
Atavismo evolutivo microbiano: La reversión de la resistencia a los antibióticos cuando esta deja de ser ventajosa
15 de septiembre de 2026
Felipe Ascencio
Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S.C.
ascencio@cibnor.mx
Tema: La resistencia a los antibióticos es uno de los mayores desafíos de la salud global. Desde una perspectiva evolutiva, muchas estrategias tradicionales para combatir contra diversos patógenos han fallado porque favorecen la selección de cepas resistentes. Una alternativa innovadora es aprovechar el concepto de "des-evolución" (aunque este término es coloquial y no técnico) para inducir la pérdida de resistencia en bacterias, aprovechando costos evolutivos y dinámicas de reversión.
1. Introducción
En la cultura popular, se suele usar el término “desevolución” para describir erróneamente la idea de que una especie puede "dar marcha atrás" en su evolución y volver a un estado más primitivo. Sin embargo la “desevolución” no existe como un concepto científico válido dentro de la biología evolutiva.
Dado que la evolución no tiene dirección (no es proceso hacia la perfección o la complejidad), es importante aclarar, que el "atavismo evolutivo" o "reversión evolutiva" (no desevolución) no implica un retroceso. Así, habría que mencionar, para que le quede claro a los lectores, que el término "atavismo evolutivo" describe la reaparición excepcional (en este caso partícular la desaparición de genes que han conferido alguna ventaja adaptativa) de alguna característica perdida durante la evolución de un organismo y que reaparece debido a la activación de genes ancestrales latentes. Esto es más o menos similar a la definición de la RAE: "reaparición en los seres vivos de caracteres propios de sus ascendientes más o menos remotos", pero de ninguna manera es un retroceso en el proceso evolutivo.
En un estudio reciente publicado en Nature Communications, investigadores de la Universidad de California, Riverside, han observado un fenómeno fascinante en los tomates silvestres de las islas más jóvenes y rocosas del archipiélago de Galápagos. Estos tomates parecen abandonar millones de años de evolución y regresar a un estado genético más primitivo que reactiva antiguas defensas químicas. Los científicos han descrito este proceso como un posible caso de "evolución inversa", un concepto que genera controversia entre los biólogos evolutivos, ya que la evolución no opera como un botón de rebobinado. Erróneamente la evolución se ha entendido como un proceso unidireccional hacia la adaptación, no como un retorno a características previamente pérdidas.
Aunque algunos organismos pueden recuperar rasgos ancestrales, hacerlo a través de las mismas rutas genéticas es poco común y difícil de demostrar (Jozwiak et al., 2025). Los investigadores sugieren que las nuevas condiciones ambientales de estas islas podrían estar impulsando esta reversión. "Es posible que la molécula ancestral brinde una defensa más eficaz en las condiciones severas del oeste", señala Jozwiak, quien concluye que "la evidencia genética y química sugiere que efectivamente ha ocurrido un retorno a un estado ancestral". Este tipo de transformación no se limita a las plantas; si es posible en los tomates, teóricamente podría suceder en otras especies. "No se daría en uno o dos años, pero con el tiempo, tal vez, si las condiciones ambientales cambian lo suficiente" (Jozwiak et al., 2025). Los rasgos que se creían extintos pueden resurgir, sugiriendo que los genes antiguos pueden reactivarse. "Este conocimiento podría ser crucial para el diseño de nuevos medicamentos, la mejora de la resistencia a plagas, o incluso la producción de productos agrícolas menos tóxicos" (Jozwiak et al., 2025).
2. Comprendiendo el atavismo evolutivo en Microorganismos
La reversión evolutiva en los microorganismos no debe interpretarse como un retroceso, sino como una estrategia adaptativa con proyección futura. Este concepto desafía la noción tradicional de la evolución como un proceso exclusivamente progresivo, revelando que la pérdida de material genético o de funciones puede resultar tan ventajosa como su adquisición. Este fenómeno se manifiesta mediante diversos mecanismos clave. Los microorganismos a menudo se adaptan mediante mutaciones que eliminan funciones genéticas en lugar de potenciarlas. La investigación ha demostrado que las mutaciones que conducen a la pérdida de funciones pueden ofrecer ventajas significativas para la adaptación a condiciones adversas, incluso en situaciones en las que se requerirían nuevas funciones enzimáticas (Hottes et al., 2013). La frecuencia de estas mutaciones es notablemente superior a la de las que implican ganancia de función, debido a la mayor área diana mutacional disponible. Muchos microorganismos sufren una reducción drástica de su genoma, eliminando genes que resultan innecesarios en sus nichos ecológicos específicos. Este fenómeno es particularmente común en patógenos intracelulares obligados y endosimbiontes, donde el tamaño del genoma puede descender a menos de 20 genes, en comparación con los más de 1000 genes típicos de las bacterias de vida libre (LibreTexts, 2025). La teoría de la racionalización sugiere que los genomas reducidos ofrecen ventajas como una replicación más rápida, menores requerimientos de nutrientes y una regulación génica más eficiente.
