Novo método de código de barras de RNA rastreia a transferência de genes em comunidades microbianas

Novo método de código de barras de RNA rastreia a transferência de genes em comunidades microbianas

No mundo microscópico das bactérias, a transferência de genes é um mecanismo poderoso que pode alterar a função celular, promover a resistência aos antibióticos e até mesmo moldar ecossistemas inteiros. Agora, um grupo interdisciplinar de investigadores da Universidade Rice desenvolveu um método inovador de “código de barras” de ARN para rastrear estas trocas genéticas em comunidades microbianas, fornecendo novos conhecimentos sobre a forma como os genes se movem entre as espécies. Os resultados foram publicados recentemente emBiotecnologia natural.

Há muito que sabemos que as bactérias trocam genes de formas que têm impacto na saúde humana, na biotecnologia e na estabilidade ambiental. No entanto, mapear quais micróbios estão envolvidos na transferência de genes tem sido um desafio. Esta nova técnica nos dá uma forma direta de registrar essas informações nas próprias células. “

James Chappell, professor associado de biociências e bioengenharia

Os métodos tradicionais para estudar a transferência de genes envolvem a marcação de elementos genéticos móveis com proteínas fluorescentes ou genes de resistência a antibióticos. Embora eficazes, estas abordagens requerem o isolamento e o crescimento de micróbios num laboratório, limitando a sua utilização em ambientes complexos.

Para enfrentar este desafio, uma equipe interdisciplinar dos laboratórios de pesquisa Chappell, Joff Silberg e Lauren Stadler de Rice criou uma nova ferramenta de biologia sintética. Esta equipe era composta por Matthew Dysart, Kiara Reyes Gamas, Lauren Gambill, Prashant Kalvapalle, Li Chieh Lu e August Staubus.

O novo método da equipe do arroz, chamado modificação de endereçamento de RNA (RAM), contorna esses obstáculos usando um RNA catalítico sintético (RNA-Cat) para “codificar” o RNA ribossômico (rRNA) em células vivas.

Ao escrever informações genéticas diretamente no 16S rRNA – uma molécula comumente encontrada em bactérias – os pesquisadores foram capazes de rastrear quais micróbios adquiriram DNA estranho sem perturbar seu ambiente natural. Como um sequenciamento direcionado de 16S rRNA, este método também é o padrão ouro para identificar várias espécies bacterianas que podem utilizar protocolos e software de análise estabelecidos e fáceis de usar.

“Isso é uma virada de jogo na criação de um atlas de DNA móvel”, disse Silberg, professor de biociências do Stewart Memorial e professor de bioengenharia. “Em vez de escrever informações aleatoriamente no DNA bacteriano, que é persistente e trabalhoso de ler, escrevemos informações em uma região do RNA que é altamente conservada em toda a árvore da vida, tornando a informação barata e fácil de ler em voz alta.”

Para conseguir isso, os pesquisadores projetaram uma pequena molécula de RNA baseada em ribozimas (também chamada de RNA catalítico) que reteve um código de barras exclusivo de 16S rRNA durante a transferência de genes. Este RNA de gato foi introduzido em uma comunidade microbiana modelo usando plasmídeos conjugativos, que são portadores de genes que ocorrem naturalmente em bactérias.

O experimento envolveu a introdução desses plasmídeos com códigos de barras em bactérias doadoras de E. coli, que então transferiram seu material genético para vários micróbios em uma comunidade de águas residuais. Após 24 horas, os pesquisadores extraíram o RNA total e sequenciaram o rRNA 16S com código de barras.

“O que vimos foi notável”, disse Stadler, professor associado de engenharia civil e ambiental. “Aproximadamente metade dos táxons bacterianos na comunidade de águas residuais poderiam abrigar os plasmídeos, permitindo-nos criar um mapa detalhado de eventos horizontais de transferência de genes.”

O estudo também mostrou que o RAM pode ser usado para medir as diferenças nas faixas de hospedeiros entre os tipos de plasmídeos de DNA. Com dezenas de milhares de plasmídeos de DNA diferentes em micróbios ambientais naturais, o RAM fornece um método simples e barato para compreender a relação entre os plasmídeos e seus hospedeiros.

“A RAM pode ser usada para rastrear o movimento de múltiplos elementos genéticos em toda uma comunidade microbiana”, disse Chappell. “Isso nos permitiu rastrear o movimento de múltiplos plasmídeos em um único experimento e poderia ser estendido para estudar a dinâmica da transferência de plasmídeos em comunidades microbianas e as interações entre elementos genéticos móveis.”

O método RAM tem aplicações potencialmente amplas em medicina, biotecnologia e ciências ambientais. Uma das preocupações mais prementes é a resistência aos antibióticos, uma vez que o rastreio da propagação de genes de resistência e de águas residuais poderia ajudar a prever e prevenir surtos de infecções resistentes a medicamentos. No campo da biorremediação e gestão de resíduos, esta tecnologia pode desenvolver microbiomas que decompõem eficientemente os poluentes, garantindo ao mesmo tempo a retenção de modificações genéticas benéficas. Na biologia sintética e na biotecnologia, a capacidade de produzir microbiomas para tarefas específicas, como a produção de biocombustíveis ou produtos farmacêuticos, também depende da transferência segura e controlada de genes.

“O potencial aqui é enorme”, disse Stadler. "Agora temos uma maneira de estudar como as bactérias compartilham genes em seu habitat natural sem ter que cultivá-las em laboratório. Isso abre a porta para uma nova onda de pesquisa microbiana e aplicações em biologia sintética."

No futuro, esta técnica de código de barras também poderá ser expandida e aplicada a outras formas de troca genética, como transdução (via bacteriófagos) e transformação (captação direta de DNA). Além disso, otimizar a estabilidade do RNA Cat e aumentar o número de códigos de barras exclusivos pode permitir uma resolução ainda mais precisa ao rastrear interações microbianas.

“Com um maior desenvolvimento, o código de barras do RNA poderá se tornar uma ferramenta universal para armazenar informações em comunidades ambientais, além de comportamentos microbianos adicionais”, disse Silberg.

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