Microbii dansează, microbii se ceartă, microbii trișează

Microbii dansează, microbii se ceartă, microbii trișează
8 cititori au dat 4.5

[toc=”1″ title=”Cuprins”]

Dinamica populațiilor de microbi este importantă în găsirea alternativelor la antibiotice, în înțelegerea evoluției cancerului și a dinamicii sistemului imunitar.

Dacă înțelegem felul în care interacționează populațiile de bacterii, atunci putem înțelege mecanismele de producere și de evoluție a bolilor (patogenia) și mecanismele care determină rezistența la antibiotice. În viitor cercetătorii speră să poată vindeca infecțiile exploatând interacțiunile dintre populațiile de microbi. De asemenea, înțelegerea dinamicii populațiilor în general este importantă pentru înțelegerea evoluției cancerului și dinamicii sistemului imunitar.

Egoism și altruism în populațiile de bacterii

Bacteriile nu sunt organisme solitare, din contră, trăiesc în grupuri și depind de grup pentru a supraviețui. Bacteriile care traiesc în grupuri mari secretă factori virulenți necesari în patogenie. Totuși, altruismul este greu de explicat atunci când aduce beneficii grupului și dezavantaje la nivel de individ. Cum evoluează interacțiunile dintre microbi atunci când există un conflict de interese între beneficiile individuale și beneficiile de la nivelul populației?

Cooperarea aduce adesea beneficii la nivel de populație și costuri la nivel de indivizi (A) Bacteria din centru cooperează cu celelalte bacterii, aducându-le beneficii (B) O populație care cooperează este mai prosperă decât (C) O populație în care indivizii nu cooperează (D) În populațiile mixte, indivizii care refuză să coopereze exploatează pe cei care cooperează, prin faptul că beneficiază de cooperare fără să contribuie cu nimic

Detectarea cvorumului (în limba engleză, Quorum Sensing)

Bacteriile folosesc un proces numit Detectarea cvorumului pentru a-și sincroniza acțiunile de grup. Bacteriile sensibile la cvorum (la grup) secretă molecule de mici dimensiuni, numite auto-determinanți (în limba engleză autoinducers),  care se acumulează în mediul din jurul bacteriilor. Aceleași bacterii detectează concentrația modeculelor de auto-determinare din mediu cu ajutorul unor receptori. Moleculele de auto-determinare folosesc la determinarea densității de bacterii din mediu și astfel contribuie la exprimarea genetică la nivel de grup.

Detectarea cvorumului determină multe caracteristici ale bacteriilor, cum ar fi bioluminiscența (Eberhard et al, 1981), virulența (Miller et al, 2002), formarea bio-peliculelor (Davies et al, 1998) sau migrarea bacteriilor (Kearns, 2010). Cu toate acestea, producerea moleculelor auto-terminanți poate fi costisitoare pentru bacterii, și atunci moleculele devin un „bun public”, întreaga populație poate beneficia de pe urma unor singuri producători. Bacteriile mutante care nu pot produce moleculele auto-determinanți pot trișa, beneficiind de moleculele produse și eliminate în mediul înconjurător de către bacteriile „sănătoase”(Diggle et al, 2007). În astfel de situații, funcționarea populațiilor de bacterii este dificilă. Pentru a înțelege evoluția interacțiunilor dintre bacterii și relația lor cu selecția la nivel de individ, trebuie să vorbim despre Teoria evoluției sociale.

Teoria evoluției sociale – Teoria lui Hamilton din anul 1964

Această terorie încearcă să explice evoluția cooperării dintre invidizi (Pennisi, 2005). În teoria lui Hamilton, publicată în 1964, cooperarea poate apărea și evolua dacă indivizii care colaborează favorizează alți indivizi cu care sunt înrudiți (Hamilton, 1964). O caracteristică legată de cooperare devine ereditară dacă:

br – c > 0

Această inegalitate de numește regula lui Hamilton și subliniază trei factori importanți în interacțiunile sociale. c este este costul asociat fitness-ului donatorului (individul altruist), b este beneficiul adus fitness-ului destinatarului iar r este corelația dintre zestrea genetică a individului altruist și cea a destinatarului.

