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Bio - informatica (Biotecnologia)

Resumen: ¿Disciplina científica o técnica de apoyo a la investigación?. Técnicas y métodos. Campos de aplicación. Proyecto Genoma. Genómica funcional - La Era Post-Genómica. La Nueva Generación de Bioinformática.(V)
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Autor: Bistec. Emilio Alfredo Lucas Carrillo

Índice

  1. Justificación 
  2. ¿Disciplina científica o técnica de apoyo a la investigación? 
  3. Técnicas y métodos  
  4. Campos de aplicación 
  5. Proyecto Genoma 
  6. Genómica funcional - La Era Post-Genómica 
  7. La Nueva Generación de Bioinformática.  
  8. Bibliografía.

"La Biología debe ser considerada una Ciencia de la Información, y esto significa un cambio de paradigma."

Leroy Hood. Promotor del Proyecto Genoma Humano. Creador de los secuenciadores automáticos en los 80. AAAS. Univ. Washington

1. Justificación 

La Bioinformática, el campo interdisciplinar que se encuentra en la intersección entre las Ciencias de la Vida y de la Información, proporciona las herramientas y recursos necesarios para favorecer la Investigación Biologica. Este campo interdisciplinar comprende la investigación y desarrollo de herramientas útiles para llegar a entender el flujo de información desde los genes a las estructuras moleculares, a su función bioquímica, a su conducta biológica y, finalmente, a su influencia en las enfermedades y caracteristicas agronomicas. 

Una definición generalmente aceptada sería: "Una disciplina científica que se interesa por todos los aspectos relacionados con la adquisición, almacenamiento, procesamiento, distribución, análisis e interpretación de información biológica, mediante la aplicación de técnicas y herramientas de las matemáticas, de la biología y de la informática, con el propósito de comprender el significado biológico de una gran variedad de datos". 

2. ¿Disciplina científica o técnica de apoyo a la investigación?  

Con el incremento en complejidad y capacidad tanto de las computadoras como de las técnicas de investigación, se necesitan "puentes" humanos que puedan entender ambas disciplinas y sean capaces de comunicarse con los expertos de los dos campos. 

Históricamente, el uso de las computadoras para resolver cuestiones biológicas comenzó con el desarrollo de algoritmos y su aplicación en el entendimiento de las interacciones de los procesos biológicos y las relaciones filogenéticas entre diversos organismos. El incremento exponencial en la cantidad de secuencias disponibles, así como la complejidad de las técnicas que emplean las computadoras para la adquisición y análisis de datos, han servido para la expansión de la bioinformática. 

La diferencia entre una disciplina científica y un campo de apoyo es que la primera implica una investigación basada en el planteamiento de hipótesis, mientras que el segundo sólo se encarga de  apoyar esa investigación. La bioinformática se ha ocupado desde un principio en realizar investigaciones basadas en hipótesis. Las teorías de la evolución molecular se han estudiado empleando para ello la genómica post-secuenciación. Se han examinado teorías de interacciones y procesos complejos como la excitación nerviosa empleando la modelización molecular. La Bioinformática están comenzando a ser considerada como disciplina científica, como se evidencia en el incremento de publicaciones y reuniones científicas en esta área. 

Hay mucho campo de investigación basado en hipótesis en el área bioinformática de las bases de datos. El reto en la construcción de bases de datos es el establecimiento de una arquitectura que permita la realización de búsquedas inteligentes, comunicación con otras bases de datos y la unión con herramientas de análisis y minería de datos especificas que permitan dar respuesta a problemas biológicos concretos. Los científicos que se encarguen de la  construcción de esas bases de datos deben tener unos conocimientos previos que les permitan determinar qué problemas científicos concretos necesitan una resolución y cuál o cuáles métodos son los mejores para resolverlos.  

  • La Bioinformática comprende tres subespecialidades: 
  • La investigación y desarrollo de la infraestructura y sistemas de información y comunicaciones que requiere la biología moderna. (Redes y bases de datos para el genoma, estaciones de trabajo para procesamiento de imágenes). Bioinformática en sentido estricto.
  • La computación que se aplica al entendimiento de cuestiones biológicas básicas, mediante la modelización y simulación. (Sistemas de Vida Artificial, algoritmos genéticos, redes de neuronas artificiales). Biología Molecular Computaciónal.
  • El desarrollo y utilización de sistemas computacionales basados en modelos y materiales biológicos. (Biochips, biosensores, computación basada en ADN). Los computadores basados en DNA se están empleando para la secuenciación masiva y el screening de diversas enfermedades, explotando su característica de procesamiento paralelo implícito. Biocomputación

3. Técnicas y métodos 

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones ayudan a recolectar, organizar y distribuir información sobre el genoma humano, para emplearse en su análisis y en aplicaciones en Salud. 

