MADRID, 4 Oct. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad de Princeton (Estados Unidos) han descubierto mediante un nuevo enfoque bioinformático grupos de genes que habían permanecido ocultos en el microbioma humano y cuyos efectos se asemejan a los de los fármacos.
El algoritmo, denominado MetaBGC, puede ser de utilidad para la "bioprospección" de muestras de microbioma humano en busca de genes cuyos productos proteicos presentan características como propiedades antimicrobianas, explican en la revista 'Science'.
Si bien el microbioma humano se ha correlacionado con diferentes enfermedades, los mecanismos y moléculas que rigen sus efectos sobre la enfermedad permanecen mayoritariamente sin explorar.
Las investigaciones han demostrado que el microbioma puede producir una gama de productos de moléculas pequeñas, aunque no se habían implementado enfoques sistemáticos para descubrirlos y caracterizarlos.
En esta ocasión, Yuki Sugimoto y sus colegas de la Universidad de Princeton han desarrollado un algoritmo computacional, el 'MetaBGC', diseñado para identificar moléculas pequeñas biológicamente activas codificadas directamente en datos de secuenciación derivados de microbiomas humanos.
Para probarlo, lo ejecutaron en muestras de microbioma humano buscando una clase de molécula pequeña de la que nunca se había informado, que son un grupo de genes biosintéticos (BGC) TII-PKS.
Los investigadores descubrieron varios BGC TII-PKS novedosos en tres partes del cuerpo (boca, intestino y piel), lo que indica que esta clase de moléculas está codificada en metagenomas derivados de humanos, pese a no haberse informado de ellas en aislamientos comunes del microbioma humano.
Según informan los autores, varios de los nuevos BGC TII-PKS encontrados tienen actividad antimicrobiana contra los microbios vecinos. En otros estudios realizados con su enfoque y que demostraron su eficacia del mismo, se incluyeron muestras de microbiomas humanos de personas de Estados Unidos, Dinamarca, España, Fiyi y China, lo que da idea de que el enfoque es generalizable.