Un equipo interdisciplinario de la Facultad de Ciencias Agrícolas de Penn State, en una iniciativa destinada a comprender mejor las implicaciones del cambio climático para la vida animal y vegetal y los sistemas agrícolas, se está centrando en un campo de estudio emergente llamado transcriptómica del paisaje.
por Jeff Mulhollem, Universidad Estatal de Pensilvania
En un artículo de revisión técnica invitado publicado recientemente en Molecular Ecology Resources , el líder del equipo Jason Keagy , profesor asistente de investigación de ecología del comportamiento de la vida silvestre, explicó que la transcriptómica del paisaje estudia cómo los patrones de expresión génica en los organismos vivos se relacionan con los cambios en el medio ambiente, incluido el hábitat, el clima, el clima y los contaminantes—así como los efectos subsiguientes en la función de las plantas y los animales.
Explicó que un transcriptoma es el total de todas las moléculas de ARN expresadas a partir de los genes de un organismo, esencialmente una colección de todas las lecturas de genes presentes en una célula. Al observar las diferencias de expresión génica a una escala más fina en entornos de mayor escala, surgen tendencias que ofrecen una nueva visión de cómo la vida en la Tierra se está adaptando al cambio, dijo.
Nos sentamos con Keagy para aprender más sobre el nuevo y complejo campo.
P: ¿Qué es la transcriptómica del paisaje?
Keagy: La transcriptómica es el estudio de todas las moléculas de ARN en un tejido determinado en un momento determinado. ¿Por qué nos preocupamos por el ARN? El ADN es básicamente un dispositivo de almacenamiento de memoria. Para que un gen realmente haga algo, las letras del ADN deben reescribirse como letras del ARN y luego traducirse a una proteína.
Literalmente, podemos leer las letras del ARN para averiguar qué genes están activos y qué tan activos están. Entonces podemos preguntar: ¿Cómo se ve afectada la parte activa del código de ADN por un factor de estrés ambiental? Ahí es donde entra en juego la parte del paisaje. Por lo general, haríamos experimentos para responder a esta pregunta. Pero algunas cosas simplemente no se pueden estudiar bien en el laboratorio. La naturaleza es desordenada y entender que el desorden es importante.
Entonces, ¿qué sucede si, en cambio, tomamos muestras de todo el paisaje y preguntamos cómo alguna variable (temperatura, altitud, sombra) influyó en la expresión génica, el transcriptoma? Eso, en pocas palabras, es transcriptómica del paisaje.
P: ¿Qué pueden lograr los investigadores usando la transcriptómica del paisaje?
Keagy: En el artículo que acabamos de publicar, describimos tres áreas principales de investigación que imaginamos que abordará la transcriptómica del paisaje: comprender las vías moleculares involucradas en la respuesta al medio ambiente, generar y probar hipótesis sobre los mecanismos y la evolución de estas respuestas al medio ambiente, y aplicar este conocimiento a la conservación y manejo de especies.
Los dos primeros son importantes desde el punto de vista de la comprensión de cómo responden los organismos al medio ambiente, mientras que el tercero es importante desde un punto de vista más práctico.
P: ¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de este enfoque?
Keagy: Visualizamos varias formas en que la transcriptómica del paisaje se puede utilizar para la conservación y la gestión. Una forma es en el desarrollo de biomarcadores. Por ejemplo, podríamos estudiar truchas de arroyo de varios arroyos durante un período de tiempo para descubrir un conjunto de genes que rastrean de manera confiable el estrés por temperatura. Usando esta información, podríamos identificar poblaciones que están en riesgo y seleccionarlas para hábitat u otra mitigación.
También podríamos identificar poblaciones que son especialmente resistentes al estrés térmico y utilizarlas para la reintroducción o la migración asistida. Debido a que la expresión génica responde de manera flexible al medio ambiente y debido a que a menudo podemos obtener tejido a través de medios no letales, por ejemplo, extrayendo un pequeño trozo de branquia, podría permitirnos rastrear mucho mejor el estrés de la población.
En un posible escenario futuro, un técnico que realice una encuesta de pesca eléctrica para la Comisión de Peces y Botes de Pensilvania podría tomar un pequeño trozo de branquia, colocarlo en un vial provisto para preservarlo y enviarlo por correo a Penn State. Podríamos decirle a la comisión si ese pez mostraba signos de estrés térmico u otros factores estresantes para los que teníamos información.
P: ¿Por qué no todos ya usan este enfoque?
Keagy: La secuenciación genómica es cara, pero cada vez es más barata. Señalamos en nuestro artículo que es posible obtener muestras secuenciadas con ciertas tecnologías por menos de $100 por muestra. Es probable que ese precio continúe bajando a medida que salgan al mercado secuenciadores de nueva generación.
También hay desafíos para el enfoque tanto desde el punto de vista del diseño experimental como del análisis estadístico. Discutimos esto en el documento y ofrecemos algunas sugerencias, aunque señalamos que el campo podría beneficiarse de más trabajo para descubrir la mejor manera de hacer un análisis de manera eficiente.
La iniciativa de transcriptómica del paisaje en Penn State, que incluye a Christina Grozinger, profesora de entomología Publius Vergilius Maro; Heather Hines, profesora asociada de biología y entomología; y Tyler Wagner, líder asistente de la unidad Unidad de Investigación Cooperativa de Pesca y Vida Silvestre del USGS y profesor adjunto de ecología pesquera—recibieron una subvención del Programa de Iniciativas y Redes Estratégicas Nivel I de la Facultad de Ciencias Agrícolas.
Más información: Jason Keagy et al, La transcriptómica del paisaje como herramienta para abordar los efectos del cambio global en diversas especies, Molecular Ecology Resources (2023). DOI: 10.1111/1755-0998.13796
