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METABOLÓMICA Y SU POTENCIAL PARA COMPRENDER EL MODO DE ACCIÓN DE LOS BIOESTIMULANTES VEGETALES

Por: Luigi Lucini, Universidad Católica de Piacenza, Italia - email: luigi.lucini@unicatt.it

 

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A pesar de la abundante literatura que apoya los beneficios relacionados con el uso de bioestimulantes, los mecanismos moleculares que subyacen a estos efectos positivos aún están poco dilucidados. No obstante, la comprensión del modo de acción a través del cual los bioestimulantes ejercen su actividad puede proporcionar información útil para definir mejor los objetivos en términos de cultivos, reclamaciones, prácticas agrícolas y momento de aplicación. Además, la reciente normativa adoptada por la UE sugiere la oportunidad de comprender los procesos del cultivo afectados por el bioestimulante con el fin de respaldar las alegaciones deseadas a nivel normativo.

Con esta premisa, podemos señalar que atender la petición mencionada constituye un reto crítico. Esto se debe, principalmente, a dos razones: (i) la complejidad de los procesos bioquímicos de las plantas, algunos de los cuales aún no se han dilucidado por completo; (ii) la variabilidad en la respuesta genotípica, más que de cultivar a cultivar, y el papel fundamental de modelización que ejercen tanto el medio ambiente como las prácticas agronómicas.

Al estar ancladas al suelo, las plantas han tenido que desarrollar una enorme diversidad de procesos bioquímicos para responder al estrés abiótico y biótico; los bioestimulantes vegetales suelen dirigirse a estos procesos o modularlos. Se pueden utilizar varios enfoques para arrojar luz sobre las variaciones bioquímicas impuestas por factores externos, como el uso de bioestimulantes en los cultivos. Entre ellos, se recomiendan los enfoques no dirigidos, ya que no requieren hipótesis a priori, por lo que se prestan a escenarios complejos. Las ciencias ómicas (por ejemplo, la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica) se refieren al perfil de genes, transcritos, proteínas y metabolitos en un sistema biológico y entran dentro de los enfoques no dirigidos. Entre las diferentes ómicas, la metabolómica es la más cercana al genotipo y se ha propuesto eficazmente para investigar el modo de acción de los bioestimulantes vegetales. De hecho, junto con la modulación de la expresión génica podemos tener la modificación post-traduccional de las proteínas, lo que finalmente resulta en el perfil actual de metabolitos. Los recientes avances en equipos analíticos como la espectrometría de masas de alta resolución, la disponibilidad de bases de datos y la gestión de datos (incluidos el análisis estadístico multivariante y las herramientas bioinformáticas para la interpretación de datos) han impulsado la adopción de la metabolómica en las ciencias agrarias. En consecuencia, se han propuesto diferencias en las firmas metabolómicas para identificar los procesos de la planta afectados por factores externos como el estrés abiótico (salinidad, sequía, inundaciones, altas temperaturas, etc.), las interacciones planta-microbios y planta-patógeno, y los bioestimulantes (Fig. 1).

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Figura 1. Metabolómica no dirigida La metabolómica no dirigida es el análisis exhaustivo de todos los metabolitos medibles de una muestra, incluidos los desconocidos químicamente, y la metabolómica dirigida, la medición de grupos definidos de metabolitos caracterizados químicamente y anotados bioquímicamente.

Cabe destacar los recientes avances en estadística multivariante, donde los enfoques de modelización supervisada (por ejemplo, análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales o proyecciones ortogonales a análisis discriminante de estructuras latentes, algoritmos de bosque aleatorio) han integrado la estadística no supervisada (como el análisis de conglomerados, conglomerados k-means, análisis de componentes principales) permitiendo un tratamiento adecuado de los datos y proporcionando así una identificación más robusta de las respuestas metabolómicas diferenciales (Fig. 2). Esto, junto con la disponibilidad de herramientas para la interpretación de los datos, como el enriquecimiento químico, la ontología o el análisis de vías, ha impulsado eficazmente la aplicación de la metabolómica en el campo de la agricultura, incluidos los bioestimulantes vegetales (Fig. 3).