2.1. Mecanismos de Reversión Adaptativa
Investigaciones recientes han revelado que las reversiones adaptativas, es decir, la reversión de mutaciones previamente beneficiosas ante cambios en las condiciones ambientales, son más comunes en los microorganismos de lo que se pensaba (Torrillo y Lieberman, 2024). En grandes poblaciones microbianas con tiempos de generación cortos, las mutaciones benéficas pueden revertirse directamente cuando cambian las condiciones. Por ejemplo, en los microbiomas intestinales, estas reversiones son altamente probables debido al tamaño de las poblaciones, que puede alcanzar los 1013 células con tasas de generación de 1 a 10 al día (Torrillo y Lieberman, 2024).
Además, los microorganismos pueden compensar mutaciones deletéreas mediante mutaciones compensatorias que restauran la adaptación sin necesidad de revertir el cambio original (Liu et al., 2024). Este proceso permite a las poblaciones mantener adaptaciones beneficiosas mientras mitigan los costos asociados. Asimismo, las mutaciones por desplazamiento del marco de lectura en regiones de repetición de mononucleótidos proporcionan un mecanismo de conmutación reversible que puede desactivar temporalmente algunos genes y reactivarlos cuando las condiciones lo requieren (Bosshard et al., 2019). Este mecanismo representa una fuente importante de variación fenotípica que incrementa el potencial adaptativo .
2.2. Importancia Biológica y Valor Adaptativo
El atavismo evolutivo en microorganismos tiene múltiples implicaciones biológicas. En primer lugar, las mutaciones que implican la pérdida de función permiten una rápida adaptación a nuevos entornos mediante la reconfiguración del metabolismo celular y las redes reguladoras (Hottes et al., 2013). Cuando las bacterias se enfrentan a nuevas condiciones, pueden deshacerse rápidamente de funciones costosas que ya no son necesarias, dirigiendo sus recursos hacia procesos esenciales.
La reducción del genoma se asocia sistemáticamente con la patogenicidad bacteriana en diversas escalas de divergencia (Murray et al., 2020). Las bacterias patógenas suelen perder genes relacionados con la vida libre, mientras que conservan o refuerzan los factores de virulencia, sugiriendo que esta simplificación facilita la especialización hacia su hospedador. La Hipótesis de la Reina Negra postula que la reducción del genoma representa una "carrera hacia el abismo", donde los microorganismos eliminan funciones costosas que pueden obtener de su entorno o de comunidades vecinas (Stone, 2014). Esta estrategia permite una asignación más eficiente de recursos y tasas de crecimiento más rápidas.
2.3. Compensaciones y Restricciones Evolutivas
El atavismo evolutivo en los microorganismos implica importantes compensaciones evolutivas. Aunque la reducción del genoma suele proporcionar beneficios inmediatos en entornos especializados, a menudo conlleva costos en términos de fortaleza en otros contextos (Elena et al., 2003). Las poblaciones bacterianas más grandes tienden a experimentar compensaciones de fortaleza más severas y a desarrollar una mayor especialización ecológica (Chavhan et al., 2020).
Si bien algunas mutaciones pueden ser reversibles, las interacciones epistáticas extensas a menudo dificultan una reversión evolutiva completa (Kaltenbach et al., 2015). Una vez que se pierden genes y se acumulan mutaciones compensatorias, el retorno al estado ancestral se vuelve cada vez más improbable debido a incompatibilidades genéticas. Paradójicamente, la pérdida de genes puede incrementar la capacidad de un organismo para generar variabilidad fenotípica heredable que le permitirá generar adaptaciones que serán depuradas a través del proceso de selección natural (Helsen et al., 2020).
2.4. Mecanismos y Vías Moleculares
Las bases moleculares del atavismo evolutivo implican diversas vías clave. En primer lugar, las mutaciones por pérdida de función en genes reguladores pueden alterar drásticamente los patrones de expresión génica, permitiendo que las bacterias desplieguen capacidades bioquímicas previamente suprimidas (Hottes et al., 2013). Este mecanismo es especialmente relevante cuando las células poseen la capacidad metabólica para adaptarse a nuevos entornos, pero carecen de respuestas reguladoras adecuadas.
