial estuvo acompañada de una reducción hacia el sur de la complejidad genética de las infecciones por P. falciparum y una señal de diferenciación geográfica que permite una separación regional basada en microhaplotipos muy diversos.

El haplotipo sensible a la artemisinina de tipo salvaje pfkelch13 predominó en la población de parásitos encuestada en Mozambique, y no se detectó ninguna de las variantes validadas resistentes a la artemisinina6. Sin embargo, se identificó una serie de 32 mutaciones raras no sinónimas, resultados similares a los de otros estudios en África24. Entre ellos, se detectó en una muestra la mutación N537D, que se ha informado como potencialmente asociada con la eliminación tardía24, mientras que A578S, la mutación pfkelch13 más predominante en parásitos P. falciparum de origen africano24 pero no asociada con la tolerancia a la artemisinina, se encontró en una muestra. cuatro de las 1429 muestras genotipadas. Las mutaciones de fondo encontradas para anticipar la aparición de mutaciones pfkelch13 en el sudeste asiático8 no se detectaron en este estudio. De manera similar, no hay pruebas sólidas de polimorfismos asociados con la resistencia a los fármacos asociados de ACT. Solo el 0,4 % de las muestras analizadas mostró evidencia de resistencia a la piperaquina, según el análisis del punto de ruptura dentro del extremo distal de la plasmepsina 325 asociado con duplicaciones de plasmepsina 2/3 y el polimorfismo de un solo nucleótido en el codón 415 del gen putativo de la exonucleasa12. Esto está de acuerdo con un estudio previo en Mozambique que encontró múltiples copias de plasmepsina 2 en el 1,1% de las muestras analizadas21. Mutaciones en el codón 86 de pfmdr1, asociadas a resistencia a amodiaquina y mayor susceptibilidad a lumefantrina26,27, fueron detectadas en 11 de las 1605 muestras analizadas. El 59 % de los parásitos portaban la variante 184 F pfmdr1, aunque esta mutación parece tener una asociación más débil con la eficacia antipalúdica in vivo28,29 e in vitro26. Sin embargo, los marcadores pfmdr1 deben considerarse con cautela, debido a las asociaciones inconsistentes con la resistencia a los fármacos asociados a ACT30, lo que indica que todavía faltan marcadores moleculares sólidos asociados con la amodiaquina y la lumefantrina.

El presente estudio reveló un proceso evolutivo que actúa sobre los marcadores moleculares de resistencia a SP. En general, se observó una alta frecuencia de haplotipos triples pfdhfr (99 %), dobles pfdhps (89 %) y quíntuples mutantes (87 %), que aumentaron de 2015 a 2018 y de norte a sur. Los microhaplotipos en la región de 50 kb alrededor de los alelos mutantes pfdhps fueron más similares (SII más alto) y menos diversos (menor heterocigosidad esperada) que alrededor del alelo de tipo salvaje, lo que sugiere una expansión reciente de la población doble mutante en el país31. Las heterogeneidades geográficas en la prevalencia de los alelos pfdhfr/dhps estuvieron acompañadas de una distribución diferente de la mutación pfdhps-436, que solo se detectó en el norte del país (Cabo Delgado) con una frecuencia del 17% y nunca en combinación con la doble 437 y 540 haplotipos mutantes. Los cambios en el codón 436 se han asociado con niveles más altos de resistencia a SP in vitro32, aunque las evidencias de resistencia in vivo son menos claras33. El aumento de las mutaciones de pfdhps de norte a sur también estuvo acompañado por una reducción en el número de cepas de parásitos genéticamente distintas que infectan a un individuo, lo que indica una disminución en la intensidad de la transmisión de la malaria34. Finalmente, el patrón mutacional de pfdhps también coincidió con una separación regional de la población de parásitos basada en microhaplotipos muy diversos, lo que sugiere una estructuración geográfica. La distancia geográfica, las barreras en el flujo de genes entre las regiones y las diferencias en la cobertura de las intervenciones antipalúdicas35 debido a la distribución desigual de los recursos y los problemas de seguridad podrían haber contribuido a la diferenciación regional del microhaplotipo, lo que podría haber afectado los patrones geográficos observados en los marcadores moleculares. de la resistencia SP. Sin embargo, aún no está claro qué fuerzas selectivas han impulsado la propagación de mutantes pfdhfr/dhps en ausencia de su uso a gran escala, ya que Mozambique abandonó SP para el manejo clínico en 2009. Mecanismos compensatorios que reducen el costo de adaptación de la mutación36 o un grupo insuficiente de parásitos sensibles a la recuperación de combustible37, puede haber contribuido al aumento de mutantes pfdhfr/pfdhps en ausencia de la presión del fármaco SP. Sin embargo, estos no fueron factores limitantes para la recuperación de la sensibilidad a la cloroquina en Mozambique, donde las mutaciones en pfcrt estaban casi fijadas38. Es probable que la contribución a la presión de drogas de SP para IPTp u otras drogas como el cotrimoxazol39,40 sea pequeña, ya que las poblaciones objetivo representan solo una pequeña parte de la población total de Mozambique en un momento dado. Finalmente, los niveles más bajos de inmunidad antipalúdica y recombinación sexual para desvincular los haplotipos de resistencia también pueden haber contribuido al mayor número de marcadores moleculares de resistencia a SP en el sur de Mozambique, donde la transmisión de la malaria es la más baja41. Si bien estos patrones parecen consistentes con la selección direccional debido a la presión de las drogas, la naturaleza del estudio no permite descartar otros factores, como el impacto regional de las políticas de drogas de los países vecinos42.

