El talento oculto de los hongos
Un nuevo método permite distinguir los genes esenciales para la producción de sustancias valiosas de los genes de lagunas
Investigadores de la Universidad Técnica de Viena proponen un nuevo método para interpretar y extraer los genomas de los hongos. El objetivo: predecir los genes esenciales para la producción de sustancias valiosas.
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Además de los seres humanos, varios millones de especies de hongos pueblan la Tierra. La mayoría de estos organismos son capaces de producir los llamados metabolitos secundarios. Los metabolitos secundarios son sustancias que no son necesarias en primer lugar para sobrevivir, pero que son beneficiosas en determinadas condiciones, por ejemplo, para la protección y la competencia. Algunos metabolitos secundarios, como la penicilina, también pueden ser utilizados como productos farmacéuticos por la humanidad. Por estas razones, los investigadores buscan nuevos metabolitos secundarios. Un enfoque prometedor para ello es buscar y activar los genes responsables dentro de los genomas de los hongos.
Para ello, un equipo dirigido por Christian Derntl, de la Universidad Técnica de Viena, ha desarrollado un método bioinformático para distinguir entre los genes esenciales y los denominados "genes vacíos". El método se basa en la comparación de los antecedentes evolutivos de los genes de los hongos. El equipo de investigación publicó el método, denominado "FunOrder", en la revista PLOS Computational Biology.
Remedios a través del estrés
Los hongos normalmente no producen metabolitos secundarios en el laboratorio porque estos compuestos no son necesarios para procesos vitales como el crecimiento celular. En su hábitat natural, los hongos producen muchas sustancias diferentes para hacer frente al estrés y competir con otros hongos o bacterias. Es posible inducir la producción de metabolitos secundarios en el laboratorio activando los genes correspondientes. Naturalmente, esto requiere el conocimiento de estos genes. "Los hongos albergan un gran potencial de nuevos metabolitos secundarios. Sin embargo, el hecho de que éstos no se produzcan fácilmente en condiciones de laboratorio dificulta su búsqueda", afirma Christian Derntl al describir la búsqueda de nuevos compuestos bioactivos.
Activación selectiva de genes
Los genes responsables de los metabolitos secundarios suelen agruparse en el genoma. Esto significa que están situados muy cerca en el ADN, formando los llamados grupos de genes biosintéticos. Estos grupos de genes contienen al menos un gen central que determina la estructura química básica del metabolito secundario y que puede reconocerse fácilmente debido a su tamaño y composición. A continuación, otras enzimas modifican esta estructura química básica para obtener el metabolito secundario final. En particular, los grupos de genes biosintéticos suelen contener también los denominados genes "gap". Estos genes se encuentran en los grupos de genes pero no son necesarios para la síntesis de los metabolitos secundarios. Para encontrar nuevos metabolitos secundarios, el equipo de Christian Derntl sigue un enfoque ascendente. "Nuestro objetivo es encontrar nuevas sustancias activando estos grupos de genes biosintéticos", explica Derntl. Por supuesto, para ello sólo deben activarse los genes esenciales, pero no los genes vacíos. El método FunOrder se desarrolló precisamente con este fin. "Queremos predecir qué genes son esenciales para la producción de metabolitos secundarios y así decidir cuáles deben tenerse en cuenta en el laboratorio", resume el primer autor del estudio, Gabriel Vignolle. Los métodos ya existentes son muy eficaces en estas agrupaciones, pero tienen problemas para predecir qué genes son esenciales y cuáles no.
FunOrder aporta algo más que diversión
Una cuestión central que se plantearon los científicos en torno a Christian Derntl fue cómo se pueden interpretar los datos genéticos de forma significativa. "Vivimos en una época en la que los genomas pueden secuenciarse de forma muy fácil y económica", explica Derntl. "También hay innumerables conjuntos de datos disponibles en Internet. En la actualidad, resulta más difícil evaluar y estructurar los datos de forma significativa. La bioinformática puede ayudarnos a ello". Así que el equipo desarrolló el programa informático FunOrder, que recibe varios genes como entrada. Utilizando una base de datos especialmente diseñada, FunOrder puede identificar genes con antecedentes evolutivos similares. "Posteriormente, pudimos demostrar que precisamente estos genes coevolucionados son funcionalmente necesarios y, por tanto, pueden distinguirse de los genes vacíos", explica Gabriel Vignolle.
El método no sólo es adecuado para analizar y estructurar los datos existentes, sino que también puede utilizarse para estudiar los genomas de hongos recién descubiertos. El código fuente del programa está disponible públicamente, lo que permite a los científicos de todo el mundo realizar estos análisis.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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