Básicamente, los sistemas informáticos se emplean en este campo para: 

  • Adquisición de datos
  • Software para visualización
  • Programas para control de reactivos, geles y otros materiales
  • Generación y ensamblaje de secuencias 
  • Análisis de datos
  • Programas para análisis de secuencias
  • Predicción de estructura de proteínas
  • Paquetes de integración y ensamblaje de mapas genéticos
  • Software para clasificación y comparación
  • Técnicas de Inteligencia Artificial
  • Gestión de datos
  • Bases de datos locales o accesibles mediante redes de comunicaciones. 
  • Distribución de datos
  • Redes de comunicaciones

4. Campos de aplicación 

  • Gestión de datos en el laboratorio
  • Automatización de experimentos
  • Ensamblaje de secuencias contiguas
  • Predicción de dominios funcionales en secuencias génicas
  • Alineación de secuencias
  • Búsquedas en las bases de datos de estructuras
  • Determinación de la estructura de macromoléculas
  • Predicción de la estructura de macromoléculas
  • Evolución molecular. Árboles filogenéticos

5. Proyecto Genoma 

Genoma de Plantas

La investigación agrícola descansa en una serie de disciplinas interrelacionadas, con un eje central en el mejoramiento genético para la obtención de nuevas variedades adaptadas a las condiciones agronómicas y fitosanitarias de cada país o región del planeta. Una de estas disciplinas, que a su vez "infiltra" horizontalmente a las demás, es la biotecnología, aplicable en áreas tales como la selección de genotipos mejorados, la caracterización de patógenos y plagas, el estudio de la diversidad genética de colecciones de germoplasma (especies con potencial uso productivo) y su conservación in vitro, fingerprinting de variedades, etc.

Este potencial aporte de la biotecnología es un fenómeno muy dinámico, lo que se ve reflejado en ámbitos que van desde aspectos técnicos hasta la conformación de equipos multidisciplinarios, integrados por diferentes disciplinas de las "ciencias de la vida". No es ocasional que confluyan en un mismo proyecto genetistas, estadísticos, expertos en genética genómica o bioinformática, biólogos moleculares, fisiólogos, fitopatólogos, ecólogos, entre otros.

Desde un punto de vista técnico, existe actualmente un tremendo impulso para caracterizar el genoma de las más diversas especies. Por ejemplo, se espera haber completado en un par de años la secuenciación del genoma completo de la planta modelo Arabidopsis thaliana (140 millones de pares de base), al tiempo que se hace lo propio con especies agrícolas, como el arroz; los resultados que se obtengan en esta especie, sólo tres veces mayor a Arabidopsis, se podrán extrapolar a otros cereales mediante mapeo de sintenia (los cereales en conjunto aportan el 48% del consumo de proteínas mundial). Este impulso a los estudios genómicos ha sido producto del desarrollo de nuevas técnicas basadas en el uso de la reacción de PCR, como RAPD, AFLP, STMS, SNIP, etc., que permiten la identificación de diferencias mínimas entre genotipos. Por otra parte, se han optimizado nuevos métodos para detectar diferencias de expresión génica de tejidos específicos, como son los arreglos de microchips o microarrays, lo que a su vez ha llevado a identificar nuevos genes y secuencias regulatorias. Así, somos testigos de un incremento constante de información respecto de genes específicos, algunos de los cuales -especialmente los que se asocian a caracteres monogénicos- son usados para el fitomejoramiento de diferentes especies mediante transformación genética.

El progresivo desarrollo de métodos automatizados de preparación de muestras de DNA, su secuenciación y posterior lectura ha permitido afrontar, a lo largo de la ultima década, diversos proyectos de secuenciación a gran escala.  

Algunos datos para entender la magnitud del proyecto: 

  • El Genoma Humano contiene unos 3.000 millones de pares de bases
  • Contiene unos 100.000 genes
  • Sólo un 10 % del genoma codifica proteínas
  • Se conoce la localización de unos 3000 genes 
  • Hay 24 pares de cromosomas; el menor tiene unos 50 millones de pares de bases, el mayor unos 250 millones.
  • Si se reunieran, los datos del genoma ocuparían 1000 libros de 200 páginas
  • La diversidad genética humana: 5.000 millones de personas que se diferencian en un 0,1% de su material genético. Esto genera un catálogo de diferencias en secuencias teórico de 5000 billones de registros.
  • EE.UU. ha dedicado 3.000 millones de dólares a lo largo de los 15 años que dura el proyecto.

Como se puede apreciar en algunos de estos datos, los últimos avances en la investigación en Ciencias Biomédicas están produciendo un enorme crecimiento en el volumen y la complejidad de la información biológica disponible. Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones son cruciales para posibilitar el almacenamiento e interpretación de estos datos en los centros de investigación. 

