Investigadores de la UPM han estudiado durante tres años la respuesta que dan los ecosistemas a distintas perturbaciones como, por ejemplo, la llegada de un nuevo virus.

Para poder predecir la dinámica y la emergencia de enfermedades debemos entender el impacto del medio en las interacciones huésped-patógeno.

Con este objetivo, nuestro grupo de virólogos de plantas en Madrid (Soledad Sacristán, Aurora Fraile y Fernando García-Arenal) ha recogido datos durante tres años consecutivos de infecciones virales en cuatro hábitats de un ecosistema agrícola.

El grupo de teóricos en Barcelona (Blai Vidiella, Raul Montañez y Sergi Valverde) ha modelado esos datos empíricos usando redes bipartitas, que se han analizado conjuntamente.

Una red bipartita es un objeto matemático que describe la estructura de las interacciones entre dos conjuntos de especies. Los patrones estructurales de las redes ecológicas se han clasificado en dos grandes grupos, anidados y modulares.

Estos patrones se relacionan en teoría con el grado de coevolución entre especies: si la coevolución es débil se espera un patrón anidado, y un patrón modular refleja una presión de coevolución fuerte. Sin embargo, nuestras redes mostraban una mezcla sorprendente de anidamiento y modularidad dependiendo del hábitat y/o de la estación.

Considerar el hábitat para entender el virus

Nos dimos cuenta de que no se podían entender los efectos del medio en la red sin considerar el hábitat. Las aristas o enlaces de una red no capturan las interacciones entre más de dos entidades, en nuestro caso entre patógenos, huéspedes y hábitats.

Estas interacciones triples se definen por hiperenlaces, que pueden visualizarse como una matriz tridimensional, el hipergrafo. El hipergrafo permite recuperar la red bipartita huésped-patógeno, y otros tipos nuevos de redes, como la red ecotipo-patógeno.

De hecho, los patógenos infectan a ecotipos, definidos como variantes o estirpes adaptadas a un medio particular. Por tanto, podemos generar una red ecotipo-patógeno que representa a la totalidad de los datos sin perder las dependencias ambientales.

La modelización computacional de este hipergrafo empírico sugiere que la coexistencia de patrones anidados y modulares no sólo es posible sino que refleja que la selección natural impone constricciones importantes en determinados patrones (modularidad) y despreciables en otros (anidamiento).

Así, en los ecosistemas pueden coexistir patrones aparentemente antagónicos según la escala espacial o temporal que se considere. Este enfoque permite predecir la respuesta de los ecosistemas a distintas perturbaciones, lo que es relevante para entender, por ejemplo, como los cambios climáticos pueden modular los índices de infección y acelerar la dispersión de los virus y de las enfermedades que causan.

Fuente: UPM,

Artículo de referencia: https://www.upm.es/?id=e164bdb0585f0710VgnVCM10000009c7648a____&prefmt=articulo&fmt=detail,



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Huésped

Me parece una información muy interesante y que nos puede ayudar a entender muchas cosas ahora mismo. Gracias!