Microbios como la bacteria intestinal común E. coli realizan un proceso conocido como quimiotaxis para detectar gradientes microscópicos de nutrientes. Los microbios "nadan" o "se arrastran" a través de su entorno, impulsados por flagelos giratorios, para perseguir gradientes de atrayentes químicos hasta llegar a un lugar rico en nutrientes.
El nuevo modelo de los investigadores, publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, es el más preciso hasta el momento para predecir la dinámica de la quimiotaxis bacteriana bajo diversas concentraciones y viscosidades de nutrientes, factores importantes que determinan el comportamiento de natación o rastreo de las bacterias.
Los hallazgos ayudan a los científicos a comprender mejor cómo las bacterias encuentran alimento a nivel de microescala y podrían conducir a avances tecnológicos en las áreas de biodetección, diagnóstico y medicina.
"Estos microbios exhiben un comportamiento sorprendentemente rico, y predecir con precisión cómo navegan en un gradiente es un desafío", dijo Igor Aronson, profesor de matemáticas en UT Austin y coautor del artículo. "Nuestro modelo simplificado permite a los investigadores calcular la velocidad a la que los microbios encuentran alimento y comparar las predicciones con experimentos, lo que podría ayudar a optimizar el proceso mediante el cual los microbios encuentran alimento u objetivos en el futuro. Esto tiene implicaciones para aplicaciones en biotecnología, atención médica, y remediación ambiental."
La quimiotaxis bacteriana también está relacionada con la virulencia. Los microbios dependen de la detección del gradiente químico en la quimiotaxis para localizar e infectar a un huésped. E. coli, por ejemplo, utiliza la quimiotaxis para encontrar nutrientes y también para localizar e infectar los intestinos de los mamíferos, el hábitat preferido de los microbios.
"Los hallazgos podrían conducir a nuevos antibióticos que obstaculicen este sistema de navegación en la quimiotaxis, previniendo la transmisión de enfermedades", dijo Alexander V. Argun, profesor de matemáticas de UCLA y otro coautor del artículo.
Los investigadores señalan que los modelos matemáticos anteriores que describían la quimiotaxis bacteriana hacían una serie de suposiciones simplificadoras en sus ecuaciones, lo que finalmente les impedía igualar la precisión de las observaciones experimentales. En particular, los modelos anteriores no tuvieron en cuenta un efecto inercial sobreamortiguado que actúa sobre los microbios, lo que ralentiza su dinámica.
"Lo que experimentan las bacterias es similar a nadar en melaza", dijo Aronson. "La dinámica es muy diferente a la de nadar en el agua y la mayoría de los modelos anteriores no tenían esto en cuenta".
El nuevo modelo teórico desarrollado por Aronson y Argun incorpora el efecto inercial junto con varios otros efectos realistas, como el tamaño y la densidad interna de las bacterias, para mejorar en gran medida la precisión del modelo al replicar observaciones experimentales.
Argun también señaló que algunos sistemas de quimiotaxis bacteriana muestran una respuesta de velocidad no monótona, lo que significa que la velocidad de los microbios aumenta hasta un máximo a medida que aumenta la concentración de nutrientes y luego comienza a disminuir.
"Esto es diferente de lo que vemos en la mayoría de los fenómenos físicos, donde la velocidad siempre aumenta a medida que aumenta la fuerza impulsora", dijo Argun. "Aquí, la natación se vuelve menos eficiente en altas concentraciones de nutrientes debido a la 'sobreseñalización', que nuestro modelo es capaz de capturar".
Los investigadores utilizaron su modelo para generar una predicción cuantitativa precisa de cómo cambia la velocidad de natación de los microbios a medida que se adaptan a la escasez de nutrientes, una predicción que anteriormente no estaba disponible en los modelos analíticos.
"Estos modelos matemáticos no sólo nos ayudan a obtener conocimientos sobre la naturaleza, sino que también pueden ayudarnos a hacer predicciones que pueden probarse experimentalmente", dijo Aronson. "Este modelo debería proporcionar una mejor comprensión del papel de la quimiotaxis en la motilidad, ecología y fisiología bacteriana".
