Los investigadores de TU Wien proponen un nuevo método para interpretar y extraer los genomas de los hongos. El objetivo: la predicción de genes esenciales para la producción de sustancias valiosas.
por la Universidad Tecnológica de Viena
Junto a nosotros los humanos, varios millones de especies de hongos pueblan la tierra. La mayoría de estos organismos son capaces de producir los denominados metabolitos secundarios. Los metabolitos secundarios son sustancias que no son principalmente necesarias 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 están buscando nuevos metabolitos secundarios. Un enfoque prometedor para esto es buscar y activar los genes responsables dentro de los genomas de los hongos .
Con este fin, un equipo dirigido por Christian Derntl, TU Wien, desarrolló un método bioinformático para distinguir entre genes esenciales y los llamados genes gap. El método se basa en comparar los antecedentes evolutivos de genes fúngicos. El equipo de investigación publicó el método, llamado «FunOrder», en la revista PLOS Computational Biology .
Remedios contra el 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 relevantes. Naturalmente, esto requiere el conocimiento de estos genes. «Los hongos albergan un gran potencial para nuevos metabolitos secundarios. Sin embargo, el hecho de que no se produzcan fácilmente en condiciones de laboratorio dificulta su búsqueda», dice Christian Derntl, al describir la búsqueda de nuevos compuestos bioactivos.
Activación genética dirigida
Los genes responsables de los metabolitos secundarios a menudo se agrupan en el genoma. Esto significa que están ubicados muy cerca del 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 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 a menudo también contienen 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 está siguiendo un enfoque de abajo hacia arriba. «Nuestro objetivo es encontrar nuevas sustancias activando estos grupos de genes biosintéticos», explica Derntl. Por supuesto, solo los genes esenciales deben activarse para este propósito, pero no los genes gap. El método FunOrder fue desarrollado precisamente para este propósito. «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 estos grupos, pero tienen problemas para predecir qué genes son esenciales y cuáles no.
FunOrder trae más que diversión
Una pregunta central que se hicieron los científicos de Christian Derntl fue cómo se pueden interpretar los datos genéticos de manera significativa. «Vivimos en una época en la que los genomas se pueden secuenciar de forma muy fácil y económica», explica Derntl. «También hay innumerables conjuntos de datos disponibles en Internet. Actualmente, es más desafiante evaluar y estructurar los datos de una manera significativa. La bioinformática puede ayudarnos con eso». Entonces, el equipo desarrolló el programa de computadora 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 lo tanto, pueden distinguirse de los genes gap «, explica Gabriel Vignolle.
El método no solo es adecuado para analizar y estructurar datos existentes, sino que también se puede utilizar 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 dichos análisis.
El proyecto se originó a partir del Ph.D. programa «TU Wien bioactive: tecnologías para el descubrimiento y la producción de fármacos», en el que participa el Sr. Vignolle.
