Las bacterias no organizan cenas ni cuentan chistes, pero son sociales a su manera. Cuando la presencia de alimentos les brinde la oportunidad de crecer, reproducirse y evolucionar, formarán comunidades rápidamente, incluso con entusiasmo. Al igual que una ciudad portuaria que surge a lo largo de una vía fluvial, una comunidad diversa de bacterias y otros microbios reconocerá una buena situación para crecer y desarrollarse.

Cada ciudad bacteriana tiene una historia de origen. Una tina de vino fermentando durante meses, una biopelícula en los pulmones de un paciente con fibrosis quística y una fuente termal rica en azufre comenzaron con un conjunto de células fundadoras que procedieron a formar una sólida red de especies que interactúan. Estas comunidades pueden realizar funciones bioquímicas que ninguna especie puede realizar por sí sola. Se necesita un quórum de Lactococo y Estreptococo cepas trabajando juntas para dar queso cheddar su textura y sabor. Diferentes combinaciones de microbiota intestinal pueden mejorar o embotar La eficacia de una pastilla.

Sin embargo, no existen reglas obvias para explicar cómo se reúne una comunidad bacteriana o por qué prosperan ciertas especies. La mayoría de los biólogos, cuando se enfrentan a describir una comunidad de organismos, catalogan la lista de especies presentes. Pero el número de especies bacterianas es tan enorme, su duración de vida tan corta y las diferencias entre dos especies tan diminutas que los nombres de las especies no necesariamente proporcionan información útil.

Es por eso que un grupo de físicos convertidos en microbiólogos están tratando de utilizar técnicas de secuenciación del genoma a escala masiva para descubrir reglas universales que puedan regir las comunidades bacterianas: un enfoque de big data para los microbios. En lugar de nombrar especies por su nombre, se centran en lo que hacen los organismos, con el objetivo de reconocer qué funciones son esenciales dentro de una comunidad determinada.

"Hay redundancia, como que dos especies pueden realizar la misma función, y la misma especie puede realizar funciones diferentes dependiendo de si se cambia el entorno", dijo oto cordero, microbiólogo del Instituto Tecnológico de Massachusetts. "La taxonomía no es tan informativa como la función".

El año pasado en el laboratorio de Cordero, una investigación liderada por el microbiólogo Matti Gralka identificó un conjunto de funciones microbianas que podrían predecirse sin información sobre las especies. Después de caracterizar el metabolismo de 186 cepas bacterianas diferentes recolectadas en el Océano Atlántico, descubrió que podía predecir las preferencias alimentarias básicas de un microbio determinado basándose únicamente en su genoma.

Este patrón permite a los investigadores eludir las secuencias genéticas implicadas en la descomposición de una fuente de alimento u otra. El equipo de Gralka descubrió que podían predecir cuál era el alimento preferido simplemente midiendo la composición molecular del genoma. Los hallazgos fueron publicados en Naturaleza Microbiología.

Si bien el campo está en su infancia, los ecólogos microbianos están buscando formas de evaluar y describir rápidamente las comunidades microbianas que ocurren naturalmente, ya sea en un ambiente salvaje o en un hospital. Al desarrollar una teoría del ensamblaje microbiano, esperan poder aprender a ver las ecologías microscópicas, en gran parte invisibles y en rápido cambio, que se desarrollan a nuestro alrededor.

Un campo sin teoría

La microbiología estuvo limitada durante siglos por la capacidad de los científicos para ver lo que tenían delante. Incluso a principios de la década de 2000, si un microbiólogo derramaba una comunidad bacteriana en una placa de Petri, identificar las diversas especies, subespecies y cepas que contenía era una tarea monumental. Había demasiados organismos mezclados, disminuyendo y fluyendo con el tiempo a medida que las fuentes de alimento disponibles cambiaban y las especies vivían y morían. Los científicos poco más pudieron hacer que identificar colonias individuales, una a la vez, por forma, color, morfología y necesidades de nutrientes.

Hasta hace poco, esto dejaba al campo con poca teoría definitoria para explicar cómo se ensamblan los microbiomas y sin axiomas sólidos para interpretar los resultados experimentales. En 2007, un grupo de microbiólogos escribió en Nature Reviews Microbiology que esta ausencia de teoría se debía tanto a la falta de datos como a la incapacidad de todo el campo para aplicar la teoría ecológica al mundo microscópico. Sin teoría, un campo científico no tiene estructura, forma ni poder de predicción, argumentaron. Un ecologista microbiano podría hacer cualquier observación sobre una comunidad; sin una teoría que explique su importancia, cualquier cosa podría ser verdad.

