Matemáticos y biólogos de la UNAM buscan ganar carrera a las bacterias

MÉXICO, DF., 22 de febrero de 2015.- Ganarle la carrera a las bacterias que se hacen resistentes a los antibióticos es una labor compleja, pues mientras fabricar un nuevo medicamento tarda al menos 10 años, los microorganismos pueden mutar en apenas unos días para evadir el efecto del fármaco.

Información difundida por la UNAM, señala que en busca de nuevas rutas para afrontar esa resistencia, Rafael Peña Miller, investigador del Centro de Ciencias Genómicas (CCG) de la máxima casa de estudios, recurre a modelos matemáticos y experimentos biológicos.

“La resistencia bacteriana a los antibióticos tiene muchas aristas y puede abordarse desde los aspectos clínicos, mediante la medicina; desde el descubrimiento de nuevos fármacos, con química y farmacología, y desde la biología experimental, en la que trabajamos”, señaló.

Esa área se enfoca a cultivar y hacer crecer en el laboratorio poblaciones que se someten a diferentes condiciones ambientales, por ejemplo antibióticos, para estudiar cómo se adaptan al medio ambiente.

“Los microorganismos patógenos pueden evolucionar resistencia a ciertos fármacos en los pacientes durante el curso de un tratamiento y, por consiguiente, es factible que la medicina prescrita deje de funcionar. Entender los mecanismos moleculares, así como los procesos evolutivos y ecológicos que hacen que el tratamiento falle, es lo que intentamos responder”, añadió el doctor en matemáticas.

Con un enfoque interdisciplinario que combina biología experimental (que cultiva los microorganismos en condiciones controladas) y modelación matemática (que integra variables en un modelo teórico y hace simulaciones computacionales), se logra una sinergia que ayuda a los científicos a predecir y cotejar ambos resultados.

“Contamos con un registro fósil, pues tras cada día que tenemos a las bacterias en un ambiente de antibióticos las metemos al congelador. Así podemos regresar a cualquier etapa del proceso y usar herramientas cuantitativas como la secuenciación genómica para saber qué pasó”, relató Peña Miller.

Mutaciones genéticas y adaptación poblacional

Durante décadas, el esfuerzo para afrontar la resistencia bacteriana se centró en hacer un nuevo antibiótico si otro ya no era funcional.

“Esto ayudó algún tiempo, pero en los últimos 20 a 30 años no se han desarrollado antibióticos; eso ha hecho que estemos en un problema grave, pues debemos encontrar la forma de utilizar los existentes de manera más eficiente. Una estrategia es minimizar su uso y hacer su consumo más racional, pues entre menos los empleemos, más conservarán su efecto inhibitorio”, destacó.

Para lograrlo, el enfoque teórico es útil, pues se pueden aplicar herramientas de ingeniería o de matemáticas que diseñan estrategias de control (por ejemplo, con el empleo de combinaciones de antibióticos) para hacer su uso más racional y su efecto más duradero y eficiente.

“Si utilizamos un antibiótico es fácil que las bacterias se adapten a él, pero al usar otro, las mutaciones que le daban ventaja quizá las hagan más vulnerables”, planteó.

Los experimentos

Las consecuencias de la aplicación de un antibiótico se analizan al estudiar las variaciones en el encendido y apagado de ciertas zonas del genoma de la bacteria, y también al investigar el efecto que tienen estos cambios genéticos a nivel de poblaciones.

“Necesitamos entender cómo se adaptan a un cambio ambiental y descubrir, a nivel metabólico y genético, qué mutaciones adquieren para sobrevivir a esas condiciones. Si encontramos cómo se adecúan a un antibiótico, podemos explotar esa debilidad. Queremos identificar en qué circunstancias les es nocivo estar expuestas a una sustancia distinta a aquella a la que han evolucionado resistencia”, explicó el investigador.

Encaminados a ese objetivo, los científicos detectan los genes y mecanismos moleculares que provocan las mutaciones y la resistencia.

“Pretendemos integrar toda esa información a nivel molecular y genético para saber qué sucede entre las poblaciones bacterianas y así tratar de minimizar la evolución de las bacterias resistentes. Para esto, la biología de sistemas es una herramienta muy útil, porque permite trabajar entre distintas escalas de complejidad. Con este enfoque es posible incluir información genética y molecular desde una sola célula e intentar predecir cómo, a través del medioambiente, interactúa con células distintas”, detalló.

En la parte experimental, Peña Miller y sus colaboradores emplean un millón de bacterias que se reproducen hasta mil millones en 150 microlitros de medio de cultivo en tan sólo 24 horas. Sus modelos son escherichia coli, salmonella yestafilococos aureus, cuyos genomas ya están descritos.

El experimento comienza con una célula o una población que viene de una sola célula (y por ello son genéticamente idénticas), que se crece en un ambiente controlado. Al final del día se transfiere el uno por ciento de éstas a otro recipiente idéntico o con otras condiciones ambientales y se vuelven a reproducir.

“Observamos y medimos cómo se adaptan en experimentos evolutivos. Desde el punto de vista teórico tratamos de entender qué pasa a nivel molecular y genético y predecir ese mismo efecto. Ambos enfoques son complementarios y se pueden entender los procesos evolutivos que permiten a una población de bacterias resistir a la acción de los antibióticos”, abundó Rafael Peña.

Otra parte del trabajo analiza una sola célula. “la observamos durante largos periodos a fin de saber cómo cambia la expresión de sus genes y sus rutas metabólicas para adaptarse a distintas condiciones ambientales. Usamos un microscopio de fluorescencia que hace posible estudiar células individuales”, puntualizó.

Al principio y al final del proceso los expertos hacen secuenciación y así pueden comparar los genomas e identificar dónde sucedieron los cambios y los genes que tuvieron mutaciones. “aún es pronto para dar información a los médicos clínicos. Colaboramos con el Instituto Nacional de Salud Pública, pero es un problema complejo, incluso en condiciones de laboratorio, por lo que diseñar estrategias óptimas en pacientes actualmente rebasa nuestro análisis”, concluyó Peña Miller