Un estudio del CSIC unifica la teoría de la genética con la ecología

Las comunidades microbianas desempeñan funciones fundamentales tanto en entornos naturales como biotecnológicos. Para conocer cómo afecta la inclusión de un organismo a la comunidad no basta con saber si este desempeñará o no una función determinada, es necesario identificar de forma cuantitativa y precisa las interacciones óptimas entre los organismos y su entorno. Un trabajo liderado por el Instituto de Biología Funcional y Genómica (IBFG-CSIC-USAL), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Salamanca (USAL), ha demostrado que estas interacciones entre especies pueden estudiarse utilizando el mismo tipo de modelos estadísticos que han servido para entender y predecir interacciones entre genes. Los resultados, publicados en la revista Cell, abren la puerta a numerosas aplicaciones en biotecnología.

“Las múltiples funciones de las comunidades microbianas surgen de una compleja red de interacciones entre los organismos y su entorno. Esto dificulta nuestra capacidad para predecir y aprovechar el potencial de los microorganismos para aplicaciones biotecnológicas”, señala Juan Diaz-Colunga, primer autor del artículo e investigador del IBFG-CSIC-USAL. Por ello, el equipo de investigación formó cientos de ecosistemas microbianos artificiales con el fin de explicar la relación entre las especies que forman un ecosistema y sus propiedades.

En el trabajo se han empleado modelos predictivos que reflejan los patrones de “epistasis global” (circunstancia por la que la expresión de un gen se modifica debido a la expresión de otros genes) de los que se tiene constancia en genética. Estos modelos, trasladados a los ecosistemas, permiten la interpretación cuantitativa de la función ecológica en términos de interacciones por pares entre los miembros de la comunidad.

“Podríamos decir que el “juego” entre genes y el “juego” entre especies tiene las mismas reglas, al menos desde un punto de vista matemático. Si gracias a estos modelos somos capaces de hacer ingeniería genética, también deberíamos ser capaces de hacer ingeniería ecológica: diseñar comunidades completas que realicen eficientemente tareas importantes en biotecnología”, apunta Diaz-Colunga.

El hallazgo tiene implicaciones prácticas muy importantes, como destaca Álvaro Sánchez, también autor del estudio y científico del IBFG-CSIC-USAL: “Nuestros resultados abren una vía inexplorada para predecir cuantitativamente la función de los consorcios microbianos a partir de su composición. Esto allana el camino para predecir la función biológica a muchas escalas, desde genes y organismos hasta ecosistemas”.

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