Los resultados de este estudio tienen varias implicaciones para la salud pública. Primero, todos los datos de eficacia in vivo disponibles7,43,44 y la falta de mutaciones kelch13 validadas en 2018 sugieren la eficacia adecuada de la artemisinina para el tratamiento de P. falciparum y la reducción de la transmisión de la malaria en Mozambique. Sin embargo, la amplia gama de mutaciones raras no sinónimas que se detectaron podría proporcionar potencialmente un reservorio profundo de variaciones para el surgimiento de la tolerancia a la artemisinina45, como se informó recientemente en Ruanda y Uganda9,11. En segundo lugar, la falta de mutaciones en el codón 415 de pfexo y la baja prevalencia de puntos de corte de plasmepsina 2/3 detectados (0,4 %) sugiere el desempeño adecuado de la piperaquina como fármaco asociado a ACT. Sin embargo, la amplificación del gen de la plasmpesina 2/3 debe controlarse de cerca, dada la rápida aparición y propagación de la resistencia a la piperaquina en el sudeste asiático, lo que da como resultado altas tasas de fracaso del tratamiento después del tratamiento con dihidroartemisinina-piperaquina12. En tercer lugar, los datos reafirman el uso de SP para la quimioprevención a pesar de la alta carga de mutantes quíntuples de pfdhps y pfdhfr, debido a la falta de evidencia de una relación entre los marcadores moleculares y la eficacia quimiopreventiva5,46. Además, la mutación pfdhps A581G, que se ha sugerido que reduce la eficacia quimiopreventiva de SP en lactantes y mujeres embarazadas47,48,49, se detectó solo en tres de las 1490 (0,2%) muestras que se analizaron, lo que respalda el uso continuado de SP para IPTp en Mozambique. De manera similar, es probable que la efectividad de la amodiaquina siga siendo aceptablemente alta para la quimioprevención de la malaria estacional debido a la prevalencia muy baja de las mutaciones 72–76 en pfcrt y el haplotipo 86Y–184Y de pfmdr1, que se sugiere que es necesario para la resistencia clínicamente relevante a la amodiaquina en África50,51 . En cuarto lugar, la muy baja prevalencia (0,6 %) de marcadores de resistencia a la cloroquina en pfcrt y la evidencia de un retorno de su eficacia terapéutica en Mozambique38, junto con su actividad quimioprofiláctica y perfil de seguridad, sugieren que la cloroquina podría desempeñar un papel, por sí sola. o en combinación con otros fármacos o herramientas, para la quimioprevención a nivel poblacional o para poblaciones actualmente desprotegidas como las mujeres embarazadas en el primer trimestre52. En quinto lugar, los microhaplotipos indicativos de la estructura de la población regional pueden ser útiles para identificar el flujo de parásitos a gran escala o la asignación de origen geográfico en Mozambique. Sin embargo, la falta de una estructura poblacional más fina a nivel provincial puede imponer algunas limitaciones a este enfoque, que podría evaluarse mejor aprovechando las diferencias en la relación de pares de parásitos en lugar de la diferenciación regional en las frecuencias alélicas53,54. Estas microhaplotias altamente diversas también pueden ser útiles para desarrollar métricas de diversidad genética de parásitos para detectar cambios en la intensidad de transmisión y monitorear la efectividad de las intervenciones antipalúdicas34. Sexto, este estudio también muestra la utilidad del análisis secundario de muestras de sangre de otros estudios para describir patrones moleculares de interés para la vigilancia. Y, por último, la heterogeneidad en los marcadores moleculares de la resistencia a los antipalúdicos dentro de Mozambique destaca la necesidad de tener cuidado al extrapolar los resultados de la encuesta de un solo lugar.