La gran magnitud de la información a manejar se incrementa teniendo en cuenta que para llegar a reconocer dónde comienzan y terminan los genes e identificar sus exones, intrones y secuencias reguladoras se requieren comparaciones entre secuencias de diversas especies.  

El mapa de secuencias generado por el proyecto se utilizará como fuente primaria de información para la biología humana y la medicina. 

Experimentos, secuencias --> estructura, genes --> pruebas diagnósticas --> Terapia génica 

6. Genómica funcional - La Era Post-Genómica

Si la genómica estructural es la rama de la genómica orientada a la caracterización y localización de las secuencias que conforman el DNA de los genes, permitiendo de esta manera la obtención de mapas genéticos de los organismos, la genómica funcional es la disciplina que se orienta hacia la recolección sistemática de información acerca de las funciones desempeñadas por los genes.  

Para llevar a cabo este trabajo se requiere, mediante el desarrollo y la aplicación de unas aproximaciones experimentales globales, la información procedente de la genómica estructural. Las metodologías experimentales empleadas han de combinarse con estudios computacionales de los resultados debido al gran volumen de información que se genera durante los estudios realizados a gran escala.   

Con la genómica funcional el objetivo es  llenar el hueco existente entre el conocimiento de las secuencias de un gen y su función,  para de esta manera desvelar el comportamiento de los sistemas biológicos. Se trata de expandir el alcance de la investigacion biológica desde el estudio de genes o proteínas individuales  al estudio de todos los  genes y proteínas al mismo tiempo en un momento determinado. 

7. La Nueva Generación de Bioinformática 

Se introduce el concepto de Bioinformática de Segunda Generación

caracterizada por:  

  • En los últimos años, la bioinformática ha trabajado con muchas bases de datos que almacenaban información biológica a medida que iba apareciendo. Esto no sólo ha tenido efectos positivos: muchos científicos se quejan de la creciente complejidad que representa encontrar información útil en este "laberinto de datos". Para mejorar esta situación, se desarrollan técnicas que integran la información dispersa, gestionan bases de datos distribuidas, las seleccionan automáticamente, evalúan su calidad, y facilitan su accesibilidad para los investigadores. Se habla de Bioinformática Integradora. En ella no deben faltar ayudas para la navegación por la información, que cada vez, con más énfasis, reside en Internet y no en bases de datos locales.

proteinas.jpg (56687 bytes)

  • En unos años, la comunidad científica tendrá a su disposición la secuencia de bases (3.000 millones) que componen el Genoma Humano; sin embargo, esta información (estructural) es insuficiente para un entendimiento completo de su función, regulación y variación (aproximadamente 80.000 genes). Los procesos celulares son gobernados por el repertorio de genes expresados y su patrón de actividad temporal.  Se necesitan Herramientas para gestionar información genética en paralelo. Para ello se emplean nuevas tecnologías para extracción de conocimiento, minería de datos y visualización. Se aplican técnicas de descubrimiento de conocimiento a problemas biológicos como análisis de datos del Genoma y Proteoma. 

La bioinformática, en este sentido,  ofrece la capacidad de comparar y relacionar la información genética con una finalidad deductiva, siendo capaz de ofrecer unas respuestas que no parecen obvias a la vista de los resultados de los experimentos.  

Se aprecia una corriente de investigación y desarrollo de nuevas técnicas cuyo objetivo es acelerar el descubrimiento científico, reduciendo costes y  aumentando el número de experimentos. Los nuevos equipos analíticos, basados en la ultraminiaturización y paralelismo implícito, se concretan en el diseño de biochips (chips de material biológico de alta densidad de integración).   

La potencia de estos sistemas trae consigo la obtención, en tiempos muy breves, de grandes volúmenes de información,  (secuencias, mutaciones, datos de expresión génica, determinaciones analíticas de interés clínico, screening de fármacos) que necesitan ser gestionados con técnicas bioinformáticas para extraer conocimiento de utilidad en la investigación biomédica.  

Todas estas tecnologías vienen justificadas por la necesidad de tratar información masiva, no individual, sino desde enfoques celulares integrados (genómica funcional, proteómica, expresión multigénica,...).  

Los sistemas LIMS permiten la integración y gestión de los datos de laboratorio resultantes del revelado de los biochips y el interfaz con las bases de datos genéticas públicas. 

muestra.jpg (88836 bytes) 

     

  • La explotación de la información genómica individual va a posibilitar nuevas técnicas (biochips) útiles para la investigación de enfermedades y el diagnóstico clínico, esta faceta representa otro carácter diferencial de la nueva Bioinformática.

     

8. Bibliografía

http://www.ibt.lamolina.edu.pe/bioinformática/genoma_vegetal.htm

http://www.bioplanet.net/reportajes-bioinformatica.htm

 

 

Biotec. Emilio Alfredo Lucas Carrillo

elucas42@hotmail.com

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