En la biología contemporánea ya se discuten los retos que deberán ser afrontados para lograr la modificación ingenieril de los organismos biológicos, la llama biología sintética. Sin embargo, a pesar de la inmensa cantidad de información biológica, esta ciencia sigue sorprendiéndonos día a día. Los principios detrás de sus exquisitos mecanismos de control siguen presentando retos a nuestra compresión. Siguiendo la tradición de los biólogos integrativos, los organicistas, la biología de sistemas ha entrado en escena armada con metodologías modernas bajo la promesa de permitirnos comprender cómo la interacción entre una diversidad de partes celulares da origen al fenómeno que llamamos vida. Un reto fundamental para la biología de sistemas es desentrañar y comprender los principios detrás de la compleja organización de los sistemas celulares, de entre los cuales las regulación es primordial ya que es la responsable del control de la maquinaría celular en respuesta a cambios en el ambiente. Diversas metodologías han sido aplicadas para atacar este problema con buenos resultados en términos generales. Sin embargo, estos métodos no son naturales y han revelado una serie de inconvenientes e inconsistencias biológicas. Para abordar estos problemas nuestro grupo ha desarrollado el enfoque de descomposición natural, el cual ha mostrado poseer un alto poder predictivo para predecir los principios que gobiernan la biología de sistemas regulatorios en dos bacterias distantes filogenéticamente, sugiriendo la posible universalidad de estos principios. Pero hablar de universalidad en biología es aventurado con tan limitadas evidencias. Es por ello que en este proyecto proponemos evaluar sistemáticamente la robustez y generalidad de este enfoque. La realización de este proyecto nos permitirá acumular evidencias a favor de la universalidad de los principios predichos. Para evaluar la robustez perturbaremos las redes siguiendo criterios teóricos y biológicos. Por otra parte, automatizaremos el enfoque de descomposición natural de forma que podamos aplicarlo a las redes de regulación de diversos organismos. De esta forma, este trabajo nos brindará la oportunidad de contrastar las predicciones del enfoque en diferentes organismos poniendo énfasis en sus diferencias y similitudes, permitiéndonos así identificar principios de sistemas generales que gobiernan las arquitecturas funcionales de las bacterias, y comparar las adaptaciones de los diferentes organismos a sus correspondientes estilos de vida. Dada la alta plasticidad de las redes regulatorias, un análisis comparativo entre organismos requiere de métodos que permitan la identificación de reguladores análogos, i.e., reguladores no ortólogos cuya función se encuentra conservada en organismos distintos, siendo así encargados de responder a señales fisiológicas similares permitiendo una respuesta regulatoria equivalente. Por ellos proponemos definir criterios y algoritmos que nos permitan su identificación. Finalmente, este proyecto nos permitirá dar los pasos necesarios para desarrollar y poner a disposición de la comunidad científica internacional la versión piloto de una base de datos de la biología de sistemas regulatorios de múltiples organismos. Así, este proyecto representa una gran oportunidad para estar a la vanguardia de los proyectos de biología de sistemas a nivel internacional.

Desde la última mitad del siglo XX, la biología molecular abrazó el enfoque divide y vencerás para obtener una mejor comprensión del funcionamiento de una célula. Siguiendo esta agenda, diversos sistemas fueron disectados, y su función y componentes descritos en detalle. Este paso fue fundamental para obtener una imagen adecuada de la complejidad biológica. Durante los últimos 20 años, los métodos de high-throughput y los esfuerzos de curación de la literatura han acumulado una cantidad masiva de datos biológicos respecto a la lista de partes y las interacciones moleculares que ocurren en una célula. Sin embargo, a pesar de la enorme cantidad de información disponible, una comprensión global y profunda de los principios gobernando los sistemas celulares aún es elusiva. El enfoque de descomposición natural brinda un útil marco de trabajo biológico-matemático para comprender y estudiar los principios a nivel de sistemas que gobiernan la organización de las redes de regulación. Mediante emplear este enfoque, nuestro grupo ha develado los principios de sistemas comunes que gobiernan la organización de las redes de regulación de dos organismos filogenéticamente distantes, E. coli y B. subtilis (Freyre-Gonzalez et al., 2012). La gran distancia evolutiva entre este par de organismos sugiere la posible universalidad entre los procariontes de los principios comunes descubiertos. Sin embargo, la historia de la biología nos muestra lo difícil que puede ser identificar principios universales. La lección es clara, no es suficiente que estos principios se conserven en dos organismos para poder hablar de su universalidad. Se requiere evaluar esta hipótesis en tantos organismos como sea posible. Además, es necesario evaluar el efecto que otras variables pueden tener sobre las predicciones. Hay que considerar, por ejemplo, que ninguna red de regulación