MADRID, 21 Nov. (EUROPA PRESS) -
Una nueva herramienta innovadora, desarrollada por expertos de la Universidad de California en San Diego (Estados Unidos) y llamada coralME, logra comprender mejor cómo interactúan los microbios entre sí y con su entorno para influir en la salud.
MODELOS QUE DESCIFRAN EL MICROBIOMA
Tal y como se publica en 'Cell Systems', la herramienta crea rápidamente modelos informáticos detallados a escala genómica del metabolismo, la expresión de genes y proteínas a partir de grandes cantidades de datos. Estos "modelos ME", como se les llama, vinculan el genoma de un microbio con su fenotipo o atributos.
Cabe recordar que el microbioma intestinal está compuesto por billones de microbios que desempeñan un papel vital en el mantenimiento de nuestra salud. Una alteración en el equilibrio de estos microbios puede contribuir a diversas afecciones de salud, como la enfermedad inflamatoria intestinal (EII).
PREDICCIONES PRECISAS A PARTIR DE DATOS REALES
En este contexto, estos modelos pueden descubrir cómo responden los microbios a ciertos nutrientes, incluyendo qué nutrientes aumentarán ciertos microbios y contribuirán a un desequilibrio en el microbioma y qué nutrientes son más favorables para los microbios que se encuentran comúnmente en un intestino sano. Además, la herramienta predice qué nutrientes favorecen la formación de productos no deseados, como alérgenos o toxinas.
"Por ejemplo, vemos en los modelos que un microbio necesita un determinado aminoácido, pero no puede producirlo él mismo, por lo que lo obtiene de otro microbio, del huésped humano o de la dieta que consume el humano", comenta Karsten Zengler, doctor en filosofía y profesor de pediatría en la Facultad de Medicina de la UC San Diego. "Estos modelos genómicos de última generación proporcionan la base mecanicista para comprender el comportamiento microbiano en entornos complejos".
Utilizando coralME, el equipo generó 495 modelos ME que caracterizan las especies intestinales más comunes, algo que habría llevado décadas o incluso siglos hacer manualmente. De esta forma, los investigadores utilizaron los modelos para simular cómo afectan las diferentes dietas a la microbiota intestinal.
¿QUÉ DESCUBRIERON?
Por ejemplo, descubrieron que las dietas bajas en hierro o zinc permiten la supervivencia de ciertas bacterias dañinas, mientras que las dietas ricas en ciertos macronutrientes pueden promover las beneficiosas, efectos que los modelos computacionales tradicionales no detectan.
Al introducir datos de expresión microbiana de pacientes reales con EII en los modelos, se reveló lo que los microbios estaban haciendo en tiempo real, incide Zengler. "Esto muestra qué comen los microbios, qué productos fabrican y cómo interactúan con otros microbios y el huésped. Piense en los modelos como un mapa de una ciudad. Cuando integramos este mapa con la información del tráfico, obtenemos el estado del mapa en tiempo real: cómo fluye el tráfico en este momento", comenta.
El equipo descubrió que los pacientes con EII experimentan cambios en la química intestinal, incluidos niveles de pH elevados (menos ácidos), pero una menor producción de ácidos grasos de cadena corta que normalmente protegen el intestino. También identificaron bacterias específicas e interacciones entre grupos de bacterias vinculadas a estos cambios
APLICACIONES MÁS ALLÁ DEL INTESTINO HUMANO
La herramienta coralME proporciona una forma rápida y potente de convertir datos genéticos complejos en predicciones concretas sobre cómo se comportan los microbios intestinales y cómo la dieta y las enfermedades cambian su actividad.
Los conocimientos obtenidos de los modelos podrían conducir a nuevas formas de diagnosticar y tratar la EII y muchas otras enfermedades que afectan al microbioma, con el potencial de utilizar terapias personalizadas para atacar actividades microbianas específicas.
"Si podemos predecir con precisión la respuesta del microbioma a cualquier enfermedad, podemos comprender el vínculo entre la enfermedad y el microbioma y encontrar una cura para la enfermedad", insiste Zengler.
La herramienta coralME también tiene aplicaciones fuera de las enfermedades humanas, ya que también se puede utilizar para generar modelos de comunidades microbianas que se encuentran, por ejemplo, en el suelo, otros animales o en el océano.
