Obtención de modelos del crecimiento bacteriano

Algunas bacterias viven en estrecho contacto, formando colonias que presentan complejos patrones geométricos. Para que eso sea posible, las bacterias deben detectar su entorno local y responder a él mediante la segregación de feromonas u otras moléculas quimioatrayentes. Nuestro conocimiento acerca de la dinámica de las colonias y los factores que afectan al comportamiento bacteriano a nivel macroscópico es limitado.

Utilizando una aproximación matemática a la obtención de modelos, los investigadores del proyecto financiado con fondos europeos «Multiscale modeling and simulation of bacterial colonies» (BACTERIAL COLONY SIM) trataron de simular y explicar el comportamiento de las bacterias en las colonias. El trabajo se centró en un tipo concreto de bacterias de la familia Bacillus denominadas Paenibacillus. El objetivo principal era entender el modo en que las bacterias cooperan y regulan la dinámica de crecimiento de millones de otros miembros de la cepa.

El estudio del crecimiento bacteriano se dividió en tres etapas: la unicelular, la de enjambre intermedia y la de colonia macroscópica. Los enjambres contienen unos pocos miles de células y se consideran la unidad organizativa básica del crecimiento bacteriano.

A fin de entender el comportamiento bacteriano colectivo, el consorcio desarrolló algoritmos de análisis del comportamiento de enjambre. Encontraron un movimiento altamente sincronizado en respuesta a nutrientes, productos de desecho, la detección de factores ambientales y la señalización intercelular. La respuesta a las condiciones externas juega un papel en la dinámica del enjambre, permitiendo a las bacterias moverse rápidamente por las superficies. Se puso también un énfasis especial en el funcionamiento del enjambre bacteriano en condiciones de alta concentración de antibióticos.

En conjunto, el método de modelización desarrollado dentro del proyecto BACTERIAL COLONY SIM ayudó a caracterizar patrones y determinantes del crecimiento bacteriano. La información generada podría servir para concebir futuras estrategias antibacterianas dirigidas a impedir la formación de enjambres.