From depths to deserts: bioprospecting the Atacama Trench and genome-scale metabolic modeling of Streptomyces asenjonii KNN42.f from the Atacama desert for spicamycin production

Abstract

Esta tesis doctoral presenta un estudio sobre la diversidad microbiana, la bioactividad y el potencial metabólico en ambientes extremos, con un enfoque particular en la Fosa de Atacama y el Desierto de Atacama. A través de herramientas metagenómicas, se analizaron distintos sitios de la Fosa de Atacama mediante análisis secuencias del gen 16S rRNA para su clasificación taxonómica. Se encontró una alta diversidad filogenética y la presencia de posibles nuevos taxones microbianos adaptados a las condiciones fisicoquímicas únicas de este ambiente. Además, se identificaron clústeres de genes biosintéticos (BGCs) mediante la herramienta BIG-MEx, lo que sugiere la existencia de microorganismos con capacidad genética para sintetizar compuestos bioactivos, incluidos antibióticos, agentes anticancerígenos y otras moléculas de interés farmacológico. La exploración adicional permitió el aislamiento de cepas microbianas con fenotipos diversos. Los ensayos de bioactividad demostraron que varios de estos aislados presentaban actividad antibiótica, por otro lado, el análisis genómico de estos aislados, realizado mediante las plataformas TYGS y OrthoANIu, reveló que algunos correspondían a especies conocidas, mientras que otros en particular los fenotipos 36 y 56 podrían representar nuevas especies del género Streptomyces. El análisis mediante antiSMASH confirmó la presencia de múltiples BGCs asociados a la biosíntesis de metabolitos bioactivos. Adicionalmente, se secuenció y anotó el genoma de Streptomyces asenjonii KNN42.f, aislado del Desierto de Atacama, y se construyó un modelo metabólico a escala genómica (GEM) utilizando COBRApy y la plataforma GEMRA. Al modelo se incorporó una ruta biosintética para la producción de espicamicina, compuesto con actividad antioxidante previamente identificado en esta cepa. La validación del modelo se realizó mediante simulaciones FBA y FVA, confirmando el crecimiento en condiciones de medio mínimo y complejo (ISP2), con flujos de biomasa de 0.326 y 0.629 mmol/gDW/h respectivamente. El modelo final incluye 1974 metabolitos, 2207 reacciones y 1110 genes, el cual fue validado adicionalmente mediante simulaciones de crecimiento en distintas fuentes de carbono y nitrógeno previamente descritas. Se reconstruyó un mapa genómico de las rutas metabólicas involucradas en la biosíntesis de espicamicina, destacando la relevancia de rutas como la de las pentosas fosfato, el metabolismo de lípidos, de azúcares y de nicotinamidas. El análisis FSEOF permitió identificar genes blanco (saj) para la optimización de la producción de espicamicina. Estos resultados respaldan el potencial biotecnológico de ambientes extremos, destacando que la integración de metagenómica, aislamiento microbiano, genómica y biología de sistemas es clave para descubrir nuevos productos naturales.