N.91 – Demuestran que la velocidad de crecimiento

Los suelos albergan distintos grupos de microorganismos potencialmente beneficiosos, perjudiciales o neutros para el crecimiento y sanidad de las plantas con las que interactúan. Las raíces influyen con sus exudados en la zona del suelo circundante -denominada rizosfera- donde se produce un fenómeno de enriquecimiento de bacterias y otros microorganismos, conocido como “efecto rizosférico”.

Este efecto se evidencia al analizar las comunidades bacterianas que se encuentran alrededor de las raíces de las plantas, donde se observa el enriquecimiento de ciertas bacterias. Por tatarse de redes complejas e inestables que varían según especie y condiciones, como tipo de planta y suelo, no es sencillo deterninar qué características de las bacterias están asociadas al efecto rizosférico.

El estudio aquí reseñado, en el que participó un investigador del CONICET, develó que la tasa de crecimiento es un factor bacteriano dominante para explicar el efecto rizosférico y predecir si una bacteria colonizará la rizosfera. Dado que la mayoría de las bacterias que se cultivan en laboratorio son de crecimiento rápido, para poder probar esa hipótesis fue necesario acceder a información metagenómica derivada del conjunto de genomas de todos los microorganismos, incluyendo a los no cultivables. Una de las potenciales aplicaciones de este conocimiento es que podría ayudar a seleccionar microorganismos con potencial para utilizarse como bioinoculantes.

El estudio estimó las velocidades de crecimiento potenciales de los microorganismos a partir de los genomas bacterianos. Para ello, se analizaron conjuntos de datos metagenómicos derivados de rizosferas y suelos en 18 plantas. Además, se utilizaron cerca de 7 mil genomas reconstruidos de metagenomas de más de 1.100 muestras de suelos y rizosferas de diferentes plantas y se utilizaron distintos análisis estadísticos incluyendo modelos de aprendizaje automático. Esto permitió verificar que la rizosfera es dominada por las bacterias con mayor potencial de crecimiento. Por otra parte, esta característica mostró ser la más importante para predecir el efecto rizosférico, en comparación con otras características metabólicas de las bacterias. La investigación mostró que esto se mantiene en 11 de los filos bacterianos y ocurre en rizosferas de distintas plantas, suelos o condiciones edafoclimáticas (tales como humedad, nivel de nutrientes en suelos, pH). A su vez, se identificaron cientos de nuevas funciones asociadas a este efecto que podrán ser caracterizadas en futuros estudios. Cabe destacar que esta investigación permite comprender mejor las características del éxito de las bacterias en la rizosfera y este tipo de modelos podrían utilizarse para mejorar el desarrollo de soluciones novedosas en la biotecnología agrícola.

José Luis López, investigador del CONICET en el Instituto Andino Patagónico de Tecnologías Biológicas y Geoambientales (IPATEC, CONICET – UNCo), junto a un grupo de estudio de la Universidad de Utrecht (Países Bajos), llevó adelante esta investigación sobre características genómicas de las bacterias para colonizar la rizosfera. López destaca que la metagenómica y la bioinformática permiten utilizar datos experimentales producidos anteriormente por otros grupos para otros estudios, los cuales están disponibles y accesibles en bases de datos públicas.

“A partir de colecciones de microorganismos y, conociendo su secuencia genómica, es posible utilizar modelos de machine learning. Además, podemos saber anticipadamente cuál es su potencialidad para colonizar la rizosfera”, señala López. Estos modelos tienen una capacidad predictiva eficiente al incorporar la velocidad potencial de crecimiento de las bacterias. A su vez, estos modelos podrían usarse para seleccionar bacterias con preferencias por distintos suelos, así como para la selección de biofertilizantes o microbios que supriman a los patógenos de las plantas.

El investigador indica que ahora están comenzando a utilizar modelos metabólicos, datos metagenómicos, variables ambientales y modelos de inteligencia artificial para predecir qué bacterias podrían colonizar las plantas según el tipo de suelo, o bien para diagnosticar funciones del ecosistema tales como la productividad de los suelos, la susceptibilidad a patógenos, las tasas de emisión de carbono u otras a partir de la composición de las comunidades microbianas presentes en los suelos, las cuales funcionan como precisos biosensores. “Este tipo de estudios serán muy relevantes para comprender cómo podríamos mejorar el manejo de los suelos de manera sostenible”, sostiene López. También subraya que esta investigación aporta conocimientos de la microbiología del suelo para el desarrollo de tecnologías que puedan aplicarse en el mejoramiento de prácticas agrícolas y en la sostenibilidad del sistema agroecológico.