El camarón vannamei no solo es uno de los alimentos azules preferidos; es un pilar de la seguridad alimentaria global. Entre 2019 y 2023, esta industria representó el 62% de la producción mundial de crustáceos, con un valor comercial cercano a los 275,000 millones de dólares. La familia Penaeidae, liderada por el langostino blanco (Penaeus vannamei), domina el sector con más de 31 millones de toneladas producidas.
Sin embargo, el cambio climático está alterando parámetros críticos como el pH, la salinidad y la temperatura. Estos cambios ambientales no solo debilitan la salud del crustáceo, sino que actúan como catalizadores de infecciones letales. Por ejemplo, la baja salinidad aumenta drásticamente la susceptibilidad a Vibrio parahaemolyticus, el agente causante de la Enfermedad de la Necrosis Hepatopancreática Aguda (AHPND), que puede aniquilar el 100% de una población en solo 30 días.
Ante esta problemática, un equipo de científicos —encabezado por Noorul Darlina Edlin Abd Rahim y Nor Afiqah-Aleng del Higher Institution Centre of Excellence (HICOE) y el Institute of Climate Adaptation and Marine Biotechnology (ICAMB) de la Universiti Malaysia Terengganu— junto a colaboradores del Institute of Systems Biology (INBIOSIS) de la Universiti Kebangsaan Malaysia, han desarrollado un marco de análisis disruptivo.
El objetivo principal de la revisión científica es explorar el potencial de los enfoques de análisis de redes aplicados a conjuntos de datos transcriptómicos para comprender a fondo los mecanismos de respuesta al estrés en los langostinos. A diferencia de los métodos tradicionales que analizan genes de forma aislada, este estudio busca proporcionar una comprensión a nivel de sistema mediante la integración de redes de interacción proteína-proteína (PPI), redes de co-expresión y redes reguladoras.
- 1 Puntos clave
- 2 La evolución tecnológica: del catálogo al mapa vivo
- 3 Los tres pilares de la biología de redes
- 4 Caso de estudio: Descifrando el código de la infección por AHPND
- 5 Desafíos y el futuro: el camino hacia la «Acuicultura 4.0»
- 6 Conclusión: Un mapa para la sostenibilidad
- 7 Entradas relacionadas:
Puntos clave
- Visión de Sistema: La investigación tradicional analiza genes aislados, pero la biología de redes permite ver cómo interactúan en grupo para resistir el estrés ambiental.
- Impacto Económico: Enfermedades como el AHPND y el WSSV causan pérdidas globales superiores a los 10,000 millones de dólares anuales.
- El poder del ARN: La secuenciación de ARN (RNA-seq) es la herramienta reina para entender la respuesta del langostino al cambio climático y a patógenos.
- Proteínas Esenciales: Mediante análisis topológicos, se han identificado proteínas críticas como ZNF236 y ND3, vitales para la defensa inmunológica.
La evolución tecnológica: del catálogo al mapa vivo
Para enfrentar estas amenazas, la ciencia ha pasado por varias etapas de maduración tecnológica:
- Años 90 (EST): Se crearon los primeros catálogos de genes, como los de P. monodon en 1999.
- Años 2000 (Microarrays): Permitieron observar respuestas a patógenos específicos, aunque con limitaciones de diseño.
- Era Actual (RNA-seq): El estándar de oro. Permite un perfilado genómico completo, imparcial y de bajo costo.+1
- Frontera (Single-cell y Espacial): Tecnologías emergentes que analizan célula por célula o incluso la expresión genética dentro de tejidos intactos.
El problema es que identificar genes expresados diferencialmente (DEGs) es como tener una lista de piezas de un motor sin saber cómo encajan entre sí. Aquí es donde entra la biología de redes.
Los tres pilares de la biología de redes
El artículo de revisión destaca tres tipos de redes fundamentales para entender al langostino como un sistema interconectado:
Redes de Interacción Proteína-Proteína (PPI)
Representan los contactos físicos entre proteínas. Son esenciales para procesos como la transducción de señales y el control metabólico. En organismos como el langostino, donde los datos experimentales son costosos, se utilizan métodos computacionales para predecir estas uniones.
Redes de Co-expresión Génica (GCN)
Aquí, los genes se conectan si sus niveles de expresión «suben o bajan» juntos bajo ciertas condiciones. Se basan en el principio de «culpabilidad por asociación»: si un gen desconocido se comporta igual que un gen de defensa, es muy probable que también participe en la inmunidad. Herramientas como el algoritmo WGCNA son vitales para detectar estos módulos funcionales.