"A veces nos quejamos de que las cosas no son sorprendentes en la ecología microbiana", dijo Álvaro Sánchez, ecólogo microbiano del Instituto de Biología Funcional y Genómica, un instituto conjunto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad de Salamanca. “No tenemos antecedentes sólidos. No tenemos una teoría predictiva, por lo que nada es sorprendente”.

Sin embargo, las nuevas herramientas genéticas han dado lugar a nuevas formas de describir las comunidades microbianas. La secuenciación de Sanger, que durante décadas fue el método más rápido para la secuenciación de genes, solo pudo identificar los microbios uno por uno. Luego, a mediados de la década de 2000, estuvo disponible la tecnología de secuenciación de alto rendimiento, y en la década de 2010 se volvió razonablemente asequible. Los microbiólogos podían identificar especies basándose en el ADN disponible en la muestra.

Los ecologistas microbianos se volvieron locos con esto. "La gente estaba secuenciando muchísimo todo", dijo Glen D'Souza, ecologista microbiana del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zurich. “El campo estaba dominado por describir quién estaba allí: este error estaba en este entorno; este error estaba en ese entorno”.

De repente, una gran cantidad de datos reveló una diversidad microbiana hasta ahora desconocida. En 2009, se habían secuenciado completamente menos de 1,000 genomas bacterianos. Para 2014, había más de 30,000. Desde entonces, esa cifra se ha disparado: a finales de 2023 había 567,228 genomas bacterianos completos, fácilmente navegable y disponible para referencia cruzada. Hoy en día, las bacterias representan casi el 80% de todos los datos genómicos disponibles.

"La gente simplemente no tenía idea de cuántas especies habría", dijo Gralka, que ahora dirige su propio laboratorio en la Universidad VU de Ámsterdam. "No se pueden distinguir muy bien bajo el microscopio".

Sin embargo, la identificación de especies bacterianas individuales en una comunidad no puede decir mucho a los científicos. Sus nombres no necesariamente dicen mucho sobre lo que contribuye cada error o cómo encaja la comunidad.

"Estas comunidades son de alta dimensión", dijo Jacopo Grilli, ecólogo microbiano teórico y ex físico del Centro Internacional Abdus Salam de Física Teórica en Trieste, Italia. “Si tratamos de entenderlos, tenemos que lidiar con el hecho de que hay muchísimas poblaciones, muchas especies diferentes (sea lo que sea que signifique “especie”) en estas comunidades. Todas estas especies tienen sus propias peculiaridades y de alguna manera coexisten”.

En 2018, una Ciencia: de Sánchez y su equipo dieron permiso a los microbiólogos para simplificar su pensamiento. Su innovadora investigación demostró que si se daba un paso atrás y se dejaba que detalles muy específicos, como los nombres exactos de las especies, desaparecieran, se podía comprender mejor la lógica de una comunidad bacteriana, como si se estuviera viendo una pintura abstracta desde la distancia.

Al igual que Grilli, Sánchez fue físico antes de dedicarse a la ecología microbiana. “Decidí empezar a trabajar en ecología y comunidades microbianas porque noté que a nivel cuantitativo era un área que no había sido tan estudiada como la evolución”, dijo Sánchez.

Para el estudio, su laboratorio cultivó bacterias silvestres cultivadas a partir de hojas muertas y tierra alrededor de New Haven, Connecticut. Descubrieron que, dado el mismo conjunto de condiciones ambientales (las mismas fuentes de carbono, temperatura, acidez, etc.), cualquier comunidad microbiana llegará aproximadamente a la misma composición funcional, sin importar cómo comenzó. En sus experimentos, con cada población aparecían los mismos nichos que se llenaban una y otra vez, aunque no necesariamente con las mismas especies de bacterias.

La investigación cambió la forma en que los microbiólogos veían a la comunidad. Cuando Sánchez comparó comunidades tomadas del mismo ambiente, los nombres de las bacterias siempre fueron diferentes, dijo D'Souza. “Pero si nos fijamos en el contenido genético funcional, ¿quién hace qué? Esto es sorprendentemente similar”, afirmó. “Así que no importa quién seas; lo que haces importa”.

El poder predictivo del genoma

En 2018, Gralka acababa de llegar a Boston para trabajar como postdoctorado en el laboratorio de Cordero en el MIT. Comenzó como biofísico, estudiando las propiedades físicas de las células, individualmente y en agregados. Había decidido unirse al programa de investigación de Cordero porque los dos investigadores tenían visiones similares: desarrollar una comprensión cuantitativa a vista de pájaro de las comunidades microbianas.

