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# Biología # Biología sintética

Bacterias y Ingeniería Genética: Un Equilibrio Complejo

Explorando la relación complicada entre las bacterias y la manipulación genética.

Cameron T. Roots, Alexis M. Hill, Claus O. Wilke, Jeffrey E. Barrick

― 7 minilectura


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Las bacterias son organismos vivos diminutos que se pueden encontrar casi en cualquier lugar de la Tierra. Son importantes para muchos procesos, desde ayudarnos a digerir la comida hasta descomponer desechos. Los científicos a menudo juegan con los genes de estas bacterias para hacer que realicen nuevas tareas, como producir medicamentos o limpiar la contaminación. Este proceso se llama ingeniería genética.

El Costo de la Ingeniería de Bacterias

Cuando los científicos cambian los genes en las bacterias, pueden hacer que sean más fuertes o que crezcan más rápido. Pero a veces, estos cambios también pueden hacer que les cueste más sobrevivir. Piensa en ello como tratar de jugar un videojuego mientras tu personaje lleva una armadura demasiado pesada. Claro, estás protegido, pero no puedes correr tan rápido ni saltar alto. El material genético extra puede pesar a las bacterias, lo que llamamos "carga". Si esta carga es demasiado alta, las bacterias pueden volverse inestables e incluso dejar de multiplicarse por completo.

El Papel de los Recursos Celulares

Las bacterias necesitan varios recursos para crecer. Estos incluyen máquinas diminutas llamadas Ribosomas, que construyen Proteínas, y otros materiales como ARN y aminoácidos. Cuando se agregan genes a las bacterias, los recursos deben compartirse entre las funciones antiguas y nuevas. Si se da demasiada atención al nuevo trabajo, puede reducir la capacidad de las bacterias para hacer lo que solían hacer bien.

Por ejemplo, los ribosomas a menudo son escasos cuando las bacterias están trabajando duro para producir proteínas extra. Si todos los ribosomas están ocupados haciendo una nueva proteína, puede que no queden suficientes para hacer las proteínas que las bacterias necesitan para su supervivencia normal. Esto puede llevar a una disminución en la salud general.

El Impacto del Uso de Codones

Las bacterias hablan su propio idioma usando códigos llamados codones. Estos codones ayudan a determinar qué tan bien se fabrican las proteínas. Algunos codones se usan más comúnmente que otros. Cuando una bacteria tiene que usar codones menos comunes, puede tener problemas porque toma más tiempo encontrar las piezas adecuadas (llamadas tRNAs) para convertir esos códigos en proteínas.

Para los científicos, esto significa que si quieren aprovechar al máximo sus proteínas modificadas, tienen que prestar atención a qué codones usan. Usar los codones "populares" puede ayudar a que se produzcan más proteínas rápidamente y sin sobrecargar la maquinaria bacteriana.

Consejos para Mejorar la Producción de Proteínas

Para maximizar la producción de proteínas, los científicos han ideado estrategias para optimizar el uso de codones. Analizan qué codones son óptimos y tratan de usar más de ellos en sus diseños. Esto es como intentar hacer un libro de éxito, sabiendo exactamente qué tipo de tramas y personajes le gustan a la gente. Algunos de los trucos incluyen:

  • Frecuencia de Codones Óptimos: Usar la proporción correcta de codones populares para evitar confusiones en las bacterias.
  • Índice de Adaptación de Codones (CAI): Un sistema que ayuda a evaluar la efectividad de las elecciones de codones.
  • Índice de Salud de Codones (CHI): Un nuevo indicador que se centra en reducir la carga sobre las bacterias mientras se obtienen buenas tasas de producción de proteínas.

Estrategias Experimentales

Los científicos han aprendido que ajustar el uso de codones puede provocar grandes cambios en el comportamiento bacteriano. Han realizado experimentos cambiando los codones en genes responsables de producir proteínas fluorescentes, que brillan bajo ciertas luces. Al alterar el uso de codones, los científicos pudieron ver cuánto se desaceleraba el crecimiento de las bacterias mientras trabajaban más duro para producir estas proteínas.

En sus pruebas, encontraron que cuando los codones se ajustaban para ser más óptimos, las bacterias prosperaban y producían más proteínas. Sin embargo, cuando se usaban codones menos óptimos, las bacterias se volvían lentas y tenían más dificultades para mantenerse al día.

Experimentos de Sobreexpresión de Proteínas

Para entender mejor cómo funciona esto, los investigadores realizaron pruebas con dos tipos de proteínas fluorescentes, sfGFP y mCherry2. Diseñaron diferentes versiones de estas proteínas con diversos niveles de Optimización de codones y luego estudiaron cómo afectaban a las bacterias.

Usaron un truco astuto con colores: los científicos midieron cuán brillantemente brillaban las bacterias, ya que esto se relacionaba directamente con cuánta proteína estaban produciendo. Cuanto más óptimo era el uso de codones, más brillante era el brillo, y menos carga experimentaban las bacterias en términos de reducción de la tasa de crecimiento.