Paradoxul lui Simpson

Selecția poate avea loc pe mai multe nivele, la nivel de subpopulații și la nivel de populație per ansamblu. Raportul altruiștilor poate crește la nivel de populație per ansamblu chiar dacă rapoartele altruiștilor scad la nivel local, în fiecare subpopulație.

Pentru a demonstra asta, Chuang et al (2009) au făcut un experiment minunat cu populații modificate genetic de bacterii E-coli.

Experimentul lui Chuang, Rivoire și Leibler de la  The Rockefeller University, SUA. Cei trei autori au construit un sistem „de bunuri publice”, în care un semnal de detectare a cvorumului (de auto-determinare) activează rezistența la antibiotice. De asemenea, autorii au creat bacterii egoiste, care nu pot produce moleculele de auto-determinare, dar sunt sensibile la ele. În primul experiment, bacteriile altruiste, cele care pot produce moleculele de auto-determinare, au fost cultivate într-un mediu cu antibiotice separat de bacteriile egoiste. Bineînteles, numărul de bacterii din populația bacteriilor altruiste a crescut mult mai mult decât numărul de bacterii din populația bacteriilor egoiste. În schimb, în urmatorul experiment, autorii au cultivat cele două tipuri de bacterii împreună, tot într-un mediu cu antibiotice. Altruiștii au pierdut competiția în fața egoiștilor deoarece egoiștii au exploatat prea mult „bunurile publice”.

Același experiment a fost folosit într-o analiză mai atentă. Mai multe subpopulații au fost cultivate separat, fiecare cu proporții diferite de bacterii altruiste. La finalul fiecărei runde a competiției au fost determinate rapoartele altruiștilor din fiecare subpopulație. De asemenea, a fost determinat raportul altruiștilor la nivel de populație globală. Rezultatele au arătat că deși proporțiile altruiștilor au scăzut în fiecare subpopulație, proporția altruiștilor la nivel de populație globală a crescut! Explicația acestui paradox este simplă : O populație cu o proporție mai mare de altruiști are o productivitate mai mare la nivel global. Astfel, aceste subpopulații contribuie mai mult la populația globală. Acest rezultat este explicat de Paradoxul lui Simpson, un fenomen statistic în care un comportament din diferite subpopulații apare inversat atunci când subpopulațiile sunt puse laolată intr-o singură populație globală (Blyth, 1972). Este important de înțeles că efectul a dispărut în alte experimente când varianța proporțiilor inițiale de altruiști a scăzut în subpopulații (Chuang et al, 2009).

Paradoxul lui Simpson: Altruismul poate avea efecte benefice la nivel de populație globală și în același timp poate fi dezavantajos la nivelul subpopulațiilor. Asta se întâmplă deoarece subpopulațiile care au mai mulți indivizi altruiști contribuie mai mult la structura populației globale.

Concluzii

Înțelegerea interacțiunilor dintre bacterii poate schimba felul în care oamenii luptă împotriva infecțiilor bacteriilor patogene(Foster, 2005).

Antibioticele folosite în prezent  favorizează răspândirea bacteriilor reziste la antibiotice. Într-o populație în care puține bacterii sunt rezistente la antibiotice, antibioticele omoară bacteriile care nu sunt rezistente. Bacteriile reziste se pot înmulți apoi necontrolat. Pe de altă parte, înțelegerea interacțiunilor dintre bacterii poate duce la descoperirea tratamentelor care nu favorizează bacteriile rezistente la antibiotice.

De asemenea, înțelegerea mecanismelor care stau la baza interacțiunilor dintre indivizi, poate duce la înțelegerea formării tomorile canceroase sau a funționării sistemului imunitar.

Sursa

tradus din articolul „Social interaction in synthetic and natural microbial communities” de Joao B Xavier de la Program in Computational Biology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York City, NY, USA, publicat în Molecular Systems Biology în 12 Aprilie 2011, sub licentă Creative Commons 

http://www.nature.com/msb/journal/v7/n1/full/msb201116.html

Alte articole din aceeași categorie

Ți-a plăcut articolul? Urmărește-ne pe Twitter @Streptococcul

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile necesare sunt marcate *

Poți folosi aceste taguri și atribute HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>