6.1: Introducción

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Con la magnitud y diversidad de las poblaciones bacterianas en el cuerpo humano, el microbioma humano tiene muchas propiedades comunes con los ecosistemas naturales investigados en biología ambiental. Como un campo con un gran número de problemas cuantitativos que abordar, la genómica bacteriana ofrece una oportunidad para que el biólogo computacional participe activamente en el avance de esta área de investigación.

Hay aproximadamente 10 ¹⁴ células microbianas en un intestino humano promedio, mientras que solo hay 10 ¹³ células humanas en un cuerpo humano en total. Además, hay 10 ¹² células microbianas externas que viven en nuestra piel. Desde la perspectiva del recuento celular, esto corresponde a 10 veces más células bacterianas en nuestro cuerpo que nuestras propias células. Desde la perspectiva del recuento de genes, hay 100 veces más genes pertenecientes a las bacterias que viven en/sobre nosotros que a nuestras propias células. Por esta razón, estas comunidades microbianas que viven en nuestros cuerpos son parte integral de lo que nos hace humanos y debemos investigar sobre estos genes que no están codificados directamente en nuestro genoma, pero que aún tienen un efecto significativo en nuestra fisiología.

Evolución de la investigación del microbioma

Las primeras etapas de la investigación de microbiomas se basaron principalmente en la recolección de datos y el análisis de encuestas de grupos bacterianos presentes en un ecosistema particular. Además de recolectar datos, este tipo de investigación también involucró la secuenciación de genomas bacterianos y la identificación de marcadores génicos para determinar diferentes grupos bacterianos presentes en la muestra. El marcador más utilizado para este propósito es el gen ARNr 16S, que es una sección del ADN procariota que codifica ARN ribosómico. Tres características principales del gen 16S que lo convierten en un marcador muy efectivo para estudios de microbiomas son: (1) su tamaño corto (∼1500 bases) que lo hace más barato de secuenciar y analizar, (2) alta conservación debido a los requisitos exactos de plegamiento del ARN ribosómico para el que codifica, y (3) su especificidad para procariota organismos que nos permiten diferenciar de ADN contaminante protista, fúngico, vegetal y animal.

Otra dirección en la investigación microbiana temprana fue inferir reglas a partir de conjuntos de datos generados sobre ecosistemas microbianos. Estos estudios investigaron inicialmente datos microbianos generados e intentaron comprender las reglas de abundancia microbiana en diferentes tipos de ecosistemas e inferir redes de poblaciones bacterianas en cuanto a su co-ocurrencia, correlación y causalidad entre sí.

Un tipo más reciente de investigación microbiana adopta un enfoque predictivo y tiene como objetivo modelar el cambio de poblaciones bacterianas en un ecosistema a través del tiempo haciendo uso de ecuaciones diferenciales. Por ejemplo, podemos modelar la tasa de cambio para el tamaño de la población de un grupo bacteriano particular en el intestino humano como una ecuación diferencial ordinaria (ODE) y usar este modelo para predecir el tamaño de la población en un momento futuro integrándolo en el intervalo de tiempo.

Podemos modelar el cambio de poblaciones bacterianas con respecto a múltiples parámetros, como el tiempo y el espacio. Cuando tenemos suficientes datos para representar poblaciones microbianas temporal y espacialmente, podemos modelizarlas usando ecuaciones diferenciales parciales (PDE) para hacer predicciones usando funciones multivariadas.

Generación de datos para la investigación de microbiomas

La generación de datos para la investigación de microbiomas generalmente sigue el siguiente flujo de trabajo: (1) se toma una muestra de ecosistema microbiano del sitio particular que se estudia (por ejemplo, la piel de un paciente o un lago), (2) se extraen los ADN de las bacterias que viven en la muestra, (3) se secuencian genes de ADNr 16S, (4) se conservan los motivos en alguna fracción del gen 16S (códigos de barras de ADN) se agrupan en unidades taxonómicas operacionales (OTU), y (5) se construye un vector de abundancia para todas las especies de la muestra. En microbiología, las bacterias se clasifican en OTU de acuerdo a sus propiedades funcionales y no a las especies, debido a la dificultad de aplicar la definición de especie convencional al mundo bacteriano.

En el resto de la conferencia se describen una serie de estudios recientes que están relacionados con el campo de la genómica bacteriana y los estudios del microbioma humano.