Un estudi, publicat a la revista Nature Communications, desvetlla el pes de l’entorn en l’adaptació genètica dels bacteris. Els ambients rics en nutrients afavoreixen els que han evolucionat perdent gens implicats en processos metabòlics com l’autoproducció d’aminoàcids. Racionalitzar el genoma suposa un gran estalvi energètic que els dona avantatge en aquests contextos on ja els troben.
En l’article científic, disponible a Nature Communications, investigadors de les Universitats de Colorado, Aalborg, el Lawrence Berkeley Lab i el Centre d’Estudis Avançats de Blanes (CEAB-CSIC), revelen connexions crucials entre l’entorn, les estratègies de supervivència i l’evolució genètica dels bacteris.
Per a dur-lo a terme, l’equip va analitzar, amb supercomputació, informació emmagatzemada en més de 26.000 genomes bacterians i 3.800 meta genomes d’ambients naturals com sòls, oceans, llacs, plantes de tractament d’aigües, microbiota humana i vegetal, i aliments com la massa mare o el formatge. L’objectiu era relacionar gens, estratègies de supervivència i entorn per tal de determinar quines condicions afavorien la pèrdua de gens relacionats amb la producció d’aminoàcids i el conseqüent estalvi en energia per mantenir-se vius.
L’estudi revela que la majoria de bacteris -un 80%; percentatge major del que es creia fins ara- poden fabricar-se ells mateixos els aminoàcids necessaris per al seu funcionament. La resta, el 20%, no ho poden fer i depenen de la interacció amb altres éssers vius o amb l’entorn. Com els humans, aquest segon tipus de microorganismes està obligat a obtenir els compostos essencials a través la dieta. Són els anomenats “auxòtrofs”.
La recerca ha posat de manifest que els bacteris auxòtrofs proliferen en ambients rics en aminoàcids com, per exemple, l’intestí humà o aliments com els productes làctics. Aquests entorns, on no falten els nutrients, afavoreixen l’evolució cap a la pèrdua dels gens responsables de produir els aminoàcids.
Josep Ramoneda, autor principal de l’article, explica que la raó és simple: “Per què esforçar-se quan ho tenen tot a l’abast? Tenir accés sempre a un «bufet lliure» fa que autoproduir-se els aminoàcids deixi de ser un avantatge. Aquests entorns han afavorit una estratègia d’optimització del genoma en la que els bacteris han eliminat gens que no els calien. Això els ha servit per minimitzar costos energètics i els ha ajudat a prosperar. Un exemple radical són els micoplasmes, implicats en nombroses malalties, que obtenen aminoàcids de les cèl·lules dels humans que parasiten”.
Els investigadors també van descobrir que els bacteris que depenen del subministrament extern tenen genomes significativament més petits que els que són autosuficients; no tenen gens per a altres processos metabòlics com els relacionats amb els sucres o els lípids. Això suggereix que la pèrdua de gens relacionats amb la producció d’aminoàcids només és una part d’una estratègia més àmplia de racionalització del genoma.
El treball mostra que l’optimització genòmica, pel gran estalvi energètic que suposa, és una estratègia guanyadora en ecosistemes rics. Alhora, posa de manifest que, en la majoria d’entorns (especialment en els més extrems, faltats de nutrients), l’autosuficiència continua essent la millor opció.
Emilio O. Casamayor, investigador del CEAB-CSIC coautor de l’estudi, apunta que “en ambients aquàtics, on la disponibilitat de trobar aliment es més dificultosa o intermitent, com ara llacs d’alta muntanya o l’oceà, hem mostrat que l’estratègia de racionalitzar el genoma no és la que té èxit. Aquests entorns afavoreixen els bacteris que són autosuficients”. Afegeix que “investigacions com aquesta són possibles gràcies a la combinació de tècniques de seqüenciació i computació massives, que ens permeten abordar estudis d’ecologia més predictiva en el món microbià a grans escales, aproximacions que teníem vetllades fins fa ben poc”.
Els responsables insten a aprofundir en la relació entre entorn i adaptació evolutiva dels microbis per tal d’avançar en la comprensió de la vida microbiana des d’aproximacions cada vegada més predictives.