El estudio tiene varias limitaciones. Primero, las gotas de sangre seca que se evaluaron representan una muestra de conveniencia obtenida de diferentes estudios, lo que resulta en heterogeneidades en la edad, el estado clínico de los individuos y las intensidades de transmisión que podrían afectar el nivel de inmunidad y la ingesta de tratamiento. Si bien se requiere más trabajo para cuantificar el impacto de estos factores, estas heterogeneidades representan las que se pueden encontrar en un país como Mozambique, donde la transmisión de la malaria oscila entre una carga muy alta en el norte y muy baja en el sur. En segundo lugar, la exclusión de infecciones resistentes mixtas de tipo salvaje para calcular la frecuencia de haplotipos de resistencia puede sesgar las estimaciones de resistencia55. En tercer lugar, no se pueden descartar fuerzas selectivas distintas de las impulsadas por el uso de antipalúdicos, ya que las señales de selección reciente se infirieron utilizando microhaplotipos en la región de 50 kb alrededor de pfdhps que se superponen a las regiones codificantes de otros genes. Finalmente, se requiere precaución al inferir el tratamiento y la eficacia quimiopreventiva de un antipalúdico, que dependen de factores distintos a la susceptibilidad intrínseca del parásito, como la inmunidad adquirida por el paciente, la biomasa inicial del parásito, la adherencia al tratamiento, la dosificación, la calidad del fármaco y la farmacocinética6. Sin embargo, la información sobre marcadores moleculares juega un papel importante en el seguimiento de la resistencia y debe aprovecharse para detectar señales de alerta temprana56. Es necesario combinar los estudios de eficacia de la quimioprevención57 con el seguimiento de las mutaciones de pfdhps para evaluar las estrategias quimiopreventivas basadas en SP.

En conclusión, este informe muestra señales genéticas norte-sur del aumento de los fabricantes moleculares de resistencia a SP, la disminución de la complejidad genética de las infecciones y la diferenciación geográfica en Mozambique. Sin embargo, la muy baja prevalencia de 581 mutaciones en pfdhps reafirma el papel de SP para la quimioprevención en Mozambique. De manera similar, no se observaron señales moleculares de tolerancia a la artemisinina en Mozambique. Estos resultados proporcionan datos de referencia para estudiar la evolución de los parásitos P. falciparum en respuesta a los cambios en las pautas nacionales de tratamiento de la malaria. Además, estos hallazgos impulsan la integración de sistemas de vigilancia molecular con estudios de eficacia de tratamiento y quimioprevención para rastrear la aparición y expansión de la resistencia a los medicamentos en Mozambique. Para lograr esto, se requiere abordar las ineficiencias en los esfuerzos de muestreo y secuenciación, junto con el apoyo financiero y el uso adecuado de los datos generados, para garantizar la sostenibilidad de los programas de vigilancia molecular de la malaria58.