Observaciones de los Experimentos

En sus hallazgos, el equipo notó que cuando las proteínas se diseñaban con codones altamente óptimos, las bacterias podían producir más proteína sin desacelerarse demasiado. Pero también descubrieron un giro sorprendente: en ciertos puntos, ir demasiado lejos con la optimización podría llevar a la inestabilidad en las bacterias.

Es como tratar de hornear un pastel; si agregas demasiado glaseado, puede verse genial pero desmoronarse al cortarlo. De manera similar, demasiada optimización podría llevar a un desastre genético para las bacterias.

Deoptimización: Una Espada de Doble Filo

Para probar más sus teorías, los investigadores jugaron con reemplazar codones que producían aminoácidos específicos por codones raros. Esto demostró claramente cómo incluso pequeños cambios podrían tener un gran impacto en el rendimiento. Algunos codones raros parecían no afectar mucho a las bacterias, mientras que otros hacían que la carga aumentara drásticamente.

Esto mostró que saber cuándo y cómo deoptimizar un gen puede ser tan importante como optimizarlo. Un enfoque equilibrado es clave para lograr los mejores resultados en la ingeniería bacteriana.

Desafíos en el Laboratorio

A pesar de todas las estrategias ingeniosas, los investigadores enfrentaron desafíos. Las bacterias pueden ser impredecibles. A veces, los mutantes -bacterias que han cambiado de formas no intencionadas- pueden surgir y propagarse a través de una población. Estos mutantes pueden crecer mejor que las bacterias originales modificadas, pero podrían producir menos o incluso dejar de funcionar por completo.

Esta imprevisibilidad puede complicar las mediciones; los científicos pueden encontrar que sus resultados se alteran porque algunas bacterias simplemente no se comportan como deberían. Incluso con un sistema controlado, algunas de las proteínas modificadas a veces simplemente no se expresaban bien, lo que llevaba a un día frustrante en el laboratorio.

Mirando al Futuro

Entender la relación entre los cambios genéticos y cómo impactan a las bacterias es esencial para hacer que trabajen mejor para nosotros. Los investigadores creen que más estudios permitirán hacer mejores predicciones sobre cómo responderán las bacterias a la ingeniería genética. Tienen la esperanza de que con el tiempo, surgirán herramientas más confiables para ayudarles a diseñar sistemas efectivos para la ingeniería bacteriana.

Conclusión: El Acto de Equilibrio de la Ingeniería Bacteriana

Al final, la ingeniería genética en bacterias es un acto de equilibrio complejo. Los científicos constantemente ajustan y refinan sus métodos, esperando maximizar la producción de proteínas mientras minimizan las Cargas de crecimiento. A medida que aprenden más sobre cómo funcionan estos pequeños organismos, pueden desarrollar mejores técnicas para hacer que se comporten exactamente como queremos-como entrenar a un cachorro, ¡pero con genes en lugar de golosinas!

A través de la comprensión y la innovación, el mundo de las bacterias tiene una gran promesa para futuros avances, ya sea en medicina, limpieza ambiental u otras tecnologías. Así que, la próxima vez que pienses en bacterias, recuerda-¡estos pequeños son la primera línea de la ciencia, y llevan el futuro en sus diminutas y bien diseñadas manos!

Fuente original

Título: Modeling and measuring how codon usage modulates the relationship between burden and yield during protein overexpression in bacteria

Resumen: Excess utilization of translational resources is a critical source of burden on cells engineered to over-express exogenous proteins. To improve protein yields and genetic stability, researchers often use codon optimization strategies that improve translational efficiency by matching an exogenous genes codon usage with that of the host organisms highly expressed genes. Despite empirical data that shows the benefits of codon optimization, little is known quantitatively about the relationship between codon usage bias and the burden imposed by protein overexpression. Here, we develop and experimentally evaluate a stochastic gene expression model that considers the impact of codon usage bias on the availability of ribosomes and different tRNAs in a cell. In agreement with other studies, our model shows that increasing exogenous protein expression decreases production of native cellular proteins in a linear fashion. We also find that the slope of this relationship is modulated by how well the codon usage bias of the exogenous gene and the hosts genes match. Strikingly, we predict that an overoptimization domain exists where further increasing usage of optimal codons worsens yield and burden. We test our model by expressing sfGFP and mCherry2 from constructs that have a wide range of codon optimization levels in Escherichia coli. The results agree with our model, including for an mCherry2 gene sequence that appears to lose expression and genetic stability from codon overoptimization. Our findings can be leveraged by researchers to predict and design more optimal cellular systems through the use of more nuanced codon optimization strategies.

Autores: Cameron T. Roots, Alexis M. Hill, Claus O. Wilke, Jeffrey E. Barrick

Última actualización: 2024-11-28 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.28.625058

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.28.625058.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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