Ya somos ciborgs
La biología computacional ha convertido nuestros genes en bytes, y puede ser la oportunidad de América Latina de estar a la vanguardia de la ciencia
Imagen de archivo
Estamos en uno de los momentos más interesantes de las ciencias genómicas. Desde la finalización del proyecto del genoma humano se ha desarrollado una frenética carrera por secuenciar y obtener bases de ADN de una gran cantidad de organismos vivos: virus, plantas, animales, tumores cancerígenos… son traducidos de cadenas de ADN a cadenas de texto, para ser almacenadas, estudiadas y analizadas, conformándose enormes bases de datos a la espera de encontrar información relevante en ellas. A esta titánica tarea se ha sumado un aliado importante, la computación, que, junto con el abaratamiento del Hardware, hacen de este tiempo una oportunidad para avanzar en la interpretación del código de la vida. La biología computacional, joven en América Latina, se abre campo en la academia para formar expertos multidisciplinares, una suerte de hombres renacentistas necesarios para entender las infinitas páginas del libro de la vida.
Melancólico por el desarraigo de vivir en un mundo que no conoce, como en la metáfora de Broncano, va el ciborg a las costas que cubre la noche, exiliado por la historia y sin más ilusiones que las ya perdidas, busca una conexión con su origen natural, en las playas no encuentra más que barriadas de otros que desaparecieron, la primitiva arena. Ha dejado de ser humano para convertirse en una construcción permanente e inestable del río histórico de la deriva genética. En un último intento de consuelo, este ser protésico levanta el rostro buscando la infinitud estelar que alguna vez vio Galileo por primera vez, la escritura del cielo de signos eternos, pero apagamos los cielos para iluminar las calles. Sin más remedio cierra sus ojos para buscar infinitud en su código, un mar de ADN hecho bits, que definen la turbulencia de lo que fue, la incomprensión de lo que es y la incertidumbre de lo que será.
La biología molecular está en un momento similar al de la física cuando empezó a conocer el universo y obtuvo grandes cantidades de información de los telescopios”, asegura Julio Collado Vides, investigador de biología computacional del Centro de Ciencias Genómicas de México. Como Galileo observando el firmamento, somos los primeros en ver las maravillas ocultas a los siglos pasados, galaxias infinitas se asemejan a los enormes volúmenes de datos que está produciendo la genómica en la actualidad.
En 1988, el Congreso de los Estados Unidos aprobó el presupuesto para un proyecto comparable con el viaje a la luna, tres mil millones de dólares y 15 años para determinar la secuencia completa de nucleótidos del ADN, localizar los genes, construir mapas físicos, mapas genéticos, analizar genomas de distintos organismos para ser usados como sistemas modelo para entender el humano, debatir las implicaciones éticas y legales en estos avances científicos, y desde luego desarrollar la tecnología necesaria para soportar el estudio. Pocos avances científicos caben en las agendas presidenciales, lo cual confirmaba que se trataba de un evento histórico. El 26 de junio del año 2000, el presidente de los Estados Unidos, Bill Clinton, y el primer ministro de Gran Bretaña, Tony Blair, anunciarían que era posible leer el código genético humano. Con el libro de la vida abierto y con sus páginas completas que parecen infinitas, se inicia una frenética carrera por su lectura e interpretación, una suerte de exégesis de la vida humana.
El reto inmediato como lo recuerda Teresa Reguero Reza, Bióloga de la Universidad Nacional de Colombia, consistió en el abaratamiento del proceso investigativo. De allí nacieron iniciativas como el concurso Archon Genomics, que realizó la fundación X Prize, en la que propuso a sus participantes secuenciar el genoma de 100 personas en menos de 10 días por un costo inferior a 10.000 dólares por genoma, de los 8 inscritos en 2016, ninguno pudo completar las secuencias en el plazo propuesto. Revisando las cifras del Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano, el costo por procesar un genoma se ha reducido desde los 95.000 dólares en 2001 hasta un poco más de 1.000 dólares en la actualidad.
La barrera económica para la investigación genómica se ha fracturado, y uno de los golpes más fuertes para conseguirlo lo ha dado el avance de la industria del hardware computacional, la cual ha desafiado incluso la ley de Moore, en los últimos 10 años el crecimiento ha sido notablemente mayor, lo que ha resultado en un abaratamiento de la tecnología para el procesamiento de genes y ha abierto una enorme puerta de entrada a la biología computacional.
La relación biología-computación no se reduce al equipamiento necesario para la secuenciación de genomas, “en principio hay una analogía muy cercana entre las cadenas que se trabajan en informática en general y las cadenas que se trabajan en biología”, asegura Clara Isabel Bermúdez, líder del Laboratorio de Biología Computacional de la Universidad Nacional de Colombia, de manera que “se han trasladado muchos algoritmos de la informática clásica a la caracterización de cadenas biológicas”, concluye.
Este aliado que ha adoptado la biología, se hace cada vez más imprescindible. Acorde a la Red de Apoyo a la Investigación de la UNAM, los procesos de secuenciación de última generación no solo procesan, sino también producen una gran cantidad de información al final de cada experimento realizado. Una iteración puede generar imágenes digitales que pueden ocupar hasta 3TB de espacio en disco, resultando en archivos de secuencias de aproximadamente 100GB cada uno. De allí que se haga necesario una infraestructura computacional poderosa y unas técnicas eficientes para recolectar, almacenar y evaluar este volumen de información.
