Un código de barras para monitorear la biodiversidad

La cuenca del Amazonas alberga al menos el 30% de las especies de peces de río descritas a la fecha. Si quisiéramos evaluar el efecto de los cambios en el ecosistema —ya sea por causas naturales o por acción del hombre— sobre esta enorme biodiversidad, ¿cómo lo haríamos? Sería sumamente laborioso y caro analizar el estado de cada una de estas especies. Lo que se hace es identificar a unas cuantas que actúan como indicadores. Es decir, especies que son fáciles de estudiar y que podrían representar la situación de muchas otras.

El inconveniente con los indicadores es que ofrecen una escasa compresión de los problemas. Además, hacen caer en la tentación de gestionar la biodiversidad en base al indicador y no en lo que éste representa.

¿Se imaginan lo útil que sería contar con una herramienta que, de un sólo tiro, nos permita conocer qué especies y con qué frecuencias se encuentran en un determinado lugar? Gracias al impresionante avance en las técnicas de secuenciación de ADN, hoy en día podemos identificar el estado global de la biodiversidad en una determinada región, incluso sacar conclusiones sobre el funcionamiento de un ecosistema.

Código de barras de ADN

Cuando vas al supermercado, no ves a la cajera digitando el nombre de cada uno de los productos que estás comprando. Lo que hace es enfocar un escáner sobre una serie de líneas negras de diversos grosores para que la computadora lo identifique y le asigne el precio. No hay dos productos con el mismo código de barras.

En los seres vivos se puede hacer algo similar ya que existen genes que están presentes en todos ellos, cuyas secuencias de ADN varían ligeramente entre una especie y otra, siendo mayor la diferencia cuanto menos relacionados estén. Para el caso de animales, se usa una porción de 658 letras del gen que codifica la subunidad 1 de la citocromo oxidasa (CO1). Esta secuencia varía muy poco entre los individuos de una misma especie, pero presenta alrededor de un 2% (unas 13 letras) de diferencia entre dos especies muy relacionadas. Si las especies están menos emparentadas —como un caballo y un loro— las secuencias serán menos similares.

Gracias a la enorme reducción de los costos de secuenciación de ADN, miles de investigadores en el mundo están analizando el material genético de las especies —previamente identificadas y caracterizadas por un taxónomo— que conforman la biodiversidad de diversos países. Este proyecto mundial lleva el nombre del Código de Barras de la Vida (Barcoding of Life).

¿Cómo se genera el código de barras de la vida? Fuente: Barcoding of Life. [Dale click a la imagen para ampliarla]

Antes del desarrollo del código de barras de ADN, si tu querías identificar, por ejemplo, una especie de hormiga que capturaste en un trabajo de campo, debías mandar el espécimen a un taxónomo especializado en formícidos (familia a la que pertenecen las hormigas). Es más, dado que existen cerca de 20 mil especies de hormigas, el taxónomo debía ser experto en alguno de los grupos (subfamilia, tribu o género) de formícidos que existe. En muchos casos, el país no cuenta con uno, por lo que debías ubicarlo en otro país, remitirle la muestra (con todos los permisos de ley), hacer el pago y esperar varias semanas. Si tienes muchas hormigas y otros insectos más por identificar, la cosa se complica.

Hoy en día lo que se puede hacer es extraer el ADN del espécimen, aislar el gen CO1 usando marcadores universales y mandar a analizar la secuencia de ADN por menos de cinco dólares la muestra. En un par de días recibes la secuencia por correo electrónico, la cual comparas con todos los códigos de barras de ADN del BoLD (Barcoding of Life Database), que actualmente cuenta con cerca de 5 millones de registros, para identificar tu especie.

Monitorear la biodiversidad

Como podemos ver, el código de barras de ADN tiene un gran potencial para realizar monitoreos de la biodiversidad. Basta con colectar muestras en lugares y tiempos específicos, y analizar qué especies la componen y si hay algún tipo de variación con relación a una línea de base o un evento en particular. Pero aquí se genera otro problema. Extraer el ADN y aislar el gen CO1 de cada uno de los especímenes (que pueden ser cientos o miles) para luego mandarlos a secuenciar, podría también ser muy laborioso y costoso. Es por ello que hoy en día ha cobrado mayor importancia el metabarcoding (o código de barras de ADN colectivo).

En este caso, los especímenes no son analizados individualmente, sino todos a la vez. Por ejemplo, si tienes una muestra de 3000 insectos, tomas una patita de cada uno (o todo el cuerpo completo, si son pequeños) y le extraes el ADN total como si fuera una sola muestra. Luego aíslas el gen CO1 utilizando los marcadores universales y lo mandas a analizar con equipos de secuenciación de alto rendimiento, el cual puede leer cientos de secuencias en una sola operación, para obtener todos los códigos de barra de ADN presentes en la muestra inicial.

Diferencias entre el código de barras de ADN convencional (individuo por individuo) y el colectivo (metabarcoding). Fuente: ResearchGate.

El metabarcoding ya ha sido utilizado en nuestro país. El mes pasado, un grupo de científicos del Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP) en colaboración con el Instituto de Investigaciones para el Desarrollo de Francia (IRD), analizaron la diversidad de especies de bagres amazónicos (de gran importancia económica por ser ornamentales) en los ríos Napo y Marañón. Para ello colectaron muestras de agua usando redes de ictioplancton [ver imagen]. Aquí quedaban atrapadas todas las larvas de bagres que estuvieran presentes en la zona de estudio. Luego aislaron el total de ADN de las muestras y las mandaron a secuenciar. Los resultados mostraron con detalle no sólo las especies de bagres presentes sino también su abundancia relativa, lo que permitió hacer comparaciones a lo largo de un año.

Redes que son sumergidas para colectar muestras de pequeños organismos acuáticos. Fuente: Aquatic Research Instruments.

El metabarcoding abre la posibilidad de desarrollar mejores estrategias de manejo y conservación de la biodiversidad, ya que en vez de enfocarse en unas cuantas especies indicadoras (como se hace en la forma clásica), ahora se pueden analizar a todos los componentes vivos de un ecosistema. Esto nos permitiría monitorear la variación de las comunidades en función a los cambios en el entorno de una forma más reproducible y eficiente, incluso en tiempo real.

Un estudio publicado en Ecology Letters en el 2013 reveló que el uso del metabarcoding arrojaba resultados similares de diversidad alfa y beta que los estudios convencionales basados en un conjunto de datos de alta calidad recopilados de Malasia, China y Reino Unido. Incluso, las conclusiones sobre las políticas de conservación aplicadas en estos ecosistemas fueron similares. La diferencia es que esto se hizo con un menor esfuerzo: 645 horas-persona versus 2505 horas-persona.

La única limitante es que la base de datos de códigos de barra de ADN no está completa. Falta generar mucha información de las especies endémicas del Perú. Por ello es necesario facilitar a los investigadores el acceso al material genético de estos organismos y a los equipos necesarios para su análisis.

Referencias:

Maggia, M. et al. (2017). DNA Metabarcoding of Amazonian Ichthyoplankton Swarms PLOS ONE, 12 (1) DOI: 10.1371/journal.pone.0170009

Ashton, J. et al. (2013). Reliable, verifiable and efficient monitoring of biodiversity via metabarcoding Ecology Letters, 16 (10), 1245-1257 DOI: 10.1111/ele.12162