En los últimos años, los investigadores han comenzado a explorar el vasto conjunto de microbios sobre y dentro del cuerpo humano. Estos incluyen protistas, arqueas, hongos, virus y un gran número de bacterias que viven en ecosistemas simbióticos.
En un nuevo estudio, Qiyun Zhu y sus colegas describen un nuevo método para sondear el microbioma con un detalle sin precedentes. La técnica proporciona una mayor simplicidad y facilidad de uso en comparación con los enfoques existentes. Usando la nueva técnica, los investigadores demuestran una capacidad mejorada para identificar características biológicamente relevantes, incluida la edad y el sexo de un sujeto en base a muestras de microbioma.
La investigación innovadora promete avances rápidos en las investigaciones sobre los misterios del microbioma. Con tal conocimiento, los investigadores esperan comprender mejor cómo estos microbios actúan colectivamente para salvaguardar la salud humana y cómo su disfunción puede conducir a una amplia gama de enfermedades. Con el tiempo, los medicamentos y otras terapias pueden incluso personalizarse en función del perfil microbiómico del paciente.
El profesor Zhu es investigador en el Centro de Biodiseño para Microbiología Fundamental y Aplicada y en la Facultad de Ciencias de la Vida de ASU. El equipo de investigación incluye colaboradores de la Universidad de California, San Diego, incluido el coautor correspondiente Rob Knight, ex mentor de Zhu.
Los resultados de la investigación del grupo aparecen en el número actual de la revista. mSystems.
Herramientas del oficio
Se han utilizado dos potentes tecnologías para ayudar a los investigadores a descubrir la diversidad y complejidad del microbioma mediante la secuenciación del ADN microbiano presente en una muestra. Estos se conocen como 16S y secuenciación metagenómica. La técnica descrita en el estudio actual se basa en los puntos fuertes de ambos métodos para crear una nueva forma de procesar los datos del microbioma.
«Tomamos prestada parte de la sabiduría que se desarrolló a partir de la secuenciación del ARN 16S y la aplicamos a la metagenómica», dice Zhu. A diferencia de otros métodos de secuenciación, incluido el 16S, la metagenómica permite a los investigadores secuenciar toda la información de ADN presente en una muestra de microbioma. Pero el nuevo estudio muestra que el enfoque metagenómico tiene margen de mejora. «La forma en que las personas actualmente analizan los datos metagenómicos es limitada, porque los datos del genoma completo primero deben traducirse a la taxonomía».
La nueva técnica, conocida como Unidades Genómicas Operacionales (OGU, por sus siglas en inglés) elimina la práctica laboriosa y, a veces, engañosa de asignar categorías taxonómicas como género y especie a la multitud de microbios presentes en una muestra. En cambio, el método utiliza genomas individuales como unidades básicas para el análisis estadístico y simplemente intenta alinear las secuencias presentes en una muestra con las secuencias que se encuentran en las bases de datos genómicas existentes.
Al hacer esto, los investigadores pueden obtener una resolución mucho más detallada, lo que es particularmente útil cuando hay microbios presentes que están estrechamente relacionados en la secuencia de ADN. Esto es cierto porque la mayoría de las clasificaciones taxonómicas se basan en la similitud de secuencias. Si dos secuencias difieren en menos de cierto umbral, caen en la misma categoría taxonómica; sin embargo, el enfoque OGU puede ayudar a los investigadores a diferenciarlas.
Además, el método supera los errores en la taxonomía que persisten como reliquias de la época anterior a la secuenciación, cuando las diferentes especies se definían por su morfología en lugar de datos de secuencia de ADN.
Además de las mejoras en resolución y simplicidad, OGU puede ayudar a los investigadores a analizar datos utilizando lo que se conoce como árboles filogenéticos. Como su nombre lo indica, estas son estructuras de ramificación que pueden describir el grado de relación entre organismos, en función de su similitud de secuencia. Así como dos especies relacionadas de forma lejana, como los gusanos y los antílopes, aparecerán en ramas más distantes de un árbol filogenético, también lo harán las bacterias relacionadas de forma más distante y otros componentes del microbioma.