Además, las bacterias a menudo pierden vías metabólicas completas cuando los sustratos correspondientes dejan de estar disponibles (McDonald, 2019). Este proceso implica la pérdida coordinada de múltiples genes dentro de módulos funcionales específicos, lo que resulta en redes metabólicas optimizadas. La interacción entre la pérdida de genes y la transferencia genética horizontal genera dinámicas evolutivas complejas (Woodsa et al., 2020). De esta forma, mientras algunos genes se pierden, otros pueden adquirirse mediante transferencia, creando un equilibrio dinámico que moldea la evolución del genoma microbiano.
2.5. Implicaciones para la Ecología y la Evolución Microbiana
El término "desevolución" no es científicamente reconocido en biología evolutiva y proviene, más bien. de la cultura popular, como se ve en la película Evolution de 2001. El término correcto para este fenómeno es “atavismo evolutivo” o “reversión evolutiva”. Si bien este término sugiere una regresión del progreso evolutivo, en realidad, la evolución carece de dirección: no avanza ni retrocede. Los procesos evolutivos no suceden con un fin definido (la evolución es ciega), simplemente suceden y su éxito (o fracaso) está dado por la selección natural. Sin embargo, los microorganismos frecuentemente experimentan una evolución reductiva (racionalización del genoma, pérdida de genes) o una simplificación adaptativa, que a menudo se confunde con "desevolución".
Este fenómeno tiene profundas implicaciones para la ecología microbiana (Tabla 1). La reducción del genoma a menudo incrementa la dependencia de otros miembros de la comunidad, fomentando relaciones de cooperación y redes ecológicas complejas (Giovannoni et al., 2014). Esta interdependencia ayuda a explicar por qué muchos microorganismos son difíciles de cultivar de forma aislada. Aunque los eventos de reversión evolutiva pueden ser estocásticos, los patrones resultantes pueden ser predecibles a nivel poblacional (Couce y Tenaillon, 2015). Esta predictibilidad sugiere que el atavismo evolutivo sigue principios generales que podrían guiar nuestra comprensión de la evolución microbiana. Comprender este proceso es esencial para anticipar la evolución de la resistencia a los antibióticos y diseñar estrategias efectivas para combatirla (Liu et al., 2024). La evolución compensatoria permite a las bacterias resistentes mantener su resistencia mientras minimizan los costos de adaptación, facilitando la persistencia de genes de resistencia en las poblaciones.
Tabla 1. Implicaciones ecológicas y evolutivas del “atavismo evolutivo” en los microorganismos.

3. Atavismo evolutivo vs. Resistencia a Antibióticos
El concepto de “atavismo evolutivo” en microbiología, que implica la pérdida de rasgos complejos o el retorno a estados ancestrales por parte de los microorganismos, ha sido analizado en el contexto de la reversión de la resistencia a los antibióticos. Aunque la verdadera reversión evolutiva presenta complejidades biológicas, existen estrategias que pueden diseñarse para contrarrestar los rasgos de resistencia, degradar los genes asociados o aprovechar las compensaciones evolutivas (Tabla 2). A continuación, exploramos enfoques y evidencias que respaldan estas ideas.
Tabla 2. Estrategias para combatir la resistencia a los antibióticos en bacterias.

3.1. Mecanismos para Revertir la Resistencia a los Antibióticos en Bacterias
Revertir la resistencia a los antibióticos en bacterias representa un desafío significativo, pero se están investigando varios mecanismos y estrategias prometedoras. Los enfoques más efectivos se centran en invertir la ventaja selectiva que confiere la resistencia, utilizando combinaciones de fármacos, atacando directamente los mecanismos de resistencia y aprovechando nuevas biotecnologías. Por ejemplo, el uso de combinaciones específicas de antibióticos puede hacer que la resistencia resulta desventajosa para las bacterias. En algunos casos, la resistencia a un fármaco puede aumentar la sensibilidad a otro, lo que permite que cepas sensibles superen a las resistentes en ciertas condiciones. Este enfoque, conocido como "inversión de la selección", tiene el potencial de inducir un cambio hacia la sensibilidad a los fármacos en poblaciones resistentes (Baym et al., 2016).