Este estudio analizó 2251 muestras recolectadas en 2015 (n = 724) y 2018 (n = 1527) de 40 distritos en siete provincias de Mozambique (Cuadros Suplementarios 1, 2): uno en la región norte (Cabo Delgado), tres en el centro región (Zambézia, Sofala y Tete), y tres en el sur (Gaza, Inhambane y Maputo; Fig. 1). Se recolectaron gotas de sangre seca de individuos infectados con P. falciparum identificados durante seis estudios de observación y ensayos clínicos de malaria realizados en 2015 y 20187,43,59,60,61. En 2018, dos estudios de encuestas de centros de salud reclutaron personas que asistían a servicios ambulatorios en Maputo, Zambézia, Cabo Delgado, Inhambane y Gaza (todas las edades)59,60. Las muestras de otros dos estudios de eficacia terapéutica incluyeron niños menores de 5 años con paludismo confirmado (mediante pruebas de diagnóstico rápido) en Cabo Delgado, Tete, Sofala y la provincia de Gaza en 201543 y Cabo Delgado, Tete, Zambézia e Inhambane en 20187 ). En el quinto estudio, se identificaron todas las personas de edad con una prueba de diagnóstico rápido de malaria positiva a través de encuestas transversales comunitarias en la provincia de Maputo (2015 y 2018)61, incluida un área de proyecto de eliminación de la malaria61, que recolectó muestras de personas que participan en campañas masivas de administración de drogas y vigilancia reactiva en el distrito de Magude. Finalmente, en el sexto estudio, las mujeres embarazadas en su primera visita de atención prenatal con una infección por P. falciparum confirmada por PCR cuantitativa en tiempo real fueron identificadas a través de encuestas de atención prenatal realizadas en la provincia de Maputo (2018)62. Los sitios de muestreo basados ​​en establecimientos de salud fueron centros de salud de distrito o subdistrito u hospitales provinciales, seleccionados por el Centro de Investigação em Saúde de Manhiça (CISM) o el Programa Nacional de Control de la Malaria de acuerdo con sus necesidades de investigación o salud pública, mientras que las encuestas transversales fueron comunitarias. -basado y los participantes fueron seleccionados al azar. Más información sobre el muestreo para cada estudio está disponible en las publicaciones asociadas. Antes de administrar el tratamiento, se obtuvieron 50 μL de gotas de sangre seca en papel de filtro de cada paciente mediante punción digital, se identificaron con códigos de barras anónimos y se almacenaron a 4 °C con gel de sílice.

Los datos clínico-demográficos y las muestras de sangre se recolectaron solo después de que se proporcionara el consentimiento informado por escrito y el asentimiento de todos los participantes, o un adulto acompañante, si era menor de 18 años. Todos los protocolos de estudio fueron aprobados por el Comité Nacional de Bioética en Salud de Mozambique. La investigación incluyó investigadores locales durante todo el proceso de investigación, incluido el diseño del estudio, la implementación del estudio, la propiedad de los datos, la propiedad intelectual y la autoría de la publicación. La investigación es localmente relevante, según lo determinado en colaboración con socios locales, quienes coincidieron en la importancia de la vigilancia molecular de la malaria. Los roles y responsabilidades fueron acordados entre los colaboradores antes de implementar las actividades de investigación. Se ha asignado especial énfasis al desarrollo de capacidades de los investigadores locales en herramientas genómicas y bioinformáticas para la vigilancia molecular.

El ADN se extrajo de muestras en el Laboratorio MalariaGEN del Instituto Wellcome Sanger, Hinxton, Reino Unido, utilizando equipo robótico de alto rendimiento (QIAsymphony de Qiagen)63. El ADN del parásito se amplificó mediante la aplicación de amplificación selectiva del genoma completo y el genotipado se realizó mediante la plataforma SpotMalaria63. Brevemente, se realizó una primera PCR para generar amplicones de 190–250 pb de interés en el genoma del parásito utilizando cebadores multiplexados específicos de locus, seguida de una segunda PCR para incorporar adaptadores de multiplexación únicos a nivel de muestra y grupo de cebadores. Después de secuenciar varias muestras en un solo carril de MiSeq, las secuencias se deplexaron utilizando los ID de adaptadores de multiplexación únicos y se alinearon con un genoma de referencia de P. falciparum de amplicón modificado. Se llamaron genotipos para cada variante analizada utilizando bcftools y scripts personalizados63, a saber: pfkelch13 (cualquier mutación en los codones 349–726 correspondientes a BTB/POZ y dominios de hélice)64, pfdhfr (codones 51, 59, 108, 164)15, pfdhps ( codones 436, 437, 540, 581, 613)16, pfcrt (codones 72, 73, 74, 75, 76)4,6,14, pfexo (codón 415)12, pfmdr1 (codones 86, 184, 1246)13, y antecedentes genéticos de resistencia a la artemisinina (codones 127, 128 en pfarps10, 193 en pffd, 326, 356 en pfcrt y 484 en pfmdr2)8. Se utilizó un ensayo diseñado para detectar el punto de ruptura dentro del extremo distal de la plasmepsina 3 que incluye la duplicación completa del gen de la plasmepsina 2 (punto de ruptura de la plasmepsina 2/3) para detectar la secuencia híbrida creada como resultado de la duplicación de la plasmepsina 2/325.

