A partir del año 1977 en el que Frederick Sanger creó un método de secuenciación  del ADN, las tecnologías para llevar a cabo dicha tarea han mejorado su rendimiento hasta llegar hoy día a las plataformas de secuenciación masiva con las que se pueden estudiar el genoma y el transcriptoma de los organismos.  El transcriptoma contiene toda la información que es expresada por los genes ante los estímulos externos o internos en forma de ARN mensajero. Dicha molécula está  considerada como la intermediaria de la información existente en el ADN y su producto final que son las proteínas. (Lowe R., et al., 2017).

La metatranscriptómica intenta describir el transcriptoma (la totalidad de ARN mensajero expresado en un genoma) de un conjunto de organismos provenientes de una muestra ambiental. A través del estudio de los metatranscriptomas se intenta describir todas las actividades moleculares que lleva a cabo una comunidad de organismos en un momento y  lugar específico, las cuales están determinadas por las condiciones ambientales o las interacciones bióticas existentes en el lugar donde habitan las comunidades estudiadas (Jieyng Wu, et al. 2013).

La búsqueda de conocer el transcriptoma surgió desde hace mucho tiempo. En 1970 se hizo el primer intento por conocer una pequeña parte de los transcritos que tenía un gen, sin embargo las tecnologías existentes eran muy laboriosas y no eran suficientes para conocer la forma en que se expresa y regula un transcrito (Lowe R., et al., 2017).

Fue en 1995 cuando se desarrolló el primer método transcriptómico basado en la tecnología de secuenciación de Sanger, esta técnica se apoyó de un análisis digital de expresión génica. Sin embargo, fue desplazada por la secuenciación de alto rendimiento de transcritos completos (Lowe R., et al., 2017).  Hoy en día utilizamos los microarreglos y RNA-Seq como técnicas transcriptómicas, ambas aproximaciones permiten el análisis simultáneo de miles de transcritos lo que reduce la mano de obra y el costo por gen.

La secuenciación por RNA-seq es una técnica muy eficiente para el análisis de transcritos, sin embargo produce mucha información simultánea, esta es la razón por la que este tipo de técnicas se apoyan en las tecnologías computacionales. Por ejemplo, los estudios resultantes de RNA-seq pueden producir millones de secuencias cortas de ADN de una longitud aproximada de 100 pb o más, dependiendo del equipo utilizado y cada una debe de compararse con genomas ya conocidos compuestos por miles o incluso millones de pares de bases, o bien, analizarlos de novo, es decir, sin ayuda de un genoma conocido. Un ejemplo donde podemos emplear esta técnica es en el caso de algún derrame de petróleo, donde es posible identificar qué microorganismos están presentes en la columna de agua y cuáles de los genes que expresan, les permiten o les facilitan la posible degradación de los hidrocarburos, inclusive es posible conocer a qué tipo de compuesto son más afines (Mason O, et al.,2012).

Actualmente este tipo de metodologías son consideradas como las pioneras en materia de biorremediación, ya que es importante conocer el metabolismo y funciones de las comunidades microbianas para identificar aquellos mecanismos moleculares que puedan ser posibles prospectos a utilizarse en la restauración de ecosistemas impactados por contaminación (Desai C. et al., 2010).

Estas herramientas igualmente permiten la identificación de microorganismos capaces de degradar sustancias provenientes de contaminación antropogénica (Birrer S. C., et al., 2018) y sustancias consideradas como contaminantes (metales pesados), reconociendo la forma en que aumenta o disminuye la expresión génica según la concentración de diferentes sustancias. Esto ha dado pie a considerar cierto tipo de microorganismos como una opción viable para la biorremediación en sitios afectados por dichas sustancias contaminantes (Pepi M. et al., 2007).

Las tecnologías de secuenciación masiva y sus análisis bioinformáticos se están convirtiendo en una herramienta muy útil para la restauración de los ambientes ecológicos contaminados por las actividades antropogénicas, y representan una buena opción en  nuestro intento por recuperar la salud ambiental de nuestro planeta.

Referencias

Lowe R, et al (2017) Transcriptomics technologies. PLoS Comput Biol 13: e1005457.

Wu, J., et al (2013). Integrated metagenomic and metatranscriptomic analyses of microbial communities in the meso- and bathypelagic realm of north Pacific ocean. Marine Drugs, 11, 3777–3801.

Mason, O. U., et al. (2012). Metagenome, metatranscriptome and single-cell sequencing reveal microbial response to Deepwater Horizon oil spill. ISME Journal, 6(9), 1715–1727.

Desai, C., et al (2010). Advances in molecular and “-omics” technologies to gauge microbial communities and bioremediation at xenobiotic/anthropogen contaminated sites. Bioresource Technology, 101, 1558–1569.

Bikel, S., et al (2015). Combining metagenomics, metatranscriptomics and viromics to explore novel microbial interactions: towards a systems-level understanding of human microbiome. Computational and structural biotechnology journal, 13, 390-401.

Pepi, M., et al. (2007). Arsenic‐resistant bacteria isolated from contaminated sediments of the Orbetello Lagoon, Italy, and their characterization. Journal of applied microbiology, 103, 2299-2308.

Birrer, S. C., et al (2018). Using meta-omics of contaminated sediments to monitor changes in pathways relevant to climate regulation. Environmental Microbiology. doi:10.1111/1462-2920.14470.