Resistenza Biotica: Svelati i Segreti Prevedibili delle Invasioni Microbiche

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di un argomento che mi affascina tantissimo: le invasioni nel mondo microscopico. Immaginate un microbo che viaggia, magari trasportato dal vento o dall’acqua, e arriva in un nuovo territorio. Sembra l’inizio di una conquista facile, no? Beh, non proprio. Quasi mai questi nuovi posti sono disabitati. Anzi, pullulano di altri microbi, i “residenti”, che non sempre sono felici di accogliere i nuovi arrivati. Questa capacità dei microbi residenti di ostacolare l’insediamento degli invasori è chiamata resistenza biotica. È un po’ come cercare di entrare in un club esclusivo dove i buttafuori (i microbi residenti) non ti fanno passare facilmente!

Capire come funzionano queste invasioni è fondamentale, specialmente quando gli invasori sono patogeni che possono causare malattie a noi, alle piante o agli animali. Il problema è che studiare questo fenomeno in natura è complicatissimo. Ci sono troppi fattori in gioco: quanto velocemente arrivano gli invasori (la dispersione) e quanto è forte la resistenza dei residenti. È difficile separarli e capire il ruolo di ciascuno.

Come abbiamo affrontato la sfida in laboratorio

Per cercare di vederci più chiaro, abbiamo deciso di ricreare queste invasioni in laboratorio, dove potevamo controllare meglio le variabili. Abbiamo usato delle piastre multi-pozzetto, come dei piccoli condomini per microbi, e abbiamo seguito l’invasione passo dopo passo, giorno dopo giorno.

Abbiamo iniziato con un sistema semplice: due soli tipi di microbi. Uno faceva l’invasore (Sporosarcina ureae, che chiameremo Su) e l’altro il residente (Lactiplantibacillus plantarum, o Lp). La cosa interessante è che Lp rende l’ambiente acido, cosa che non piace a Su. Modificando la capacità dell’ambiente di resistere a questo cambiamento di pH (usando un tampone), potevamo regolare finemente la forza della resistenza biotica di Lp. Più tampone mettevamo, più facile era per Su invadere.

Poi siamo passati a uno scenario più complesso e realistico. Abbiamo usato un patogeno noto, Pseudomonas aeruginosa (Pa), come invasore e diverse comunità microbiche sintetiche, composte da batteri isolati dall’intestino del piccolo verme Caenorhabditis elegans, come residenti. Queste comunità erano già stabili e coesistevano pacificamente tra loro. Abbiamo scoperto che comunità diverse opponevano resistenze diverse all’invasione di Pa, e non era solo una questione di pH! Curiosamente, la comunità più resistente era composta da parenti stretti dell’invasore, suggerendo che la somiglianza di “nicchia” (cioè di esigenze e stile di vita) giochi un ruolo importante.

Tre stili di invasione: Consistente, Pulsata e Bloccata

Osservando queste invasioni giorno dopo giorno, simulando la dispersione trasferendo piccole quantità di microbi da un “appartamento” (pozzetto) all’altro, abbiamo notato qualcosa di straordinario. A seconda della velocità di dispersione dell’invasore e della forza della resistenza biotica dei residenti, emergevano tre tipi distinti di dinamiche di invasione:

• Invasione Consistente: Quando la resistenza era debole e la dispersione alta, l’invasore avanzava costantemente, come un’onda inarrestabile che conquista nuovi territori giorno dopo giorno.
• Invasione Pulsata: Con una resistenza media o una dispersione più bassa, l’invasione procedeva a singhiozzo. L’invasore avanzava per un po’, poi si fermava come se stesse prendendo fiato, accumulando forze, per poi ripartire con un nuovo slancio. Immaginate ondate che si infrangono, si ritirano e poi tornano più forti.
• Invasione Bloccata (Pinned): Se la resistenza era molto forte e la dispersione bassa, l’invasione si bloccava completamente. Nonostante continuassero ad arrivare nuovi invasori, il fronte dell’invasione rimaneva fermo, come se avesse sbattuto contro un muro invisibile. L’invasore era presente, ma non riusciva mai a prendere il sopravvento.

Questi tre “regimi” non erano casuali, ma dipendevano in modo prevedibile dalla combinazione di dispersione e resistenza. Aumentando la resistenza o diminuendo la dispersione, si passava da un’invasione consistente a una pulsata, e infine a una bloccata. E questo valeva sia per il sistema semplice a due specie che per quello complesso con il patogeno e le comunità intestinali!

Un modello semplice per prevedere l’invasione

Vedere questi pattern così chiari anche in sistemi complessi ci ha fatto chiedere: è possibile prevedere come andrà un’invasione senza dover conoscere ogni singolo dettaglio delle interazioni tra tutti i microbi coinvolti? Sarebbe fantastico poterlo fare, per esempio, per capire se una certa comunità microbica nel nostro intestino è in grado di resistere a un’infezione.

