REVISTA BIMESTRAL
ABRIL - MAYO 2018 I NUMERO 155
BIO & NANO TECNOLOGIA
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Bioinformática Hoy

 
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Lic. María Florencia Goberna
Dirección de Biotecnología del Ministerio de Agroindustria
 
   


Hace un tiempo se veía a la biología y a la informática como dos campos completamente diferentes, una estudia los seres vivos y sus procesos vitales mientras que la otra almacena, procesa y transmite información en formato digital. Sin embargo, con el transcurso del tiempo el uso de computadoras y sistemas informáticos para colectar, analizar e interpretar información biológica fue ganando terreno en pos de dar solución a retos que implican el manejo de enormes volúmenes de datos que crecen de manera exponencial en tamaño y complejidad y que sobrepasan la comprensión humana. Esta nueva disciplina hace aportes en distintos campos de la medicina, agricultura y farmacéutica, entre otros.

Evolución de ensayos

La bioinformática se convirtió en una fuente de conocimientos válidos para biólogos, informáticos, profesionales de la industria farmacéutica, médicos especializados en "medicina de precisión", la industria del agro, estudios de alergenicidad y toxicidad de OGMs y su bioseguridad, fuerzas policiales en busca de pruebas de ADN e inversores interesados de empresas de investigación y desarrollo.

Uno de sus principales aportes es facilitar el acceso abierto a la información en bases de datos internacionales que constituyen una herramienta esencial para almacenar, estructurar, organizar, actualizar y manipular datos biológicos.

A menudo, la investigación en bioinformática se solapa con la biología de sistemas, es decir el estudio de un organismo o sistema biológico visto como un sistema integrado. Su utilidad ha ido más allá de la capacidad para describir fenotipos individuales, como lo hace la Biología, comenzando a describir relaciones biológicas.

Mientras en el pasado los experimentos biológicos sólo se podían realizar con organismos vivos (in vivo) o en un ambiente artificial (in vitro), actualmente, los aportes de la bioinformática y de la biología de sistemas, permiten realizar biología in silico, ésto es el uso de computadoras para realizar estudios biológicos, mediante técnicas de modelado molecular, siendo el silicio el material con que están fabricados los chips usados en los microprocesadores.

Asimismo, la contribución de la estadística descriptiva y la simulación por computadora de múltiples productos genéticos está creciendo en importancia (B. Palsson, The challenges of in silico biology, Nature), y numerosos métodos de biología de sistemas ahora se aplican al estudio de la variación genética natural, transcriptómica, metabolómica, proteómica, algoritmos de análisis, toda la secuenciación del genoma y sustentabilidad ambiental.

Un nuevo binomio

Los últimos hallazgos realizados en la investigación genómica y en la ingeniería genética (ADN recombinante), proporcionaron un conjunto de métodos y un inventario de partes biológicas y moleculares que luego son determinantes a la hora de afrontar el armado de sistemas biológicos artificiales con funciones nuevas que no se encuentran en la naturaleza, lo que se conoce como Biología Sintética.

La biomedicina, el diseño de fármacos, reparación y regeneración de tejidos, programación celular, biorremediación, biosensores con el fin de detectar compuestos tóxicos contaminantes en el ambiente, energía limpia a partir del diseño de microorganismos "a la carta" y biomateriales (Vicente Díaz Martínez, La biología sintética y sus aplicaciones) son algunos proyectos relacionados con la Biología Sintética. Otro aporte de la biología de sistemas a la biología sintética es que nos invita a considerar la importancia de las interacciones entre los elementos de los circuitos sintéticos y los componentes nativos del organismo modificado, los cuales, a su vez interaccionan con el ambiente.

Subcampos

- El desarrollo de herramientas como hardware, software y bases de datos, DNA microarrays y DNA chips, incluyendo el software de grabación de secuencias, análisis estructural y funcional de estas, así como la construcción y la conservación de bases de datos biológicos y el análisis de estos datos, a menudo genera nuevos problemas y desafíos que a su vez estimulan el desarrollo de mejores herramientas computacionales.
- El uso de herramientas de Big Data permite extraer y procesar grandes volúmenes de datos el "data mining"- para detectar correlaciones y relaciones de "causa - efecto" entre ellos. Estos sistemas evolucionan día a día y son capaces de procesar millones de datos no estructurados que crecen y cambian a gran velocidad y establecer conexiones entre ellos casi imperceptibles.

 

Fuente: Institute for Systems Biology

 

Además, la aplicación de inteligencia artificial, "machine learning" permite desarrollar modelos preparados para ir adaptándose en forma independiente y automática y hasta tomando decisiones por sí mismas en base a ese aprendizaje continuo. Por ejemplo Samsung Innova, el programa creado por la filial argentina de la multinacional surcoreana para impulsar la innovación en el país, ya cuenta con seis proyectos en tres categorías: ciencia y tecnología, emprendimientos de impacto social o ambiental, y cultura y creatividad. "Inmunova", uno de los proyectos dentro de la temática "Biotecnología", consiste en una plataforma biotecnológica que permite diseñar una nueva generación de vacunas recombinantes y anticuerpos terapéuticos innovadores con tecnología Inmuno Multi Carrier.

Con respecto a las bases de datos más usadas, las hay "exhaustivas" como Gene Bank de EMBL-EBI (European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute) y DNA Data Bank of Japan (DDJB) y "especializadas", aquellas que contienen información específica o de especies particulares, como WormBase, FlyBase.

Estas herramientas son utilizadas a la hora de evaluar los OGM, en la etapa experimental de liberación al agroecosistema como durante la evaluación de inocuidad alimentaria, a fin de corroborar que las secuencias genéticas introducidas no se corresponden con secuencias de patógenos o alérgenos.

Consideraciones Finales

La comunidad científica día a día se enfrenta a mayores retos que implican manejo de enormes cantidades de datos. Por esto mismo, la bioinformática y las nuevas tecnologías de información abren nuevas fronteras jugando un papel fundamental en la aplicación de desarrollos tecnológicos de software para el estudio en profundidad y de forma exhaustiva de todos los sistemas vivos.

En los últimos tiempos los algoritmos de integración y análisis de datos se han desarrollado de forma tal que disminuyen el nivel de error mediante la predicción de patrones biológicos de gran importancia e interés para el desarrollo del conocimiento en el campo de la biología debido a la complejidad del sistema.

Por esto mismo, las expectativas son muy grandes y el abanico de posibilidades de desarrollo de la biología computacional es una de las disciplinas de la ciencia en gran fase de expansión y desarrollo hacia nuevas fronteras del conocimiento.

(*) Lo aquí vertido corresponde a la opinión del autor y no comprometen a la institución donde se desempeña.

Bibliografía
- B. Palsson, (2000). The challenges of in silico biology, Nature Vol. 18
- C. Escobar, L. Rozo Murillo, J. Franco Soto (2011) Tecnologías bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia, Scentia et Technica Nro 49.
- R. Littlefield (2017). An introduction into Data Mining in Bioinformatics. Medium. - V.Mallawaarachchi (2017). Bioinformatics – What? Why? How? Medium.
- S. Bassi, V. Gonzalez, G. Parisi. (2007) Biología computacional en Argentina. www.bioinformáticos.com K. Raza. Application of Data Mining in Bioinformatics. Indian Journal of Computer Science and Engineering Vol 1 Nro 2, 114-118. ISSN: 0976-5166
Vicente Díaz Martínez (2011). La biología sintética y sus aplicaciones. www.biotechspain.com