La conexión entre las bacterias del intestino y la salud del cerebro

El estudio de la relación entre nuestras bacterias intestinales, nuestro sistema digestivo y nuestro cerebro es un área de la ciencia que conecta muchos campos. Esto incluye microbiología (el estudio de los microorganismos), ecología (cómo interactúan los seres vivos entre sí y con su entorno), psiquiatría (el estudio de la salud mental) y biología computacional (uso de modelos computacionales para entender datos biológicos). A medida que los investigadores profundizan en esta conexión, es importante asegurarse de que las formas en que diseñamos y analizamos los estudios sean lo suficientemente sólidas como para producir resultados fiables y repetibles.

En este artículo, exploraremos diversas técnicas y métodos de diferentes campos que pueden ayudar a mejorar nuestra comprensión de cómo las bacterias intestinales influyen en nuestros cerebros. También discutiremos varios desafíos comunes que enfrentan los investigadores en este área, como averiguar qué causa qué, combinar diferentes tipos de datos biológicos y considerar cómo cambian las interacciones entre nuestros cuerpos y los microbios con el tiempo.

#La Importancia de una Base Fuerte

El estudio de la conexión microbioma-intestino-cerebro se basa en conocimientos de varios campos. El análisis de esta conexión también se beneficia de métodos desarrollados en diferentes áreas de la ciencia, incluyendo algunos específicamente diseñados para este campo.

En discusiones anteriores, cubrimos las ideas básicas relacionadas con el análisis de datos del microbioma. Vimos temas como cómo diseñar un estudio, pre-registrar métodos de análisis, elegir las métricas de diversidad adecuadas y hacer inferencias sobre la función. Aquí, vamos a hablar sobre cómo usar técnicas de otras áreas y cuáles podrían ser las direcciones futuras para este campo. Nuestro objetivo es trazar un mapa del panorama más amplio, proporcionando a los lectores una guía útil de fuentes originales que se adapten a sus intereses.

Un objetivo principal es dar contexto a los métodos que se toman y adaptan de varios campos. Queremos que los lectores puedan evaluar las fortalezas y debilidades de estos métodos para estudiar el microbioma.

Un principio clave es que el área de investigación del microbioma-intestino-cerebro necesita volverse una ciencia más fiable. Deberíamos basar nuestro trabajo en una sólida comprensión estadística y biológica. Las técnicas que discutiremos han sido cuidadosamente elegidas para ayudar a impulsar el campo en esa dirección.

#Técnicas para Mejorar la Investigación

#Uso de Gráficas Dirigidas Acíclicas (DAGs)

Una herramienta útil en este campo es la gráfica dirigida acíclica (DAG). Esto ayuda a los investigadores a entender las relaciones entre diferentes variables en sus estudios. Al construir un DAG, los investigadores pueden aclarar sus hipótesis causales y las suposiciones que hacen sobre sus datos. Crear un DAG implica esbozar las conexiones entre variables y organizarlas de manera que muestre la dirección de influencia, típicamente de izquierda a derecha.

Si bien los DAGs pueden ayudar a aclarar relaciones causales, no pueden medir directamente la causalidad a partir de datos transversales. Los estudios de seguimiento que exploran mecanismos específicos siguen siendo la mejor manera de establecer relaciones directas de causa y efecto.

#Análisis de Mediación

El análisis de mediación es otro método que los investigadores utilizan para ver si una variable afecta a otra a través de una tercera variable. Por ejemplo, si un estudio analiza cómo la dieta influye en el comportamiento a través de su efecto en las bacterias intestinales, los investigadores usarían el análisis de mediación para explorar esa relación.

Existen dos tipos principales de mediación:

• Mediación parcial ocurre cuando hay tanto un efecto directo (como la dieta afectando directamente el comportamiento) como un efecto indirecto (donde la dieta impacta en las bacterias intestinales, que luego afectan el comportamiento).
• Mediación completa ocurre cuando la dieta solo afecta a las bacterias intestinales, que luego afectan el comportamiento, sin un efecto directo de la dieta al comportamiento.

El análisis de mediación ayuda a los investigadores a entender si las relaciones observadas en sus datos son genuinas o potencialmente engañosas.

#Randomización Mendeliana

La randomización mendeliana es un método estadístico de la epidemiología que ayuda a estimar relaciones causales. Este método utiliza datos genéticos para entender cómo las variaciones genéticas influyen en rasgos o enfermedades en grandes grupos de personas. Recientemente, los investigadores han comenzado a reemplazar los datos genéticos con datos del microbioma para evaluar cómo las bacterias intestinales afectan diversos resultados de salud.

Sin embargo, a diferencia de la información genética, la composición de las bacterias intestinales puede cambiar a lo largo de la vida de una persona, lo que hace complicado tratar los datos del microbioma como fijos.

#Transplante de Microbiota Fecal (FMT)

El trasplante de microbiota fecal (FMT) es un procedimiento donde las bacterias intestinales de un donante sano son transferidas a un receptor. Esto se hace a menudo para ayudar a tratar ciertos trastornos. El FMT también puede usarse como herramienta de investigación para investigar cómo las bacterias intestinales influyen en los resultados de salud.

