Las complejas redes de señalización que utilizan las bacterias para adaptarse a sus entornos se han vuelto más claras tras una nueva investigación.

Los investigadores del Centro John Innes utilizaron un estudio de la bacteria promotora del crecimiento de las plantas Pseudomonas fluorescens para desarrollar un método de análisis avanzado que, ellos esperan, aumentará nuestra capacidad para comprender las enfermedades vegetales y humanas.

Hasta hace poco, las investigaciones sobre la señalización bacteriana han tendido a analizar diferentes aspectos de la regulación genética de forma aislada. Sobre la base de estos enfoques individuales, el equipo de John Innes utilizó una variedad de laboratorio, técnicas computacionales y matemáticas para integrar datos obtenidos de múltiples experimentos microbiológicos diferentes.

Este enfoque les ha permitido construir un 'mapa de señalización' completo para la proteína bacteriana clave Hfq, que controla la virulencia y las respuestas al estrés en muchas especies de importancia clínica y agrícola.

Dr. Jacob Malone, el líder del proyecto asociado con el trabajo explicó:"Nuestra técnica nos permite seguir cada gen y proteína en una célula bacteriana, y decir cómo cambia y en qué nivel ocurre ese cambio, en respuesta a una entrada de señal dada.

"Estamos utilizando los mismos conjuntos de datos que en estudios anteriores, pero hemos desarrollado una forma de integrar los datos utilizando las matemáticas y la programación. Si se consideran los elementos individuales de una película:la fotografía, la banda sonora y el guión; al combinarlos se obtiene una película completa, algo mayor que la suma de las partes. Este es el mismo principio, sólo con la genética ".

Los hallazgos del equipo, publicado en Fronteras en microbiología (Analizando el complejo panorama regulatorio de Hfq - un integrador, Enfoque multi-ómico, Grenga, L. y col. 2017) prometen cambiar la forma en que investigamos las redes de señalización bacteriana, y avanzará en nuestra comprensión de cómo las bacterias interactúan con sus entornos y median las infecciones.

"La gente ha examinado los datos en más de un nivel antes, pero no a esta profundidad ", dijo el Dr. Malone." En última instancia, nos gustaría que la gente considerara abordar los datos de esta manera de forma rutinaria, ".