Un equipo interdisciplinario de investigación de la Facultad de Ingeniería de la UNER trabaja en la identificación de posibles biomarcadores microbianos asociados al Alzheimer, el Parkinson y el autismo. A partir de datos genéticos disponibles en bases públicas, combina herramientas de inteligencia artificial y métodos estadísticos para reconocer patrones que puedan orientar futuras investigaciones.
En nuestro cuerpo habitan millones de microorganismos que participan en distintos procesos biológicos. Una parte importante de ellos se encuentra en el intestino, donde conforman la microbiota intestinal. Aunque durante mucho tiempo se estudió principalmente su relación con los procesos digestivos, en los últimos años también creció el interés por comprender cómo puede vincularse con el funcionamiento del sistema nervioso.
«Hay evidencia de una fuerte relación entre el conjunto de microorganismos que tenemos en la microbiota intestinal y mecanismos vinculados al sistema nervioso central», explica Rodrigo Peralta, docente bioinformático integrante del equipo de investigación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos. Algunos microorganismos producen sustancias, como los ácidos grasos de cadena corta, que interactúan con procesos relacionados con el sistema nervioso.
A partir de estos antecedentes, el proyecto dirigido por la bioingeniera Analía Cherniz, propone identificar microorganismos que puedan funcionar como indicadores asociados a determinadas condiciones de salud. La investigación se concentra actualmente en Alzheimer, Parkinson y autismo, y busca reconocer diferencias entre la microbiota de grupos de personas con esas condiciones y la de grupos de referencia.
Analizar datos para encontrar patrones
Para llevar adelante el análisis, el equipo trabaja con secuencias de material genético obtenidas de estudios anteriores y disponibles en bases de datos públicas. No realizan una toma de muestras ni experimentos de laboratorio: reciben y procesan información que ya fue producida por otros grupos de investigación. El aporte de este equipo interdisciplinario está en encontrar formas de analizar esos datos y reconocer patrones que puedan resultar significativos.
En ese proceso combinan métodos estadísticos tradicionales con herramientas de inteligencia artificial. Los primeros permiten detectar diferencias en la presencia o abundancia de microorganismos entre los grupos estudiados. Los segundos, mediante modelos basados en árboles de decisión, ayudan a identificar cuáles son las características que mejor permiten distinguir un grupo de otro.
«Buscamos lo mismo de dos formas distintas», resume Rodrigo. La comparación entre los resultados de ambos procedimientos permite observar qué microorganismos aparecen como diferenciales a través de caminos metodológicos diferentes. Cuando se encuentran coincidencias, esos microorganismos pueden ser considerados posibles candidatos a biomarcadores.
¿Qué puede indicar un biomarcador microbiano?
Un biomarcador es una característica biológica que funciona como indicador de un determinado proceso o condición. En este caso, podrían estar relacionados con la presencia, ausencia o abundancia de determinados microorganismos. Sin embargo, los resultados todavía no permiten afirmar que esos microorganismos provoquen una enfermedad ni que puedan utilizarse como herramientas de diagnóstico.
Como explica Rodrigo, los resultados obtenidos mediante herramientas estadísticas y modelos matemáticos deben interpretarse con cautela: algunas diferencias pueden responder al azar y requieren otras instancias de análisis para determinar si tienen relevancia biológica.
«En primer lugar, postulamos a los candidatos. Esos candidatos tienen que ser validados», señala el investigador.
La identificación de estos posibles biomarcadores forma parte de un recorrido de investigación más amplio. Los patrones que surgen del análisis informático permiten orientar nuevas preguntas y abren el camino para profundizar su estudio desde otras perspectivas, con investigaciones biológicas y clínicas que permitan comprender mejor qué papel cumplen esos microorganismos y cómo se relacionan con las condiciones estudiadas.
La distinción es importante porque las patologías estudiadas son procesos complejos, en los que intervienen múltiples factores. La microbiota puede presentar diferencias entre grupos de personas, pero establecer qué papel cumplen esos microorganismos y cómo se relacionan con cada condición requiere investigaciones específicas.
Avances y próximos pasos
El equipo ya realizó un primer análisis vinculado al Parkinson. Según explica Analía Cherniz, directora del proyecto, los dos enfoques utilizados llegaron a resultados similares y permitieron identificar algunos microorganismos que podrían ser candidatos a biomarcadores. El paso siguiente es revisar qué se conoce sobre ellos en otras investigaciones y contrastar los hallazgos con la bibliografía científica.
«Encontramos que hay algunos microorganismos que sí podrían ser estos biomarcadores posibles, pero habría que buscar bibliografía para contrastarlos», comenta Analía al referirse a esos resultados preliminares.
En ese recorrido también participa Sara Barbara, becaria y estudiante de Licenciatura en Bioinformática, quien tuvo un papel importante en el desarrollo del trabajo. Recientemente presentó avances del proyecto en la III Jornada de Tecnología y Salud, organizada por el Instituto Tecnológico de Buenos Aires; una instancia que permitió compartir parte de la investigación con otros integrantes de la comunidad académica. Su participación también pone en primer plano el lugar de la formación de jóvenes investigadores en el desarrollo de estas líneas de trabajo.
La investigación continuará con el análisis de las otras condiciones contempladas y con una revisión más específica de los resultados obtenidos. Todavía quedan preguntas por responder y mucho por estudiar, pero el equipo ya cuenta con un primer conjunto de datos y herramientas para seguir avanzando. En esa búsqueda, la informática y la inteligencia artificial se suman a la investigación biológica para explorar una relación compleja que conecta a los microorganismos de nuestro cuerpo con el funcionamiento del cerebro.
