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Os pesquisadores descobriram uma maneira de prever as preferências de pH ambiental das bactérias a partir de uma rápida olhada em seus genomas, usando aprendizado de máquina. Liderada por especialistas da University of Colorado Boulder, a nova abordagem promete ajudar a orientar os esforços de restauração ecológica, agricultura e até mesmo o desenvolvimento de probióticos relacionados à saúde.
“Sabemos que em qualquer ambiente há uma tonelada de bactérias com importantes funções ecológicas, mas suas preferências ambientais muitas vezes permanecem desconhecidas”, disse Noah Fierer, membro do Instituto Cooperativo de Pesquisa em Ciências Ambientais (CIRES) e professor de ecologia e biologia evolutiva na CU Boulder. “A ideia é usar essa técnica para descobrir os fundamentos de sua história natural”.
Compreender se certas bactérias são mais propensas a prosperar em ambientes ácidos, neutros ou básicos é apenas um primeiro passo, disse o principal autor Josep Ramoneda, pesquisador visitante do CIRES. “Você pode usar essa abordagem para antecipar como os micróbios se adaptarão a quase qualquer mudança ambiental”, disse ele. Digamos, por exemplo, que o aumento do nível do mar esteja trazendo mais água salina para uma zona úmida costeira. “Podemos prever como os micróbios responderão a essas mudanças ambientais”, disse Ramoneda.
O novo trabalho foi publicado hoje na revista Avanços da Ciênciae os co-autores incluem outros do CIRES e CU Boulder, bem como colegas do Canadá.
Os micróbios, incluindo as bactérias, são essenciais para o funcionamento dos ecossistemas; ajudando as plantas a crescer, permitindo a ciclagem de nutrientes em lagos e até mesmo apoiando a digestão humana. Mas, muitas vezes, eles são impossíveis de isolar e crescer em laboratório, por isso sabemos pouco sobre eles, disseram Ramoneda e Fierer – exceto por sua composição genética. As técnicas de “pesca” genética das últimas décadas levaram a bancos de dados de genomas bacterianos em crescimento exponencial.
Assim, a equipe de pesquisa baseou-se no que os cientistas sabem sobre alguns grupos bacterianos, que prosperam em um determinado pH ou outro, e então usaram o aprendizado de máquina para vincular as preferências ambientais de pH desses grupos à sua composição genética. O trabalho envolveu a triagem dos genomas de mais de 250.000 tipos de bactérias de quase 1.500 amostras de solo, lago e córrego.
“O que descobrimos é que podemos fazer inferências sobre suas preferências de pH com base apenas em dados genômicos”, disse Ramoneda. Para os cientistas, uma das implicações mais imediatas da descoberta é que ela poderia ajudá-los a cultivar colônias de bactérias meticulosas que nunca foram capazes de cultivar antes, dando-lhes um primeiro palpite sobre qual pH usar. Pode levar anos para descobrir como “cultivar” bactérias para que possam ser estudadas em laboratório e o método de aprendizado de máquina pode tornar esse processo muito, muito mais eficiente, disse Fierer.
Especialistas em agricultura e silvicultura também costumam adicionar bactérias vivas para “inocular” plantas em crescimento com comunidades úteis de bactérias, disse Ramoneda. Agora, eles podem obter uma visão mais rápida e melhor sobre os tipos de bactérias que podem ajudar a restaurar uma pradaria nativa versus florestas de pinheiros, ou para melhorar o cultivo de milho ou soja, garantindo que os inoculantes sejam adaptados ao pH local.
Em seguida, a equipe planeja tentar entender as preferências de temperatura das bactérias, outro sistema complexo que provavelmente envolve muitos, muitos genes. Isso poderia ajudá-los a entender melhor como o aquecimento influenciará as comunidades bacterianas do solo, por exemplo.
“A alternativa é tentar cultivá-los todos em laboratório, e isso é doloroso”, disse Fierer.
O financiamento para este trabalho veio da Swiss National Science Foundation, US National Science Foundation, Ciências Naturais e Conselho de Pesquisa de Engenharia do Canadá, Departamento de Energia dos EUA e Departamento de Agricultura dos EUA.
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