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Figura 2. Análisis jerárquico de conglomerados no supervisado realizado a partir de perfiles metabolómicos tras la aplicación de hidrolizados de proteínas seleccionados (figura superior). Figura 3. Gráfico de puntuación del análisis discriminante de proyección ortogonal a estructuras latentes (OPLS-DA) supervisado realizado sobre perfiles metabolómicos tras la aplicación de hidrolizados de proteínas seleccionados, en el que la variación entre grupos se separó en componentes predictivos y ortogonales (figura inferior).

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Figura 3. Procesos de biosíntesis implicados en esquejes de tomate a la aplicación foliar de hidrolizados de proteínas de origen vegetal y a la aplicación al tallo de ácido indol-butírico (IBA) mediante un baño rápido basal en una solución concentrada de IBA. El eje x representa cada conjunto de subcategorías, mientras que el eje y corresponde al cambio acumulativo de pliegues en comparación con el control no tratado.

Por ejemplo, la metabolómica permitió identificar el aumento de la tolerancia a la salinidad impuesto por un hidrolizado proteico de origen vegetal en lechuga; la investigación señaló que la mitigación del estrés oxidativo, la acumulación de osmolitos y la modulación de esteroles y terpenos como mecanismos específicos en el aumento observado de la tolerancia a la salinidad (Lucini et al., 2015).

Del mismo modo, un bioestimulante a base de biopolímeros de origen vegetal moduló positivamente el perfil metabólico de la raíz del melón tras su aplicación. Los brasinoesteroides podrían identificarse como compuestos fundamentales activados por el bioestimulante, causando un desequilibrio hormonal (que implica ácido abscísico, citoquininas y compuestos relacionados con la giberelina) también en los brotes (Lucini et al., 2018).

Observando ejemplos de bioestimulantes microbianos, las diferencias en las huellas dactilares metabolómicas permitieron identificar la tolerancia mejorada a la sequía ejercida por la micorriza arbuscular (AMF) en el trigo (Bernardo et al., 2019). Notablemente, este estudio reportó una clara interacción AMF x cultivar. Aunque los beneficios de la colonización arbuscular en condiciones de limitación de agua fueron más evidentes en el trigo panificable, los azúcares y los lípidos resultaron ser modulados positivamente por la colonización de AMF. Curiosamente, también se evidenció la modulación de metabolitos relacionados con el estrés oxidativo y un ajuste fino de la interacción entre fitohormonas, siendo particularmente evidente la estimulación de la biosíntesis de brasinoesteroides en la raíz. En otro trabajo, añadimos más pistas sobre la compleja respuesta de los cultivos a la colonización de la raíz, investigando los diferentes patrones de exudación de la raíz de trigo impuestos por la micorriza arbuscular y Trichoderma atroviride (Lucini et al., 2019). Este estudio evidenció que la mayoría de las diferencias podrían atribuirse a compuestos fenólicos y lípidos, fitosideroforos y ácidos quelantes, derivados de aminoácidos y hormonas. Independientemente de la respuesta específica, la metabolómica señaló que la interacción entre los hongos beneficiosos y las raíces de trigo produjo una respuesta compleja en términos de exudación radicular, la mayor parte totalmente inexplorada y posiblemente implicando una cascada adicional de procesos.

