El rol del microbioma en la medicina personalizada: una nueva era en microbiología

Ya no se discute el impacto del microbioma humano, que abarca billones de microorganismos que residen en nuestros cuerpos, en la salud y la enfermedad. Los avances en la investigación del microbioma están impulsando la medicina hacia una nueva era, en la que los tratamientos personalizados se adaptarán a la composición microbiana de cada individuo.

Un componente esencial de esta revolución es la capacidad de diagnosticar y caracterizar la composición del microbioma mediante herramientas que combinan biología molecular, bioinformática y análisis metabolómico. Algunas de las técnicas ya están disponibles y otras aún en desarrollo.

Dentro de las técnicas disponibles se encuentran la secuenciación del gen 16S rRNA, la secuenciación metagenómica shotgun, la secuenciación de RNA (metatranscriptómica), las técnicas basadas en qPCR y microarrays, y el análisis metabolómico.

-La secuenciación del gen 16S rRNA es la técnica más utilizada para identificar y clasificar bacterias en muestras ambientales y biológicas. Se extrae el DNA microbiano de la muestra (por ejemplo, heces, saliva o piel) y se amplifica el gen 16S mediante PCR. Es relativamente económica y permite obtener un panorama general de la diversidad bacteriana, pero no ofrece información sobre virus, hongos o la función metabólica de las bacterias.

-La secuenciación metagenómica shotgun implica secuenciar todo el material genético presente en una muestra, no solo el gen 16S. Proporciona datos sobre la funcionalidad, permitiendo inferir rutas metabólicas y posibles interacciones huésped-microbioma. Es más costosa y requiere un análisis bioinformático complejo para procesar grandes volúmenes de datos.

-La secuenciación de RNA o metatranscriptómica se centra en el RNA mensajero (mRNa) para determinar qué genes están activos y cómo contribuyen al metabolismo intestinal. Esta técnica tiene sus desafíos, como la dificultad para extraer y secuenciar RNA de alta calidad y la falta de bases de datos completas para todas las secuencias de RNA microbianas.

-El uso de la PCR cuantitativa (qPCR) permite cuantificar de forma precisa grupos microbianos específicos mediante la amplificación de genes marcadores. Ofrece resultados rápidos y cuantitativos, útiles para monitorear cambios en poblaciones bacterianas clave.

-Los microarrays son dispositivos que pueden analizar la expresión génica de cientos o miles de microorganismos simultáneamente, proporcionando un perfil de actividad metabólica.

-Por otra parte, la metabolómica se centra en el estudio de los metabolitos producidos por el microbioma. Se utilizan técnicas como la espectrometría de masas y la resonancia magnética nuclear. Permite correlacionar los cambios en el microbioma con alteraciones en rutas metabólicas que pueden influir en la salud del hospedador. Es una técnica en evolución, con desafíos en la interpretación de datos complejos y la estandarización de protocolos.

Ya existen en el mercado kits de prueba de microbioma donde el paciente toma su muestra y la remite al laboratorio, para realizar el análisis mediante secuenciación de RNA o secuenciación shotgun de DNA.

Dentro de las técnicas en fase de desarrollo se encuentran la integración multi-ómica con machine learning, y el uso de biosensores y dispositivos portátiles.

En el primer caso se trata de una combinación de datos de genómica, transcriptómica, metabolómica y proteómica para obtener una visión holística del microbioma y sus interacciones con el huésped. La aplicación de algoritmos de inteligencia artificial permite identificar patrones y biomarcadores que podrían predecir la aparición de enfermedades o la respuesta a tratamientos específicos.

Los biosensores son dispositivos capaces de monitorear metabolitos y marcadores microbianos en tiempo real en muestras como la saliva o el sudor, facilitando la monitorización de la salud del microbioma fuera del laboratorio.

El futuro apunta a que la combinación de técnicas de secuenciación, análisis metabolómico y herramientas de inteligencia artificial permitirá diagnósticos precisos y la creación de perfiles microbianos predictivos, posibilitando tratamientos personalizados para infecciones, enfermedades crónicas y desórdenes metabólicos.

Sin embargo, aún persisten desafíos en cuanto a la estandarización de métodos, la interpretación de datos y la integración de información multi-ómica. La variabilidad del microbioma entre individuos y su dinamismo en respuesta a la dieta y los factores ambientales complican la definición de lo que se consideraría un microbioma saludable.

El campo de los diagnósticos basados en el microbioma está en constante evolución y promete transformar la medicina personalizada. No son aún herramientas diagnósticas definitivas, pero pronto tendrán un impacto significativo en la prevención y tratamiento de enfermedades.