Un nuevo método revela cómo funcionan las comunidades microbianas en nuestros cuerpos

En la ultima década, Los científicos han logrado un gran progreso en la comprensión de que los grupos de bacterias y virus que coexisten naturalmente en todo el cuerpo humano desempeñan un papel importante en algunas funciones vitales como la digestión, metabolismo e incluso combatir enfermedades. Pero entender cómo lo hacen sigue siendo una cuestión.

Investigadores de la Universidad de Drexel esperan ayudar a responder esa pregunta a través de una inteligente combinación de secuenciación genética de alto rendimiento y algoritmos informáticos de procesamiento del lenguaje natural. Su investigación, que fue publicado recientemente en la revista MÁS UNO , informa sobre un nuevo método para analizar los códigos que se encuentran en el ARN que puede delinear las comunidades microbianas humanas y revelar cómo operan.

Gran parte de la investigación sobre el entorno microbiano humano, o microbioma, se ha centrado en identificar todas las diferentes especies de microbios. Y el incipiente desarrollo de tratamientos para enfermedades relacionadas con la microbiota opera bajo la idea de que los desequilibrios o desviaciones en el microbioma son la fuente de problemas de salud. como indigestión o enfermedad de Crohn.

Pero para corregir adecuadamente estos desequilibrios es importante que los científicos tengan una comprensión más amplia de las comunidades microbianas tal como existen, tanto en las áreas afectadas como en todo el cuerpo.

Realmente estamos empezando a raspar la superficie de la comprensión de los efectos de la microbiota en la salud. En muchos sentidos, los científicos se han lanzado a este trabajo sin tener una imagen completa de cómo son estas comunidades microbianas, cuán prevalentes son y cómo su configuración interna afecta su entorno inmediato dentro del cuerpo humano ".

Gail Rosen, Doctor, profesor asociado en la Facultad de Ingeniería de Drexel, autor del artículo

Rosen dirige el Centro de Drexel para el Descubrimiento Biológico a partir de Big Data, un grupo de investigadores que ha estado aplicando algoritmos y aprendizaje automático para ayudar a descifrar cantidades masivas de información de secuenciación genética que ha estado disponible en los últimos años. Su trabajo y esfuerzos similares en todo el mundo han trasladado la investigación en microbiología y genética del laboratorio húmedo al centro de datos, creando un enfoque computacional para estudiar las interacciones y la evolución de los organismos. llamado metagenómica.

En este tipo de investigación, un escaneo de una muestra de material genético (ADN o ARN) puede interpretarse para revelar los organismos que probablemente estén presentes. El método presentado por el grupo de Rosen lleva ese paso más allá al analizar el código genético para detectar patrones recurrentes, una indicación de que ciertos grupos de organismos, microbios en este caso, se encuentran juntos con tanta frecuencia que no es una coincidencia.

"A este método lo llamamos 'temtagenómica, 'porque estamos buscando temas recurrentes en microbiomas que sean indicadores de grupos de microbios coexistentes, ", Dijo Rosen." Hay miles de especies de microbios que viven en el cuerpo, de modo que, si piensa en todas las permutaciones de agrupaciones que podrían existir, puede imaginarse lo abrumador que es determinar cuáles de ellas viven en comunidad entre sí. Nuestro método pone un algoritmo de detección de patrones para trabajar en la tarea, lo que ahorra una enorme cantidad de tiempo y elimina algunas conjeturas ".

Métodos actuales para el estudio de la microbiota. bacterias intestinales, por ejemplo, tome una muestra de un área del cuerpo y luego observe el material genético que está presente. Este proceso carece inherentemente de un contexto importante, según los autores.

"Es imposible comprender realmente qué están haciendo las comunidades de microbios si no entendemos primero el alcance de la comunidad y con qué frecuencia y en qué otros lugares del cuerpo podrían estar ocurriendo". "dijo Steve Woloszynek, Doctor, y MD en prácticas en la Facultad de Medicina de Drexel y coautor del artículo. "En otras palabras, es difícil desarrollar tratamientos para promover la coexistencia microbiana natural si aún no se conoce su 'estado natural' ".

Obtener un mapa completo de comunidades microbianas, usando la metanómica, permite a los investigadores observar cómo cambian con el tiempo, tanto en personas sanas como en aquellas que padecen enfermedades. Y observar la diferencia entre los dos proporciona pistas sobre la función de la comunidad, así como iluminar la configuración de especies microbianas que lo habilita.

"La mayoría de los métodos de metagenómica simplemente te dicen qué microbios son abundantes, por lo tanto, probablemente importantes, pero en realidad no te dicen mucho sobre cómo cada especie está apoyando a otros miembros de la comunidad. ", Dijo Rosen." Con nuestro método se obtiene una imagen de la configuración de la comunidad, por ejemplo, puede tener E. coli y B. fragilis como los microbios más abundantes y en cantidades bastante iguales, lo que puede indicar que se están alimentando de forma cruzada. Otra comunidad puede tener B. fragilis como el microbio más abundante, con muchos otros microbios a la par, pero mas bajo, números, lo que podría indicar que se están alimentando de lo que sea que B. fragilis esté produciendo, sin ninguna cooperación ".

Uno de los objetivos finales del análisis de la microbiota humana es utilizar la presencia de ciertas comunidades de microbios como indicadores para identificar enfermedades como la enfermedad de Crohn o incluso tipos específicos de cáncer. Para probar su nuevo método, los investigadores de Drexel lo compararon con procedimientos de modelado de temas similares que diagnostican la enfermedad de Crohn y el cáncer de boca midiendo la abundancia relativa de ciertas secuencias genéticas.

El método de la metagenómica demostró ser igual de preciso para predecir las enfermedades, pero lo hace mucho más rápido que los otros métodos de modelado de temas (minutos frente a días) y también descubre cómo cada especie de microbio en la comunidad de indicadores puede contribuir a la gravedad de la enfermedad. Con este nivel de granularidad, los investigadores podrán centrarse en grupos genéticos particulares cuando desarrollen tratamientos dirigidos.

El grupo ha puesto a disposición del público sus herramientas de análisis de metagenómica con la esperanza de acelerar el progreso hacia curas y tratamientos para estas enfermedades.

"Es muy temprano en este momento, pero cuanto más entendemos sobre cómo funciona el microbioma, incluso sabiendo que los grupos pueden estar actuando juntos, entonces podemos investigar las vías metabólicas de estos grupos e intervenir o controlarlas, allanando así el camino para el desarrollo de fármacos y la investigación de terapias, "Dijo Rosen.

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