Las comunidades biológicas están en constante cambio. La composición de las especies cambia, a veces dramáticamente, a medida que los ecosistemas responden a las presiones ambientales. Predecir estos cambios es fundamental para comprender la dinámica ecológica, desde los sistemas naturales como el plancton oceánico hasta los entornos diseñados como el microbioma intestinal humano o los procesos biotecnológicos. Ahora, un nuevo modelo mecanicista, rigurosamente probado con algas de agua dulce, demuestra una capacidad notable para pronosticar cómo evolucionarán las comunidades biológicas.
El poder del modelado mecanicista
Los modelos ecológicos tradicionales a menudo se basan en correlaciones estadísticas, que pueden ser poco fiables. Los modelos mecanicistas, sin embargo, se basan en principios biológicos fundamentales: cómo interactúan las especies, compiten por los recursos y, en última instancia, coexisten o desaparecen. Este enfoque ofrece la posibilidad de realizar predicciones más precisas. Investigadores de la Universidad de Konstanz han validado ahora esta promesa con un modelo ampliado de recursos del consumidor y publicaron sus hallazgos en Nature Communications.
El equipo perfeccionó las reglas existentes que rigen la coexistencia de especies, confirmando la alta capacidad predictiva de su modelo. Las implicaciones son amplias: desde predecir el futuro de los ecosistemas naturales hasta influir en el desarrollo de comunidades biológicas diseñadas.
Los métodos modernos permiten pruebas rigurosas
La base teórica de esta investigación se remonta a la década de 1960. Entonces, ¿por qué sólo ahora es posible una validación experimental exhaustiva? La respuesta está en la llegada de la automatización de laboratorio de alto rendimiento.
“Los intentos anteriores mostraron cierto éxito, pero un estudio verdaderamente completo requirió una enorme cantidad de experimentos”, explica Lutz Becks, profesor de limnología y autor principal del estudio. “Sólo con equipos modernos podremos completar esto en un plazo razonable”.
La fase inicial implicó determinar las necesidades de nutrientes de diferentes especies de algas, lo que requirió 864 experimentos de crecimiento. Cada monocultivo se preparó mediante un sistema robótico y los recuentos de algas se automatizaron utilizando un microscopio de alto rendimiento. En experimentos con comunidades mixtas, la inteligencia artificial ayudó a identificar especies.
Validación del modelo: la predicción se encuentra con la realidad
Los datos de estos experimentos se utilizaron para perfeccionar el modelo existente, incorporando la utilización de recursos como parámetro clave. Luego, los investigadores realizaron 960 experimentos adicionales, combinando especies de algas en diversas condiciones de nutrientes. Las predicciones del modelo se compararon con el desarrollo comunitario observado y los resultados fueron sorprendentes: el modelo mecanicista predijo con precisión la composición de las diferentes comunidades.
Refinando las reglas ecológicas
Los investigadores también utilizaron su modelo para probar dos reglas ecológicas formuladas por el biólogo David Tilman. Estas reglas establecen que las especies que compiten por recursos limitados coexisten o se desplazan entre sí, dependiendo de si están limitadas por diferentes recursos y si cada especie consume más del recurso que limita su crecimiento.
Las simulaciones revelaron que sólo la primera regla (que las especies deben estar limitadas por diferentes recursos) es universalmente válida. La segunda regla (que las especies consumen más recursos que limitan su crecimiento) sólo se aplica cuando las especies compiten por recursos reemplazables, no esenciales.
“Siempre debemos distinguir entre estas dos clases de nutrientes al aplicar la regla”, explica Zhijie Zhang, primer autor del estudio.
Implicaciones para la protección del clima
El enfoque desarrollado en este estudio se aplicará ahora a un proyecto centrado en el secuestro de CO₂ a través del fitoplancton. Este proyecto, apoyado por Vector Stiftung, tiene como objetivo aprovechar las comunidades biológicas para mitigar el cambio climático.
La capacidad del modelo para predecir con precisión los cambios en los ecosistemas ofrece una poderosa herramienta para gestionar y manipular sistemas biológicos, desde entornos naturales hasta procesos biotecnológicos diseñados. Esta investigación marca un paso significativo hacia una comprensión más predictiva y controlable de la dinámica ecológica.
