Enfermedades inflamatorias y cáncer: el papel del exceso de bacterias intestinales

Investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) han utilizado un modelo de aprendizaje automático para estimar la densidad microbiana en el microbioma intestinal, descubriendo que las variaciones en la carga microbiana podrían ser responsables de la presencia de especies microbianas asociadas a enfermedades, más allá de la enfermedad en sí misma.

Este hallazgo sugiere que la carga microbiana, es decir, la cantidad de microorganismos presentes, podría jugar un papel más determinante en la aparición de bacterias ligadas a patologías que la condición patológica en sí.

Diversas enfermedades, entre ellas la enfermedad inflamatoria intestinal y el cáncer colorrectal, han sido relacionadas con un crecimiento excesivo de bacterias intestinales que se consideran potencialmente perjudiciales. Según un estudio publicado en Cell, la carga microbiana de los pacientes, modulada por factores como la edad, el sexo, la dieta, el país de residencia y el uso de antibióticos, influye significativamente en las características bacterianas de las muestras fecales, incluso en personas con enfermedades.

«Nos sorprendió descubrir que muchas de las especies microbianas, anteriormente asociadas con enfermedades, estaban más estrechamente relacionadas con variaciones en la carga microbiana que con la enfermedad misma. Esto sugiere que estas especies podrían estar relacionadas más con síntomas como la diarrea o el estreñimiento que con la patología propiamente dicha», explicó Peer Bork, uno de los principales autores del estudio y miembro del EMBL en Heidelberg.

La carga microbiana ha sido reconocida como un aspecto crucial en los estudios sobre microbiomas, pero hasta ahora el análisis a gran escala se veía limitado debido al elevado costo y complejidad de los métodos experimentales. Los investigadores lograron superar estas barreras con un enfoque basado en aprendizaje automático, desarrollando un modelo que predice la carga microbiana fecal a partir de la composición del microbioma. Aplicaron este modelo a una base de datos metagenómica de gran escala para analizar la variación de la carga microbiana en personas sanas y enfermas.

«Determinar la carga microbiana en muestras fecales implica un gran esfuerzo. Por eso, nos complació tener acceso a dos conjuntos de datos metagenómicos donde la carga microbiana había sido medida experimentalmente», mencionó Michael Kuhn, también coautor principal y miembro del EMBL. “Con nuestro enfoque, esperamos ampliar el alcance de estos datos, y con las herramientas que hemos desarrollado, se puede prever la carga microbiana en estudios de microbiomas de adultos”.

Para esta investigación, el equipo empleó datos de miles de metagenomas y medidas experimentales de carga microbiana, provenientes de proyectos financiados por la UE, como GALAXY (que estudia el eje intestino-hígado en la fibrosis hepática alcohólica) y el proyecto MicrobLiver de la Fundación Novo Nordisk. También recurrieron a datos previos de la cohorte MetaCardis y estudios de poblaciones en Japón y Estonia.

El equipo advierte sobre las limitaciones de este estudio, señalando que, dado que los resultados se basan en asociaciones, no se puede establecer una causalidad directa ni comprender completamente los mecanismos involucrados. Además, el modelo desarrollado aplica solo al microbioma intestinal humano, por lo que se necesitarían otros conjuntos de datos para predecir la carga microbiana en diferentes ambientes.

Futuros estudios se centrarán en identificar especies microbianas directamente asociadas a enfermedades, independientemente de la carga microbiana, para esclarecer su papel en el desarrollo de patologías y su potencial como biomarcadores. Los investigadores también planean adaptar este modelo a otros ecosistemas, como microbiomas marinos y del suelo, con el objetivo de avanzar en el conocimiento de la ecología microbiana a nivel global.