Permitirá mejorar las predicciones sobre cómo interaccionan los microbios marinos y se podría aplicar en estudios sobre cambio climático, biorremediación y también en otros campos como la medicina o la agricultura.
Un equipo internacional liderado por el Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC) de Barcelona, con la colaboración de expertas y expertos del Rega Institute de Bélgica, la Universidad de Oslo (UiO) y el Instituto Español de Oceanografía (IEO), ha desarrollado una herramienta (EnDED) que ayuda a entender mejor el rol del ambiente en la predicción de las interacciones microbianas en el océano, que sustentan el funcionamiento de la mayoría de ecosistemas marinos.
EnDED, dada a conocer recientemente en la revista Microbiome, permite mejorar las predicciones sobre las posibles interacciones microbianas en el océano cuando es aplicada a redes de asociación construidas a partir de datos moleculares extraídos de muestras marinas.
Los datos moleculares permiten determinar els organismes que participan en la red, donde las líneas que unen dos o más especies indican una posible interacción ecológica. Por ejemplo, si un protista y una bacteria aparecen conectados en una red, esto podría indicar una relación de parasitismo.
“La herramienta intenta mejorar nuestras predicciones de las conexiones en las redes ecológicas, que son similares a las redes sociales o eléctricas. La principal diferencia es que, en este caso, las conexiones representan interacciones ecológicas entre microbios marinos, a través de mecanismos como la simbiosis o el parasitismo”, explica la primera autora del estudio, Ina M. Deutschmann, que ha finalizado recientemente su tesis doctoral en el ICM-CSIC.
Aplicabilidad a todo tipo de ambientes
La nueva metodología es aplicable no solo al medio marino sino también al terrestre. Asimismo, el equipo investigador sostiene que podría servir para el estudio de las asociaciones microbianas que se dan en el cuerpo humano, por ejemplo, en el sistema intestinal, que pueden tener efectos importantes en la salud de las personas.
“Esta metodología podría utilizarse en casi cualquier investigación donde se pretenda comprender las interacciones ecológicas microbianas, incluyendo la medicina, la agricultura o la biorremediación del medio ambiente”, agrega Deutschmann.
Una herramienta clave en el contexto de cambio global
Conocer la naturaleza de las interacciones microbianas es clave para predecir, por ejemplo, el efecto del aumento de la temperatura de los océanos, que puede llegar a cambiar la distribución de los microorganismos y, por ende, causar grandes desequilibrios en la base de la cadena trófica marina.
A este respecto, los autores del trabajo alertan de que “los cambios ambientales que estamos experimentando pueden afectar a las interacciones ecológicas y, en consecuencia, pueden desaparecer especies o cambiar las dinámicas que sustentan el estado actual del microbioma marino, impactando ello en el funcionamiento global del planeta”.
Cambios a escala microbiana, consecuencias globales
El microbioma del océano -todos los microorganismos y sus genes- es fundamental para el funcionamiento del planeta y para la regulación del clima. Y es que los microorganismos ejercen un papel esencial, tanto en los ciclos biogeoquímicos globales, como en la transferencia de energía en las redes tróficas.
Hasta ahora, las interacciones ecológicas microscópicas eran muy poco conocidas, ya que no es fácil trabajar a escalas tan pequeñas. No obstante, todo esto parece estar cambiando gracias, por un lado, a las nuevas técnicas moleculares, que son capaces de revelar qué especies hay en cada sitio y época del año, y por el otro, a los nuevos métodos computacionales, que permiten construir redes de asociación que representan hipotéticas interacciones ecológicas.
El problema es que a veces hay organismos que no interactúan entre ellos, pero aparecen como si lo hicieran por el simple hecho de encontrarse en el mismo lugar. Esto sucede porque los algoritmos utilizados para construir estas redes ecológicas se basan en la presencia y ausencia de microorganismos en diferentes ambientes.
En este sentido, Ramiro Logares, investigador del ICM-CSIC y coautor del trabajo, detalla que “nuestro modelo es capaz de determinar si en una red ecológica microbiana la conexión entre dos organismos representa una potencial interacción ecológica o se debe simplemente al hecho de que coinciden en el mismo lugar porque tienen las mismas preferencias ambientales”.