Aplicar una teoría cuyo planteamiento inicial se dio hace más de 150 años, motivada por la observación de Charles Darwin, para construir métodos computacionales destinados a solucionar problemas reales de ingeniería, medicina, genética, bioquímica y otros campos, es el trabajo de varios profesores y estudiantes de EAFIT.
Ellos parten de los postulados que explican la evolución de las especies por selección natural y se sirven del poder de la supercomputación para realizar análisis de datos, simulaciones, modelados matemáticos y, en resumen, utilizar algoritmos computacionales para encontrar, por ejemplo, genes en el ADN que controlen fenotipos específicos en bacterias y hongos productores de alcohol o de cerveza. A este campo de la ciencia se le conoce como biología computacional.
"Esta facilita la producción de nuevas cepas de levaduras o nuevos tipos de bacterias que puedan hacer esas cosas. En el estudio del cáncer, por ejemplo, luego de encontrar esos genes se puede buscar cómo controlarlos para prevenir o tratar la enfermedad”, explica Sergio Pulido Tamayo, profesor del Departamento de Ciencias Biológicas de EAFIT.
Y es que el estudio adelantado por el científico busca usar algoritmos y programación de computadores para predecir mutaciones en el ADN y descubrir en cuál gen se origina la variación que produce el cáncer. En esa tarea trabaja en colaboración con Javier Correa Álvarez, también docente del Departamento de Ciencias Biológicas, y con Juan Fernando Díaz Nieto, coordinador de la línea de Biología y ecología evolutiva del grupo de investigación Biodiversidad, Evolución y Conservación de EAFIT.
La metodología y los resultados de este esfuerzo, en el que cuentan con el apoyo de los estudiantes del semillero de investigación en Biología Computacional, serán presentados por Sergio Pulido este miércoles 19 de julio a las 5:00 p.m., en el auditorio 101 del bloque 38 de EAFIT.
El conocimiento arrojado por este estudio permite entender más a fondo el cáncer, una enfermedad producida por el crecimiento descontrolado de las células que han perdido sus mecanismos de control y se dividen constantemente hasta generar un tumor. Así lo explica Javier Correa, quien añade que dichos cambios en la forma de control se deben a modificaciones genéticas o mutaciones en las células iniciales.
"La mutación en la célula que se divide se hereda a las dos células generadas, y en estas se pueden presentar nuevas mutaciones, las cuales se van acumulando durante generaciones. En biología computacional analizamos la información genética y nuestra materia prima son las secuencias de ADN y de proteínas de la célula. Tenemos, como si fuera un libro, el código con el que trabaja la célula, y en él buscamos errores ortográficos que pueden llevar a un lector a entender erróneamente una frase. Es ahí donde se genera el cáncer”, señala el experto.
Desde hace mucho tiempo, la ciencia viene estudiando el motivo de las mutaciones que dan origen al cáncer. Según Javier, un gran porcentaje de las mismas obedece al azar: por el hecho de tener millones de secuencias de nucleótidos (que es en donde se almacena la información genética) existe la posibilidad de que alguna de los tres trillones de células en el cuerpo cambie esa información, justo en el lugar en donde la célula lleva a cabo la función de controlar.
"Otro porcentaje de las mutaciones, más pequeño, se asocia con lo que respiramos o comemos y con nuestro estilo de vida, y ese es el que hasta ahora hemos podido entender bien, pero a esas otras motivaciones, más dependientes del azar, no las hemos comprendido y, por eso, no se sabe el porqué de muchos tipos de cáncer. Es decir, cuando uno termina conociendo la información de ese libro, que es el código genético, encuentra muchas palabras escritas con mala ortografía, pero no sabe cuál fue la palabra inicial que llevó al malentendido".
Esfuerzo mundial
La dificultad de este esfuerzo científico se corresponde con la complejidad de la vida, la cual sigue procesos y normas susceptibles de ser moldeadas a través de fórmulas matemáticas. Fenómenos como la tasa de reproducción de una población de peces o de mosquitos son ejemplos de manifestaciones biológicas que, en palabras de Simón Robledo Cardona, integrante del semillero de investigación en Biología Computacional de EAFIT, pueden transformarse en procesos verificables desde una perspectiva lógica y ser llevados a algoritmos.
"Sin los algoritmos computacionales cosas como estas tardarían muchos años en hacerse y analizarse, por lo que la supercomputación ha sido una herramienta muy útil para el estudio de la vida, y cada vez va siendo más importante para responder preguntas de carácter biológico", afirma el eafitense.
Pero la cantidad de información producida en el ámbito mundial por los científicos cuyos métodos incluyen la biología computacional es tal que se requiere de un trabajo en red. Eso con el fin de hacer curaduría a los resultados de los diversos grupos multidisciplinarios dedicados al estudio de un problema específico, en este caso, el origen de algunos tipos de cáncer.
"Yo no sé nada de biología molecular, por lo que debo trabajar con otros científicos encargados de extraer todo el material biológico que será secuenciado luego en otros países. Hay un trabajo colaborativo muy grande. Igual sucede con el almacenamiento de los datos: si el proyecto es pequeño cada grupo de investigación se encarga de curar esos datos, pero si se han hecho publicaciones se deben subir los resultados a las bases de datos mundiales", aclara Sergio Pulido.
En el caso de este estudio, se trata de un proyecto de mayor envergadura coordinado por el Consorcio Internacional del Genoma de Cáncer (Icgc, por sus siglas en inglés) del que se encargan el Instituto Broad del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Harvard.
Lo cierto es que la biología computacional es un campo reciente de la investigación que, de acuerdo con Sergio, apenas se está desarrollando. "Cada vez hay más datos y también mayor capacidad de procesamiento, y eso está cambiando mucho la biología", puntualiza.
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Alejandro Gómez Valencia
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