Además, algunas mutaciones de resistencia pueden hacer que las bacterias sean más vulnerables a otros antibióticos. La combinación de fármacos que aprovechan estas vulnerabilidades puede facilitar la reversión de la resistencia (Baym et al., 2016). Los compuestos que inhiben las enzimas de resistencia, como los inhibidores de β-lactamasas (por ejemplo, avibactam), pueden restaurar la eficacia de los antibióticos contra cepas resistentes (Schillaci et al., 2017; Gauba y Rahman, 2023). También se están desarrollando nuevas moléculas para bloquear las bombas de flujo bacterianas, que expulsan antibióticos y contribuyen a la resistencia (Schillaci et al., 2017; Gauba y Rahman, 2023). Así mismo, los nano complejos autoensamblados que combinan antibióticos y polímeros pueden mejorar la administración de fármacos y alterar las defensas bacterianas, superando así la resistencia (Zhao et al., 2023). Adicionalmente, los bacteriófagos y los sistemas basados en CRISPR pueden atacar y eliminar específicamente genes de resistencia en poblaciones bacterianas, ofreciendo herramientas precisas para revertir la resistencia (Zhang, 2022).
3.2. Restauración de la Susceptibilidad a los Antibióticos en Microorganismos
Restaurar la susceptibilidad a los antibióticos en microorganismos es un objetivo fundamental en la lucha contra la resistencia. Investigaciones recientes destacan diversas estrategias innovadoras que pueden re-sensibilizar a las bacterias resistentes, enfocándose en los mecanismos de resistencia, mejorando la absorción de fármacos y aprovechando la nanotecnología.
Una de las aproximaciones consiste en focalizarse en los mecanismos de resistencia. Por ejemplo, bloquear los dominios sensores (como BlaR y MecR) que detectan la presencia de antibióticos en cepas de la bacteria Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM) puede inhibir la expresión de los genes de resistencia. Se ha demostrado que un nuevo compuesto de boronato restaura la susceptibilidad a los β-lactámicos en SARM, recuperando la eficacia de los antibióticos estándar tanto en modelos de laboratorio como en animales (Nguyen et al., 2024).
Otra estrategia es combinar agentes que aumentan la permeabilidad, como el nonapéptido de polimixina B, con inhibidores de la bomba de flujo. Esto puede potenciar drásticamente la actividad antibiótica contra Pseudomonas aeruginosa multirresistente, reduciendo la cantidad de inhibidor necesario y restaurando la susceptibilidad, incluso en células que forman biopelículas (Ferrer-Espada et al., 2019).
Además, la mejora en la captación y administración de fármacos ha mostrado resultados prometedores. El pretratamiento con nanopartículas de plata ha aumentado la susceptibilidad de varias especies bacterianas, incluyendo Staphylococcus epidermidis y Escherichia coli, a una amplia gama de antibióticos. Este efecto se asocia con una menor actividad de flujo y cambios en la adhesión bacteriana, lo que lleva a una recuperación más rápida y a la restauración parcial de la eficacia de los antibióticos (Bogdanchikova et al., 2024).
3.3. Estrategias Evolutivas para Combatir la Resistencia a los Antibióticos
Las estrategias evolutivas para combatir la resistencia a los antibióticos se enfocan en manipular la evolución bacteriana con el fin de ralentizar, prevenir o incluso revertir dicha resistencia. Entre los enfoques más relevantes se encuentran la explotación de las compensaciones evolutivas, el uso de combinaciones de fármacos para invertir la selección y la focalización en los mecanismos de resistencia para reducir su ventaja adaptativa.
En primer lugar, al aprovechar las compensaciones evolutivas, se ha observado que algunas mutaciones de resistencia pueden aumentar la sensibilidad de las bacterias a otros antibióticos. Mediante la rotación o combinación de fármacos que aprovechan estas vulnerabilidades, es posible seleccionar contra cepas resistentes y restaurar la susceptibilidad (Baym et al., 2016; Sanz-García et al., 2023; Merker et al., 2020). La resistencia a menudo conlleva un costo de adaptación en entornos donde no hay presión antibiótica. Estrategias que eliminan esta presión o introducen fármacos que amplifican estos costos pueden permitir que las bacterias sensibles superen a las resistentes (Sanz-García et al., 2023; Durão et al., 2018; Merker et al., 2020).
En cuanto a las combinaciones de fármacos, se pueden diseñar de tal manera que la resistencia a un antibiótico aumenta la sensibilidad a otro, seleccionando activamente contra las bacterias resistentes. Este enfoque puede fomentar que las poblaciones bacterianas evolucionen hacia una mayor sensibilidad a los fármacos y ralentizar la aparición de resistencia (Baym et al., 2016; Sanz-García et al., 2023). Algunas combinaciones de antibióticos pueden explotar interacciones negativas, donde la resistencia a un fármaco hace que las bacterias sean más vulnerables a la combinación, disminuyendo aún más la ventaja de la resistencia (Baym et al., 2016; Sanz-García et al., 2023).
