Entre las células, los genomas, las biomoléculas, … el mundo de la ciencia es de una complejidad indescriptible. Para comprenderlo mejor, conviene conocer el conjunto de estos elementos. Y aunque aún estamos lejos de conocer todo, los científicos han, en los últimos años, realizado progresos importantes. Especialmente gracias a la bioinformática que aplica los principios del tratamiento de datos a las ciencias de la vida. Desciframiento.
Bioinformática, entre ciencia y datos
Definición de biología computacional
En la intersección entre la biología, la informática, las matemáticas y la física, la bioinformática procesa datos en los campos de las ciencias de la vida. Más específicamente, se refiere a la modelización, el análisis y la integración de datos biológicos.
Esta disciplina científica ha sido posible gracias a los enormes avances tecnológicos relacionados con el Big data. Hoy en día, los científicos son capaces de recopilar grandes cantidades de datos en materia de comprensión de células, genomas, biomoléculas, ecosistemas, tejidos, organismos o incluso comunidades y poblaciones. Tanta información biológica que implica una creciente necesidad de expertise en datos; ya sea para su manipulación, almacenamiento, visualización o análisis de datos.
En definitiva, el objetivo de la bioinformática es comprender mejor la ciencia de la vida mediante los datos. Para lograrlo, los científicos pueden estudiar el funcionamiento actual de los elementos (por ejemplo, gracias al análisis de secuencias) o estudiar la evolución de estos mismos elementos (especialmente con la modelización).
Un poco de historia
El término bioinformática aparece por primera vez en 1970 a través de un estudio de Paulien Hogeweg y Ben Hesper sobre los procesos de información en los sistemas bióticos.
Luego, Robert J. Cedergren continuó perfeccionando esta disciplina explorando la estructura de los ARN. Su trabajo, con la colaboración de otros científicos y matemáticos, inició el movimiento.
Gradualmente, la biología informática se ha extendido a otros campos de la ciencia como la bioquímica, la medicina molecular, la pediatría, la salud ambiental, etc.
Hoy en día, la biología informática es totalmente multidisciplinaria.
Las subdisciplinas de la bioinformática
Aunque la bioinformática es muy amplia, se puede dividir en varias subdisciplinas. Aquí están las principales.
La bioinformática de secuencias
Esta rama de la biología informática analiza la información genética contenida en una secuencia de ADN. Al estudiar los componentes elementales de las secuencias de ADN o proteínas (como los nucleótidos o los aminoácidos), es posible identificar similitudes entre secuencias, genes o regiones consideradas científicamente relevantes.
Nacida con la invención del secuenciado de ADN en la década de 1970, esta disciplina ha evolucionado particularmente. Desde entonces, los científicos descubren un número creciente de secuencias (ya sean genomas o ADN complementarios).
Pero la cantidad de datos disponibles es tal que también es difícil procesarlos bien. Este es todo el interés de la bioinformática. Al integrar técnicas y herramientas de datos (incluyendo bases de datos), la búsqueda y el análisis de secuencias se simplifica.
La introducción de estas técnicas representa una auténtica revolución. Es más, estas técnicas evolucionan sin cesar. Como prueba, al principio de la década de 2000, el secuenciado del primer genoma humano había requerido cerca de 2 mil millones de € y más de 10 años de trabajo. Hoy, ese mismo secuenciado solo requiere unas pocas horas de trabajo y menos de 1 000 € de inversión.
La bioinformática estructural (o modelado molecular)
Consiste en utilizar las herramientas informáticas para reconstruir, predecir y analizar la estructura 3D de las macromoléculas biológicas. Estas técnicas son indispensables dada la magnitud de las macromoléculas. Son tan pequeñas que las técnicas de observación tradicionales (como la microscopía) son insuficientes.
Con el modelado molecular, es posible reconstruir estas macromoléculas en un formato en 3 dimensiones. Para ello, los científicos utilizan análisis cristalográficos, resonancia magnética nuclear, criomicroscopía electrónica o técnicas de difusión a pequeños ángulos. El conjunto de estas técnicas permite recopilar datos que luego se utilizan para crear un modelo molecular en 3D.
Ya sea en fase de experimentación, recolección, análisis o visualización molecular, la bioinformática interviene en todos los niveles.
Además de la reconstrucción de las macromoléculas, esta disciplina también permite predecir estructuras de proteínas a partir de la secuencia de sus componentes elementales (los aminoácidos). Esto es aún más importante porque la actividad de cada proteína varía según la forma que adopta. Ser capaz de predecir su forma permite así predecir su efecto, sus posibles inhibidores, etc.
La bioinformática de redes
Los científicos estudian las interacciones entre todos los elementos vivos, tales como genes, proteínas, células, organismos, … A partir de este análisis de flujos genéticos o metabólicos, es posible modelar comportamientos colectivos. Para ello, nuevamente es necesario apoyarse en una serie de datos recopilados gracias a las técnicas de análisis Big Data.
La bioinformática de redes permite, entre otras cosas, construir árboles filogenéticos. En otras palabras, un árbol que establece un vínculo entre las especies según sus distancias genéticas. Los científicos luego comparan los genes homólogos entre sí.
El conjunto de estas subdisciplinas de la bioinformática permite avanzar la ciencia de manera espectacular.
La importancia de la bioinformática
Para ayudarle a comprender mejor la importancia de la bioinformática, aquí hay varios ejemplos concretos:
- La identificación de epidemias: gracias a la estructura bidimensional de las moléculas de ARN, es posible identificar la causa de posibles epidemias y anticiparlas.
- El manejo terapéutico personalizado: una mejor comprensión de las enfermedades genéticas permite responder más específicamente a las necesidades biológicas del paciente.
- Los microarrays de ADN: estos son capaces de reformar espontáneamente cadenas de ADN. Cuando un paciente sufre una enfermedad, será posible extraer estas cadenas de ADN portadoras para comprenderlas mejor.
Mejores diagnósticos médicos, descubrimiento de nuevas enfermedades, de nuevos medicamentos, creación de organismos genéticamente modificados, simulación de órganos, modelado de ecosistemas, desarrollo de software científico, … la bioinformática resuelve una multitud de problemas hasta ahora inaccesibles.
El futuro de la biología informática
La bioinformática sigue la evolución de los datos y las nuevas tecnologías. A medida que estas se desarrollan, las oportunidades en biología informática no dejarán de crecer.
Y lo menos que se puede decir, es que el mundo actual avanza siempre más en este sentido.
La bioinformática debería entonces permitir resolver problemas científicos cada vez mayores, evolucionar la medicina y la ciencia de la vida en su conjunto. Para ello, las organizaciones necesitan bioinformáticos competentes. En este último punto, puede comenzar a formarse con DataScientest para dominar todos los aspectos del análisis de datos.
