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Biología-Bioinformática

El uso de herramientas de computación en biología es de vieja data. La combinación de la aplicación de herramienta matemática y computacional en biología es lo que se conoce hoy día como bioinformática.1 El término fue originalmente introducido en 1970 por Hesper y Howegeg.2

El desarrollo tecnológico de alta eficiencia para el estudio biológico de una célula u organismo ha generado una gran cantidad de data a través de la secuenciación y análisis de genomas, estudios de expresión genética en términos de transcripción (transcriptoma) y proteínas (proteómica), etc. El estudio integrado y comparativo de dicha data solo ha sido posible a través del desarrollo de aproximaciones matemáticas y simulaciones computacionales, que ha permitido un avance extraordinario en la recopilación, análisis, organización e integración de información referente al conocimiento de un organismo.

Un buen ejemplo de ello ha sido la comparación entre genomas de diversos organismos (genómica comparativa), la identificación de nuevos genes asociados a expresiones particulares, el análisis de rutas metabólicas y sus metabolitos (metabolomica)3 o la interacción de redes de proteínas o de señalización (interactoma).4

Este gran cúmulo de información biológica ha obligado a un cambio de la visión reduccionista sobre los distintos componentes de una célula, a una visión integral de la interacción de los mismos en la determinación de su función. Una aproximación de ello ha sido el uso de simulaciones matemáticas y computadoras para llevar a cabo estudios biológicos que permitan la aproximación, el análisis y la predicción de la relación genotipo-fenotipo, lo cual ha dado origen a lo que se ha llamado Biología In silico.5

A pesar del cúmulo de información de data no tenemos modelos matemáticos ni herramientas de computación para estudiar de manera integral los distintos niveles de una célula. La generación de estos modelos y programas se transforma en un reto para su aplicación en el estudio de una célula u organismo en toda la extensión de su complejidad, como un todo, permitiendo la interpretación de los distintos procesos biológicos y hacer predicciones reales sobre la relación fenotipo-genotipo.

Tal como lo señala Hogeweg (2011),2 los organismos no son bolsas de genes (genómica) o expresiones (microarreglos-transcriptoma y proteómica) o interacciones parciales (interactoma), el gran reto lo constituye el desarrollo tecnológico y su aplicabilidad en la biología de sistemas y la biología sintética.6

La bioinformática en la investigación en ciencias biomédicas, ha sido de gran importancia en la aproximación de establecer una conexión entre el genotipo y fenotipo en enfermedades complejas como el cáncer, dando origen a la identificación de nuevos biomarcadores relacionados con el diagnóstico y nuevos blancos terapéuticos.7,8

Finalmente, un reto de gran importancia en el futuro inmediato de la biología es la necesidad de introducir cambios estructurales en la docencia de cursos de pre y postgrado, donde es determinante impartir herramientas de análisis matemático, de informática y trabajo computacional a fin de entender lo nuevos retos en la biología de sistemas.9

Fuente: Texto publicado en la revista Piel-Latinoamericana

Referencias

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
  2. P.Hogeweg (2011). The roots of bioinformatic in theoretical biology. http://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1002021
  3. http://en.wikipedia.org/wiki/Metabolomics
  4. http://en.wikipedia.org/wiki/Interactome
  5. B. Palsson (2000). The challenges of in silico biology.

http://www.nature.com/nbt/journal/v18/n11/full/nbt1100_1147.html

  1. Synthetic biology (2008).

http://www.parliament.uk/documents/post/postpn298.pdf

  1. Wang Y., et al (2007). Bioinformatic Application in Proteomic Research on Biomarker Discovery and Drug Target Validation.

http://www.benthamscience.com/cbio/Samples/cbio2-1/0002CBIO.pdf

  1. Knox SS (2010). From ‘omics’ to complex disease: a systems biology approach to gene-environment interactions in cancer.

http://www.cancerci.com/content/pdf/1475-2867-10-11.pdf

  1. Jessica S. Dymond et al. (2009). Teaching Synthetic Biology, Bioinformatics and Engineering to Undergraduates: The Interdisciplinary Build-a-Genome Course http://www.genetics.org/content/181/1/13.full.pdf+html.

Acerca de Alexis Mendoza-León

Profesor Titular. Jefe de Laboratorio de Bioquímica y Biología Molecular de Parásitos, Instituto de Biología Experimental (IBE), Facultad de Ciencias, UCV. Lic. Biología, UCV. PhD, Universidad de Cambridge, U.K. Miembro de la Sociedad Venezolana de Microbiología, actualmente en la Directiva Nacional. Miembro de la Sociedad Americana de Microbiología, Liainson en Venezuela. Investigación en estudios bioquímicos y de biología molecular de parásitos protozoarios, identificación de sondas moleculares de utilidad en diagnóstico y estudios epidemiológicos de la leishmaniasis, identificación y evaluación de nuevos blancos terapéuticos y nuevas drogas.

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