Construcción de un modelo dinámico basado en interacciones metabólicas entre especies del microbioma intestinal infantil

Abstract

El microbioma intestinal es una comunidad microbiana compleja que tiene una influencia importante en el huésped. Las interacciones microbianas en el intestino están influenciadas por sustratos de la dieta, especialmente polisacáridos complejos. En este ambiente, productos de degradación de polisacáridos más complejos, y de ácidos grasos de cadena corta liberados al medio por microorganismos, pueden ser utilizados por otros. El poder entender las fuerzas que guían el desarrollo del microbioma intestinal y su composición es importante para determinar su rol en salud y en la aplicación del microbioma intestinal como una herramienta terapéutica. Recientemente, aproximaciones desde el modelamiento matemático, como análisis de modelos y series de tiempo, modelos metabólicos a escala genoma, han sido útiles para predecir las interacciones microbianas. En este estudio, se siguió un enfoque bottom-up para desarrollar un modelo matemático basado en ecuaciones de crecimiento microbiano, pero que incorporan interacciones metabólicas entre microorganismos. El modelo fue desarrollado utilizando datos experimentales in vitro de un consorcio bacteriano simple de cuatro especies del microbioma intestinal infantil, durante el crecimiento en fructooligosacáridos (FOS). Generalmente el modelo predijo con buena exactitud la abundancia bacteriana en co-cultivos desde datos de monocultivo. Además, se observó una buena correlación entre los datos experimentales de consumo de FOS y la producción de ácido y lo predicho por el modelo. Bifidobacterium infantis y Lactobacillus acidophilus fueron los microorganismos dominantes en estos experimentos. Se realizó posteriormente una validación del modelo, usando un sistema más óptimo para el crecimiento microbiano como un biorreactor anaeróbico, usando las cuatro especies y FOS como fuente de carbono. El modelo fue capaz de predecir el predominio de las dos especies mencionadas, así como la producción de acetato y lactato. Por último, el modelo fue testeado por su sensibilidad e identificabilidad de parámetros. Estos resultados sugieren que cambios en la abundancia bacteriana en el microbioma pueden ser explicados por interacciones metabólicas, y que un modelo matemático que incorpora estas interacciones puede predecir el comportamiento de un consorcio simple de especies, desde información de crecimiento en mono y en co-cultivo. En el futuro, el modelo podría ampliarse para incluir datos de consorcios bacterianos más grandes, o ser aplicado a otras comunidades microbianas donde las interacciones metabólicas sean relevantes. Por otra parte, el modelo podría ser útil en el diseño de consorcios microbianos con propiedades deseadas, como por ejemplo una mayor producción de ácido.