Si bien el FMT puede ser poderoso, los investigadores deben diseñar sus estudios cuidadosamente, ya que hay desafíos sobre cómo manejar los datos y analizar los resultados. Por ejemplo, deben prestar atención al número de donantes frente a receptores para asegurar que sus resultados sean fiables.

#Análisis de Datos Variables en el Tiempo

Nuestro microbioma no es estático; cambia con el tiempo. Los investigadores han comenzado a incluir múltiples muestras tomadas en diferentes momentos para comprender mejor estos cambios. El análisis de series temporales es vital para estudiar dinámicas en datos del microbioma. Requiere técnicas estadísticamente cuidadosas para lidiar con el hecho de que las muestras repetidas no son independientes. Los modelos de efectos mixtos pueden manejar eficazmente este tipo de análisis.

Entender cómo cambia el microbioma con el tiempo, conocido como volatilidad, es esencial. Alta volatilidad puede indicar problemas de salud potenciales, por lo que es necesario utilizar medidas apropiadas para rastrear cambios en el microbioma.

#Integración Multi-Ómicas

El microbioma es solo una parte de nuestra composición biológica. Otros tipos de datos, conocidos como 'ómicas', incluyen metabolómica (el estudio de pequeñas moléculas), metatranscriptómica (el estudio del ARN) y metaproteómica (el estudio de proteínas).

Los investigadores a menudo buscan combinar estos diferentes tipos de datos para obtener una comprensión más completa de cómo el microbioma y otros sistemas biológicos interactúan. Existen varios enfoques para integrar estos conjuntos de datos, incluyendo:

• Univariada-univariada: Analizando características individuales de un conjunto de datos contra características de otro conjunto de datos.
• Univariada-multivariada: Usando una variable como dependiente y explorando cómo todas las características del otro conjunto de datos la impactan.
• Multivariada-multivariada: Utilizando técnicas de regresión avanzadas para vincular características de múltiples conjuntos de datos.

Los expertos usan diversas herramientas para ayudar a realizar estas tareas de integración, asegurando que los hallazgos sean lo más informativos y relevantes posible.

#Entendiendo Patrones de Comunidad: Características Mesoscópicas

Otra área de enfoque en la investigación del microbioma es examinar características mesoscópicas, que revelan patrones que existen entre los microbios en el intestino. Estos patrones a menudo pueden proporcionar más información que estudiar microbios individuales por separado. Hay varios métodos para analizar estos patrones a nivel de comunidad:

• Guildas Ecológicas: Agrupando bacterias que desempeñan roles similares en el ecosistema, incluso si no están relacionadas taxonómicamente.
• Módulos Funcionales: Analizando vías metabólicas específicas que se relacionan con la comunicación intestino-cerebro.
• Análisis de Redes: Estudiando cómo diferentes características microbianas interactúan entre sí.

Estos enfoques permiten a los investigadores descubrir conocimientos más profundos sobre las complejas relaciones y patrones dentro del microbioma.

#Abordando el Diseño del Estudio y la Validez de los Datos

A medida que el área de investigación del microbioma-intestino-cerebro continúa creciendo, el enfoque se está desplazando hacia investigaciones más detalladas. Los investigadores están cada vez más interesados en cómo hacer preguntas mecanicistas en lugar de simplemente mostrar que hay una relación entre las bacterias intestinales y los resultados de salud.

Al diseñar estudios, los investigadores deben pensar críticamente sobre las características que desean analizar. Por ejemplo, podrían elegir centrarse en las funciones de los microbios en lugar de solo los tipos de microbios presentes. Además, los investigadores deben publicar sus hallazgos y hacer que sus datos estén disponibles para que otros puedan construir sobre su trabajo.

Un número creciente de herramientas se está desarrollando para ayudar a los investigadores a realizar meta-análisis que combinan hallazgos de múltiples estudios. Al avanzar hacia prácticas mejoradas de compartición de datos, los científicos pueden fortalecer la fiabilidad de sus hallazgos.

#Conclusión

En esta exploración de la conexión microbioma-intestino-cerebro, hemos esbozado diversas técnicas y consideraciones que pueden ayudar a los investigadores a obtener una mejor comprensión de este complejo campo. Con una base sólida en el diseño de estudios y métodos de análisis sofisticados, los investigadores pueden profundizar en las intrincadas relaciones entre las bacterias intestinales, nuestros sistemas digestivos y nuestros cerebros.

Al fomentar la colaboración entre disciplinas, alentando las pruebas rigurosas y la replicación de hallazgos, y haciendo que los datos estén disponibles públicamente, podemos trabajar hacia una comprensión más clara de cómo interactúan estos sistemas. Los beneficios potenciales de esta investigación se extienden mucho más allá del laboratorio, lo que podría llevar a nuevos conocimientos sobre la salud mental, la salud digestiva y el bienestar general.