Por primera vez, en la Universidad de Ginebra (Suiza), un equipo multidisciplinar de investigadores ha identificado todas las bacterias intestinales humanas, con un nivel de detalle que permite comprender la importancia fisiológica de los diferentes subgrupos microbianos, así como detectar la presencia de cáncer colorrectal.
Este cáncer suele diagnosticarse en una etapa avanzada, cuando las opciones de tratamiento son limitadas. Por eso se necesitan herramientas de diagnóstico más sencillas y menos invasivas, sobre todo ante el aumento aún inexplicable de casos en adultos jóvenes.
Si bien se sabe desde hace tiempo que la microbiota intestinal influye en el desarrollo del cáncer colorrectal, trasladar estos hallazgos a la práctica clínica ha resultado complicado. Esto se debe a que diferentes cepas de la misma especie bacteriana pueden tener efectos opuestos: algunas promueven la enfermedad y otras no.
“En lugar de basarnos en el análisis de las distintas especies que componen la microbiota, que no captura todas las diferencias significativas, ni en las cepas bacterianas, que varían considerablemente de un individuo a otro, nos centramos en un nivel intermedio de la microbiota: las subespecies. La resolución de subespecies es específica y permite capturar las diferencias en el funcionamiento de las bacterias y su contribución a enfermedades como el cáncer, a la vez que mantiene una visión general que permite detectar estos cambios entre diferentes grupos de individuos, poblaciones o países”, explica Mirko Trajkovski, catedrático del Departamento de Fisiología Celular y Metabolismo y del Centro de Diabetes de la Facultad de Medicina de la Universidad de Ginebra y director de esta investigación que difunde Cell Host & Microbe.
Análisis masivo de datos
El primer paso fue analizar enormes cantidades de datos. “Como bioinformática, el reto consistía en idear un enfoque innovador para el análisis masivo de datos”, recuerda Matija Trickovic, primera autora de este estudio. “Desarrollamos con éxito el primer catálogo completo de subespecies de la microbiota intestinal humana, junto con un método preciso y eficiente para su uso tanto en investigación como en la práctica clínica”, añade.
Al combinar este catálogo con datos clínicos existentes, los científicos desarrollaron un modelo que puede predecir la presencia de cáncer colorrectal basándose únicamente en las bacterias presentes en las muestras de heces. “Aunque confiábamos en nuestra estrategia, los resultados fueron sorprendentes”, comenta con entusiasmo Trickovic.
“Nuestro método -detalla- detectó el 90 % de los casos de cáncer, un resultado muy cercano a la tasa de detección del 94 % alcanzada por las colonoscopias y superior a todos los métodos de detección no invasivos actuales”.
Como se detalla en el estudio, los autores desarrollaron un catálogo completo de subespecies de la microbiota intestinal humana (HuMSub), mediante la definición de unidades operativas de subespecies (OSU), como grupos estables de genomas creados mediante la agrupación de sus bosquejos de secuencias codificantes de forma imparcial e independiente de la cohorte.
Demostraron que, con esta resolución, pueden generalizar a poblaciones diferentes y distintas de todo el mundo, manteniendo la especificidad, y que las subespecies contienen información implícita que falta a nivel de especie.
“Desafiamos este concepto -señalan- mediante un metaanálisis de todos los conjuntos de datos disponibles de pacientes con cáncer colorrectal (CCR), donde identificamos subespecies asociadas con la enfermedad cuyas subespecies hermanas o especies parentales no lo están”.
Más allá del cáncer colorrectal
Dado que las subespecies hermanas comparten una gran parte de su genoma, establecieron una configuración única para la cuantificación rápida y sencilla de las OSU, así como para la identificación de genes específicos que impulsan las variaciones de las subespecies y las vinculan con el fenotipo del hospedador.
Por último, estos investigadores desarrollaron un enfoque de aprendizaje automático basado en subespecies, que demuestra que la capa de información proporcionada a nivel de subespecie supera consistentemente a los algoritmos de aprendizaje automático basados en la resolución de especies.
Al integrar más datos clínicos, este modelo podría ser aún más preciso y alcanzar la precisión de la colonoscopia. Podría convertirse en una herramienta de cribado rutinario y facilitar la detección temprana del cáncer colorrectal, que posteriormente se confirmaría mediante colonoscopia, pero solo en un grupo selecto de pacientes.
Ahora se está llevando a cabo un primer ensayo clínico, en colaboración con hospitales universitarios de Ginebra, para determinar con mayor precisión los estadios del cáncer y las lesiones que se pueden detectar.
Sin embargo, las aplicaciones van más allá del cáncer colorrectal. Al estudiar las diferencias entre subespecies de la misma especie bacteriana, los investigadores pueden identificar los mecanismos de acción mediante los cuales la microbiota intestinal influye en la salud humana.
“El mismo método podría utilizarse pronto para desarrollar herramientas de diagnóstico no invasivas para una amplia gama de enfermedades, basadas en un único análisis de la microbiota”, concluye Trajkovski.
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