MADRID, 3 Feb. (EUROPA PRESS) -
Un nuevo estudio realizado por ecologistas de la Universidad de Chicago, en Estados Unidos, ha revelado que los genes presentes en una comunidad microbiana pueden predecir la actividad metabólica dinámica de la comunidad, con implicaciones para el ciclo del nitrógeno y otros procesos biogeoquímicos importantes.
El estudio, publicado en la revista 'Cell', muestra que los genes metabólicos de una comunidad pueden predecir su comportamiento dinámico, lo que plantea la posibilidad de que los científicos puedan inferir la dinámica de los metabolitos a partir del contenido genético agregado de la comunidad, diseñar comunidades microbianas para funciones específicas y descubrir cómo la evolución del genoma afecta al metabolismo.
A menudo pensamos en las bacterias en términos del efecto de las especies individuales en el cuerpo humano. Los estreptococos pueden provocar dolor de garganta y fiebre, o una cantidad excesiva del tipo equivocado de 'E. coli' puede provocar una intoxicación alimentaria.
Pero el mundo natural está lleno de bacterias que realizan todo tipo de funciones cruciales para el medio ambiente, como la fotosíntesis para fijar el carbono y producir oxígeno, o extraer el nitrógeno de la atmósfera y convertirlo en una forma que otros organismos puedan utilizar. Sin embargo, estas bacterias en la naturaleza no existen en el vacío, sino que se encuentran en comunidades ecológicas, interactuando con otros innumerables microbios y compitiendo por los nutrientes e intercambiándolos entre sí.
La doctora, Karna Gowda, becaria postdoctoral del Departamento de Ecología y Evolución y del Centro de Física de los Sistemas en Evolución de la UChicago y autora principal del nuevo estudio, destaca que esta complejidad plantea un problema espinoso para los científicos.
"Las comunidades microbianas son complicadas porque los organismos están constantemente detectando y respondiendo a sus entornos, interactuando y coevolucionando --explica--. Es un problema de larga data en la ecología microbiana. ¿Cómo se puede entender la actividad metabólica agregada de una comunidad a partir de las partes simples -los genes y los organismos- que están presentes?".
Para abordar este problema, Gowda y sus asesores, el doctor Seppe Kuehn, profesor adjunto de Ecología y Evolución de la UChicago, y el doctor Madhav Mani, profesor adjunto de Ciencias de la Ingeniería y Matemáticas Aplicadas de la Universidad Northwestern, se inspiraron en estudios recientes que sugieren que existen fuertes relaciones estadísticas entre los metabolitos presentes en un entorno y el contenido genético de la comunidad.
Dado que los niveles de metabolitos en los entornos naturales son el resultado de un toma y daca entre una comunidad y sus componentes químicos y físicos no vivos (por ejemplo, los organismos fotosintéticos pueden producir oxígeno, pero el oxígeno también puede difundirse en una comunidad desde la atmósfera), es difícil sacar conclusiones sobre la relación entre el contenido génico y la actividad metabólica de la comunidad a partir de estos estudios únicamente. Por lo tanto, para establecer esta relación habría que llevar primero las comunidades naturales al laboratorio.
Los investigadores tomaron muestras de suelo de las tierras de cultivo y los bosques de los alrededores de Urbana (Illinois) y llevaron al laboratorio casi un centenar de bacterias diversas. A continuación, secuenciaron sus genomas para obtener un catálogo de todos los genes presentes y midieron los cambios en los metabolitos durante el crecimiento de estos organismos, centrándose en el proceso de desnitrificación, una rama clave del ciclo del nitrógeno.
El análisis estadístico de estos datos demostró que existían relaciones relativamente sencillas entre los genes clave implicados en la desnitrificación y las tasas a las que consumían y producían metabolitos de desnitrificación. A continuación, construyeron un modelo matemático que recogía la forma en que los distintos organismos interactuaban entre sí (es decir, consumiendo y compartiendo recursos entre sí). Ese modelo permitió a los investigadores predecir la dinámica general de la desnitrificación en la comunidad conectando esencialmente los genes con el comportamiento colectivo.
"La relación entre el contenido de genes de la comunidad y la actividad metabólica era mucho más sencilla de lo que creíamos posible", señala Gowda.
Todavía queda trabajo por hacer para ver si estos conocimientos se mantienen en entornos naturales más complejos. Los experimentos realizados por Gowda y sus colegas se llevaron a cabo en condiciones muy controladas, muy lejos de las condiciones heterogéneas y fluctuantes de los suelos y los entornos acuáticos. Pero Gowda resalta que este estudio abre la puerta a la posibilidad de que predecir la dinámica química de un entorno natural pueda ser tan sencillo como secuenciar su genoma.
"Tal vez algún día podamos utilizar esta información para diseñar comunidades microbianas con objetivos concretos, como para su uso en el tratamiento de aguas residuales o en la agricultura --añade--. "Sería un gran avance si pudiéramos entender lo que ocurre con los metabolitos en entornos naturales sólo a partir de los datos de secuenciación".
