Rasgos del microbioma de cada individuo que, combinados, permiten distinguir unos de otros a nivel individual. Imagen: Eric Franzosa. Fuente: Universidad de Harvard.
Un nuevo estudio muestra que las comunidades microbianas que llevamos dentro y sobre nuestros cuerpos, conocidas como el microbioma humano, tienen el potencial para identificar a los individuos, como una huella digital.
Investigadores de la Universidad de Harvard (Massachusetts, EE.UU.) han demostrado que los microbiomas personales contienen suficientes características distintivas para identificar a un individuo a lo largo del tiempo, de entre una población de cientos de personas.
El estudio, el primero en demostrar con rigor que la identificación de las personas a partir de datos de microbioma es factible, sugiere que tenemos habitantes microbianos sorprendentemente únicos, pero podría plantear problemas de privacidad potenciales para los sujetos inscritos en proyectos de investigación del microbioma humano.
El estudio apareció en línea ayer en la revista PNAS.
"La vinculación de una muestra de ADN humano a una base de datos de huellas dactilares de ADN humano es la base de la genética forense, que tiene ya décadas de antigüedad. Hemos demostrado que el mismo tipo de vinculación es posible usando secuencias de ADN de los microbios que habitan el cuerpo sin que se requiera ADN humano. Esto abre la puerta a la conexión de muestras de microbioma humano entre bases de datos, lo cual tiene el potencial de exponer información sensible de los sujetos -por ejemplo, infecciones de transmisión sexual, detectables en la propia muestra microbioma", dice el autor principal Eric Franzosa, investigador del Departamento de Bioestadística en la Escuela Chan de Salud Pública de Harvard, en la nota de prensa de ésta.
Franzosa y sus colegas utilizaron datos del microbioma disponibles públicamente producidos por el Proyecto Microbioma Humano (HMP), que analizó los microbios en las heces, la saliva, la piel y otras partes del cuerpo de hasta 242 personas durante varios meses.
Los autores adaptaron un algoritmo de ciencias de la computación clásica para combinar rasgos secuenciales estables y distintivos de las muestras iniciales de microbioma de los individuos en "códigos" específicos de cada uno. Luego compararon los códigos con las muestras recogidas del microbioma de los mismos individuos en las visitas de seguimiento y con muestras de grupos independientes de individuos.
Investigadores de la Universidad de Harvard (Massachusetts, EE.UU.) han demostrado que los microbiomas personales contienen suficientes características distintivas para identificar a un individuo a lo largo del tiempo, de entre una población de cientos de personas.
El estudio, el primero en demostrar con rigor que la identificación de las personas a partir de datos de microbioma es factible, sugiere que tenemos habitantes microbianos sorprendentemente únicos, pero podría plantear problemas de privacidad potenciales para los sujetos inscritos en proyectos de investigación del microbioma humano.
El estudio apareció en línea ayer en la revista PNAS.
"La vinculación de una muestra de ADN humano a una base de datos de huellas dactilares de ADN humano es la base de la genética forense, que tiene ya décadas de antigüedad. Hemos demostrado que el mismo tipo de vinculación es posible usando secuencias de ADN de los microbios que habitan el cuerpo sin que se requiera ADN humano. Esto abre la puerta a la conexión de muestras de microbioma humano entre bases de datos, lo cual tiene el potencial de exponer información sensible de los sujetos -por ejemplo, infecciones de transmisión sexual, detectables en la propia muestra microbioma", dice el autor principal Eric Franzosa, investigador del Departamento de Bioestadística en la Escuela Chan de Salud Pública de Harvard, en la nota de prensa de ésta.
Franzosa y sus colegas utilizaron datos del microbioma disponibles públicamente producidos por el Proyecto Microbioma Humano (HMP), que analizó los microbios en las heces, la saliva, la piel y otras partes del cuerpo de hasta 242 personas durante varios meses.
Los autores adaptaron un algoritmo de ciencias de la computación clásica para combinar rasgos secuenciales estables y distintivos de las muestras iniciales de microbioma de los individuos en "códigos" específicos de cada uno. Luego compararon los códigos con las muestras recogidas del microbioma de los mismos individuos en las visitas de seguimiento y con muestras de grupos independientes de individuos.
Resultados
Los resultados mostraron que los códigos eran únicos entre los cientos de personas, y que una gran parte de las "huellas digitales" microbianas de los individuos se mantuvieron estables durante un período de muestreo de un año. Los códigos construidos a partir de muestras de intestino eran particularmente estables, y más del 80% de los individuos eran identificables hasta un año después del período de muestreo.
"A pesar de que el potencial de problemas en cuanto a la privacidad de los datos de ADN puramente microbianos es muy baja, es importante que los investigadores sepan que estas cuestiones son teóricamente posibles", dice el autor principal Curtis Huttenhower, profesor de biología computacional y bioinformática en Harvard.
"Tal vez aún más emocionantes son las implicaciones del estudio para la ecología microbiana, ya que sugiere que nuestros residentes microbianos únicos están sintonizados con el medio ambiente de nuestro cuerpo -nuestra genética, la dieta y nuestro desarrollo- de tal manera que se quedan con nosotros y ayudan a defenderse de los invasores microbianos menos amigables con el tiempo".
Los resultados mostraron que los códigos eran únicos entre los cientos de personas, y que una gran parte de las "huellas digitales" microbianas de los individuos se mantuvieron estables durante un período de muestreo de un año. Los códigos construidos a partir de muestras de intestino eran particularmente estables, y más del 80% de los individuos eran identificables hasta un año después del período de muestreo.
"A pesar de que el potencial de problemas en cuanto a la privacidad de los datos de ADN puramente microbianos es muy baja, es importante que los investigadores sepan que estas cuestiones son teóricamente posibles", dice el autor principal Curtis Huttenhower, profesor de biología computacional y bioinformática en Harvard.
"Tal vez aún más emocionantes son las implicaciones del estudio para la ecología microbiana, ya que sugiere que nuestros residentes microbianos únicos están sintonizados con el medio ambiente de nuestro cuerpo -nuestra genética, la dieta y nuestro desarrollo- de tal manera que se quedan con nosotros y ayudan a defenderse de los invasores microbianos menos amigables con el tiempo".
Referencia bibliográfica:
Eric A. Franzosa, Katherine Huang, James F. Meadow, Dirk Gevers, Katherine P. Lemon, Brendan J. M. Bohannan, Curtis Huttenhower: Identifying personal microbiomes using metagenomics codes. PNAS (2015). DOI: 10.1073/pnas.1423854112.
Eric A. Franzosa, Katherine Huang, James F. Meadow, Dirk Gevers, Katherine P. Lemon, Brendan J. M. Bohannan, Curtis Huttenhower: Identifying personal microbiomes using metagenomics codes. PNAS (2015). DOI: 10.1073/pnas.1423854112.