Bioinformática: la ciencia que está transformando la biología

Hemos leído o escuchado en las noticias sobre los avances del genoma humano, de las terapias génicas (que modifican genes dañados en algunas enfermedades), de las relaciones entre fármacos o sustancias con las proteínas en nuestro cuerpo, las diferentes variantes del virus causante de Covid-19, entre muchas otras cosas. Muchos de estos avances son logrados por la contribución de la bioinformática.

La bioinformática es una disciplina que combina de forma fascinante la biología, informática y matemáticas para interpretar y analizar datos biológicos. Con el enorme crecimiento de la infomación, la bioinformática brinda una gran herramienta a científicos genéticos y moleculares. Este sector se ha convertido en una base crucial para la investigación y las oportunidades innovadoras en salud, agricultura y biotecnología (Kanehisa y Goto, 2000, Zhang et al., 2011).

¿Por qué es la bioinformática tan crucial?

Gracias a los avances tecnológicos, la biología moderna genera una gran cantidad de datos de manera imprecedente. Estoe plantea un desafío para los investigadores, que deben manejar y examinar sistemáticamente estos datos. La bioinformática utiliza recursos y técnicas computacionales que permite el análisis de secuencias de ADN, el prónostico de estructuras de proteínas y la representación de complejos procesos biológicos (Mount, 2004) La bioinformática es crucial para convertir los datos en ideas tangibles, estimular descubrimientos y aumentar la precisión de la investigación en estudios biomédicos.

Aplicaciones clave de la bioinformática

1. Medicina genómica 

Al analizar el ADN es posible identificar mutaciones asociadas a enfermedades y diseñar tratamientos personalizados según el perfil genético de cada persona. Esto puede mejorar la eficacia de los tratamientos y reduce los efectos secundarios. (Collins y Varmus, 2015). Además,  gracias por el uso de tecnología avanzada, los gastos y los períodos de examen han disminuido y estos análisis incorporados ala rutina médica (Zhang et al., 2011).

2. Biotecnología y desarrollo de fármacos

La biotecnología es fundamental en la exploración y construcción de tratamientos novedosos. Al aplicar simulaciones computacionales, los científicos pueden predecir las interacciones  entre moléculas y proteínas, disminuyendo los gastos de los avances farmacéuticos (Drews, 2000). Además, ha simplificado la selección de candidatos durante el desarrollo temprano en el desarrollo de fármacos, lo que mejora el éxito en los ensayos clínicos. (Stein, 2013).

3. Agricultura y seguridad alimentaria

La mejora de los productos biológicos ne la agricultura ha progresado a través del estudio de genomas por medio de la bioinforática. búsquedaEsto ha resultado en la reproducción de cultivos resistentes a las enfermedades, variedades tolerantes a la sequía y adaptadas al clima, mejorando la agricultura sostenible y la seguridad alimentaria global (Varshney et al., 2019). La bioinformática contribuye a la investigación sobre los microorganismos del suelo y a los bienes de referencia vegetales, al identificar los genes relacionados a la resistencia de las plagas y al aumentode la eficacia agrícola.

4. Epidemiología y vigilancia de enfermedades

La bioinformática, ayuda a los científicos a realizar un seguimiento de cómo los gérmenes cambian con el tiempo, a predecir cuándo pueden iniciar las enfermedades y a descubrir mejores formas de detenerlos. En epidemias como la del Covid-19, este campo fue vital para el análisis del genoma viral, la creación de vacunas y desenterrar nuevas cepas (Andersen et al., 2020). Gracias a las herramientas de escrutinio genómico, hemos podido pronosticar la distribución de cepas (variantes de microorganismos) novedosas y reaccionar de inmediato dentro de los dominios de salud pública.

5. Biología proteómica y estructural

El análisis de proteínas y sus interacciones también han avanzado gracias a la bioinformática. La tecnología impulsada por la Inteligencia Artificial (IA) para el modelado de proteínas, como  el programa AlphaFold, ha revolucionado la bioquímica al permitir  el modelaje de secuencias en proteínas en forma de 3D (Stein, 2013). Esto ha mejorado nuestro conocimiento sobre diversas enfermedades y la manera de tratarlas.

 

Desafíos y futuro de la bioinformática

A pesar de sus avances, la bioinformática enfrenta grandes desafíos. Entre ellos, la necesidad de mayor capacidad computacional, estandarización de datos y formación de profesionales especializados. Proyectos como el "1000 Genomas" o los estudios sobre microbiota (poblaciones de microorganismos que viven en el humano) humana generan volúmenes masivos de información que requieren herramientas sofisticadas para ser analizadas eficientemente (Kanehisa y Goto, 2000). Otro desafío crucial es la ética en la gestión de los datos genómicos, que se resuelve por medio de las políticas de privacidad y confidencialidad. La computación en biología seguirá cambiando la forma en que los científicos trabajan, al ayudarlos a encontrar nuevas formas de resolver problemas, relevantes para muchos. La integración con la IA  garantiza una mayor precisión en los avances para el pronóstico de enfermedades e innovación terapéutica (Stein, 2013). Seguramente escucharemos más de los avances a los que contribuye la bioinformática, y no olvidar la IA.

Imagen obtenida de https://www.doctorat.udl.cat/ca/programes/bioinformatica/

Referencias

●        Andersen, K. G., Rambaut, A., Lipkin, W. I., Holmes, E. C., & Garry, R. F. (2020). The proximal origin of SARS-CoV-2. Nature Medicine, 26(4), 450-452.

●        Collins, F. S., & Varmus, H. (2015). A new initiative on precision medicine. New England Journal of Medicine, 372(9), 793-795.

●        Drews, J. (2000). Drug discovery: A historical perspective. Science, 287(5460), 1960-1964.

●        Kanehisa, M., & Goto, S. (2000). KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Research, 28(1), 27-30.

●        Mount, D. W. (2004). Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press.

●        Stein, L. D. (2013). Integrating biological databases. Nature Reviews Genetics, 14(7), 495-506.

●        Varshney, R. K., Mohan, S. M., Gaur, P. M., Krishnamurthy, L., Saxena, R. K., & Hoisington, D. A. (2019). Marker-assisted backcrossing, inbred line conversion, and genome-wide association mapping: Some examples in grain legumes. Plant Breeding, 138(3), 291-305.

●        Zhang, J., Chiodini, R., Badr, A., & Zhang, G. (2011). The impact of next-generation sequencing on genomics. Journal of Genetics and Genomics, 38(3), 95-109.