Finalmente, en el ámbito de enfoques evolutivos avanzados, el uso de bacteriófagos puede imponer compensaciones evolutivas, donde la resistencia a los fagos puede aumentar la sensibilidad a los antibióticos, ofreciendo una nueva forma de guiar la evolución bacteriana (Hasan y Ahn, 2022). La modificación de vías metabólicas también puede mejorar la actividad de los fármacos y limitar la evolución de la resistencia (Sanz-García et al., 2023).
3.4. Reducción Genómica y Sensibilidad a los Antibióticos
La reducción genómica se refiere a la pérdida o simplificación del material genético en microorganismos, un proceso que a menudo ocurre como adaptación a entornos específicos (Figura 1). Esta reducción puede influir en la sensibilidad a los antibióticos, en ocasiones aumentando la vulnerabilidad de las bacterias a ciertos fármacos, aunque la relación es compleja y depende del contexto.
En infecciones crónicas, como las causadas por Pseudomonas aeruginosa en pacientes con fibrosis quística, se ha observado que las cepas hipermutadoras, que presentan mayores tasas de mutación y a menudo genomas reducidos, desarrollan una mayor sensibilidad a antibióticos como la tobramicina. Esto sugiere que, bajo determinadas condiciones, la reducción o diversificación genómica puede, paradójicamente, aumentar la susceptibilidad de las bacterias a los antibióticos. Sin embargo, esta no es una regla universal y depende del entorno específico y de las presiones selectivas (Vanderwoude et al., 2024).
Los cambios genéticos que confieren resistencia a un antibiótico pueden, en ocasiones, aumentar la sensibilidad a otros, fenómeno conocido como sensibilidad colateral. Estas compensaciones están influenciadas por el trasfondo genético y los mecanismos de resistencia específicos involucrados, y pueden ser mapeadas para diseñar estrategias de tratamiento más efectivas (Lázár et al., 2018; Pál et al., 2015; Podnecky et al., 2018; Sakenova et al., 2024).
La secuenciación genómica avanzada permite un seguimiento en tiempo real de la resistencia y la susceptibilidad, facilitando la identificación de genes de resistencia ocultos y orientando la terapia dirigida. Este enfoque puede revelar cómo los cambios genómicos, incluida la reducción, impactan la sensibilidad a los antibióticos en entornos clínicos (Sauerborn et al., 2024; Břinda et al., 2020). La respuesta a los antibióticos puede variar ampliamente entre cepas debido a diferencias en su contenido genómico, lo que resalta la importancia de comprender las redes genéticas específicas de cada cepa para predecir su sensibilidad a los antibióticos (Van Opijnen et al., 2016).
Además, los métodos emergentes basados en CRISPR buscan atacar y eliminar directamente los genes de resistencia en poblaciones bacterianas, lo que podría restaurar la sensibilidad a los antibióticos mediante la inducción de una reducción genómica dirigida (Bier y Nizet, 2021).

Figura 1. Vías alternativas de reducción genómica. Los mecanismos que conducen a genomas pequeños en organismos simbióticos y comensales (por ejemplo, micoplasmas) son fundamentalmente diferentes del proceso que conduce a los genomas pequeños que se han descubierto recientemente en muchos organismos de vida libre de sistemas naturales (Giovannoni et al., 2014). Ne es el tamaño efectivo de la población.
4. Desafíos y Futuros
El atavismo evolutivo de la resistencia a los antibióticos, al aprovechar principios evolutivos y herramientas moleculares, se perfila como una estrategia viable. Sin embargo, su éxito dependerá de la colaboración interdisciplinaria y de un enfoque integral que aborde las complejidades ecológicas.
Entre los desafíos a considerar están:
Resistencia a adyuvantes y mutantes de escape de fagos. Esta situación requiere la implementación de estrategias combinatorias para ser eficaz.
Sistemas de administración. Las terapias basadas en CRISPR y fagos necesitan mecanismos de administración que sean seguros y específicos para garantizar su efectividad.
Obstáculos regulatorios. Las nuevas terapias deben superar rigurosos procesos de aprobación para su uso clínico, lo que puede retrasar su implementación.
La adaptación bacteriana representa un desafío importante para el desarrollo de estrategias antimicrobianas basadas en CRISPR. Mientras que en las plantas de tomate la reversión de ciertos cambios puede requerir periodos prolongados, las bacterias pueden multiplicarse rápidamente y generar mutaciones en pocas horas. Esta velocidad favorece la aparición de subpoblaciones capaces de sobrevivir a los tratamientos y desarrollar resistencia.
