Las tecnologías 'ómicas' han surgido como una valiosa herramienta que proporciona una visión muy completa del estado biológico de una planta enferma y nos ayuda en la identificación de factores relacionados con la resistencia a enfermedades

Las enfermedades de plantas son uno de los factores más limitantes en la producción agrícola, lo que supone grandes pérdidas económicas a nivel mundial año tras año. Asimismo, este problema se ve incrementado debido al cambio climático, el cual promueve el surgimiento de enfermedades en áreas de cultivo donde hasta el momento no se habían detectado (Meena et al., 2017). Por tanto, no es de extrañar que la comunidad científica trabaje con empeño en el desarrollo de variedades resistentes a las distintas enfermedades. El primer paso para conseguir variedades resistentes es avanzar en el conocimiento de los mecanismos que usan las plantas para defenderse ante un ataque.

Se sabe que ante una infección, ya sea de una bacteria, un hongo o un virus, las plantas ponen en marcha una serie de mecanismos que producen cambios en la planta a nivel molecular. Estos cambios incluyen la modificación en la expresión de genes y la represión o activación de distintas rutas metabólicas, que culminan en la acumulación de compuestos con distintas funciones en la planta. Debido a la complejidad de estos procesos, es necesario disponer de avanzadas herramientas que permitan recoger e integrar toda esa información. En este sentido, las tecnologías 'ómicas' ofrecen la oportunidad de generar enormes cantidades de nueva información biológica y analizarla conjuntamente (Tenenboim and Brotman, 2016). El término 'ómica' engloba a un conjunto de tecnologías usadas para explorar el rol y las relaciones de varios tipos de moléculas de un organismo, como son el ADN, el ARN, las proteínas o pequeños compuestos químicos (conocidos como metabolitos). Dependiendo del tipo de compuesto que se analice y del tipo de información biológica que queramos obtener (Figura 1), pueden distinguirse principalmente entre cuatros ‘ómicas’: Genómica (ADN), Transcriptómica (ARN), Proteómica (proteínas) y Metabolómica (metabolitos) (Horgan and Kenny, 2011).

En las siguientes secciones, se tratarán generalidades sobre cada tipo de ‘ómica’ y su aplicación en la identificación de nuevos factores biológicos implicados en la resistencia a enfermedades en los cultivos de brásicas.

El genoma es el conjunto de todo el ADN presente en un organismo y contiene toda la información necesaria para construir y mantener un organismo. Por tanto, la Genómica es el estudio de todas las secuencias de los genes, así como de su función putativa. Hasta la fecha, han sido secuenciados los genomas de los cultivos más importantes de brásicas, como son la col china, el repollo, la berza o la colza. Esto ha supuesto un avance en el conocimiento sobre la evolución de las distintas especies de brásicas y ha facilitado la identificación de genes asociados con importantes caracteres para la mejora como la resistencia a enfermedades. Por ejemplo, los genomas de B. rapa y B. oleracea han sido utilizados para la identificación de 206 y 157 genes relacionados con resistencia, respectivamente. Estudios genómicos llevados a cabo sobre la podredumbre negra, una de las enfermedades más devastadoras de los cultivos de brásicas, han permitido la identificación de 14 regiones genómicas muy relacionadas con resistencia en repollo. Otras enfermedades, como la hernia de la col o la fusariosis, están siendo estudiadas con este tipo de tecnología. Sin embargo, existe muy poca información genómica disponible para el caso de la necrosis del cuello.

Pese a que tal y como se ha explicado anteriormente, la disponibilidad de la secuencia del genoma de un organismo es una información valiosa, existe un caja negra entre el genoma y la expresión de los genes. La presencia de un gen en un genoma no necesariamente implica que dicho gen vaya a ser capaz de llevar a cabo su papel. Por tanto, la Transcriptómica nació para llenar ese vacío. La Transcriptómica se centra en estudiar la expresión de los genes a nivel de ARN y ofrece una profunda visión de la estructura de los genes y su función con el objetivo de revelar los mecanismos moleculares implicados en un proceso biológico concreto. Por tanto y de forma análoga al término genoma, el transcriptoma es el conjunto de todos los transcriptos (o genes expresados) de una célula o tejido bajo unas condiciones fisiológicas y ambientales concretas (Kell and Oliver, 2016).

Comparado con otros cultivos, existe muy poca información transcriptómica de la respuesta de las brásicas antes el ataque de una bacteria. Sin embargo, no ocurre lo mismo en el caso del ataque por hongos. La respuesta de estos cultivos ante enfermedades producidas por hongos, tales como Sclerotinia sclerotiorum, Colletotrichum higginsianum o Botrytis cinérea, han sido ya estudiados mediante un enfoque transcriptómico. Estos experimentos han llevado a la identificación de más de 300 genes diferencialmente expresados entre plantas enfermas y sanas (Francisco et al., 2016). Entre ellos, se han encontrado genes relacionados con la biosíntesis de fitohormonas, el metabolismo energético, transducción de señales o la biosíntesis de compuestos bioactivos, como los glucosinolatos o antioxidantes.