Las muestras de P. falciparum también se secuenciaron con el genoma completo en el Instituto Wellcome Sanger y la Universidad de California, San Francisco. En resumen, se generaron lecturas de secuencia corta (200 pb) en la plataforma Illumina HiSeqX en el Wellcome Sanger Institute65. En la Universidad de California, San Francisco, las bibliotecas con código de barras preparadas con el kit de preparación de bibliotecas de ADN NEBNext Ultra II después de la amplificación selectiva del genoma completo66 se agruparon y secuenciaron en el sistema Illumina NovaSeq 6000 utilizando una secuenciación de extremos emparejados de 150 pb. Las lecturas se filtraron para una calidad mínima por base de 20. Las llamadas variantes se generaron mediante la ejecución de un programa acumulativo personalizado y se filtraron para tener una profundidad de lectura mínima de 10 y una frecuencia mínima dentro de la muestra del 5 %, que se generaron mediante la utilización de datos completos selectivos. el control de amplificación del genoma se ejecuta en cepas de laboratorio conocidas para eliminar todas las llamadas de variantes falsas.

El análisis tuvo como objetivo describir la distribución espacial y temporal de los marcadores de resistencia a los medicamentos antipalúdicos, la estructura geográfica de los parásitos P. falciparum y la historia evolutiva de los alelos mutantes de pfdhps. La frecuencia de infecciones portadoras de parásitos con marcadores de resistencia a los antipalúdicos se estimó a nivel de provincia, según lugar de muestreo y año. Para cada codón, las muestras se clasificaron como de tipo salvaje, mutantes o mixtas si se detectaron o faltaron alelos de tipo salvaje y mutantes si las muestras no produjeron un genotipo válido. Las muestras sin genotipos mixtos se conservaron para la reconstrucción de haplotipos y el análisis estadístico posterior. Se utilizó una herramienta de reconstrucción de haplotipos locales (Pathweaver67) para extraer microhaplotipos de regiones de 150 a 300 pb de longitud entre repeticiones largas en tándem. Los microhaplotipos se seleccionaron para que no contuvieran repeticiones de homopolímeros/dinucleótidos de más de 10 pb o una variación de longitud >3 pb, con al menos dos polimorfismos de un solo nucleótido60. Las muestras en las que faltaba más del 50 % de los loci de microhaplotipos se excluyeron de los análisis posteriores.

La heterocigosidad esperada (He) en un locus se calculó utilizando el código R personalizado como \({{{{{\rm{H}}}}}}}_{{{{{\rm{e}}}}} }}=[\frac{n}{n-1}][1-\sum {p}^{2}]\) (ecuación 1), donde n es el número de muestras y p es la frecuencia alélica de cada alelo del microhaplotipo en el locus. La varianza de He se calculó según la fórmula: \(2(n-1)/{n}^{3}\{2(n-2)[\sum {\left(\right.{p}^{ 3}-(\sum {p}^{2})}^{2}]\}\) (ecuación 2). La complejidad dentro del huésped de las infecciones por P. falciparum se calculó utilizando un enfoque de Monte Carlo de cadena de Markov a partir de la 100 microhaplotipos con el He más alto (paquete R MOIRE, https://github.com/EPPIcenter/moire). Se consideraron infecciones monogenómicas cuando la complejidad de la infección era uno. La estructura geográfica se probó utilizando la clasificación Random Forest68 (paquete R randomForest, con ntree = 2500) en microhaplotipos con He en el percentil 25 superior como predictores y la ubicación geográfica (provincia y región) como resultado. Se utilizaron conjuntos de datos de entrenamiento equilibrados (que representan el 75 % de los datos) para las pruebas iniciales y conjuntos de datos de prueba ( el 25 % restante de los datos) se utilizaron para calcular la tasa de error fuera de bolsa del modelo de clasificación. Una tasa de error fuera de bolsa inferior al 25 % se consideró una clasificación razonablemente buena. La visualización de la clasificación se realizó mediante un Análisis de Coordenadas Principales de la matriz de proximidad. Los microhaplotipos en la región de 50 kb que flanquean pfdhps se usaron para inferir las historias evolutivas de los alelos mutantes. La estructura de la población se visualizó utilizando la incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t, que considera la presencia/ausencia de microhaplotipo calculado con el paquete R Rtsne con 10000 iteraciones. La relación entre muestras se evaluó a través de IBS por pares calculado como \(\frac{1}{n}\mathop{\sum }\limits_{i=1}^{n}{Si}/{XiYi}\) (ecuación 3) , donde n es el número de loci, Si es el número de alelos de microhaplotipo compartidos por las muestras en el locus i, y Xi e Yi son el número de alelos de microhaplotipo en el locus i de las muestras X e Y respectivamente. Se utilizaron la prueba de chi-cuadrado y modelos de regresión logística para comparar las frecuencias de los marcadores de resistencia entre regiones y períodos de estudio. Las diferencias en He entre haplotipos pfdhps en loci de microhaplotipos individuales se probaron a través de una prueba de permutación que barajó aleatoriamente las etiquetas de las subpoblaciones 1000 veces en cada locus de microhaplotipo69. Se utilizó la prueba de suma de rangos de Kruskal-Wallis para comparar la distribución de He y SII entre poblaciones, con la prueba de Dunn y la corrección de Bonferroni para pruebas múltiples en comparaciones por pares.