Como posible solución, se ha propuesto el uso de CRISPR multiplex, que permite dirigir simultáneamente varios elementos genéticos relacionados con la resistencia. Sin embargo, esta estrategia no garantiza una eliminación completa de las bacterias. Su eficacia puede verse limitada por la variabilidad genética, la dificultad para introducir el sistema en todas las células y la aparición de mutantes que escapen a la intervención. Las bacterias sobrevivientes podrían multiplicarse y recuperar rápidamente la población resistente.
Otro obstáculo importante son los biofilms, comunidades bacterianas protegidas por una matriz que dificulta la penetración de agentes antimicrobianos y sistemas de edición genética. Además, existen barreras físicas y biológicas que pueden impedir que CRISPR alcance de manera uniforme a todas las bacterias. También deben considerarse los posibles daños colaterales, como alteraciones en microorganismos no objetivo o cambios inesperados en el equilibrio microbiano.
Por otra parte, si una intervención logra restaurar la sensibilidad antimicrobiana en bacterias patógenas, existe el riesgo de que los elementos genéticos involucrados se transfieran a bacterias benéficas. Aunque este proceso depende de mecanismos específicos de transferencia horizontal de genes, debe evaluarse cuidadosamente, ya que podría afectar la microbiota y generar consecuencias ecológicas o clínicas no previstas.
La adaptación bacteriana exige estrategias combinadas y cuidadosamente controladas. El CRISPR multiplex puede ser una herramienta prometedora, pero su aplicación requiere mejorar la eficacia de entrega, superar la protección de los biofilms, limitar los efectos fuera del objetivo y evaluar rigurosamente su impacto sobre las bacterias beneficiosas.
5. Conclusión
El atavismo evolutivo en microorganismos representa una estrategia biológica que desafía las concepciones tradicionales sobre el progreso evolutivo. Más que considerarse una regresión, este fenómeno resalta el valor adaptativo de la simplificación y la importancia de la adaptación contextual. Revela que el éxito evolutivo no se mide únicamente por la complejidad, sino por la óptima compatibilidad entre un organismo y su entorno.
El estudio del atavismo evolutivo proporciona información valiosa sobre la adaptación microbiana, la patogenicidad y la ecología de comunidades. A medida que la investigación avanza en la comprensión de los mecanismos subyacentes a estos procesos, nuestra visión de la evolución microbiana se vuelve más sofisticada, con implicaciones significativas para la biotecnología y la medicina.
Revertir la resistencia a los antibióticos exige enfoques multifacéticos, que incluyan combinaciones de fármacos, inhibidores dirigidos a los mecanismos de resistencia y biotecnologías avanzadas. Aunque estos métodos son prometedores, se necesita mayor validación clínica y diagnósticos rápidos para su aplicación generalizada.
Aunque no existe una "desevolución" literal, los microorganismos pueden experimentar pérdida de rasgos, reducción genómica y simplificación metabólica en respuesta a cambios ambientales. Estos procesos son esenciales para entender las interacciones entre el huésped y el microbio, la dinámica de las enfermedades y la flexibilidad evolutiva, además de tener aplicaciones en biología sintética. Reconocer estos patrones permite a los investigadores desarrollar tratamientos más efectivos y profundizar en la ecología microbiana.
La restauración de la susceptibilidad a los antibióticos en microorganismos se logra mediante la inhibición dirigida de los mecanismos de resistencia, la mejora de la absorción de fármacos y sistemas de administración innovadores, como las nanopartículas. Estas estrategias ofrecen alternativas prometedoras para resensibilizar bacterias resistentes y mejorar los resultados de tratamiento.
Las estrategias evolutivas aprovechan las compensaciones y dinámicas naturales de la adaptación bacteriana. Al diseñar tratamientos que se basen en estos principios, es posible ralentizar, prevenir o incluso revertir la resistencia a los antibióticos, lo que brinda esperanza para un control de infecciones más sostenible.
La reducción genómica puede, en ciertas circunstancias, aumentar la sensibilidad a los antibióticos, especialmente en contextos clínicos específicos o bajo determinadas presiones evolutivas. Sin embargo, los efectos son altamente dependientes de la cepa y el entorno. La vigilancia genómica y las intervenciones genéticas dirigidas se presentan como herramientas prometedoras para aprovechar estas dinámicas y restaurar la susceptibilidad a los antibióticos.
