Entre as bactérias encontradas nos corpos dos insetos estavam a Yersinia pestis, causadora da peste bubônica, a Helicobacter pylori, associada ao surgimento de gastrite, úlcera e câncer de estômago, e diversas espécies que podem provocar gastroenterite, pneumonia e infecções urinárias.
“Todo mundo sabe que moscas são insetos sujos, mas o índice de bactérias patogênicas foi tão alto que ficamos assustados. É o microbioma mais patogênico já descrito. Vamos iniciar agora alguns experimentos para descobrir se elas apenas transportam os microrganismos ou se podem, de fato, transmitir essas doenças para as pessoas ao pousar na comida, por exemplo”, contou Junqueira.
Os cientistas analisaram a microbiota encontrada no corpo de 127 moscas, de 19 espécies que costumam ser atraídas por matéria orgânica em decomposição. Os insetos foram coletados em 12 locais diferentes do Brasil e dos Estados Unidos durante o pós-doutorado de Junqueira – realizado na Unicamp com apoio da FAPESP.
Nos arredores de Campinas, a coleta foi feita em um hospital público, um mercado de comidas, um parque de área urbana e um lixão. Também foram realizadas coletas em uma reserva natural da Floresta Amazônica e em seis estábulos de diferentes espécies de animais criados no campus da PennState University, em University Park, Pennsylvania. Uma linhagem foi mantida em um laboratório do Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG/Unicamp) como controle.
Originalmente, contou Junqueira, o objetivo do projeto era sequenciar o genoma mitocondrial de 20 espécies de moscas pertencentes à ordem Diptera, bem como estudar a evolução desses insetos com auxílio de plataformas de sequenciamento de nova geração.
“No início, tive certa dificuldade para sequenciar determinados fragmentos do genoma. Posteriormente, conheci Stephan Schuster, na época professor da PennState University, que se interessou pelo trabalho e decidiu colaborar”, contou Junqueira.
Após terminar o pós-doutorado, Junqueira trabalhou com Schuster nos Estados Unidos para fazer a análise do metagenoma. Para isso, foi necessário desenvolver novas técnicas, de modo a otimizar o tratamento e a categorização do imenso volume de dados gerados pelos métodos de sequenciamento de nova geração.