Científicos de las universidades de Oviedo y de Vigo han desarrollado nuevas herramientas informáticas capaces de sacar a la luz la historia demográfica reciente de las poblaciones y de inferir el grado de conexión y el intercambio genético entre poblaciones relacionadas
A partir de los datos obtenidos del análisis de ADN de una muestra de individuos contemporáneos, los investigadores pueden ahora reconstruir con alta precisión cómo era la población en el pasado y cómo está estructurada actualmente, es decir, si existen subgrupos diferenciados o si hay migración entre ellos
Este hallazgo será de gran utilidad para el análisis y la gestión de programas de conservación de poblaciones de especies en peligro de extinción o amenazadas, así como para estudiar los efectos que provocan la sobreexplotación, la destrucción de hábitats o el cambio climático
Hoy en día, muchas poblaciones naturales se enfrentan a amenazas severas que reducen de forma alarmante su tamaño. Entre estas presiones destacan la sobreexplotación, en el caso de especies con interés productivo, la contaminación, la pérdida de hábitats o el cambio climático. Estos factores suelen provocar un drástico descenso en el número de individuos, lo que a su vez conlleva pérdida de diversidad genética, incremento de la consanguinidad y reducción de la capacidad reproductiva, lo que limita la adaptabilidad de las poblaciones y, si el declive se prolonga, conduce a la extinción.
Ahora, un equipo de investigadores liderado por la Universidad de Oviedo ha desarrollado nuevas herramientas informáticas que permiten revelar con detalle la historia demográfica reciente de las poblaciones y su grado de conexión o diferenciación con otras poblaciones relacionadas.
En este trabajo, liderado por el profesor Enrique Santiago, del Departamento de Biología Funcional de la Universidad de Oviedo, han participado también Carlos Köpke, de la empresa Plasma Labs Enterprises, con sede en Oviedo, y Armando Caballero, del Centro de Investigación Marina de la Universidad de Vigo. Los resultados acaban de ser publicados en la revista Nature Communications, una referencia en el ámbito de la genética poblacional y la conservación.
Los autores del estudio explican que los métodos disponibles hasta el momento solo resultaban adecuados para poblaciones completamente aisladas, sin intercambio genético con otras, algo poco común en la naturaleza, salvo en casos excepcionales como poblaciones cautivas o en islas muy remotas. Para superar esta limitación, el equipo desarrolló nuevos modelos matemáticos que incorporan el flujo migratorio entre subpoblaciones, con lo que lograron estimaciones más realistas.
Estas capacidades predictivas se plasmaron en dos programas informáticos: uno que calcula el tamaño efectivo contemporáneo de la población y su estructura, y otro que reconstruye el tamaño histórico hasta unas 150 generaciones atrás. Todo ello a partir del análisis de correlaciones genéticas observadas en muestras de ADN de individuos actuales.
Estrategias de recuperación
Enrique Santiago, profesor del Departamento de Biología Funcional de la Universidad de Oviedo y líder del trabajo, destaca que las estimaciones obtenidas mediante estas herramientas “son cruciales para determinar el estado de conservación de poblaciones y especies amenazadas o sometidas a explotación, y para diseñar estrategias de recuperación”.
Armando Caballero, profesor de la Universidad de Vigo, apunta que “el consenso entre la comunidad científica es que un tamaño efectivo mínimo de 500 individuos es necesario para evitar la extinción por causas genéticas, pero hoy sabemos que muchas poblaciones están por debajo de este umbral crítico”. Con este nuevo enfoque, añade Santiago, “es posible obtener estimaciones del tamaño efectivo mucho más precisas que antes, lo que proporciona un valioso respaldo para la conservación de la biodiversidad”.
Estos hallazgos tienen importantes implicaciones prácticas porque, como subrayan los autores, muchos de estos declives poblacionales están ocurriendo de forma acelerada. Por ello, disponer de herramientas que permitan detectar y monitorizar estos cambios resulta fundamental. Además, estos nuevos métodos son robustos frente a errores de genotipado o datos con baja cobertura, lo que facilita su aplicación incluso en estudios con ADN antiguo o en especies no modelo.
El equipo validó sus herramientas mediante simulaciones y con datos reales de distintas especies, entre las que destacan, orcas, gorilas, ciervos, caballos, moscas de la fruta (Drosophila melanogaster), y peces de poblaciones naturales (salmones) o cultivados en piscifactorías, como rodaballos, doradas y lubinas, demostrando su eficacia para detectar subestructuras genéticas y estimar el flujo migratorio entre poblaciones.
Los resultados del estudio, por tanto, serán de gran utilidad para orientar programas de conservación, gestionar poblaciones silvestres o explotadas y evaluar los efectos que la actividad humana y el cambio global tienen sobre la viabilidad genética de las especies.
El trabajo ha sido desarrollado en el marco del Programa de Ciencias Marinas (Piensa en Azul) financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y la Junta de Galicia con fondos de la Unión Europea (NextGenerationEU) y el Fondo Europeo Marítimo y de Pesca, así como por otros fondos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.