La investigación de sistemas vivos a nivel de proteína proporciona gran cantidad de información sobre multitud de mecanismos biológicos, ya que las proteínas son las ejecutoras de la mayoría de los procesos biológicos. El enfoque desde un punto de vista proteómico tiene como objetivo estudiar cómo, dónde, cuándo y para qué están presentes las proteínas de un organismo y de qué forma interaccionan entre ellas y con el ambiente (Gonzalez Fernandez et al., 2010). El uso de éste enfoque ha permitido encontrar fuentes de resistencia para enfermedades como la hernia de la col o la necrosis del cuello en distintos cultivos de brásicas. Además, esta información ha sido utilizada para el desarrollo de variedades de cánola resistentes a la necrosis del cuello.

Las proteínas relacionadas con resistencia han sido asociadas a una gran variedad de funciones, como son el metabolismo de carbohidratos y aminoácidos, el metabolismo de proteínas o la biosíntesis de fitohormonas (Sun et al., 2014). En este momento, nuestro grupo está trabajando en descifrar los cambios producidos en el proteoma de B. oleracea infectada con la podredumbre negra (Figura 2) y los resultados estarán disponibles próximamente.

Al igual que ocurre con los conceptos Transcriptómica o Proteómica, la Metabolómica se define generalmente como el estudio global de los metabolitos (compuestos químicos de pequeño tamaño) presentes en un organismo bajo unas condiciones ambientales concretas. La Metabolómica ofrece una importante ventaja frente a las otras 'ómicas' debido a que el metaboloma es el producto final de la expresión génica y por tanto, ofrece una visión más realista de la función de los genes. Sin embargo, el metaboloma contiene muchos tipos de moléculas biológicas (con estructuras muy complejas), por lo que la Metabolómica es mucho más compleja que las demás 'ómica' (Kell and Oliver, 2016). Por ello, pese a ser una de los enfoques técnicos más prometedores para descifrar las interacciones planta-patógeno, existen muy pocos estudios de este tipo realizados en cultivos de brásicas (Witzel et al., 2015). Actualmente, nuestro laboratorio está llevando a cabo distintos experimentos cuyo objetivo es el análisis de la respuesta metabolómica de los cultivos de brásicas infectadas con el agente causal de la podredumbre negra.

Conclusión

Las tecnologías 'ómicas' han surgido como una valiosa herramienta que proporciona una visión muy completa del estado biológico de una planta enferma y nos ayuda en la identificación de factores relacionados con la resistencia a enfermedades. La Genómica y la Transcriptómica han progresado muy rápido, generando una gran cantidad de información interesante. Sin embrago, las otras 'ómicas', más sofisticadas y novedosas, continúan rezagadas respecto a las anteriores pese a su gran potencial.

Referencias bibliográficas

• Francisco, M., Soengas, P., Velasco, P., Bhadauria, V., Cartea, M., and Rodríguez, V. (2016). Omics approach to identify factors involved in Brassica disease resistance: Current issues in molecular biology 19, 31-42.
• Gonzalez Fernandez, R., Prats, E., Jorrin Novo, J., González Fernández, R., and Jorrín Novo, J. (2010). Proteomics of Plant Pathogenic Fungi: Journal of Biomedicine and Biotechnology 2010, 1-36.
• Horgan, R.P., and Kenny, L.C. (2011). ‘Omic’ technologies: genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics: The Obstetrician & Gynaecologist 13, 189–195.
• Kell, D., and Oliver, S. (2016). The metabolome 18 years on: a concept comes of age: Metabolomics 12(9), 148-148.
• Meena, K., Sorty, A., Bitla, U., Choudhary, K., Gupta, P., Pareek, A., et al. (2017). Abiotic stress responses and microbe-mediated mitigation in plants: the omics strategies: Frontiers in Plant Science 8, 172-172.
• Sun, C., Wang, L., Hu, D., Liu, T., Hou, X., and Li, Y. (2014). Proteomic analysis of non-heading Chinese cabbage infected with Hyaloperonospora parasitica: Journal of proteomics 98, 15-30.
• Tenenboim, H., and Brotman, Y. (2016). Omic relief for the biotically stressed: metabolomics of plant biotic interactions: Trends in plant science 21(9), 781-791.
• Witzel, K., Neugart, S., Ruppel, S., Schreiner, M., Wiesner, M., and Baldermann, S. (2015). Recent progress in the use of omics technologies in brassicaceous vegetables: Frontiers in Plant Science 6, 244-244.