Resistencia microbiana a contaminación con metales pesados en la cuenca alta del Río Rímac (Perú): un enfoque basado en el análisis de metagenomas ensamblados (MAGs).

Introducción y Objetivos En la cuenca alta del río Rímac existe una presencia histórica de actividad minera la cual ha generado pasivos que han impactado en el ecosistema de diversas maneras como por ejemplo con la liberación de metales pesados (MPs) a suelos y cursos de agua (26,27). La presencia de altos niveles de MPs en los ríos constituyen una amenaza para la salud de las poblaciones que dependen del agua de esta cuenca. Recientemente, en la zona minera de Pacococha-Millotingo (distrito de San Mateo, provincia de Huarochiri) se reportaron concentraciones altas de MPs en sedimentos de los cursos de agua aledaños (28). Estos sedimentos constituyen reservorios microbianos de gran relevancia ecológica, donde las bacterias pueden inmovilizar, transformar o tolerar metales tóxicos. Sin embargo, aunque existen estudios que describen la diversidad microbiana de la cuenca del Rímac (29), no se ha caracterizado cómo los MPs afectan la estructura y función de las comunidades microbianas en la cuenca alta ni tampoco se ha explorado si las bacterias expuestas a los MPs presentan genes de resistencia a los metales (MRGs). Llenar esta brecha del conocimiento es vital para: 1) la evaluación integral de la contaminación por MPs en el ecosistema y 2) el desarrollo a futuro de tecnologías de remediación basadas en los mecanismos fisiológicos de resistencia a MPs que presentan los microorganismos nativos de estos sitios. Considerando esto, el objetivo general de este proyecto es caracterizar la diversidad taxonómica y funcional de microorganismos presentes en los sedimentos de la cuenca alta del Rímac en respuesta a la presencia de MPs, identificando mecanismos de resistencia mediante la reconstrucción de metagenomas ensamblados (MAGs). Los objetivos específicos serán: 1) Determinar las concentraciones de MPs y parámetros fisicoquímicos en los sedimentos; 2) Evaluar la influencia de los MPs sobre la estructura y diversidad microbiana; 3) Reconstruir MAGs a partir de los datos metagenómicos y evaluar su calidad; 4) Identificar rutas metabólicas y MRGs, así como su posible transferencia horizontal y optimización evolutiva. Metodología Se recolectarán sedimentos de 8 puntos de muestreo ubicados a la vera de cursos de agua en la zona minera de Pacococha–Millotingo, obteniendo réplicas para análisis fisicoquímicos y medición de MPs (As, Cd, Co, Cu, Fe, Li, Mn, Pb y Zn) por ICP-MS como así también para la extracción y secuenciación de ADN. Se realizarán dos tipos de secuenciaciones. La primera será de amplicones del gen 16S rRNA y la segunda por shotgun mediante una estrategia híbrida utilizando las plataformas Illumina Novaseq y PacBio Revio para obtener MAGs de alta calidad. El análisis de diversidad microbiana se realizará con secuencias del gen 16S utilizando el pipeline QIIME2. Se analizará la diversidad alfa/beta y su relación con variables ambientales mediante análisis multivariados. Los MAGs serán ensamblados con pipelines especializados utilizando los software MetaSpades, MetaBAT2, CONCOCT, MaxBin2, DAS Tool y CheckM2. La anotación funcional se realizará utilizando las herramientas Prodigal y KOFAMScan. La misma se complementará con bases de datos como BacMet para identificar MRGs. Por último, se evaluará la movilidad génica de los MRGs con el software geNomad y se realizarán análisis de optimización de codones y tasas de mutaciones con los índices CAI y Ka/Ks. Resultados esperados Se espera observar concentraciones elevadas de MPs en sitios asociados a pasivos mineros y una disminución de la diversidad microbiana en puntos de muestreo más contaminados. En estos sitios, se espera ver una mayor representación de taxones tolerantes y una reducción de grupos sensibles a los MPs. La estrategia de secuenciación híbrida permitirá recuperar MAGs de alta completitud que revelen rutas metabólicas asociadas a la resistencia a metales. Además, se espera identificar MRGs en elementos genéticos móviles, lo cual permitiría inferir una potencial t