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Científicos de la Unne amplían el “código de barras genético” de mosquitos en Argentina

Un estudio del Instituto de Medicina Regional de la Unne logró nuevos registros de secuencias del gen COI para el género Sabethes que incluye vectores de fiebre amarilla silvestre.

Por El Litoral

Miércoles, 24 de septiembre de 2025 a las 18:13

Un estudio del Instituto de Medicina Regional (IMR) de la Universidad Nacional del Nordeste (Unne) avanzó en la utilización de la técnica del código de barras genético o Gen COI para optimizar la identificación y clasificación de especies de mosquitos. La investigación se centró en el género Sabethes, del cual algunas especies son vectores de la fiebre amarilla silvestre.

La doctora, Marina Stein, investigadora del equipo, explicó que los métodos tradicionales de identificación, basados en características morfológicas, pueden llevar a resultados no certeros.

Esto se debe a que el uso de la coloración —un carácter clave para diferenciar especies, especialmente en el género Sabethes— queda “al buen ojo” del taxónomo y puede variar según la luz utilizada en la microscopía. Por ello, es fundamental buscar herramientas de mayor precisión.

El Gen COI: una herramienta de precisión

Para superar estas limitaciones, los científicos del IMR-Unne implementaron el método de códigos de barras de ADN, que posibilita una “identificación inequívoca”. En esta técnica, se extrae el ADN de los mosquitos, se amplifica el gen COI y la información obtenida se carga en bases de datos internacionales. Este gen mitocondrial es particularmente útil por su gran variabilidad entre especies y su baja variabilidad dentro de la misma especie.

Resultados clave y relevancia del estudio

El estudio, presentado en el XII Congreso Argentino de Entomología, logró tres nuevos registros de secuencias de Sabethes de Argentina, ampliando significativamente el número de secuencias disponibles para el país y sumando una nueva para la ciencia.

Si bien la técnica es de costosa implementación, los investigadores la consideran un complemento ideal para la taxonomía convencional, de gran relevancia para los estudios epidemiológicos y de salud pública.

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