Resumen de Aplicación de la biología de sistemas para mejorar las propiedades biotecnológicas de la cianobacteria Arthrospira platensis
Las cianobacterias son un grupo excepcionalmente diverso y muy versátil de procariotas fotoautótrofos que poseen maquinarias complejas para realizar la fotosíntesis oxigénica, utilizando energía lumínica para convertir el agua y el CO2 atmosférico en biomasa. Como consecuencia de esta capacidad de captación de la energía solar, actualmente existe un interés creciente en las cianobacterias como biofábricas para la producción de productos de alto valor. A pesar de este interés, persisten importantes lagunas en el conocimiento con respecto a la biología y la fisiología de las cianobacterias en comparación con la biotecnología heterotrófica. En esta Tesis Doctoral se ha utilizado como modelo de estudio la bacteria Arthrospira platensis PCC 9108, uno de los géneros de cianobacterias más valiosos y ampliamente utilizados debido a sus propiedades nutricionales y nutracéuticas, y una fuente de compuestos de valor agregado. A pesar de la presencia de su versatilidad metabólica, el organismo hasta ahora es elusivo a la manipulación genética, y la mejora de sus propiedades naturales mediante enfoques de ingeniería metabólica sigue siendo un desafío. Por tanto, se necesitan desarrollar estrategias basadas en biología de sistemas que permitan analizar en detalle el metabolismo de esta cianobacteria con el objetivo de aportar información relevante para su posible uso biotecnológico.
En el primer capítulo de resultados, se secuenció y anotó el genoma de la cepa de estudio PCC 9108. El profundo análisis del genoma llevado a cabo durante esta tesis y su comparación tanto a nivel filogenético como genético con otras cepas de Arthrospira previamente secuenciadas, reveló algunas nuevas características importantes de este género. Así, se encontraron diversos dominios relacionados con transposasas y regiones repetidas en tándem que explicarían su dificultad para conseguir ensamblajes completos de los genomas de este género. Por otro lado, se analizaron en profundidad los mecanismos que evitarían la incorporación de DNA exógeno a su propio genoma, aportando valiosa información para conseguir en el futuro su manipulación genética. De este modo, el análisis in silico reveló un arsenal de sistemas de Restricción-Modificación (R-M) mayor que el de otras cianobacterias, y el posterior análisis de expresión de genes mediante sqRT-PCR corroboró que la gran mayoría estarían activas. Además, se encontraron diversos sistemas CRISPR-Cas que utilizaría como mecanismos de defensa ante diversos fagos.
En el capítulo segundo de resultados, el genoma previamente secuenciado de PCC 9108 se utilizó como base para crear un modelo metabólico a escala genómica (iLA788) mejorado con respecto a los previamente publicados de esta bacteria. El objetivo fue crear una herramienta capaz de analizar el metabolismo de Arthrospira bajo diferentes escenarios sin la necesidad de su manipulación genética. Así, como consecuencia de una exhaustiva revisión manual de las reacciones metabólicas del modelo, este fue capaz de predecir con éxito aspectos básicos como las velocidades de crecimiento en sus tres modos nutricionales y proponer en heterotrofía fuentes de carbono nunca antes probadas, las cuales fueron validadas in vivo durante esta Tesis Doctoral. La precisión de sus predicciones en este aspecto, permitió analizar en profundidad el metabolismo central de Arthrospira en condiciones autotróficas, mixotróficas y heterotróficas, además de proponer los genes y reacciones que serían esenciales o afectarían a su crecimiento en estas condiciones. Por último, bajo condiciones de autotrofía iLA788 fue capaz de proponer, así como analizar, las diversas rutas de flujo alternativo de electrones (FAE) que Arthrospira activaría durante la fotosíntesis con el objetivo de mejorar el rendimiento fotosintético en condiciones limitantes de energía y carbono inorgánico. Todos estos resultados demostraron que iLA788 es una buena herramienta computacional generadora de hipótesis y que podría ayudar al diseño de futuros estudios experimentales.
En el capítulo tercero de resultados, se incorporaron en iLA788 nuevos enfoques nunca antes incluidos en un modelo metabólico de un organismo fotosintético, como son la calidad de la luz (espectro de la fotosíntesis activa, PAR) y el metabolismo generador de ROS de Arthrospira, creando con ello los modelos iLA788_Light y iLA788_ROS, respectivamente. Gracias al análisis FBA llevado a cabo en ambos modelos se plantearon nuevas hipótesis sobre el porqué esta cianobacteria utilizaría cada tipo de luz, relacionándolo con la producción de ROS y la eficiencia fotosintética. Además, se analizaron tanto a nivel de genoma como computacionalmente utilizando iLA788_ROS los mecanismos detoxificadores de ROS que presentaría Arthrospira, y que a diferencia de otras cianobacterias basaría su defensa ante el estrés oxidativo en diferentes peroxirreductasas y en pigmentos fotosintéticos como la ficocianina. No obstante, ambos modelos metabólicos son un valioso punto de partida para crear futuros modelos mejorados en relación al estudio de la calidad de la luz y el efecto de ROS al metabolismo de cualquier organismo fotosintético.