La risposta, sorprendentemente, è sì! Abbiamo sviluppato un framework predittivo semplice e senza parametri liberi. L’idea di base è trattare l’intera comunità residente come un’unica entità che interagisce con l’invasore. Per capire questa interazione “collettiva”, abbiamo fatto un esperimento separato: abbiamo mescolato l’invasore e la comunità residente in diverse proporzioni iniziali e abbiamo misurato come cambiava la frazione dell’invasore dopo 24 ore. Questo ci ha dato una “curva di interazione”, che riassume l’effetto combinato della resistenza biotica (le interazioni tra microbi) e abiotica (le condizioni ambientali) sull’invasore.

Armati di questa curva di interazione e conoscendo la velocità di dispersione che avevamo impostato nei nostri esperimenti, abbiamo provato a simulare al computer l’andamento dell’invasione. Il modello calcola iterativamente, giorno dopo giorno e pozzetto per pozzetto, come cambia la frazione dell’invasore basandosi solo su questi due elementi: la dispersione (che sposta i microbi) e la curva di interazione (che ne modifica l’abbondanza relativa dopo l’interazione).

Il modello funziona! E non solo nei nostri esperimenti

I risultati sono stati entusiasmanti! Per il sistema a due specie, le previsioni del nostro modello semplice corrispondevano quasi perfettamente ai risultati sperimentali, sia qualitativamente (il tipo di invasione) che quantitativamente (la velocità). Per il sistema multi-specie, più complesso, il modello catturava ancora molto bene i passaggi tra i regimi bloccato, pulsato e consistente, anche se tendeva a sottostimare leggermente la velocità (forse a causa del “rumore” sperimentale che, in teoria, può accelerare le invasioni).

La cosa ancora più incredibile è che questo approccio funziona anche quando l’abbiamo testato su dati generati da modelli matematici molto più complessi e meccanicistici (come i modelli consumatore-risorsa o Lotka-Volterra), che simulano esplicitamente le interazioni tra molte specie. Anche in questi casi, il nostro framework semplice, basato solo sulla curva di interazione complessiva, riusciva a prevedere l’esito dell’invasione con una buona accuratezza.

Questo suggerisce che, anche se il nostro modello ignora molti dettagli (come i cambiamenti nella composizione della comunità residente durante l’invasione), cattura l’essenziale. Probabilmente perché le fasi iniziali dell’invasione, quando l’invasore è ancora raro e il suo impatto sulla comunità è minimo, sono quelle decisive.

Un altro punto chiave emerso è che non basta misurare la resistenza a una singola densità di invasore. È l’intera forma della curva di interazione che determina l’esito. Curve che sembrano simili in un punto possono portare a dinamiche di invasione completamente diverse!

Perché tutto questo è importante?

Capire e prevedere le invasioni microbiche ha implicazioni enormi.

• Salute umana e agricoltura: Pensate alla possibilità di prevedere il rischio che un patogeno (come Clostridium difficile nell’intestino o un fungo sulle colture) riesca a invadere e causare malattie. Il nostro approccio potrebbe aiutare a identificare le comunità microbiche (nel nostro corpo o nel suolo) che sono naturalmente più resistenti. Potremmo persino usare questa conoscenza per progettare “microbioti” più resistenti alle infezioni, magari modificando la dieta o usando prebiotici.
• Terapie basate sui microbi: Dall’altro lato, a volte vogliamo che i microbi “buoni” invadano con successo. È il caso dei trapianti fecali per curare infezioni intestinali ricorrenti o dell’uso di probiotici per migliorare la salute dell’intestino, o ancora dell’introduzione di batteri benefici nel suolo per proteggere le piante o migliorarne la crescita. Spesso queste introduzioni falliscono perché i microbi “buoni” non riescono a superare la resistenza biotica dei residenti. Il nostro framework potrebbe aiutare a ottimizzare queste terapie, predicendo quale dose e frequenza di somministrazione (cioè, quale “dispersione”) sia necessaria per garantire il successo dell’invasione, specialmente se esiste una soglia critica di dispersione da superare.

Conclusioni: Un ordine nascosto nella complessità

Quello che mi porto a casa da questo lavoro è la meraviglia di come, da interazioni microbiche incredibilmente complesse e processi spaziali, possano emergere dinamiche di invasione relativamente semplici e, soprattutto, prevedibili. Abbiamo scoperto che la resistenza biotica non è solo un ostacolo generico, ma modella attivamente il modo in cui un’invasione si svolge, creando regimi distinti (consistente, pulsato, bloccato). E la cosa più bella è che possiamo prevedere quale regime si verificherà usando un approccio relativamente semplice, basato sulla misurazione della curva di interazione tra invasore e comunità residente.

Questa capacità di previsione apre porte affascinanti per capire meglio gli ecosistemi microbici e, potenzialmente, per manipolarli a nostro vantaggio, sia per combattere le malattie che per promuovere la salute e la produttività. Il mondo invisibile dei microbi ha ancora tanti segreti, ma abbiamo trovato una nuova chiave per decifrarne almeno uno!

Fonte: Springer