Analizan el vínculo entre el microbioma y el Cáncer de Colon

Magalí de Diego (Agencia CTyS-UNLaM) - Desde el nacimiento, el cuerpo de una persona es colonizado por bacterias, arqueas, hongos y virus. Esta comunidad de microorganismos se denomina microbioma y contiene diez veces más células que las del propio cuerpo humano.

Las tecnologías de nueva generación para secuenciación de ADN, han permitido comenzar a estudiar las características del microbioma humano. Así se han podido establecer variaciones según la edad de la persona, la localización geográfica, los hábitos alimentarios y la presencia de enfermedades, entre otras. Estos análisis se realizan dentro del campo de la biología computacional, una ciencia interdisciplinaria que se vale de técnicas estadísticas, algoritmos y recursos informáticos para procesar el ADN e investigar sistemas biológicos.

En el Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas (DIIT) de la Universidad Nacional de La Matanza (UNLaM), funciona el Grupo de Investigación y Desarrollo en Data Mining que, desde 2009, trabaja con procedimientos de minería de datos para análisis metagenómico, es decir, estudios estadísticos y de aprendizaje automático sobre material genético de comunidades microbianas.

“Con el surgimiento de estas nuevas tecnologías y la baja en los costos de aplicación, aumentó el interés médico sobre estos estudios de metagenómica, ya que se ha comprobado una asociación entre los estados de riqueza y diversidad del microbioma con patologías importantes como es el caso del cáncer colorectal”, señaló Cristóbal Santa María, Director de la investigación y docente de la UNLaM.

“En nuestro equipo de investigación estamos trabajando sobre las secuencias del microbioma humano en presencia de cáncer de colon o de enfermedad de Crohn, patologías que cada vez tienen mayor incidencia. El objetivo principal de estos estudios es desarrollar y ensayar procedimientos informáticos para analizar la estructura y la dinámica de las comunidades microbianas”, explicó el investigador en diálogo con Agencia CTyS-UNLaM.

“De esta forma - agregó Santa María -, los médicos podrán establecer cómo se relacionan sus miembros entre sí, cuáles son las sustancias que producen y que consumen, pero, sobre todo, cuáles son sus interacciones con las células humanas próximas y cómo se vincula la microbiota con el desarrollo de enfermedades”.

Una vez que se obtienen las muestras de materia fecal, se pone en marcha una cadena de análisis y procesos, que se inicia con el tratamiento de las lecturas desde que salen del secuenciador, hasta que los datos están listos para la explotación por técnicas estadísticas. En última instancia, se podrán encontrar patrones y analizar las relaciones entre los distintos datos obtenidos.

“Las técnicas de secuenciación transforman fragmentos de ADN -extraídos de las muestras- en secuencias de símbolos (A, T, C, G) que representan a cada uno de los nucleótidos. Las secuencias obtenidas se almacenan en bases de datos y se utilizan en los estudios informáticos. Hoy en día, ya contamos con repositorios de escala internacional que guardan este tipo de información para que cualquier investigador pueda acceder a ellos”, detalló el experto quién, además, es Coordinador de la Maestría en Informática de la UNLAM.

Santa María señaló que, en el caso del cáncer colo-rectal, una enfermedad básicamente genética, es importante estudiar el microbioma, para establecer la interacción entre la presencia y desarrollo de la enfermedad y el entorno de microorganismos presentes en el paciente.

“Esta asociación no es clara aún para determinar si la variación del microbioma es una causa o un efecto del cáncer. Sabemos que el microbioma varía en cuanto a riqueza y distribución de abundancia de especies, pero no resulta tan variable dentro de grupos formados según edad, tipo de alimentación o localización geográfica por ejemplo ”, destacó el docente del Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas de la UNLaM.

Además, se puede intentar utilizar esta información para diferenciar una persona sana de una enferma, a partir de la presencia de grupos bacterianos asociados con la salud, o de otros que evidencien alteraciones a nivel metabólico.

“Uno de los desafíos que encaramos junto con un equipo del Hospital Italiano e investigadores del Instituto Lanari y de la FCEyN de la UBA, es establecer los procedimientos computacionales que mejor evidencien la condición clínica de los pacientes. Ello implica una interacción de informáticos y médicos para revelar estas alteraciones denominadas disbiosis que ocasionan la pérdida de microorganismos beneficiosos para nuestro metabolismo corporal”, concluyó el investigador.