Usando análisis de inteligencia artificial del ataque de bacterias, podría ayudar a predecir resultados de infecciones

La comprensión de cómo las proteínas bacterianas funcionan como una red para tomar el control de nuestras células, podría ayudar a predecir los resultados de las infecciones y desarrollar nuevos tratamientos.

Al igual que un pirata informático toma el control del software de una empresa para causar caos, las bacterias que causan enfermedades, como E. coli y Salmonella, usan “jeringas moleculares” en miniatura para inyectar sus propios agentes inductores del caos (denominados como efectores) en las células que nos mantienen saludables.

Estos efectores toman el control de nuestras células, abruman sus defensas y bloquean las respuestas inmunitarias clave. Esto permite que la infección se afiance.

Anteriormente, los estudios han investigado efectores únicos. Ahora, un equipo dirigido por científicos del Imperial College London y el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, que incluye investigadores del Reino Unido, España e Israel, ha estudiado conjuntos completos de efectores en diferentes combinaciones.

Efectores trabajan juntos como una red

El estudio, “Type III secretion system effectors form robust and flexible intracellular virulence networks” (Los efectores del sistema de secreción de tipo III forman redes de virulencia intracelular robustas y flexibles) publicado en Science, analizó datos de experimentos en ratones infectados con la versión de ratón de E. coli, llamada Citrobacter rodentium, que inyecta 31 efectores.

Los resultados muestran cómo los efectores trabajan juntos como una red, lo que les permite colonizar a sus anfitriones, aun cuando se eliminan algunos efectores. La investigación también reveló cómo el sistema inmunológico del huésped puede sortear los obstáculos que crean los efectores y desencadenar respuestas inmunitarias complementarias.

Los investigadores sugieren que saber la composición de las redes efectoras influye en la capacidad de las infecciones para afianzarse y podría ayudar a diseñar intervenciones que alteren sus efectos.

Avance en la comprensión de los mecanismos de las infecciones bacterianas

El profesor líder del estudio, Gad Frankel, del Departamento de Ciencias de la Vida del Imperial, afirma que “los datos representan un gran avance en nuestra comprensión de los mecanismos de las infecciones bacterianas y las respuestas del huésped. Nuestros resultados muestran que los efectores inyectados no funcionan individualmente, sino como un paquete“.

Descubrimos que hay una fuerza y ​​flexibilidad inherentes a la red, lo que garantiza que si uno o varios componentes no funcionan, la infección puede continuar. Es importante destacar que este trabajo también ha revelado que nuestras células tienen un corta fuegos -firewall- integrado, lo que significa que podemos lidiar con las redes corruptas del hacker y montar respuestas inmunes efectivas que pueden eliminar la infección“.

Podría conducir a desarrollo de nuevos tratamientos

El co-líder del estudio, el profesor Jyoti Choudhary, del Laboratorio de Proteómica Funcional del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, comentó: “Nuestro estudio muestra que podemos predecir cómo responderá una célula cuando sea atacada por diferentes combinaciones de proteínas efectoras bacterianas. Esto nos ayuda a comprender mejor cómo interactúan las células, el sistema inmunológico y las bacterias, y podemos aplicar este conocimiento a enfermedades como el cáncer y la enfermedad inflamatoria intestinal en las que las bacterias del intestino desempeñan un papel importante“.

Esperamos, a través de más estudios, aprovechar este conocimiento y averiguar exactamente cómo funcionan estas proteínas efectoras y cómo trabajan juntas para alterar las células huésped. En el futuro, dicha mejor comprensión podría conducir al desarrollo de nuevos tratamientos“.

Experimentos

Durante sus experimentos, el equipo pudo eliminar diferentes efectores al infectar ratones con el patógeno, rastreando el éxito de cada infección. Esto demostró que la red de efectores producida por el patógeno podría reducirse hasta en un 60% y aún así producir una infección exitosa.

El equipo recopiló datos sobre más de 100 combinaciones sintéticas diferentes de los 31 efectores, que los profesores Alfonso Rodríguez-Patón y Elena Núñez-Berrueco de la Universidad Politécnica de Madrid utilizaron para construir un algoritmo de inteligencia artificial (IA).

El modelo de IA pudo predecir los resultados de la infección con Citrobacter rodentium que expresa diferentes redes efectoras, que se probaron con experimentos en ratones. Como es imposible probar en el laboratorio, todas las redes que podrían formar los 31 efectores, el emplear un modelo de IA es el único enfoque práctico para estudiar sistemas biológicos de esta complejidad.

Predicción de resultados usando la IA

El co-primer autor, el Dr. David Ruano-Gallego del Departamento de Ciencias de la Vida en Imperial, menciona que “la IA nos permite enfocarnos en crear las combinaciones más relevantes de efectores y aprender de ellas cómo nuestro sistema inmunológico contrarresta las bacterias. Estas combinaciones no serían obvias a partir de nuestros resultados experimentales solamente. Esto abre la posibilidad de usar la IA para predecir los resultados de la infección“.

“Nuestros resultados también significan que en el futuro, utilizando IA y biología sintética, deberíamos poder determinar qué funciones celulares son esenciales durante la infección. Lo que nos permite encontrar formas de combatir la infección no matando al patógeno con antibióticos, sino cambiando y mejorando nuestras respuestas de defensa natural a la infección”, afirmó la Dra. Julia Sánchez-Garrido, del Departamento de Ciencias de la Vida del Imperial y coautora principal.

El tema de la resistencia antimicrobiana, es parte de la agenda del foro “Abordando el Desafío de las Infec-ciones Intrahospitalarias”, organizado por el Consorcio Mexicano de Hospitales, la Fundación Mexicana para la Salud AC., y la iniciativa Hospitales sin Infecciones, entre otros aliados del sector público, como del ámbito privado.

En el evento en línea, se busca a través de una agenda de cuatro días, generar mesas de debate con especia-listas del más alto nivel, sobre el impacto de las infecciones intrahospitalarias en la salud del paciente y en la economía; la importancia de las enfermeras y demás profesionales en la seguridad del paciente; la resistencia antimicrobiana; el papel de la esterilización en la prevención de infecciones, entre otros.

Referencias

  1. DAVID RUANO-GALLEGO, JULIA SANCHEZ-GARRIDO, ZUZANNA KOZIK, ELENA NÚÑEZ-BERRUECO, MASSIEL CEPEDA-MOLERO, CAROLINE MULLINEAUX-SANDERS, JASMINE NAEMI-BAGHSHOMALI CLARK, SABRINA L. SLATER, NAAMA WAGNER, IZABELA GLEGOLA-MADEJSKA, THEODOROS I. ROUMELIOTIS, TAL PUPKO, LUIS ÁNGEL FERNÁNDEZ, ALFONSO RODRÍGUEZ-PATÓN, JYOTI S. CHOUDHARY, GAD FRANKEL; Type III secretion system effectors form robust and flexible intracellular virulence networks; Science 12 Mar 2021: Vol. 371, Issue 6534, eabc9531 DOI: 10.1126/science.abc9531; Disponible en el URL https://science.sciencemag.org/content/371/6534/eabc9531

Tabla de contenidos

Compartir:

Compartir en facebook
Facebook
Compartir en twitter
Twitter
Compartir en pinterest
Pinterest
Compartir en linkedin
LinkedIn

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.