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Ecología y metabolismo

Navegar por los ecosistemas a través de los conocimientos de la metabolómica para la conservación sostenible y la gestión de la biodiversidad.

Ecología y metabolómica

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Ecología y metabolómica

Metabolómica en ecología

Descifrar las intrincadas interacciones bioquímicas de los ecosistemas puede ser todo un reto. Los métodos tradicionales, centrados en la diversidad de especies y la dinámica de poblaciones, no suelen proporcionar una comprensión completa de los procesos metabólicos subyacentes que impulsan las interacciones ecológicas. Esta limitación obstaculiza nuestra capacidad para captar los matices más sutiles de las respuestas de las especies a los cambios ambientales, lo que dificulta la aplicación de estrategias eficaces de conservación y gestión de los ecosistemas. La metabolómica emerge como un enfoque científico de vanguardia que puede remodelar significativamente el panorama de la investigación ecológica.

La metabolómica permite a los investigadores estudiar el conjunto completo de pequeñas moléculas o metabolitos presentes en una determinada muestra biológica, proporcionando una instantánea única y completa del panorama bioquímico. Esta potente técnica permite el análisis simultáneo de múltiples vías metabólicas, arrojando luz sobre cómo responden los organismos a los estímulos y factores de estrés ambientales. La metabolómica puede ayudar a desentrañar los entresijos de la señalización química entre especies, dilucidando las interacciones ecológicas a nivel molecular. El empleo de la metabolómica en la investigación ecológica permite a los científicos comprender mejor la naturaleza dinámica y compleja de los ecosistemas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales y allanando el camino hacia estrategias de conservación más informadas y una gestión medioambiental sostenible.

Ecología y metabolómica

Descubra información funcional y práctica con la metabolómica

Información exhaustiva sobre la salud de los ecosistemas
Detección precoz de alteraciones medioambientales
Identificación de biomarcadores para la vigilancia medioambiental

Información exhaustiva sobre la salud de los ecosistemas

La metabolómica ofrece una visión completa de la composición bioquímica de los ecosistemas. Al analizar el conjunto completo de pequeñas moléculas (metabolitos) presentes en muestras biológicas como el suelo, el agua y las plantas, los investigadores obtienen una instantánea del estado metabólico y la salud de los ecosistemas. Esto permite una comprensión más matizada de cómo responden los organismos a los cambios ambientales, ayudando a identificar los primeros signos de estrés o perturbaciones.El enriquecimiento del suelo en nutrientes, por ejemplo, puede provocar grandes cambios en el microbioma del suelo, con un efecto directo en el funcionamiento del ecosistema.

Brown RW, Chadwick DR, Bending GD, et al. Nutrient (C, N and P) enrichment induces significant changes in the soil metabolite profile and microbial carbon partitioning. Biología y Bioquímica del Suelo. 2022/09/01/ 2022;172:108779. doi:https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2022.108779

Detección precoz de alteraciones medioambientales

La metabolómica permite detectar precozmente alteraciones y factores de estrés en los sistemas ecológicos. Mediante la identificación de cambios en los perfiles metabólicos, los científicos pueden descubrir cambios sutiles en respuesta a factores ambientales, proporcionando un sistema de alerta temprana para posibles problemas. Este enfoque proactivo es crucial para una conservación y gestión eficaces, ya que permite intervenir a tiempo para mitigar el impacto de las perturbaciones sobre la biodiversidad y la funcionalidad de los ecosistemas.Por ejemplo, un estudio publicado enScience of the TotalEnvironment utilizó metabolómica y otras ómicas en camarones como modelo para investigar el impacto de los microplásticos en los organismos acuáticos y los ecosistemas.