Como puede observarse a partir de estos pocos ejemplos, el modo de acción de los bioestimulantes vegetales se basa en una amplia diversidad de mecanismos, siendo el ajuste de la red de interacción fitohormonal un proceso pivotal (in)directo común. Para desentrañar eficazmente estos procesos, podría ser útil combinar la metabolómica con otros ensayos, como mediciones fisiológicas (intercambio de gases, fluorescencia de la clorofila, etc.), actividad enzimática y marcadores de estrés oxidativo como el malondialdehído (un marcador de peroxidación lipídica). Sin embargo, se están obteniendo resultados muy prometedores cuando la metabolómica se combina con la fenómica. De hecho, los nuevos enfoques de fenotipado de plantas de alto rendimiento pueden utilizarse para realizar un cribado preliminar o para complementar los resultados de la metabolómica, corroborando así las postulaciones producidas a partir de metabolitos diferenciales. Como ejemplo, un trabajo reciente sobre tomate tratado con un hidrolizado de proteína derivada de vegetales combinó fenotipado y metabolómica, lo que confirmó los efectos de mitigación de la sequía, identificando que las plantas tratadas exhibieron una tolerancia mejorada al desequilibrio de especies reactivas de oxígeno, probablemente como resultado de una acción coordinada de eliminadores de radicales, compuestos de señalización (ácido salicílico y amidas hidroxicinámicas), así como una biosíntesis reducida de coproporfirinas de tetrapirrol (Paul et al., 2019a). El mismo enfoque (fenotipado de plantas de alto rendimiento combinado con metabolómica) se utilizó con éxito para examinar varios hidrolizados de proteínas de origen vegetal en busca de actividad bioestimulante en tomate (Paul et al., 2019b)

En conclusión, aunque la metabolómica es la "recién nacida" entre otras ómicas, su potencial para desentrañar los procesos bioquímicos implicados en la respuesta de las plantas a diferentes estímulos está emergiendo claramente. En el campo de los bioestimulantes vegetales, esta opción podría representar una valiosa herramienta para describir los complejos mecanismos relacionados con la definición de su(s) modo(s) de acción.

Para más información, le invitamos a solicitar acceso a los siguientes artículos de investigación:

Bernardo L., Carletti P., Badeck F.W., Rizza F., Morcia C., Ghizzoni R., Rouphael Y., Colla G., Terzi V., Lucini L. (2019). Las respuestas metabolómicas desencadenadas por la micorriza arbuscular mejoran la tolerancia al estrés hídrico en cultivares de trigo. Plant Physiology and Biochemistry, 137, 203-212. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2019.02.007

Lucini L., Rouphael Y., Cardarelli M., Canaguier R., Kumar P., Colla G. (2015). The effect of a plant-derived biostimulant on metabolic profiling and crop performance of lettuce grown under saline conditions. Scientia Horticulturae, 182, 124-133. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2014.11.022

Lucini L., Rouphael Y., Cardarelli M., Bonini P., Baffi C., Colla G. (2018). Un bioestimulante basado en biopolímeros vegetales promovió el crecimiento de la raíz en melón mientras desencadenaba brasinoesteroides y compuestos relacionados con el estrés. Frontiers in Plant Science, 9:472. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00472

Lucini L., Colla G., Miras Moreno M.B., Bernardo L., Cardarelli M., Terzi V., Bonini P., Rouphael Y. (2019). La inoculación de Rhizoglomus irregulare o Trichoderma atroviride modula diferencialmente el perfil de metabolitos de exudados de raíces de trigo. Phytochemistry, 157, 158-167. https://doi: 10.1016/j.phytochem.2018.10.033

Paul K., Sorrentino M., Lucini L., Rouphael Y., Cardarelli M., Bonini P., Miras Moreno M.B., Reynaud H., Canaguier R., Trtílek M., Panzarová K., Colla G. (2019a). Un enfoque fenotípico y metabolómico combinado para dilucidar la acción bioestimulante de un hidrolizado de proteína derivado de plantas en tomate cultivado bajo disponibilidad limitada de agua. Frontiers in Plant Science 10:493. doi: 10.3389/fpls.2019.00493

Paul K., Sorrentino M., Lucini L., Rouphael Y., Cardarelli M., Bonini P., Reynaud H., Canaguier R., Trtílek M., Panzarová K., Colla G. (2019b). Comprensión de la acción bioestimulante de los hidrolizados de proteínas de origen vegetal mediante fenotipado vegetal de alto rendimiento y metabolómica: un estudio de caso en tomate. Frontiers in Plant Science. 10:47. doi: 10.3389/fpls.2019.00047

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