Al analizar las redes de coexistencia en 938 adultos sanos, los científicos descubrieron cómo los factores del estilo de vida reconfiguran sutilmente las relaciones bacterianas en el intestino, proporcionando una forma más poderosa de predecir rasgos de salud que los modelos basados en la abundancia.
Investigación: Interacciones familiares con respecto a la edad, el sexo, el tabaquismo y el IMC. Haber de imagen: Christoph Burgstedt/Shutterstock
En un estudio reciente publicado en la revista Communications Biology, los investigadores investigaron los factores ambientales asociados con la coexistencia del microbioma intestinal humano.
La complejidad ecológica del microbioma intestinal.
Un creciente conjunto de investigaciones describe características asociadas con la composición del microbioma intestinal en la salud y la enfermedad. Las características más destacadas incluyen sexo, edad, genética del huésped y dieta. Sin embargo, algunos aspectos de la relación huésped-microbioma son difíciles de caracterizar. El microbioma intestinal es un ecosistema complejo cuyos componentes forman subcomunidades a través de interacciones entre taxones.
Convivencia y conectividad funcional
Las subcomunidades exhiben coabundancia al trabajar juntas como grupos funcionales coherentes y aprovechar los mismos recursos del entorno local. La investigación de la copresencia y la conectividad de taxones dentro del microbioma puede ayudar a identificar características que los enfoques univariantes pasarían por alto. Sin embargo, no existe un método estándar de oro para detectar factores asociados con cambios en la coabundancia bacteriana entre los individuos dentro de una población.
Método de análisis de coabundancia utilizando MANOCCA.
En este estudio, los investigadores caracterizaron la asociación entre factores ambientales y cambios en la red de coexistencia del microbioma intestinal. Primero, utilizamos el análisis multivariado de análisis condicional de covarianza (MANOCCA) para investigar asociaciones entre 80 factores ambientales (características del huésped) y la coabundancia de taxones a nivel de familia, género y especie utilizando datos de 938 participantes sanos.
Asociación entre características del huésped y grado de convivencia.
Este nuevo método abordó las limitaciones clave de los enfoques anteriores al admitir predictores continuos y categóricos, permitir el ajuste de covariables y proporcionar un marco estadístico formal para la coabundancia a nivel individual.
Para abordar las limitaciones actuales se desarrolló MANOCCA, un enfoque basado en covarianza que permite pruebas estadísticas formales de asociaciones entre covarianzas de taxones y variables predictoras arbitrarias.
Los datos sobre las características del huésped se recopilaron al inicio del estudio, incluidos datos demográficos, antecedentes médicos, hábitos alimentarios y biomarcadores. MANOCCA reveló asociaciones significativas entre el sexo, la edad y el tabaquismo en los tres niveles taxonómicos y el índice de masa corporal (IMC) a nivel de género.
Estructura de red e interacciones entre géneros.
En particular, la asociación con la coabundancia de taxones se fortaleció con respecto a los rasgos nutricionales, lo que indica una influencia modesta pero sistemática de la dieta en las redes de interacción de taxones.
Luego, el equipo derivó ponderaciones de contribución para el sexo, la edad, el IMC y las señales de tabaquismo y observó que la mayoría de los taxones tenían contribuciones distintas de cero y sustancialmente heterogéneas a la asociación.
Los pesos de MANOCCA se compararon con asociaciones univariadas de valor p del efecto medio derivadas de la regresión lineal estándar. Esto reveló una correlación positiva significativa entre los dos resultados de tabaquismo, IMC, edad y sexo, lo que indica efectos duales sobre la abundancia y coabundancia de muchos géneros.
Un núcleo de aproximadamente 200 géneros fue influenciado sistemáticamente a través de los cuatro factores, lo que sugiere un papel central en la estructura de la red. Luego, el equipo analizó las características del 5% superior de pares de géneros que más contribuyeron a la variación en la coabundancia a nivel familiar. Entre las 151 familias, 10, 8, 11 y 7 conjuntos familiares superpuestos cubrieron más del 50% de los géneros que más contribuyeron en cuanto a edad, sexo, tabaquismo e IMC, respectivamente.
Las familias principales incluyen Lachnospiraceae, Bacteroidae, Ruminococcaceae, Actaribacteraceae, Oscillospiraceae y ocasionalmente familias como Eggertheraceae, Peptostreptococcus y Muribacylaceae. Es de destacar que Bacteroideae estuvo subrepresentada en los cambios en la coabundancia, mientras que Oscillospiraceae se vio fuertemente afectada, especialmente en relación con el IMC.
Este análisis también identificó cuatro grupos coexistentes (CAG-74, CAG-508, CAG-272 y CAG-138) que contribuyen a la señal.