Cordero tenía un congelador abastecido con microbios del Océano Atlántico, que su laboratorio había utilizado para hacer un descubrimiento interesante sobre cómo se forman las comunidades microbianas alrededor de las fuentes de alimentos, publicado en Current Biology en 2019. Habían dejado caer bolas de quitina, un polímero de moléculas de azúcar repetidas que forman los caparazones de los insectos, en cultivos de bacterias cultivadas a partir de muestras marinas. Cuando los científicos sacaron las bolas, observaron qué comunidades se habían formado. Como era de esperar, los microbios que comían quitina se aferraban a la quitina, pero también había bacterias que no comían quitina. Esas bacterias parecían comerse los subproductos desechados por los consumidores de quitina. Los consumidores de quitina y de subproductos habían formado una comunidad.

Esto intrigó a Gralka. Parecía posible que el tipo de comunidad pudiera predecirse únicamente a partir de sus fuentes de alimento: de la fuente de alimento original y luego de las nuevas fuentes creadas cuando las bacterias iniciales la descomponían. Se preguntó si podría predecir el arco de los cambios de una comunidad microbiana si controlara sus condiciones iniciales.

Luego, justo cuando se unió al laboratorio de Cordero, “salió un artículo del laboratorio de Álvaro [Sánchez] que causó un gran revuelo”, dijo Gralka: el trabajo de 2018 que muestra que aparecen nichos microbianos predecibles que pueden ser ocupados por muchas especies diferentes. . Para él tenía sentido la idea de que la función importaba más que la especie. “En el suelo a veces se encuentran miles de bacterias diferentes. Entonces eso muy rápidamente abre preguntas”, dijo. “¿Cómo hay miles de especies? Seguramente no hay miles de nichos diferentes”.

Combinando esas dos ideas de Cordero y Sánchez, Gralka se preguntó si no sólo podría predecir una comunidad microbiana a partir de su fuente de alimento inicial, sino también inferir nichos a partir de los genomas de las bacterias.

Gralka probó el congelador de Cordero. Primero, necesitaba caracterizar las bacterias según los alimentos que preferían. Utilizando herramientas de alto rendimiento, cultivó 186 especies bacterianas diferentes en cultivos complementados con 135 fuentes de alimentos diferentes. En total, Gralka midió las tasas de crecimiento de más de 25,000 muestras bacterianas.

Hay tanta variedad en 186 especies de bacterias como en 186 humanos diferentes y, al igual que los humanos, cada una de las bacterias tiene sus propios patrones y hábitos. Algunas de las bacterias de Gralka crecieron rápidamente en azúcares y otras crecieron rápidamente en ácidos, incluidos ácidos orgánicos como el ácido cítrico y aminoácidos, los componentes básicos de las proteínas. Utilizando esos datos, Gralka colocó a las especies en lo que llamó un eje azúcar-ácido en función de sus preferencias.

Luego secuenció el ADN de las 186 especies para ver cómo se relacionaban evolutivamente. Gralka se sorprendió al ver que especies estrechamente relacionadas dentro de las mismas familias filogenéticas a menudo tenían preferencias metabólicas diferentes. Por ejemplo, el orden de las bacterias con forma de bastón Alteromonadales contenía en su interior a los comedores de ácido. Colwellia, los comedores de azúcar Paraglaciecola y los menos quisquillosos pseudoalteromonas, que se comió a ambos. Esto apoyó la idea más amplia de que los nombres de las especies no transmiten mucha información sobre la función de las bacterias dentro de una comunidad microbiana determinada.

Luego, el análisis de Gralka profundizó en el ADN de los insectos. Para relacionar el genoma con la función metabólica, buscó genes que se sabía estaban implicados en la digestión y el metabolismo de los azúcares, e hizo lo mismo con los ácidos. Descubrió que el número de genes que consumen azúcar o ácido predecía dónde caía cada microbio en el espectro azúcar-ácido: cuantos más genes tenía una especie para un proceso u otro, más probable era que aterrizara en ese extremo del eje. . Los hallazgos sugirieron que los microbiólogos podrían establecer de manera aproximada el metabolismo de una comunidad buscando secuencias de ciertos genes.

Luego encontró algo más sorprendente. Haciendo caso omiso de las secuencias genéticas reales, observó directamente la degradación molecular del ADN de una cepa. En la doble hélice del ADN, los cuatro tipos de bases de las hebras opuestas están emparejados, con la guanina (G) unida a la citosina (C) y la timina (T) unida a la adenina (A). Inesperadamente, los genomas de los consumidores de ácido tenían un promedio de 55% de contenido de GC, mientras que el contenido de GC de los consumidores de azúcar promediaba alrededor del 40%. Para confirmar que esta correlación no era una peculiaridad de su comunidad microbiana particular, Gralka analizó un conjunto de datos más amplio de miles de genomas de referencia de todo el árbol de la vida bacteriano. El patrón se mantuvo: los especialistas en ácido generalmente tenían un contenido de GC más alto que los especialistas en azúcar.