Innovaciones en la secuenciación
La técnica más utilizada para sondear el microbioma, conocida como secuenciación de ARN ribosomal 16S o simplemente 16S, se basa en una idea simple. Todas las bacterias tienen un gen 16S, que es esencial para la maquinaria que las bacterias necesitan para iniciar la síntesis de proteínas. El gen bacteriano 16S, que mide 1500 pares de bases de longitud, consta de distintas regiones. Algunas de estas regiones cambian muy poco entre diferentes bacterias y durante períodos de tiempo evolutivos, mientras que otras son muy variables.
Los investigadores se dieron cuenta de que las regiones conservadas y variables del gen 16S le permiten actuar como un reloj molecular, haciendo un seguimiento de las bacterias que están más cercanas o más distantes relacionadas, en función de su similitud de secuencia. Por lo tanto, las 8 regiones conservadas y las 9 variables de 16S pueden usarse para identificar bacterias.
Para hacer esto, primero se recolecta una muestra de microbioma. Esta podría ser una muestra fecal, para evaluar el microbioma intestinal, o una muestra de la piel o de la boca. Cada sitio del cuerpo alberga una colección de bacterias diferente.
A continuación, se utiliza la tecnología PCR para amplificar porciones del gen 16S. Mediante la secuenciación de regiones altamente conservadas, se puede identificar una amplia franja de bacterias, mientras que la secuenciación de regiones variables ayuda a reducir la identidad de bacterias particulares.
Aunque 16S es un método económico y bien desarrollado, tiene limitaciones. La técnica solo puede dar una idea general de los tipos de bacterias presentes, con una resolución limitada. En general, 16S solo es preciso al nivel de identificación del género.
Introduzca la secuenciación metagenómica. Esta técnica secuencia los genomas completos de todos los microbios presentes en una muestra de microbioma (no solo bacterias, como con 16S). La metagenómica permite a los investigadores secuenciar miles de organismos en paralelo, proporcionando una resolución precisa a nivel de especie. Sin embargo, la mayor resolución viene con costos. Los datos metagenómicos son mucho más ricos y computacionalmente más desafiantes para analizar que los datos 16S y más costosos en tiempo y dinero para procesar.
Un nuevo camino para la metagenómica
La técnica OGU agiliza la secuenciación metagenómica, al tiempo que proporciona una resolución aún mayor. El enfoque clasifica los microbios en una muestra estrictamente de acuerdo con su alineación con una base de datos de referencia, sin necesidad de asignación taxonómica. El enfoque permite a los investigadores evaluar el grado de diversidad de especies presente en una muestra.
En comparación con el 16S y la secuenciación metagenómica estándar, el nuevo enfoque es superior para descubrir información biológicamente relevante. Usando el clásico conjunto de datos del Proyecto Microbioma Humano de 210 metagenomas muestreados de siete sitios del cuerpo de sujetos humanos masculinos y femeninos, el estudio demuestra una mejor correlación entre el sitio del cuerpo y el sexo del huésped.
A continuación, se analizaron 6.430 muestras de heces recogidas mediante un muestreo aleatorio de la población finlandesa, utilizando secuenciación 16S y metagenómica. Las muestras pertenecen a una gran cohorte aleatoria de la población finlandesa, conocida como FINRISK. El objetivo era predecir la edad de los individuos muestreados, en función de la composición microbiana intestinal. Una vez más, el método OGU superó al 16S y al análisis metagenómico convencional, proporcionando predicciones más precisas.
La nueva investigación basada en conjuntos de datos aún más grandes mejorará aún más la resolución de la nueva técnica y ampliará el poder descriptivo del análisis independiente de la taxonomía.