Este estudio analizó 2251 muestras recolectadas de 40 distritos en siete provincias de Mozambique. Entre estos, la secuenciación produjo al menos un genotipo asociado a resistencia en 1784 muestras, que se incluyeron para el análisis estadístico. Se obtuvieron secuencias del genoma completo de un total de 1452 muestras que pasaron filtros de calidad. Los análisis estadísticos se realizaron en Stata versión 15.0 y R versión 4.1.2. Todos los valores de p informados son bilaterales, y se consideró que un valor de p inferior a 0,05 indicaba significación estadística.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen de informes de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Las secuencias se han depositado en el Archivo Europeo de Nucleótidos (ENA) con el nombre de proyecto PRJEB2136 y en el Archivo de lectura de secuencias (SRA) con ID de BioProyecto PRJNA910151. Se puede proporcionar un conjunto de datos anonimizados y restringidos mediante una solicitud aprobada después de completar un acuerdo de uso de datos enviando un correo electrónico al autor correspondiente. Los datos de origen para todos los gráficos se proporcionan en Datos complementarios 1 y Figshare (https://figshare.com/s/1920d5bad8268218b480 [Fig. 3c] y https://figshare.com/s/464a6825e09691aec654 [Fig. 3d]).

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Un agradecimiento especial a los participantes del estudio que donaron muestras de sangre para el análisis molecular, así como a los médicos y enfermeras que ayudaron con la recopilación de datos y muestras. Este trabajo ha sido financiado por la Fundación Bill y Melinda Gates (INV-019032 y OPP1132226), el Instituto Nacional de Salud (1R01AI123050), el Departament d'Universitats i Recerca de la Generalitat de Catalunya (AGAUR; 2021SGR01517 y 2022FIB00148 beca para SB) , Ministerio de Ciencia e Innovación de España (PID2020-118328RB-I00), el programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en el marco de Marie Skłodowska-Curie (subvención 890477) y la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional a través de la Iniciativa contra la malaria del presidente de los Estados Unidos. El CISM cuenta con el apoyo del Gobierno de Mozambique y la Agencia Española para el Desarrollo Internacional (AECID). También agradecemos el apoyo de la beca CEX2018-000806-S financiada por MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 y el apoyo de la Generalitat de Catalunya a través del Programa CERCA. Esta investigación forma parte del Programa de Mecanismos Moleculares de la Malaria de ISGlobal, que cuenta con el apoyo parcial de la Fundación Ramón Areces. Esta publicación utiliza datos del proyecto MalariaGEN SpotMalaria como se describe en 'Jacob CG et al.; vigilancia genética en la subregión del Gran Mekong y el sur de Asia para apoyar el control y la eliminación de la malaria; eLife 2021;10:e62997 https://doi.org/10.7554/eLife.62997. El proyecto SpotMalaria está coordinado por el MalariaGEN Resource Center con financiación de Wellcome (206194, 090770). Los autores desean agradecer al personal de los equipos de administración de muestras, genotipado, secuenciación e informática del Instituto Wellcome Sanger, y al personal del departamento clínico y de laboratorio del CISM y de ISGlobal por su contribución. Los datos de secuenciación del genoma completo también fueron producidos por Chan Zuckerberg Biohub (CZB) a través del papel de BG como investigador de CZB, con el apoyo muy útil de Norma Neff y el resto del equipo de genómica de CZB. Los resultados y las conclusiones de este informe pertenecen a los autores y no representan necesariamente el codón oficial de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los EE. UU. o la Agencia de los EE. UU. para el Desarrollo Internacional. Los financiadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos o la redacción de este manuscrito. El autor correspondiente tuvo pleno acceso a todos los datos del estudio y tuvo la responsabilidad final de la decisión de enviar para publicación.