Duan Y, Xiong D, Wang Y, et al. Toxicological effects of microplastics in Litopenaeus vannamei as indicated by an integrated microbiome, proteomic and metabolomic approach. Science of The Total Environment. 2021/03/20/ 2021;761:143311. doi:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143311

Identificación de biomarcadores para la vigilancia medioambiental

La metabolómica facilita el descubrimiento de biomarcadores que sirven de indicadores de las condiciones ambientales y el estrés. Estos biomarcadores, derivados de firmas metabólicas, pueden utilizarse para un seguimiento preciso y eficaz de la salud ecológica. El desarrollo de paneles específicos basados en conocimientos metabolómicos permite crear herramientas prácticas para la vigilancia ambiental, ayudando a investigadores y conservacionistas a tomar decisiones informadas para la gestión sostenible de los ecosistemas.En un estudio publicado enEnvironment Internationalse buscaron firmas metabolómicas que indicaran la exposición a materia particular fina ambiental ≤ 2,5 µm, vinculada a la inflamación y el estrés oxidativo.Esta aplicación es una de las formas en que la metabolómica puede utilizarse para investigar asociaciones con exposiciones ambientales como la contaminación atmosférica.

Nassan FL, Wang C, Kelly RS, et al. Ambient PM2.5 species and ultrafine particle exposure and their differential metabolomic signatures. Environment International. 2021/06/01/ 2021;151:106447. doi:https://doi.org/10.1016/j.envint.2021.106447

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Aplicaciones de la metabolómica a la investigación ecológica

  • EComprensión de la salud de los ecosistemas
  • EDetección precoz del estrés medioambiental
  • EGestión de ecosistemas
  • ESeguimiento de las perturbaciones medioambientales
  • EDescubrimiento de biomarcadores
  • EDesarrollar herramientas de vigilancia medioambiental
  • EInvestigar las relaciones exposición-metabolito
  • EAlerta temprana de problemas medioambientales
  • EComprensión de la función de los ecosistemas
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"Nuestros hallazgos muestran que, a diferencia de los análisis estándar de la OCDE de bioquímica sanguínea e histología de órganos realizados con fines reguladores, la metabolómica sanguínea, la transcriptómica hepática y el análisis de metilación del ADN en todo el genoma pusieron de manifiesto la adaptación al estrés metabólico inducido por la exposición a la mezcla de pesticidas. Nuestros resultados sugieren que la adopción de la multiómica como parte de los procedimientos reguladores de evaluación del riesgo químico dará lugar a una mayor sensibilidad, precisión y previsibilidad de los resultados de los estudios in vivo, con implicaciones positivas para la salud pública."

Mesnage, R., Teixeira, M., Mandrioli, D. et al.
Multi-omics phenotyping of the gut-liver axis reveals metabolic perturbations from a low-dose pesticide mixture in rats. Commun Biol. 4, 471 (2021). doi:https://doi.org/10.1038/s42003-021-01990-w. Disponible bajo CC BY 4.0.

Metabolómica y ecología

Se utilizó un enfoque multiómico, incluida la metabolómica, para identificar las perturbaciones metabólicas resultantes de la exposición a dosis bajas de plaguicidas. El estudio comparó medidas estándar de histopatología y bioquímica sérica con análisis multiómicos en un ensayo de toxicidad subcrónica de una mezcla de seis plaguicidas detectados con frecuencia en productos alimenticios. Los resultados revelaron que, a diferencia de los análisis estándar de bioquímica sanguínea e histología de órganos de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE), la metabolómica sanguínea, la transcriptómica hepática y el análisis de metilación del ADN en todo el genoma pusieron de manifiesto la adaptación al estrés metabólico inducido por la exposición a la mezcla de plaguicidas. El estudio demostró que la elaboración de perfiles moleculares en profundidad en animales de laboratorio expuestos a bajas concentraciones de plaguicidas permite detectar perturbaciones metabólicas que pasarían desapercibidas con las medidas bioquímicas reglamentarias estándar, mejorando así la predictibilidad de los riesgos para la salud derivados de la exposición a contaminantes químicos.