Esta regla parecía inimaginablemente simple. La química del ADN de una bacteria predijo su nicho en la comunidad. Gralka pudo identificar si una especie comía principalmente azúcares o ácidos basándose únicamente en el contenido de su genoma, sin examinar sus genes en absoluto. Las estadísticas y la genómica encontraron un orden simple donde la taxonomía no encontró ninguno.

Predecir el futuro microbiano

El trabajo sienta las bases para una nueva ciencia que permita hacer predicciones prácticas sobre comunidades microbianas. Digamos que un oleoducto tiene una fuga y derrama petróleo crudo en un bosque; un microbiólogo o un científico ambiental podría querer saber qué bacterias aparecerán para comerse ese aceite. Un médico podría querer saber cómo podría cambiar el microbioma intestinal de un paciente a lo largo de una enfermedad y, potencialmente, utilizar esa predicción para recetar antibióticos específicos u otros medicamentos.

Se pueden responder muchas preguntas y resolver problemas si los investigadores pueden estimar rápidamente las funciones de una comunidad microbiana. "En mi laboratorio lo llamamos el dilema del entrenador", dijo Sánchez. “Tienes un montón de jugadores y quieres decidir a quién debes poner en la cancha si quieres maximizar tu puntaje. Tengo esta lista de 100 cepas; Quiero ponerlos en un biorreactor y producir la mayor cantidad de etanol posible. Entonces, ¿qué cepas debería poner?”

Las reglas que los ecologistas microbianos están descubriendo aún no pueden responder a esa pregunta. Sin embargo, algún día se podría utilizar una evaluación rápida del metabolismo microbiano (o una teoría funcional de las comunidades bacterianas y sus genes) para estudiar y gestionar un mundo de procesos ecológicos, afirmó Gralka.

Las comunidades microbianas son actores clave en cada ciclo ecológico de la Tierra. Cuando un árbol cae en un bosque, una letanía de hongos y bacterias se reúnen para comerlo y descomponerlo, devolviendo los componentes del árbol a los ciclos globales de nutrientes. Con los conceptos introducidos por Gralka, Sánchez, Cordero y otros ecologistas microbianos, los nichos de esta nueva comunidad son predecibles. La madera está compuesta principalmente por celulosa y hemicelulosa, que son polímeros de glucosa; por lo tanto, una comunidad funcional y madura para participar en la descomposición de los bosques albergaría bacterias que se alimentan de azúcar, sería abundante en genes que digieren el azúcar y tendría genomas compuestos por una proporción menor de moléculas de GC. Un aumento repentino y misterioso en los consumidores de ácido podría ser una señal de que algo anda mal, sugirió Gralka.

El eje azúcar-ácido es sólo un tipo de nicho comunitario que estos ecologistas microbianos quieren identificar. Cordero puso como ejemplo de su objetivo final el ecosistema forestal. Los ecologistas han definido muchos rasgos y funciones generales que comparten los bosques y que difieren entre ellos, lo que permite realizar comparaciones y predicciones.

“¿Cuánta biomasa hay en las hojas versus el tronco? [Resulta] que las plantas que tienen hojas enormes respiran más en ambientes tropicales”, dijo Cordero. “¿Qué tan profundas son las raíces? Eso te dice cuántos nutrientes pueden tomar del medio ambiente. ¿Qué tan rápido crecerán? ¿Que tan altos son? ¿Qué tan buenos son [para] competir por la luz?” Conocer incluso algunas de esas variables puede decirnos mucho sobre la dinámica de un bosque.

Cordero no sabe cuáles podrían ser los rasgos análogos de los microorganismos y sus comunidades. Seguramente muchos nichos bacterianos están relacionados con su metabolismo y sus subproductos, pero hay otros ángulos a considerar. "Si tuviéramos formas de aprender cuáles son estas variables... y formas de identificarlas sistemáticamente, sería asombroso", dijo.

En cierto sentido, estos científicos están mapeando ecológicamente comunidades microbianas por primera vez. Su trabajo propone una nueva visión de lo que realmente es una comunidad microbiana, mostrando que lo que son los microbios se define mejor por lo que hacen.

Nota del editor: Cordero lidera la Colaboración Simons sobre Principios de Ecosistemas Microbianos, un programa de investigación apoyado por la Fundación Simons, que también financia este revista editorialmente independiente. Las decisiones de financiación de la Fundación Simons no tienen influencia en nuestra cobertura.