Comprender el vínculo entre las bacterias intestinales y las enfermedades con el aprendizaje automático

Un nuevo estudio publicado en “˜Cell” el 13 de noviembre de 2024 revela que muchos de los vínculos previamente establecidos entre bacterias intestinales específicas y enfermedades pueden ser exagerados. La investigación, dirigida por Peer Bork del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) en Heidelberg, sugiere que las diferencias en la carga microbiana de un paciente, en lugar de la presencia específica de ciertas especies bacterianas, podrían ser un impulsor clave de las firmas microbianas en muestras fecales, incluso en individuos que padecen enfermedades. Durante años, los investigadores han planteado la hipótesis de que ciertas especies microbianas en el intestino podrían servir como marcadores de enfermedades como el síndrome del intestino irritable (SII), la enfermedad inflamatoria intestinal (EII) e incluso afecciones como la diabetes o las enfermedades cardiovasculares. enfermedad. Sin embargo, este estudio desafía esa suposición al mostrar que las variaciones en la carga microbiana, como la cantidad total de bacterias presentes, están más fuertemente vinculadas a los síntomas gastrointestinales como la diarrea y el estreñimiento que a las enfermedades en sí. Según Bork, “nos sorprendió descubrir que muchas especies microbianas, que antes se creía que estaban asociadas con la enfermedad, se explicaban más fuertemente por los cambios en la carga microbiana”. Este hallazgo sugiere que la carga microbiana, influenciada por factores como la edad, el sexo, la dieta, el uso de antibióticos y el país de origen, podría desempeñar un papel más importante de lo que se pensaba anteriormente en la manifestación de los síntomas relacionados con el intestino. La investigación también presenta un enfoque innovador de aprendizaje automático para estudiar el microbioma. Aunque el análisis del microbioma a gran escala se ha visto tradicionalmente obstaculizado por los altos costes y los métodos que requieren mucha mano de obra, esta nueva técnica permite predecir la carga microbiana en muestras fecales basándose en la composición del microbioma. El modelo, que se entrenó con datos de múltiples estudios a gran escala, podría agilizar significativamente la investigación del microbioma y mejorar nuestra comprensión de la salud intestinal. Michael Kuhn, otro autor principal del estudio, explica que con el nuevo modelo, “se puede predecir la carga microbiana para todos los estudios del microbioma intestinal humano adulto”. Esto podría hacer que la carga microbiana sea un marcador más accesible y fiable para los investigadores que investigan el papel de las bacterias intestinales en la salud y la enfermedad. Los conjuntos de datos utilizados para el estudio procedían de varias iniciativas de investigación de gran envergadura, entre ellas el proyecto GALAXY financiado por la UE, el proyecto MicrobLiver de la Fundación Novo Nordisk y el estudio MetaCardis. Sin embargo, aunque el estudio ofrece información prometedora, los investigadores advierten de que el análisis se basó únicamente en correlaciones y no en relaciones causales. En otras palabras, no pudieron establecer de manera definitiva si los cambios en la carga microbiana causan directamente los síntomas gastrointestinales o si son simplemente una consecuencia de otros factores. Además, el modelo desarrollado en este estudio es específico para el microbioma intestinal humano, lo que significa que se necesitarían diferentes modelos para predecir la carga microbiana en otros entornos, como el suelo o los océanos. Las investigaciones futuras apuntarán a refinar estos hallazgos identificando especies microbianas más directamente asociadas con enfermedades, independientemente de la carga microbiana, e investigando su uso potencial como biomarcadores. También existe la esperanza de que el enfoque de aprendizaje automático pueda adaptarse para su uso en estudios más amplios del microbioma ambiental, proporcionando información valiosa sobre los ecosistemas microbianos a nivel mundial.

Comentario de la columnista de SuppBase Alice Winters

Este estudio presenta un cambio convincente en la forma en que entendemos la relación entre el microbioma intestinal y la enfermedad. Durante años, la narrativa en torno a las bacterias intestinales y la salud se ha centrado en gran medida en la identificación de bacterias “malas” o “buenas”, con la suposición de que una composición microbiana específica se correlaciona directamente con los estados de enfermedad. Sin embargo, esta investigación nos invita a reconsiderar esa relación. El concepto de “carga microbiana” (el gran volumen de bacterias en el intestino) podría ser un determinante más significativo de los resultados de salud que las especies bacterianas específicas presentes. Aquí hay dos implicaciones principales. Primero, este estudio subraya la complejidad del microbioma. La salud intestinal está claramente influenciada por una amplia gama de factores, como la dieta, la genética, el medio ambiente y el estilo de vida. La idea de que simplemente modular la presencia de ciertos microbios podría conducir a resultados terapéuticos parece demasiado simplista a la luz de estos hallazgos. El énfasis en la carga microbiana sugiere, en cambio, que tal vez las intervenciones destinadas a optimizar el equilibrio general y la diversidad de las bacterias intestinales, en lugar de dirigirse a especies específicas, podrían ofrecer resultados más prometedores. En segundo lugar, el uso del aprendizaje automático en la investigación del microbioma es un gran avance. Históricamente, los estudios del microbioma han sido notoriamente difíciles de escalar, y los altos costos asociados con las mediciones experimentales de la carga microbiana han limitado la capacidad de realizar estudios a gran escala basados en la población. Este nuevo modelo predictivo podría revolucionar el campo al hacer que la medición de la carga microbiana sea más factible, lo que permitiría a los investigadores recopilar más datos de cohortes más grandes y diversas. Esto, a su vez, podría conducir a hallazgos más precisos y generalizados que podrían beneficiar no solo la investigación en salud sino también las prácticas clínicas. Dicho esto, el estudio también destaca algunas limitaciones. Como señalan los autores, aún no han establecido la causalidad. Todavía no sabemos si una mayor carga microbiana contribuye directamente a las enfermedades gastrointestinales o si es un reflejo de otros factores subyacentes, como la inflamación o la infección. Hasta que se comprendan mejor estas relaciones, el modelo debe considerarse una herramienta para la generación de hipótesis en lugar de una explicación definitiva de las interacciones entre el microbioma y la enfermedad. Esto plantea una cuestión importante para la industria de los suplementos y productos para la salud: es posible que sea necesario reevaluar el uso continuo de productos dirigidos a las bacterias intestinales, desde probióticos hasta prebióticos y postbióticos, a la luz de estos hallazgos. Si bien estos productos se comercializan como formas de influir directamente en el microbioma intestinal para mejorar los resultados de salud, el papel real de especies microbianas específicas en la enfermedad podría ser menos directo de lo que se suponía anteriormente. Es posible que los consumidores deban ajustar sus expectativas respecto de estos productos y centrarse más en enfoques holísticos para la salud intestinal, como la dieta, los cambios en el estilo de vida y la suplementación equilibrada, en lugar de depender únicamente de tratamientos dirigidos a las bacterias. A medida que la ciencia siga evolucionando, las empresas deberán mantenerse al tanto de las últimas investigaciones y ajustar sus fórmulas y estrategias de marketing en consecuencia.