Mantente siempre informado
Únete a nuestras comunidades para recibir al instante las noticias, informes y análisis más importantes del sector acuícola.
Redes Regulatorias Génicas (GRN)
Son las más complejas, ya que son redes dirigidas que muestran cómo los factores de transcripción activan o reprimen otros genes. Aunque su aplicación en langostinos es aún limitada, son la clave para entender el «panel de control» maestro de la célula.
Caso de estudio: Descifrando el código de la infección por AHPND
Para demostrar la eficacia de este enfoque, los investigadores analizaron un conjunto de datos de P. vannamei infectado con VpAHPND. Mientras que el análisis tradicional solo listó 134 genes alterados, la integración de redes permitió identificar «proteínas esenciales» que actúan como nodos críticos del sistema:
- ZNF236 (Zinc finger protein 236): Un factor de transcripción involucrado en el control de la expresión genética ante infecciones bacterianas.
- ND3 (NADH dehydrogenase subunit 3): Crucial para la producción de energía (ATP) en la mitocondria y la respuesta al estrés oxidativo.
- Beclin-1: Un regulador clave de la autofagia (limpieza celular) que se activa durante infecciones virales y bacterianas.
El análisis funcional reveló que durante la infección, los procesos de transporte de electrones y la actividad de oxidorreductasa se ven fuertemente afectados. Esto sugiere que el langostino intenta modular su metabolismo energético para generar ráfagas respiratorias que eliminen al patógeno, aunque esto a veces cause daño colateral al tejido del propio animal.
Desafíos y el futuro: el camino hacia la «Acuicultura 4.0»
A pesar del potencial, los autores realizan un análisis SWOT (FODA) que revela barreras importantes:
- Debilidades: Escasez de bases de datos específicas para langostinos. La mayoría de las interacciones se infieren por homología con humanos o moscas de la fruta, lo que podría omitir mecanismos biológicos únicos de los crustáceos.
- Oportunidades: La integración de Multi-ómica (combinar ARN con metabolitos y proteínas) y el uso de Inteligencia Artificial para predecir brotes de enfermedades antes de que ocurran.
- Amenazas: Los patógenos están evolucionando más rápido de lo que la investigación puede abordar.
Conclusión: Un mapa para la sostenibilidad
La integración de la transcriptómica con la biología de redes no es solo un ejercicio académico; es una necesidad para la supervivencia de la industria. Al identificar estos «nodos maestros», los científicos pueden desarrollar biomarcadores para seleccionar líneas de langostinos genéticamente más resistentes o diseñar dietas funcionales que refuercen los puntos débiles del sistema molecular del animal.
Contacto
Nor Afiqah-Aleng
Higher Institution Centre of Excellence (HICoE), Institute of Climate Adaptation and Marine Biotechnology (ICAMB), Universiti Malaysia Terengganu
21030, Kuala Nerus, Terengganu, Malaysia
Email: afiqahaleng@umt.edu.my
Referencia (acceso abierto)
Abd Rahim, N. D. E., Nor Muhammad, N. A., Waiho, K., Harun, S., Zainal-Abidin, R.-A., Tan, M. P., Sung, Y. Y., Mohamed-Hussein, Z.-A., & Nor Afiqah-Aleng. (2026). Network perspectives on transcriptomic datasets to understand shrimp response mechanisms to environmental and pathogenic stresses: a review. Aquaculture International, 34, 82. https://doi.org/10.1007/s10499-026-02476-4
Editor de la revista digital AquaHoy. Biólogo Acuicultor titulado por la Universidad Nacional del Santa (UNS) y Máster en Gestión de la Ciencia y la Innovación por la Universidad Politécnica de Valencia, con diplomados en Innovación Empresarial y Gestión de la Innovación. Posee amplia experiencia en el sector acuícola y pesquero, habiendo liderado la Unidad de Innovación en Pesca del Programa Nacional de Innovación en Pesca y Acuicultura (PNIPA). Ha sido consultor senior en vigilancia tecnológica, formulador y asesor de proyectos de innovación, y docente en la UNS. Es miembro del Colegio de Biólogos del Perú y ha sido reconocido por la World Aquaculture Society (WAS) en 2016 por su aporte a la acuicultura.
