Investigadores de Arizona State University han desarrollado dos herramientas que prometen transformar el análisis de comunidades microbianas, un campo fundamental para la salud humana y el monitoreo ambiental. Estas soluciones, denominadas TMarSel y scikit-bio, ofrecen métodos más precisos y escalables para descifrar la diversidad microbiana, según informó la propia universidad.
Los microorganismos desempeñan funciones esenciales en el cuerpo humano, los suelos, los océanos y la atmósfera, siendo clave para la salud y el equilibrio de los ecosistemas. Sin embargo, incluso con los avances en la secuenciación de ADN, identificar y comprender las relaciones evolutivas entre los microbios sigue siendo un reto considerable.
El volumen y la complejidad de los datos biológicos dificultan la obtención de resultados precisos, lo que ha impulsado la búsqueda de herramientas más sofisticadas.
Una nueva herramienta para árboles evolutivos
En este contexto, el equipo liderado por Qiyun Zhu, investigador principal del Biodesign Center for Fundamental and Applied Microbiomics y profesor asistente en la School of Life Sciences de Arizona State University, ha desarrollado TMarSel, una herramienta que redefine la construcción de árboles evolutivos microbianos.
Tradicionalmente, los científicos dependían de un conjunto limitado de genes marcadores para rastrear la historia evolutiva de los microbios. Sin embargo, la expansión de la metagenómica —que permite analizar millones de genomas directamente de muestras ambientales— ha evidenciado las limitaciones de este enfoque, especialmente cuando los genomas están incompletos o presentan calidad desigual.
TMarSel, abreviatura de Tree-based Marker Selection, automatiza la búsqueda entre miles de familias génicas para seleccionar la combinación óptima que permita construir árboles evolutivos fiables. Este sistema evalúa cada gen según su prevalencia, capacidad informativa y contribución a una representación estable de las relaciones microbianas.
El resultado es una metodología flexible y basada en datos, capaz de generar árboles evolutivos robustos incluso en conjuntos de organismos muy diversos o con genomas parcialmente completos, como destacó Arizona State University.
Scikit-bio, el software colaborativo
Junto a este avance, Zhu y su equipo han impulsado scikit-bio, una biblioteca de software de código abierto que se ha convertido en una referencia mundial para el análisis de grandes conjuntos de datos biológicos.
Scikit-bio proporciona a los científicos más de 500 funciones especializadas para comparar comunidades microbianas, calcular diversidad, transformar datos composicionales, analizar secuencias de ADN, ARN y proteínas, construir y modificar árboles filogenéticos, y preparar datos para aplicaciones de aprendizaje automático.
Esta herramienta resulta especialmente útil en el estudio del microbioma, como el que habita en el intestino humano, y responde a la necesidad de analizar datos biológicos que suelen ser masivos, fragmentados y con miles de variables interconectadas, una tarea para la que los programas convencionales no están diseñados.
El desarrollo de scikit-bio es un esfuerzo comunitario, respaldado por más de 80 colaboradores y mantenido bajo estrictos estándares de prueba y documentación. Su impacto se refleja en decenas de miles de citas en publicaciones científicas de áreas como medicina, ecología, ciencia climática y biología del cáncer.
Según Arizona State University, esta biblioteca se ha consolidado como una herramienta esencial para quienes investigan el microbioma y otros campos de la biología moderna basados en grandes volúmenes de datos.
Implicancias y perspectivas
La introducción de TMarSel y scikit-bio marca un punto de inflexión en la investigación biomédica y ambiental. Estas herramientas mejoran la fiabilidad y reproducibilidad de los estudios a gran escala y facilitan el avance de disciplinas emergentes como la medicina de precisión.
Zhu subrayó la importancia de la colaboración y el acceso abierto en el desarrollo científico: “Nuestro equipo crea herramientas de software de código abierto porque creemos que cuando todos pueden acceder y ampliar las herramientas científicas, toda la comunidad se beneficia y el descubrimiento se acelera”, afirmó el investigador en declaraciones recogidas por Arizona State University.
El papel de Arizona State University en la biología computacional se consolida con estos desarrollos, situando a la institución en la vanguardia de la intersección entre biología y tecnología. La combinación de conocimientos evolutivos y programación avanzada ha permitido crear soluciones adoptadas por científicos de todo el mundo, lo que refuerza la posición de la universidad como referente en innovación científica.
Con la aceleración de la secuenciación de ADN y el crecimiento del universo microbiano conocido, herramientas como TMarSel y scikit-bio aseguran que la abundancia de datos pueda convertirse en avances científicos concretos.
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