Interacciones interfamiliares e interfamiliares con respecto a la edad, el sexo, el tabaquismo y el IMC. Para las cuatro principales características asociadas en MANOCCA (edad, sexo, IMC y tabaquismo), extrajimos los 1.000 pares de géneros contribuyentes principales de un total de 259.560 productos y derivamos la dirección de la influencia de cada predictor en los pares de coabundancia. Trazamos un diagrama de Venn de pares compartidos entre cada característica en (a) y la superposición de taxones en (b). En (c) mostramos la distribución de la dirección de los efectos por predictor y por intersecciones edad-tabaquismo y género-IMC. Luego utilizamos los pares de características para derivar una red de cambios de correlación para cada predictor. El tamaño del nodo que representa un género es proporcional al número de contribuciones con otros géneros, y los bordes conectan los pares contribuyentes principales. El color del borde indica la dirección del efecto, el verde indica una coabundancia creciente con predictores crecientes, el rojo indica una coabundancia decreciente con predictores crecientes y el negro indica la dirección del efecto mixto de predictores superpuestos. El color de cada nodo está determinado por cómo se comparte entre los cuatro predictores y sigue una estructura de diagrama de Venn (b, c). El panel (d) muestra el número de aristas incluidas en predictores únicos (edad, sexo, IMC, tabaquismo) y predictores superpuestos (edad y tabaquismo, sexo e IMC). El color rojo indica una disminución de la coabundancia y el color verde indica un aumento de la coabundancia. Los bordes grises indican la dirección de mezcla de los efectos predictores superpuestos. En particular, para la superposición entre género e IMC, las regiones hash representan bordes hacia una creciente coabundancia de género y una disminución de la coabundancia de IMC. Por el contrario, el área gris cubre la disminución del género y el aumento del IMC.
Rendimiento de predicción y resultados de investigación.
Luego, el equipo generó una red de variación de coabundancia a partir de los 1.000 pares principales de géneros que contribuyen a la señal asociada a MANOCCA. Un total de 4.000 parejas cubrían 476 géneros únicos.
Es de destacar que los investigadores observaron una superposición significativa en pares de taxones abundantes que estaban influenciados tanto por el IMC como por el sexo (658 pares compartidos), y por el tabaquismo y la edad (306 pares compartidos). El tabaquismo y el aumento de la edad se asociaron principalmente con una menor coabundancia, mientras que el aumento del IMC se asoció con un aumento.
El sexo mostró un patrón mixto. Por ejemplo, Bacteroides A muestra una coabundancia disminuida con muchos taxones principales en fumadores a pesar de no haber asociación en la abundancia relativa, lo que demuestra cómo el análisis de la covarianza puede detectar cambios en las interacciones que los métodos tradicionales basados en la abundancia pasan por alto. Finalmente, el equipo evaluó la precisión de MANOCCA a la hora de predecir los rasgos más relevantes (IMC, tabaquismo, edad y sexo) utilizando taxones a nivel de familia, género y especie.
La precisión se determinó utilizando el área bajo la curva característica operativa del receptor y la correlación al cuadrado (r²) para resultados binarios y continuos, respectivamente. Se comparó un modelo predictivo basado en covarianza con un modelo lineal estándar basado en abundancia relativa. El equipo de investigación observó que MANOCCA funcionó mejor que el modelo estándar, con una precisión significativamente mayor.
El aumento en la predicción con la edad fue significativamente mayor, con valores medios de r²(edad) para el modelo MANOCCA de 0,18 (familia), 0,25 (género) y 0,27 (especie), lo que representa una mejora tres veces mayor en comparación con el modelo basado en la abundancia.
Las estimaciones correspondientes de r²(edad) del modelo estándar fueron 0,05, 0,07 y 0,10, respectivamente. El género fue significativamente más predictivo en todos los niveles de clasificación en MANOCCA.
Implicaciones más amplias y aplicaciones futuras.
En resumen, este estudio investigó la relación entre las características del huésped y la coexistencia del microbioma intestinal en individuos sanos. MANOCCA reveló asociaciones significativas entre la variación en la coabundancia de taxones y la edad, el sexo, el IMC y el tabaquismo.
La red de géneros que más contribuyeron reveló que la variabilidad de la interacción estaba restringida a unas pocas familias. Las fluctuaciones en la coabundancia se concentraron en un número limitado de familias, y las interacciones interfamiliares predominaron con creces sobre las conexiones intrafamiliares. Además, las interacciones se observaron principalmente entre géneros de diferentes familias y no dentro de la misma familia.
El marco MANOCCA también se puede utilizar para desarrollar modelos predictivos. El poder predictivo del modelo basado en la coabundancia de taxones fue significativamente mayor que el del modelo estándar basado en la abundancia para todos los rasgos. Sin embargo, los autores señalaron que el método MANOCCA requiere tamaños de muestra grandes (normalmente >100 participantes) y no modela explícitamente la naturaleza composicional de los datos del microbioma, lo que debería mejorarse en estudios futuros.
Revistas de referencia:
Boetto C, Romero VB, Hentjes L et al. (2025). Efectos ambientales sobre la coabundancia bacteriana en el microbioma intestinal de seres humanos sanos. Biología de las comunicaciones, 8(1), 1537. DOI: 10.1038/s42003-025-08895-y, https://www.nature.com/articles/s42003-025-08895-y