6. Referencias
Baym M., Stone L., Kishony R. 2016. Multidrug evolutionary strategies to reverse antibiotic resistance. Science, 351. https://doi.org/10.1126/science.aad3292
Baym M., Stone L., Kishony R. 2016. Multidrug evolutionary strategies to reverse antibiotic resistance. Science, 351. https://doi.org/10.1126/science.aad3292
Bier E., Nizet V. 2021. Driving to safety: CRISPR-based genetic approaches to reducing antibiotic resistance.. Trends in Genetics : TIG. https://doi.org/10.1016/j.tig.2021.02.007
Bogdanchikova N., Vazquez-Gomez, R., Nefedova, E., et al. 2024. Nanoparticles partially restore bacterial susceptibility to antibiotics. Materials, 17. https://doi.org/10.3390/ma17071629
Bosshard L., Peischl S., Ackermann M., Excoffie L. 2019. Mutational and Selective Processes Involved in Evolution during Bacterial Range Expansions. Molecular Biology and Evolution 36(10):2313–2327. doi:10.1093/molbev/msz148
Břinda K., Callendrello A., MacFadden D., et al. 2020. Rapid inference of antibiotic resistance and susceptibility by genomic neighbour typing. Nature Microbiology, 5, 455 - 464. https://doi.org/10.1038/s41564-019-0656-6
Couce A., Tenaillon O.A. 2015. The rule of declining adaptability in microbial evolution experiments. Frontiers in Genetics 6:99. doi: 10.3389/fgene.2015.00099
Chavhan Y., Sarthak M., Sutirth D. 2020. Larger bacterial populations evolve heavier fitness trade-offs and undergo greater ecological specialization. Dryad. https://doi.org/10.5061/dryad.bnzs7h46z.
Durão P., Balbontín R., Gordo I. 2018. Evolutionary mechanisms shaping the maintenance of antibiotic resistance.. Trends in Microbiology 26(8): 677-691. https://doi.org/10.1016/j.tim.2018.01.005
Elena S.F., Lenski R.E. 2003. Evolution experiments with microorganisms: the dynamics and genetic bases of adaptation. Nature Reviews Genetics 4:457–469. https://doi.org/10.1038/nrg1088.
Ferrer-Espada R., Shahrour H., Pitts, B., et al. 2019. A permeability-increasing drug synergizes with bacterial efflux pump inhibitors and restores susceptibility to antibiotics in multi-drug resistant Pseudomonas aeruginosa strains. Scientific Reports, 9. https://doi.org/10.1038/s41598-019-39659-4
Gauba A., Rahman K. 2023. Evaluation of antibiotic resistance mechanisms in Gram-negative bacteria. Antibiotics 12. https://doi.org/10.3390/antibiotics12111590
Giovannoni S.J., Thrash C., Temperton B. 2014. Implications of streamlining theory for microbial ecology. The ISME Journal 1–13. doi:10.1038/ismej.2014.60
Hasan M., Ahn J. 2022. Evolutionary dynamics between phages and bacteria as a possible approach for designing effective phage therapies against antibiotic-resistant bacteria. Antibiotics, 11. https://doi.org/10.3390/antibiotics11070915
Helsen J., Voordeckers K., Vanderwaeren L., et al. 2020. Gene Loss Predictably Drives Evolutionary Adaptation. Molecular Biology and Evolution 37(10):2989-3002. doi: 10.1093/molbev/msaa172. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7530610/
Hottes A.K., Freddolino P.L., Khare A., et al. 2013. Bacterial adaptation through loss of function. PLoS Genet 9(7): e1003617. doi:10.1371/journal.pgen.1003617.
Jozwiak A, Almaria M, Cai J, et al. 2025. Enzymatic twists evolved stereodivergent alkaloids in the Solanaceae family. Nat Commun. 16(1):5341. doi:10.1038/s41467-025-59290-4
Kaltenbach M., Jackson C.J., Campbell E.C., et al. 2015. Reverse evolution leads to genotypic incompatibility despite functional and active site convergence. eLife 2015;4:e06492. DOI: 10.7554/eLife.06492. https://elifesciences.org/articles/06492.pdf
Lázár V., Martins A., Spohn R., et al. 2018. Antibiotic-resistant bacteria show widespread collateral sensitivity to antimicrobial peptides. Nature Microbiology 3: 718 - 731. https://doi.org/10.1038/s41564-018-0164-0
LibreTexts. 2025. Chapter 7.15C: Genome Reduction. In: Microbiology.
