Investigadores de las universidades de Oviedo y Vigo han desarrollado herramientas informáticas que permiten reconstruir la historia demográfica de poblaciones a partir del análisis de ADN. Estas innovaciones son clave para entender el intercambio genético y diseñar estrategias de conservación para especies amenazadas. Publicado en 'Nature Communications', el estudio destaca la importancia de estimar con precisión el tamaño efectivo de las poblaciones para evitar su extinción debido a factores como la sobreexplotación y el cambio climático.
Investigadores de las universidades de Oviedo y Vigo han desarrollado innovadoras herramientas informáticas que permiten desentrañar la historia demográfica reciente de diversas poblaciones, así como inferir el grado de conexión y el intercambio genético entre ellas. Gracias a un análisis exhaustivo del ADN de individuos contemporáneos, los científicos ahora pueden reconstruir con alta precisión cómo eran las poblaciones en el pasado y cómo se estructuran en la actualidad. Esto incluye la identificación de subgrupos diferenciados y patrones migratorios entre ellos.
Este avance es crucial para la gestión y conservación de especies en peligro de extinción o amenazadas, así como para comprender los efectos nocivos provocados por la sobreexplotación, la destrucción de hábitats y el cambio climático. El estudio, liderado por el profesor Enrique Santiago del Departamento de Biología Funcional de la Universidad de Oviedo, cuenta también con la colaboración de Carlos Köpke, de Plasma Labs Enterprises, y Armando Caballero, del Centro de Investigación Mariña de la Universidade de Vigo. Los resultados han sido publicados en la prestigiosa revista Nature Communications.
Las amenazas que enfrentan muchas poblaciones naturales son alarmantes. Factores como la sobreexplotación, contaminación y pérdida de hábitats han llevado a un drástico descenso en sus números. Esto no solo provoca una pérdida significativa de diversidad genética, sino que también incrementa la consanguinidad y reduce la capacidad reproductiva, limitando así su adaptabilidad y aumentando el riesgo de extinción.
El equipo dirigido por Santiago ha superado las limitaciones existentes en los métodos anteriores, que solo eran efectivos para poblaciones completamente aisladas. Ahora, mediante nuevos modelos matemáticos que consideran el flujo migratorio entre subpoblaciones, han logrado estimar con mayor realismo tanto el tamaño efectivo actual como su estructura histórica hasta 150 generaciones atrás.
El profesor Enrique Santiago enfatiza que estas estimaciones son fundamentales para evaluar el estado de conservación de especies amenazadas y diseñar estrategias efectivas para su recuperación. Armando Caballero añade que se ha establecido un consenso científico sobre la necesidad de un tamaño efectivo mínimo de 500 individuos para evitar riesgos genéticos críticos; sin embargo, muchas poblaciones actuales están por debajo de este umbral.
Los hallazgos tienen implicaciones prácticas significativas debido a que muchos declives poblacionales están ocurriendo rápidamente. Contar con herramientas robustas que detecten estos cambios es esencial. Además, los nuevos métodos son resistentes a errores en los datos genéticos e incluso pueden aplicarse a estudios con ADN antiguo o en especies menos estudiadas.
Los investigadores validaron sus herramientas utilizando simulaciones y datos reales provenientes de diversas especies como orcas, gorilas y salmones. Estos resultados serán vitales para orientar programas conservacionistas y gestionar adecuadamente las poblaciones silvestres o explotadas ante los desafíos impuestos por las actividades humanas y el cambio global.
Referencia:
E. Santiago, C. Köpke & A. Caballero. Accounting for Population Structure and Data Quality in Demographic Inference with Linkage Disequilibrium Methods. Nature Communications 16:6054 (2025) DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-61378-w