Los científicos de la Universidad ITMO, el Centro Federal de Investigación y Clínica de Medicina Físico-Química y MIPT han desarrollado un programa de software que les permite comparar rápidamente conjuntos de ADN de microorganismos que viven en diferentes entornos. Los investigadores ya han sugerido exactamente cómo funciona el nuevo programapodría aplicarse en la práctica. Usando el algoritmo para comparar la microflora de una persona sana con la microflora de un paciente, los especialistas podrían detectar patógenos previamente desconocidos y sus cepas, lo que puede ayudar al desarrollo de la medicina personalizada.estudio ha sido publicado en Bioinformática .
Cada persona tiene un genoma, una secuencia específica de genes según la cual se desarrolla un individuo. Sin embargo, cualquier organismo vivo contiene otra secuencia de genes que se llama metagenoma. Es el contenido total de ADN de los muchos microorganismos diferentes que habitan en el mismoambiente: bacterias, hongos y virus. El metagenoma a menudo es indicativo de varias enfermedades o predisposiciones a tales enfermedades. Estudiar la microbiota, es decir, la gama completa de microorganismos que habitan en diferentes partes del cuerpo humano, tiene por lo tanto un papel crítico en la investigación metagenómica.
La herramienta de software desarrollada por los científicos y llamada MetaFast es capaz de realizar un análisis comparativo rápido de grandes cantidades de metagenomas. "Al estudiar la microflora intestinal de los pacientes, podemos detectar microorganismos asociados con una enfermedad en particular, comodiabetes o predisposición a la enfermedad. Esto ya forma una base para aplicar técnicas de medicina personalizadas y desarrollar nuevos medicamentos. Utilizando los resultados obtenidos con el software, los biólogos podrán sacar conclusiones sobre cómo desarrollar aún más su investigación, debido a que el algoritmoles permite estudiar entornos de los que actualmente no sabemos nada ", dice Vladimir Ulyantsev, desarrollador principal del algoritmo e investigador en el Laboratorio de Tecnologías Computacionales de la Universidad ITMO.
Uno de los beneficios clave del programa es que puede funcionar con éxito en entornos en los que aún no se han estudiado los contenidos genéticos ". El enfoque recientemente desarrollado nos permite hacer dos cosas: encontrar todas las secuencias genéticas posibles, incluso si antes eran desconocidos el programa los recopila de fragmentos de lecturas genómicas, y al mismo tiempo identifica patrones metagenómicos que distinguen a un paciente de otro, por ejemplo, personas con y sin enfermedad ", dice Dmitry Alexeev, el líder de laproyecto y jefe del Laboratorio de Sistemas Biológicos Complejos del MIPT.
Esto significa que el programa puede usarse para llevar a cabo un análisis expreso no dirigido de marcadores que indican ciertas enfermedades. Luego, mediante el uso de métodos específicos como la PCR una técnica para hacer copias múltiples de un fragmento de ADN, los resultados se pueden verificar y ajustarSegún los investigadores, el programa podría reducir en gran medida el tiempo necesario para desarrollar nuevos medicamentos.
Los microorganismos que no se reproducen in vitro, como los virus, dan resultados muy abstractos en las pruebas y no es posible recolectar su ADN. Sin embargo, el nuevo programa puede detectar incluso estos microorganismos ". En la microbiota de la pielsolo, el 90% de los organismos son desconocidos ", continúa Dmitry Alexeev." Nuestro enfoque nos permite trabajar con material completamente desconocido y aún obtener resultados. El programa ha sido probado en una amplia variedad de entornos, incluidos aquellos con un alto número devirus. El programa incluso puede localizar y recolectar cadenas de ADN individuales ".
MetaFast no se limita a la detección de patógenos. Por ejemplo, el programa también se puede utilizar para comparar personas distintas en poblaciones cerradas con personas que viven en ciudades para ayudar a identificar cepas bacterianas que son extremadamente útiles para los humanos, pero que se han perdido en el proceso deurbanización: los antibióticos, los conservantes, los colorantes y los alimentos de los supermercados han expulsado muchas bacterias útiles de nuestra microflora, pero estas bacterias aún podrían estar presentes en poblaciones cerradas, como los indios estadounidenses o las personas en las aldeas rusas.
MetaFast ha demostrado ser altamente efectivo en el estudio de metagenomas raros y no descubiertos. Como parte del estudio, los científicos analizaron el metagenoma de varios de los lagos más grandes del mundo. Sin ninguna información sobre las muestras de microbiota de los lagos, el programaencontró similitudes genéticas entre muestras que estaban cercanas en términos de su composición química.
Los investigadores también usaron el nuevo algoritmo para estudiar a los habitantes del subsuelo de Nueva York, demostrando la efectividad del algoritmo al analizar sistemas tan complejos. La mayor parte del ADN recolectado usando MetaFast pertenecía a bacterias ya conocidas. Esto confirma teorías anteriores que afirman queel metro es seguro para los humanos, y los microbios que viven allí suprimen cualquier flora que pueda ser peligrosa para las personas.
Ya se ha reunido una gran cantidad de datos experimentales en todo el mundo sobre varios metagenomas. A medida que disminuye el costo de extracción de ADN y aumenta la sensibilidad del equipo, el volumen de datos continúa creciendo exponencialmente. A pesar de esto, la mayoría de los estudiosno se ha completado por completo. La razón radica en las limitaciones de la tecnología actual. Por un lado, los científicos pueden recolectar parcialmente un metagenoma, pero reconstruir el "rompecabezas" lleva una enorme cantidad de tiempo. Por otro lado,pueden comparar fragmentos individuales del genoma con referencias de ADN existentes, pero hay un número muy limitado de bacterias y prácticamente ningún virus.
El nuevo algoritmo no solo combina las ventajas de estos dos enfoques, sino que también permite que los datos se procesen a alta velocidad. El programa ahorra RAM porque recolecta y compara parcialmente genomas, pero no entra en un análisis de recolección en profundidad.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad ITMO . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :