Dr. Andrés Cumsille, ingeniero Civil Ambiental USM, propone utilizar nuevas estrategias de priorización para analizar compuestos bacterianos con potencial antibiótico utilizando la bioinformática. Este trabajo fue premiado en el XLVI Congreso de la Sociedad de Microbiología de Chile.
Por María José Aragonés G. | Periodista Dirección General de Investigación, Innovación y Emprendimiento.
Uno de los grandes desafíos que tiene el desarrollo de nuevos antibióticos es la priorización de los compuestos bacterianos que se estudian, es decir, en dónde buscamos aquello que tiene potencial de transformarse en un nuevo medicamento. “Pasa mucho en nuestra área que hay compuestos muy interesantes y, luego de mucho trabajo, nos damos cuenta de que esa molécula ya fue descrita, entonces, pasamos años reinventando la rueda”, dice el Dr. Andrés Cumsille, ex-alumno del Doctorado en Biotecnología USM.
En este contexto, la bioinformática es una tremenda herramienta que ayuda a ver qué tan novedades son esos compuestos, ya que esta disciplina científica se encarga de recopilar y analizar datos biológicos, como secuencias de ADN y aminoácidos, mediante el uso de computadoras, matemáticas, estadísticas y bases de datos.
Asimismo, la tesis doctoral del Dr. Andrés Cumsille, titulada: “Unravelling Natural Products from Marine Actinomycetota Strains: Leveraging Similarity Networks and Data Visualization Tools”, se especializa en el análisis de bacterias marinas a través de dos enfoques que permiten hacer más eficiente los procesos de selección de compuestos para cada estudio. El primero de ellos, es desde la metabolómica, está técnica permite “visualizar los compuestos producidos por bacteria y ver cuáles de ellos tienen potencial de ser novedoso a través de la agrupación o redes de similitud, es decir, si identificamos un compuesto y vemos que hay otros compuestos similares, los agrupamos reduciendo aquello que no conocemos”, explica el ingeniero.
El segundo enfoque, es analizando agrupamientos de genes biosintéticos, donde “secuenciamos el ADN de esta bacteria, vemos cuáles son sus agrupamientos de genes biosintéticos predichos y vemos cuáles se asemejan a agrupamientos ya identificados y cuáles no”. Esta lógica de redes de similitud permite asumir que cada grupo es capaz de producir algún compuesto similar, lo que ayuda a los científicos a decidir por los grupos con mayor potencial para producir un compuesto novedoso.
Visualización de datos
Otro gran aporte que significó este trabajo surge gracias a una pasantía que Andrés Cumsille realizó en la Universidad de San Diego relativo a la mejora de la visualización de datos que buscan conectar metabolómica con genómica. Esta herramienta es clave para obtener hallazgos, ya que durante estos estudios se generan cientos de millones de datos, que muchas veces, su tabulación no permite establecer relaciones claras o inmediatas, por lo ordenar y clasificar la información según ciertos criterios es clave para los hallazgos. “Tenemos muchos datos que son difíciles de analizar manualmente, por lo cual ayudé en la agrupación y visualización de estos datos en redes de similitud, pero esta vez mezclando ambos enfoques: la metabolómica, es decir, la parte química y, por otra parte, la genómica”.
“Es muy interesante que tesis como estas sean reconocidas por la comunidad científica nacional, lo que da cuenta de la calidad de la investigación que hacemos en el área de biotecnología, donde trabajos como el de Andrés Cumsille son muy relevantes en Chile y también en el territorio internacional, sobre todo considerando que viene desde la ingeniería”, comenta Michael Seeger, director del programa de Doctorado en Biotecnología USM y miembro de la Somich.