Liu Z., Zhao Q., Xu C., Song H. 2024. Compensatory evolution of chromosomes and plasmids counteracts the plasmid fitness cost. Ecology and Evolution 14(8):e70121. doi: 10.1002/ece3.70121. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11336059/
McDonald M.J. 2019. Microbial Experimental Evolution - a proving ground for evolutionary theory and a tool for discovery. EMBO Reports 20(8):e46992. doi: 10.15252/embr.201846992. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6680118/
Merker M., Tueffers L., Vallier, M., et al. 2020. Evolutionary approaches to combat antibiotic resistance: Opportunities and challenges for precision medicine. Frontiers in Immunology, 11. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.01938
Murray G.G.R., Charlesworth J., Miller E.L. et al. 2020. Genome reduction Is associated with bacterial pathogenicity across different scales of temporal and ecological divergence. Molecular Biology and Evolution 38(4):1570–1579 doi:10.1093/molbev/msaa323. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8042751/
Nguyen V., Birhanu B., Miguel-Ruano V., et al. 2024. Restoring susceptibility to β-lactam antibiotics in methicillin-resistant Staphylococcus aureus. Nature Chemical Biology. https://doi.org/10.1038/s41589-024-01688-0
Pál C., Papp B., Lázár V. 2015. Collateral sensitivity of antibiotic-resistant microbes. Trends in Microbiology 23(7): 401-407. https://doi.org/10.1016/j.tim.2015.02.009
Podnecky N., Fredheim E., Kloos J., et al. 2018. Conserved collateral antibiotic susceptibility networks in diverse clinical strains of Escherichia coli. Nature Communications, 9. https://doi.org/10.1038/s41467-018-06143-y
Sanz-García F., Gil-Gil T., Laborda P., et al. 2023. Translating eco-evolutionary biology into therapy to tackle antibiotic resistance. Nature Reviews Microbiology, 21: 671-685. https://doi.org/10.1038/s41579-023-00902-5
Sakenova N., Cacace E., Orakov A., et al. 2025. Systematic mapping of antibiotic cross-resistance and collateral sensitivity with chemical genetics Nature Microbiology 10(1):202-216. DOI: 10.1038/s41564-024-01857-w.
Sauerborn E., Corredor N., Reska T., et al. 2024. Detection of hidden antibiotic resistance through real-time genomics. Nature Communications, 15. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49851-4
Schillaci D., Spanò, V., Parrino, B., et al. 2017. Pharmaceutical approaches to target antibiotic resistance mechanisms. Journal of Medicinal Chemistry, 60(20): 8268-8297. https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.7b00215
Stone M. 2014. For microbes, devolution Is evolution. BioScience 64(10):956. https://doi.org/10.1093/biosci
Torrillo P.A., Lieberman T.D. 2024. Reversions mask the contribution of adaptive evolution in microbiomes. eLife 13:e93146. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.93146 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11379459/
Van Opijnen T., Dedrick S., Bento J. 2016. Strain Dependent Genetic Networks for Antibiotic-Sensitivity in a Bacterial Pathogen with a Large Pan-Genome. PLoS Pathogens, 12. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1005869
Vanderwoude J., Azimi S., Read T.D., Diggle S.P. 2024. The role of hypermutation and collateral sensitivity in antimicrobial resistance diversity of Pseudomonas aeruginosa populations in cystic fibrosis lung infection. mBio 15(2): e0310923. DOI: 10.1128/mbio.03109-23.
Wikipedia. Devolution (biology). https://en.wikipedia.org/wiki/Devolution_(biology).
Wikipedia. Streamlining theory. https://en.wikipedia.org/wiki/Streamlining_theory.
Woodsa L.C., Gorrell R.J., Taylor F. et al. 2020. Horizontal gene transfer potentiates adaptation by reducing selective constraints on the spread of genetic variation. Proceedings of the National Academy of Sciences 117(43): 26868–26875. www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.2005331117
Zhang F. 2022. The Mechanism of bacterial resistance and potential bacteriostatic strategies. Antibiotics 11. https://doi.org/10.3390/antibiotics11091215
Zhao H., Zhong L., Yang C., et al. 2023. Antibiotic-polymer self-assembled nanocomplex to reverse phenotypic resistance of bacteria toward last-resort antibiotic colistin.. ACS nano. https://doi.org/10.1021/acsnano.3c00981

Dr. Felipe Ascencio
Investigador Titular D y profesor en el CIBNOR, SNI 3. Responsable del Laboratorio de Patogénesis Microbiana. Loop: 264286; Scopus: 57247070500; ORCI: 0000-0003-3515-8708
.png)