Modelo matemático puede predecir éxito de tratamientos que manipulan el microbioma intestinal

18 de abril de 2018

Un nuevo modelo matemático puede predecir la efectividad de las terapias de microbioma que manipulan el sistema inmune mediante bacterias vivas y ayudaría a los médicos a elegir el tratamiento más apropiado para las personas con enfermedades inflamatorias o alérgicas, así lo reveló un nuevo estudio publicado en la revista eLife.

Hasta ahora, era experimentalmente imposible identificar la combinación óptima de bacterias que generaría la respuesta deseada al tratamiento antiinflamatorio. Pero los investigadores lograron desarrollar un modelo que predijo el tratamiento más efectivo en ratones.

La introducción de bacterias terapéuticamente potentes en pacientes con infecciones o enfermedades metabólicas es un enfoque emergente muy prometedor. Sin embargo, existen dos desafíos en el camino hacia su éxito. En primer lugar, la bacteria debe ser capaz de establecer su hogar junto con los microbios que ya residen ahí. En segundo lugar, en el contexto de las enfermedades autoinmunes, deben estimular un rango de respuestas inmunes que reduzcan la inflamación no deseada. Este trabajo se centró en estimular uno de esos grupos de células inmunitarias llamadas células T reguladoras o Tregs.

Las cepas bacterianas individuales son menos eficaces que los grupos compuestos por diferentes cepas. Pero probar la gran cantidad de posibles combinaciones bacterianas de forma experimental simplemente no es factible.

“En trabajos previos, nuestros colaboradores y coautores del estudio identificaron 17 cepas distintas de bacterias que pueden generar la respuesta inmune requerida, pero determinar las mejores combinaciones de estas cepas requeriría más de 130,000 experimentos independientes“, explicó el profesor Vanni Bucci, autor principal de la investigación y profesor asistente en la Universidad de Massachusetts en Dartmouth, Estados Unidos. “El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo matemático para seleccionar rápida y sistemáticamente los grupos de bacterias que producirían óptimamente la respuesta inmune deseada“.

El equipo construyó un modelo utilizando datos publicados y recientemente generados que muestran cuáles cepas bacterianas son más eficientes para colonizar el intestino y para estimular las células Treg en ratones libres de gérmenes, tanto individualmente como en conjunto. Luego combinaron este modelo con otro que predice el crecimiento y la expansión de las colonias bacterianas en ratones a lo largo del tiempo.

Esto les permitió determinar tanto el crecimiento de cada cepa bacteriana en los ratones como el grado de contribución de cada cepa al aumento de las células inmunes Treg. Con base en lo anterior, diseñaron un método para evaluar qué tan bien los grupos de bacterias colonizan juntos y estimulan una respuesta inmune. Posteriormente, probaron todas las combinaciones bacterianas posibles y generaron una lista clasificada de combinaciones bacterianas.

Para medir la precisión del modelo, probaron cinco combinaciones diferentes de cuatro cepas de bacterias en ratones libres de gérmenes. Así, descubrieron que las combinaciones bacterianas con los puntajes más altos predichos por el modelo no solo estimulaban las células inmunes de manera más potente, sino que además colonizaban el intestino de manera más estable, demostrando el valor de incluir ambas medidas en el modelo.

“El tratamiento de las enfermedades inmunes o inflamatorias no se logra necesariamente apuntando a una sola función biológica, sino que requerirá la manipulación simultánea de múltiples procesos dentro del sistema inmunitario del huésped“, indicó el doctor Richard Stein, autor principal e investigador asociado del Instituto Dana-Farber para el Cáncer, en Estados Unidos. “Hasta donde sabemos, este es el primer modelo que permite la predicción simultánea de la dinámica tanto de la microbiota como de la respuesta inmune. Puede considerarse un trampolín para el desarrollo y el diseño racional de las terapias con microbiomas“.

Vía: EurekAlert! – American Association for the Advancement of Science

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