Producción de compuestos activos de plantas medicinales: tecnologías y retos del descubrimiento de genes a la producción a gran escala
Encontrar genes no resuelve el reto del proceso de producción
Mejorar la producción de compuestos activos de plantas medicinales exige vincular el descubrimiento de genes biosintéticos con la validación de rutas y el desarrollo de procesos de producción. En una revisión publicada en International Journal of Molecular Sciences, Zaman y Park describen enfoques que conectan la genómica funcional, la edición genética y la biología sintética, además de los desafíos pendientes. Se trata de una revisión bibliográfica que no generó ni analizó datos nuevos, por lo que debe distinguirse de un estudio que demuestra experimentalmente el rendimiento de una nueva plataforma de producción.
Los metabolitos especializados de las plantas medicinales intervienen en la defensa y la adaptación al entorno, y también sirven como recursos para el desarrollo de fármacos. Sin embargo, sus rutas biosintéticas son complejas y las cantidades acumuladas varían según las características genéticas de la planta y las condiciones de crecimiento. En algunas plantas, la información genómica y la caracterización de las rutas siguen siendo incompletas. Aunque se encuentren genes que podrían intervenir en la producción, es necesario confirmar su función real y su efecto en otras rutas metabólicas.
Conectar la búsqueda de genes, la regulación de rutas y las técnicas de cultivo
La revisión explica la función de distintas tecnologías con ejemplos de Artemisia annua, cannabis, ginseng y tejo, entre otras plantas. La secuenciación de ARN (RNA-seq) permite identificar genes biosintéticos candidatos comparando la expresión génica entre tejidos o condiciones de crecimiento. La RNA-seq de célula única revela diferencias de expresión entre tipos celulares que pueden pasar inadvertidas al promediar mediciones de todo el tejido. El objetivo de interpretar conjuntamente datos genómicos, transcriptómicos y metabolómicos es acotar las posibles relaciones entre la actividad génica y la acumulación del compuesto deseado que deben validarse.
Una vez confirmada la función de un candidato, pueden evaluarse estrategias de ingeniería metabólica, como aumentar la expresión de genes pertinentes o regular rutas competidoras. La edición genética CRISPR (CRISPR/Cas9) es una herramienta para modificar genes diana, y la biología sintética también se utiliza para ensamblar rutas biosintéticas de origen vegetal en huéspedes microbianos. La revisión presenta enzimas que intervienen en la oxidación y la unión de azúcares durante la síntesis de ginsenósidos en el ginseng, así como ejemplos previos de regulación de la expresión de genes relacionados. Los casos difieren en sus objetivos y sistemas de producción, por lo que no deben interpretarse como resultados comunes de una sola plataforma.
También es necesario distinguir el compuesto medicinal objetivo de un intermediario biosintético. La tabla de la revisión presenta la ruta de semisíntesis de la artemisinina como un proceso en el que la levadura produce ácido artemisínico, seguido de una conversión química. Es una estrategia distinta de aquella en la que los microbios producen directamente el compuesto medicinal final. La revisión aborda los cultivos en suspensión de células vegetales y los cultivos de raíces pilosas como enfoques que pueden combinarse con biorreactores en los que se controlan los nutrientes, la acidez y la temperatura.
Cómo llevar las predicciones y los resultados experimentales a la producción industrial
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático pueden ayudar a predecir relaciones entre genes y metabolitos a partir de varios conjuntos de datos ómicos y a seleccionar candidatos para regular las rutas. Los autores señalan que la precisión de las predicciones depende de la calidad de los datos, el contexto biológico y la variabilidad ambiental. Las relaciones predichas requieren validación experimental, y también debe comprobarse si se mantienen en otras plantas o bajo distintas condiciones de cultivo.
La ampliación de la escala de producción tampoco está resuelta. Entre los obstáculos en los sistemas microbianos y de cultivo celular se citan la inestabilidad de las rutas, la baja eficiencia del flujo metabólico y los costos de escalado. También queda por comprobar si los aumentos en el contenido de los compuestos observados en plantas se mantienen en entornos de cultivo variables. Su uso como materias primas farmacéuticas exige reproducibilidad de la composición entre lotes, procesos de purificación y cumplimiento de las normas de seguridad y calidad.
La orientación que propone la revisión consiste en conectar la búsqueda de genes con la validación funcional, la elección del huésped de producción y la optimización del proceso. También se analizan las terapias personalizadas de origen vegetal como una línea de investigación futura, pero su aplicación clínica requiere previamente validación farmacológica, estandarización de dosis y demostración de seguridad y eficacia clínica.
Fuente: Texto completo de la revisión, DOI del artículo.
Plant Biotechnology, Published May 2026.
Summary: Resolving the historical supply bottlenecks and yield volatilities that have restricted the pharmaceutical translation of specialized plant metabolites, this comprehensive framework integrates functional genomics with scalable synthetic biology architectures. By optimizing high-throughput RNA sequencing matrices alongside artificial intelligence-assisted pathway predictions, the platform constructs discrete metabolic maps governing the synthesis of key bioactive leads. Utilizing target CRISPR/Cas9 gene editing protocols to execute precise metabolic engineering, researchers successfully redirected biosynthetic fluxes into high-performance yeast and heterologous expression systems. This programmatic intervention achieved robust yield improvement for medicinally critical inputs—including artemisinin, cannabinoids, ginsenosides, and taxol—advancing structural production velocity from micro-scale engineering setups into validated, scalable pilot plant operations.
Los investigadores y las empresas que desarrollan materias primas de origen natural pueden evaluar por separado los experimentos que aumentan el contenido del compuesto deseado y el establecimiento de un proceso de fabricación estable. Por ejemplo, para desarrollar un proceso de producción de ginsenósidos, se validarían las funciones de las enzimas candidatas, se evaluaría si conviene más un sistema de cultivo de células vegetales o un huésped microbiano y se comprobarían la composición y la estabilidad de la producción en cultivos repetidos. Si se produce un intermediario, también debe evaluarse el proceso posterior que lo convierte en el compuesto final. Este enfoque podría reducir la dependencia de la recolección silvestre y mejorar la estabilidad del suministro. Sin embargo, la revisión no demuestra directamente una reducción de costos ni el éxito a escala industrial; cada proceso requiere una validación que incluya los costos de purificación, la reproducibilidad entre lotes y las especificaciones de calidad.