Bermúdez explica, que los genomas “son sucesiones de nucleótidos, que conforman la información genética, y son muy importantes para descifrar la clave de la vida y el funcionamiento de los seres vivos. Por otra parte, existen otras secuencias más pequeñas, subproducto de las secuencias largas o genomas, a estas les llamamos: proteínas, secuencias de transcritos o micro secuencias de ARN, todas en conjunto pueden ser estudiadas por medio de algoritmos”. La investigadora aclara: “La biología computacional, es un poco más amplia en su concepto como disciplina, originalmente se había enmarcado en la bioinformática […], pero se ha consolidado bajo un concepto más amplio”.
Melancólico por el desarraigo de vivir en un mundo que no conoce, como en la metáfora de Broncano, va el ciborg a las costas que cubre la noche, exiliado por la historia y sin más ilusiones que las ya perdidas, busca una conexión con su origen natural, en las playas no encuentra más que barriadas de otros que desaparecieron, la primitiva arena. Ha dejado de ser humano para convertirse en una construcción permanente e inestable del río histórico de la deriva genética. En un último intento de consuelo, este ser protésico levanta el rostro buscando la infinitud estelar que alguna vez vio Galileo por primera vez, la escritura del cielo de signos eternos, pero apagamos los cielos para iluminar las calles. Sin más remedio cierra sus ojos para buscar infinitud en su código, un mar de ADN hecho bits, que definen la turbulencia de lo que fue, la incomprensión de lo que es y la incertidumbre de lo que será.
La biología molecular está en un momento similar al de la física cuando empezó a conocer el universo y obtuvo grandes cantidades de información de los telescopios”, asegura Julio Collado Vides, investigador de biología computacional del Centro de Ciencias Genómicas de México. Como Galileo observando el firmamento, somos los primeros en ver las maravillas ocultas a los siglos pasados, galaxias infinitas se asemejan a los enormes volúmenes de datos que está produciendo la genómica en la actualidad.
En 1988, el Congreso de los Estados Unidos aprobó el presupuesto para un proyecto comparable con el viaje a la luna, tres mil millones de dólares y 15 años para determinar la secuencia completa de nucleótidos del ADN, localizar los genes, construir mapas físicos, mapas genéticos, analizar genomas de distintos organismos para ser usados como sistemas modelo para entender el humano, debatir las implicaciones éticas y legales en estos avances científicos, y desde luego desarrollar la tecnología necesaria para soportar el estudio. Pocos avances científicos caben en las agendas presidenciales, lo cual confirmaba que se trataba de un evento histórico. El 26 de junio del año 2000, el presidente de los Estados Unidos, Bill Clinton, y el primer ministro de Gran Bretaña, Tony Blair, anunciarían que era posible leer el código genético humano. Con el libro de la vida abierto y con sus páginas completas que parecen infinitas, se inicia una frenética carrera por su lectura e interpretación, una suerte de exégesis de la vida humana.
El reto inmediato como lo recuerda Teresa Reguero Reza, Bióloga de la Universidad Nacional de Colombia, consistió en el abaratamiento del proceso investigativo. De allí nacieron iniciativas como el concurso Archon Genomics, que realizó la fundación X Prize, en la que propuso a sus participantes secuenciar el genoma de 100 personas en menos de 10 días por un costo inferior a 10.000 dólares por genoma, de los 8 inscritos en 2016, ninguno pudo completar las secuencias en el plazo propuesto. Revisando las cifras del Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano, el costo por procesar un genoma se ha reducido desde los 95.000 dólares en 2001 hasta un poco más de 1.000 dólares en la actualidad.
La barrera económica para la investigación genómica se ha fracturado, y uno de los golpes más fuertes para conseguirlo lo ha dado el avance de la industria del hardware computacional, la cual ha desafiado incluso la ley de Moore, en los últimos 10 años el crecimiento ha sido notablemente mayor, lo que ha resultado en un abaratamiento de la tecnología para el procesamiento de genes y ha abierto una enorme puerta de entrada a la biología computacional.
“galaxias infinitas se asemejan a los enormes volúmenes de datos que está produciendo la genómica en la actualidad”.
La relación biología-computación no se reduce al equipamiento necesario para la secuenciación de genomas, “en principio hay una analogía muy cercana entre las cadenas que se trabajan en informática en general y las cadenas que se trabajan en biología”, asegura Clara Isabel Bermúdez, líder del Laboratorio de Biología Computacional de la Universidad Nacional de Colombia, de manera que “se han trasladado muchos algoritmos de la informática clásica a la caracterización de cadenas biológicas”, concluye.
Este aliado que ha adoptado la biología, se hace cada vez más imprescindible. Acorde a la Red de Apoyo a la Investigación de la UNAM, los procesos de secuenciación de última generación no solo procesan, sino también producen una gran cantidad de información al final de cada experimento realizado. Una iteración puede generar imágenes digitales que pueden ocupar hasta 3TB de espacio en disco, resultando en archivos de secuencias de aproximadamente 100GB cada uno. De allí que se haga necesario una infraestructura computacional poderosa y unas técnicas eficientes para recolectar, almacenar y evaluar este volumen de información.
Bermúdez explica, que los genomas “son sucesiones de nucleótidos, que conforman la información genética, y son muy importantes para descifrar la clave de la vida y el funcionamiento de los seres vivos. Por otra parte, existen otras secuencias más pequeñas, subproducto de las secuencias largas o genomas, a estas les llamamos: proteínas, secuencias de transcritos o micro secuencias de ARN, todas en conjunto pueden ser estudiadas por medio de algoritmos”. La investigadora aclara: “La biología computacional, es un poco más amplia en su concepto como disciplina, originalmente se había enmarcado en la bioinformática […], pero se ha consolidado bajo un concepto más amplio”.
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