Desarrollo de herramientas computacionales para el estudio de la producción de microcistinas por la cianobacteria Microcystis aeruginosa

LASRY TESTA, R.; PRIVITERA SIGNORETTA, I.; DIAZ, M.S.; ESTRADA, V.

Simposio; XIV Simposio Argentino de Ficología; 2023

SAB

La biología de sistemas surge de la necesidad de dilucidar de manera holística los mecanismos involucrados en el comportamiento celular ya sea de organismos unicelulares como de células y/o tejidos de organismos superiores. Su base está en la integración de datos experimentales con los resultados de modelos matemáticos de metabolismo, planteándose de esta forma un proceso iterativo dentro del cual se resuelve un modelo en base a los datos disponibles, y luego se comprueban los resultados predichos por el modelo con nuevos experimentos, evitando de esta forma la realización de experimentos solo sobre suposiciones. Mediante las herramientas que brinda esta disciplina se realizan estimaciones in silico de productividades, modificaciones genéticas y efectos de medios de cultivo, antes de ir al campo in vivo, y evitando deesta forma experimentos con resultados negativos. Para este tipo de estudios resulta básica la disponibilidad de modelos matemáticos del metabolismo del organismo que se quiera estudiar. Los modelos más útiles y representativos son los modelos de escala genómica (GEMs, GEnomic Scale Models) que incluyen todas las reacciones, enzimas y genes de un organismo sin la necesidad de incluir parámetros cinéticos que no están disponibles para modelos de gran escala. Son útiles para realizar análisis simples de las capacidades metabólicas, tales como tasas máximas de Crecimiento, captación de nutrientes y producción de compuestos de interés. Además, tienen la capacidad de conectar el fenotipo y el genotipo incluyéndoles información de diferentes mediciones ómicas, y permiten realizar análisis in silico simples que involucran la célula completa. La herramienta más sencilla y utilizada para el estudio de los GEMs es el Análisis de Balance de Flujo (FBA, Flux Balance Analysis) que permite obtener la distribución de flujos de un GEM bajo diferentes condiciones de cultivo o ambientales. Estas se incorporan como restricciones en un modelo de optimización lineal, que además incluye las restricciones impuestas por la estequiometria del GEM. Existen otro tipo de herramientas más complejas relacionadas a mejorar la producción de bioproductos acoplando el crecimiento con la producción del compuesto de interés, que se fundamentan en la idea de que si la célula maximiza su crecimiento, también maximizará la producción del compuesto deseado. Este acoplamiento se logra identificando reacciones a eliminar in silico, que representan intervenciones genéticas in vivo. Este tipo de herramientas pueden aplicarse a cualquier microorganismo que tenga su genoma completamente secuenciado y anotado, lo cual es un requerimiento básico para poder construir su GEM. Como ejemplo, nos centramos en el estudio de cianobacterias. Específicamente, hemos trabajado con la cianobacteria Synechocystis sp. PCC6803 para la producción fotosintética de bioetanol y PHB con un enfoque biotecnológico, obteniendo un GEM curado y validado a partir de datos experimentales de bibliografía, mediante el cual se realizaron diferentes estudios in silico de la posibilidad de acoplar la producción al crecimiento.