28/07/2022

Desarrollan un modelo capaz de predecir la composición de la microbiota intestinal

La investigación, encabezada por un equipo científico de la URV, permite obtener esta información sin necesidad de utilizar muestras biológicas y plantea un nuevo sistema de clasificación de la composición microbiana que abre la puerta a tratamientos más especializados

La microbiota intestinal es el conjunto de microorganismos que viven en el intestino, como bacterias, hongos, virus o incluso parásitos. Puede considerarse un órgano funcional del cuerpo humano, que además de favorecer la digestión y de tener un papel protector del sistema inmunitario, actúa de barrera contra patógenos y toxinas. La microbiota es única y diferente en cada persona y uno de los retos de la investigación científica es entender si existen clases universales de tipos de microbiota para poder clasificarlas en categorías de cada individuo –llamadas también enterotipos– y poder aplicar una medicina más personalizada . Un equipo científico del grupo de investigación SEES Lab de la URV ha desarrollado un modelo capaz de reconstruir la composición de la microbiota de un individuo a partir de muestras parciales y ha planteado una clasificación de la composición microbiana distinta a la que existía hasta ahora. Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista PNAS Nexus.

Para desarrollar el modelo analizaron composiciones microbianas que incluyan estudios previos publicados en revistas científicas. “A partir del conjunto de datos experimentales que contenían estos estudios obtuvimos unas matrices que nos daban información sobre la composición microbiana fraccionada en cada tipo o agrupación de microbio”, explica Marta Sales-Pardo, catedrática del Departamento de Ingeniería Química de la URV, que ha participado en la investigación.

Hasta ahora, la clasificación de las composiciones microbianas se realizaba en cinco grupos diferentes, cinco enterotipos. Durante la investigación observaron que no existen grupos estancos de microbiotas, sino que siguen un modelo anidado, es decir, que funcionan de forma jerárquica, con subconjuntos, como si fueran una muñeca rusa. El modelo que el grupo de investigación ha desarrollado indica que existe una microbiota sana con una composición más general que contiene un ecosistema más variado, y otra más especializada, con microbios y bacterias más específicas.

Roger Guimerà y Marta-Sales Pardo han liderado la investigación.

«Hemos hecho un modelo basado en grupos que asume la existencia de conjuntos de personas y de microbios y determinan la abundancia de microbios que tiene cada grupo», comenta Roger Guimerà, investigador ICREA involucrado en este trabajo. Según explica, se trata de un modelo sencillo pero muy flexible que ha demostrado tener una mayor fiabilidad y precisión que los que había hasta ahora. Permite determinar si una persona tendrá o no un determinado microbio, lo que facilita el diagnóstico y la administración de tratamiento probiótico indicados en cada caso. «Si te tomas un antibiótico o algún medicamento que afecta a la microbiota intestinal, con este modelo se podrá conocer qué probióticos y qué bacterias se pueden tomar para recuperarla», concluye.

Esta investigación la ha liderado el grupo SEES Lab de la URV con la colaboración de un grupo investigador de la Clínica Mayo de Estados Unidos.

Referencia bibliográfica: Stochastic block models reveal a robust nested pattern in healthy human gut microbiomes. Sergio Cobo-López, Vinod K Gupta, Jaeyun Sung, Roger Guimerà, Marta Sales-Pardo. PNAS Nexus, Volume 1, Issue 3, July 2022, pgac055, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgac055 Published: 23 May 2022

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