Ecología Metabolómica Figura 1

[LEYENDA DE LA FIGURA]. A Diseño del estudio. Se administró a grupos de 12 ratas hembras, a través del agua de bebida, una mezcla de seis plaguicidas al nivel de la IDA de la UE durante 90 días. También se muestran los análisis tras el sacrificio (ilustración creada con BioRender.com). B Estructuras moleculares de los ingredientes activos de los plaguicidas analizados. (Estructura química de pubchem.com). El consumo de agua(C), el consumo de pienso(D) y el peso corporal con su banda de intervalo de confianza del 95%(E) no variaron (controles, negro; expuestos a plaguicidas, rojo).

Figura 1. El fenotipado multiómico del eje intestino-hígado revela perturbaciones metabólicas de una mezcla de plaguicidas en dosis bajas en ratas. Figura de Mesnage, R., Teixeira, M., Mandrioli, D. et al. Commun Biol 4, 471 (2021). https://doi.org/10.1038/s42003-021-01990-w Disponible bajo CC BY 4.0.

El enfoque multiómico, en particular el uso de la metabolómica, proporcionó información valiosa sobre los efectos metabólicos de la mezcla de pesticidas. El análisis del eje microbioma huésped-intestino mediante metabolómica reveló alteraciones en múltiples vías metabólicas, como el metabolismo de la lisina, la leucina, la isoleucina, la valina, la fenilalanina, el nicotinato y la nicotinamida. El estudio también identificó cambios en el metabolismo de los ácidos grasos, los dicarboxilatos y el mevalonato, así como en el ciclo TCA, entre otros, lo que pone de relieve el amplio impacto de la mezcla de plaguicidas en las vías metabólicas. Los resultados sugieren que la adopción de la multiómica, incluida la metabolómica, como parte de los procedimientos reguladores de evaluación del riesgo químico dará lugar a una mayor sensibilidad, precisión y previsibilidad de los resultados de los estudios in vivo, con implicaciones positivas para la salud pública.

Publicaciones y citas sobre ecología

Metabolon ha contribuido a publicaciones que van desde la investigación básica a los ensayos clínicos.

Un recurso para establecer empíricamente registros de exposición a fármacos directamente a partir de datos metabolómicos no específicos.

Zhao, Haoqi Nina; Kvitne, Kine Eide; Brungs, Corinna; Mohan, Siddharth; Charron-Lamoureux, Vincent; Bittremieux, Wout; Tang, Runbang; Schmid, Robin; Lamichhane, Santosh; Xing, Shipei; El Abiead, Yasin; Andalibi, Mohammadsobhan S.; Mannochio-Russo, Helena; Ambre, Madison; Avalon, Nicole E.; Bryant, MacKenzie; Burnett, Lindsey A.; Caraballo-Rodríguez, Andrés Mauricio; Maya, Martin Casas; Chin, Loryn; Corominas, Lluís; Ellis, Ronald J.; Franklin, Donald; Girod, Sagan; Gomes, Paulo Wender P.; Hansen, Lauren; Heaton, Robert K.; Iudicello, Jennifer E.; Jarmusch, Alan K.; Khatib, Lora; Letendre, Scott; Magyari, Sarolt; McDonald, Daniel; Mohanty, Ipsita; Cumsille, Andrés; Moore, David J.; Rajkumar, Prajit; Ross, Dylan H.; Sapre, Harshada; Shahneh, Mohammad Reza Zare; Gil-Solsona, Ruben; Thomas, Sydney P.; Tribelhorn, Caitlin; Tubb, Helena M.; Walker, Corinn; Wang, Crystal X.; Zemlin, Jasmine; Zuffa, Simone; Wishart, David S.; Gago-Ferrero, Pablo; Kaddurah-Daouk, Rima; Wang, Mingxun; Raffatellu, Manuela; Zengler, Karsten; Pluskal, Tomáš; Xu, Libin; Knight, Rob; Tsunoda, Shirley M.; Dorrestein, Pieter C.

Nature Communications
2025

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