Estos autores contribuyeron igualmente: Clemente da Silva, Simone Boene.

Centro de Investigación en Salud de Manhiça (CISM), Maputo, Mozambique

Clement da Silva, Simone Boene, Arlindo Chidimatembue, Gloria Matambisso, Abel Nhama, Eusebio Macete, Lydia Nhamussua, Beatrice Galatas, Peter L. Alonso, Peter Aide, Francisco Saute & Alfredo Mayor

ISGlobal, Hospital Clínico – Universidad de Barcelona, ​​Barcelona, ​​Spain

Debayan Datta, Eduardo Rovira-Vallbona, Pau Cisteró, Arnau Pujol, Beatriz Galatas, Catalina Guinovart & Alfredo Mayor

Programa de Investigación EPPIcenter, División de VIH, DI y Medicina Global, Departamento de Medicina, Universidad de California, San Francisco, CA, EE. UU.

Andrew Aranda-Diaz, Zephaniah Tessema y Bryan Greenhouse

Chan Zuckerberg Biohub, San Francisco, CA, EE. UU.

Andrés Aranda-Díaz

Facultad de Medicina Chan de la Universidad de Massachusetts, Worcester, MA, EE. UU.

Nicolás Hathaway

Instituto Nacional de Salud (INS), Ministerio de Salud, Maputo, Mozambique

Abel Nhama, Sonia Enosse y Peter Aide

Organización Mundial de la Salud, Oficina de País de la OMS Maputo, Maputo, Mozambique

Eva de Carvalho

Subdivisión de Malaria, División de Enfermedades Parasitarias y Malaria, Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos, Atlanta, GA, EE. UU.

eric rogier

Iniciativa contra el paludismo del presidente de los Estados Unidos, Subdivisión de paludismo, División de enfermedades parasitarias y paludismo, Centros para el control y la prevención de enfermedades de los Estados Unidos, Atlanta, GA, EE. UU.

Mateusz M.Plucinski

Iniciativa Clinton de Acceso a la Salud, Maputo, Mozambique

james colborn

Iniciativa contra la malaria del presidente de EE. UU., USAID, Washington, DC, EE. UU.

rosa zulliger

Iniciativa contra la malaria del presidente de EE. UU., USAID, Maputo, Mozambique

Abuchahama Saifodina

Hospital Clinic-Universidad de Barcelona, ​​Barcelona, ​​Spain

Pedro L. Alonso

Programa Nacional de Control de la Malaria, Ministerio de Salud, Maputo, Mozambique

baltazar candrinho

Consorcio Español para la Investigación en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Madrid, España

Alfredo Mayor

Departamento de Ciencias Fisiológicas, Facultad de Medicina, Universidade Eduardo Mondlane, Maputo, Mozambique

Alfredo Mayor

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Escribió el primer borrador del manuscrito: AM, CdS y SB Brindó apoyo técnico para el trabajo de laboratorio y analizó datos moleculares: PC, AC, NH, BG, ST y ER Coordinó actividades de trabajo de campo: AN, BG, GM, LN, y AC Realizó el análisis bioinformático: DD y NH Concibió y diseñó los protocolos de estudio de los estudios originales de donde provinieron las muestras: PA, FS, BC, EM, PLA, SE, CG, BG, EdC, BG, MMP, JC, AP , AS, RZ y AM Participaron en la interpretación de los resultados: AP, ER-V., DD, AA-D. y AM Aportaron comentarios al manuscrito: AP, AN, ER-V., CG, RZ, BG, SB, BG, MMP, SB, BG, PLA y AA-D. Revisado y aprobado el manuscrito final: Todos.

Correspondencia a Alfredo Mayor.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Communications Biology agradece a Emanuel Heitlinger y a los otros revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Editores principales de manejo: Nishith Gupta, Zhijuan Qiu y George Inglis. Un archivo de revisión por pares está disponible.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

da Silva, C., Boene, S., Datta, D. et al. La secuenciación dirigida y del genoma completo revela una división norte-sur en los marcadores de resistencia a los medicamentos y la estructura genética de P. falciparum en Mozambique. Comun Biol 6, 619 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-04997-7

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Recibido: 28 diciembre 2022

Aceptado: 30 de mayo de 2023

Publicado: 08 junio 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04997-7

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