Demuestran que la velocidad de crecimiento bacteriano es un factor dominante para predecir el efecto rizosférico

Los suelos albergan distintos grupos de microorganismos que pueden ser 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 que se conoce 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 que están en los suelos. Al ser redes complejas e inestables que varían según especie y condiciones, como tipo de planta y suelo, es un desafío encontrar qué características de las bacterias están asociadas al efecto rizosférico. Asimismo, si bien existía la hipótesis de que las bacterias de crecimiento más rápido son más favorecidas por el efecto rizosférico que las de crecimiento más lento, esto no había podido probarse, pudiendo ser un determinante general independiente del conjunto de especies bacterianas en particular.

Una investigación publicada en la revista The ISME Journal, en la 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. Teniendo en cuenta que la mayoría de las bacterias que se cultivan en laboratorio son de crecimiento rápido se requirió acceder a información metagenómica derivada del conjunto de genomas de todos los microorganismos, incluyendo a los no cultivables, para poder probar esta hipótesis. 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 1100 muestras de suelos y rizosferas de diferentes plantas y se utilizaron distintos análisis estadísticos incluyendo modelos de aprendizaje automático. Esto permitió descubrir que las bacterias con mayor potencial de crecimiento dominan la rizosfera. 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 once de los filos bacterianos y ocurre en rizosferas de distintas plantas, suelos o condiciones edafoclimáticas (tales como la humedad, el nivel de nutrientes en suelos, el 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. “Previamente, había trabajado en cómo los microorganismos codifican proteínas utilizando diferentes posibles codones del código genético. Este análisis nos fue útil para estimar las velocidades máximas de crecimiento de las bacterias. Se nos ocurrió que podíamos comparar la velocidad de crecimiento en los microorganismos de la rizosfera y en los suelos desnudos si lográbamos acceder a los genomas, lo cual no era fácil ya que la mayoría de los microorganismos de suelo no se pueden cultivar y los que se cultivan no son representativos de lo que hay en esas muestras. Usando datos metagenómicos pudimos acceder a genomas representativos, a las velocidades de crecimiento y poner a prueba la hipótesis de que cerca de las raíces se enriquecen las bacterias de crecimiento más rápido”, expresa.

López destaca que la metagenómica y la bioinformática permiten utilizar datos experimentales que fueron producidos anteriormente por otros grupos para realizar otros estudios y están disponibles en las bases de datos públicas. De esta manera, se puede obtener mayor información aprovechando su disponibilidad y acceso.

“A partir de colecciones de microorganismos y, conociendo su secuencia genómica, es posible utilizar modelos de machine learning como los que se utilizan en este trabajo. 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, 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 que están presentes en los suelos. Las mismas funcionan como biosensores precisos. “Este tipo de estudios serán muy relevantes para comprender cómo podríamos mejorar el manejo de los suelos de manera sostenible”, sostiene López.

En ese sentido, 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.