reconstruida hasta el momento cubre el genoma completo. Es necesario entonces hacer crecer artificialmente las redes disponibles y evaluar cómo se afectan las predicciones. Por otra parte, la calidad de las evidencias de las interacciones regulatorias es muy heterogénea. Existen interacciones apoyadas por evidencias fuertes como ensayos de footprinting, hasta interacciones sólo soportadas por evidencias débiles e indirectas como son microarreglos o inferencia humana. Debido a esto es necesario también evaluar el efecto que los diferentes tipos de evidencias tienen sobre las predicciones. Si bien el enfoque de descomposición natural se definió inicialmente con el objetivo de clasificar genes que componen una red de regulación del inicio de la transcripción, esto no limita el alcance del método. El enfoque de descomposición natural no presupone ninguna naturaleza particular para las moléculas reguladoras, así éstas pueden ser cualquier molécula cuyo recambio altere el patrón de expresión genética (Freyre-Gonzalez et al., 2012). De esta forma, este enfoque define un regulador como una molécula capaz de afectar, de forma selectiva, la expresión de un gen. Esto sienta las bases que permiten extender el enfoque a redes que incluyen formas alternas de regulación trascripcional y post-transcripcional. Por ello, en este proyecto consideramos pertinente dar un paso adelante y añadir a la red regulación transcripcional las interacciones mediadas por RNAs, que actualmente se sabe son elementos claves en la regulación, para cuantificar el efecto que estas nuevas interacciones tienen sobre las predicciones del enfoque. Los principios identificados por el enfoque de descomposición natural impactan directamente los esfuerzos por modelar una célula al permitir la identificación y el aislamiento de los subsistemas que la componen, brindando así directrices para un diseño eficiente del modelo e impactando la complejidad algorítmica de la simulación. La identificación de los subsistemas que componen a un organismo permite además establecer los perfiles funcionales de cada bacteria. Estos perfiles pueden ser empleados para realizar comparaciones funcionales entre distintas bacterias que permitan identificar sus adaptaciones a sus particulares estilos de vida, así como identificar tanto los subsistemas conservados u obtenidos por eventos de transferencia horizontal, como aquellos que han evolucionado convergentemente. Dada la alta plasticidad de las redes regulatorias debido a la pobre conservación de sus reguladores (Price, Dehal, & Arkin, 2007), el desarrollo de una metodología que permita identificar reguladores y sistemas análogos (i.e., reguladores no ortólogos pero cuya función se encuentra conservada en organismos distintos, siendo así encargados de responder a señales fisiológicas similares permitiendo una respuesta regulatoria equivalente) es fundamental. Por ello en este proyecto proponemos desarrollar e implementar dicha metodología para complementar nuestros estudios comparativos. La evaluación de la robustez y generalidad del enfoque de descomposición natural nos brindará evidencias para sustentar la universalidad de esta metodología y de los principios a nivel de sistemas identificados. Por otra parte, la automatización del enfoque de descomposición natural, entre otros algoritmos e implementaciones desarrollados a lo largo de este proyecto, sentará las bases para el desarrollo futuro de una plataforma computacional, accesible vía el web, para la identificación y almacenamiento de los componentes a nivel de sistemas de las redes de regulación de diversos organismos conforme se caractericen o actualicen sus redes regulatorias. Los módulos identificados por el enfoque de descomposición natural agrupan no sólo genes con función conocida, sino también genes cuya función se desconoce hasta el momento. Así, dicha plataforma computacional permitirá, mediante los procesos de anotación funcional automatizada y manual de estos módulos, asignar funciones a dichos genes con función desconocida en términos de la función del módulo en el que se encuentran. Por otra parte, el estudio y comparación de las adaptaciones funcionales de diferentes bacterias a sus estilos de vida nos permitirá, por un lado, contribuir con nuestros colegas de la Universidad de Bielefeld a comprender las diferencias entre dos corynebacterias de importancia biotecnológica y médica: Corynebacterium glutamicum y Corynebacterium jeikeium; así como a arrojar luz sobre los sistemas y funciones que son fundamentales para la vida. Comprender cómo circuitos complejos con diferentes niveles de control capacitan a la célula para controlar simultáneamente las diferentes subrutinas del programa genético es un reto actual que afronta la biología de sistemas. A largo plazo, su estudio nos brindará conocimiento fundamental aplicable para optimizar la manipulación o generación de nuevas vías metabólicas y su regulación con el fin de mejorar la producción de substancias de interés biotecnológico. Además, nos llevará a comprender más sobre cómo los organismos patógenos controlan sus diferentes subrutinas genéticas, y cómo podemos evitar la activación de sus subrutinas de virulencia o resistencia a antibióticos.