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Biología computacional: así es como esta ciencia aspira a resolver algunos de los grandes problemas de la humanidad
Investigación

Biología computacional: así es como esta ciencia aspira a resolver algunos de los grandes problemas de la humanidad

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Suena a algo muy nuevo, pero, en realidad, no lo es. La biología computacional es casi tan antigua como la informática. De hecho, Alan Turing, el matemático y criptógrafo británico considerado unánimemente uno de los padres de la informática, utilizó los primeros ordenadores para desarrollar modelos matemáticos de la morfogénesis, que a grandes rasgos es el proceso biológico que explica cómo un organismo desarrolla una forma determinada.

Turing trabajó en esta área a principios de la década de los años 50, en los albores de la informática moderna. Este hecho refleja que una de las primeras aplicaciones de la computación tal y como la conocemos fue, precisamente, la biología, pero los mayores avances que está propiciando la alianza entre estas dos disciplinas se han producido durante las últimas dos décadas. Y esto ha provocado que las expectativas de los científicos estén por todo lo alto debido a una razón de peso: la biología computacional aspira a resolver algunos de los mayores problemas a los que se enfrenta la humanidad actualmente.

Biología computacional: qué es y en qué difiere de la computación biológica

Lo mucho que se parecen sus nombres puede provocar que las confundamos, pero la computación biológica y la biología computacional no son lo mismo. No persiguen el mismo objetivo, y su ámbito de trabajo tampoco es el mismo. Una forma sencilla de entender qué son estas dos disciplinas requiere contemplar la biología computacional como la ciencia que recurre a herramientas informáticas para ayudarnos a entender mejor los sistemas biológicos más complejos, y la computación biológica como la rama de la informática que estudia cómo podemos utilizar elementos de naturaleza biológica, como proteínas o moléculas de ADN, para procesar y almacenar información.

Ambas disciplinas se apoyan en la alianza establecida entre la biología y la informática, pero su punto de partida es muy diferente. El de la biología computacional son las ciencias biológicas, y el de la computación biológica es la informática. Y a partir de ahí recurren a la otra disciplina para proponer soluciones a problemas propios. En este artículo vamos a indagar en la biología computacional para descubrir por qué es importante y cuáles son los problemas que podría ayudarnos a resolver a medio y largo plazo, pero si os apetece saber más acerca de la computación biológica podéis decírnoslo en los comentarios y prepararemos otro artículo que nos ayude a conocerla un poco mejor.

Una tercera disciplina con la que la biología computacional está emparentada, y que, por esta razón, merece la pena que la conozcamos, es la bioinformática. Curiosamente, existe cierta controversia acerca de si realmente es necesario establecer algún tipo de distinción entre ambas. La prestigiosa revista Nature es una de las publicaciones que considera que biología computacional y bioinformática son esencialmente lo mismo, y la definición que propone parece encajar perfectamente en ambas disciplinas.

Sus nombres se parecen, pero la computación biológica y la biología computacional no son lo mismo. No persiguen el mismo objetivo, y su ámbito de trabajo tampoco es el mismo

Según Nature «la biología computacional y la bioinformática constituyen un campo interdisciplinar que desarrolla procedimientos computacionales para analizar grandes colecciones de datos biológicos, como secuencias del código genético, poblaciones celulares o proteínas, con el objetivo de realizar predicciones y descubrir nueva biología. Los procedimientos computacionales que utilizan recurren a métodos analíticos, modelos matemáticos y simulación». Como veis, esta definición es bastante precisa y no establece ninguna distinción entre ambas disciplinas.

Por otro lado, una de las instituciones que defienden que la biología computacional y la bioinformática están en gran medida entrelazadas, pero no son lo mismo, es el Instituto Nacional de Salud estadounidense, conocido como NIH (National Institute of Health). Según esta organización «la bioinformática recurre a principios derivados de las ciencias de la información para conseguir que sea más comprensible y útil el ingente, diverso y complejo volumen de datos con el que trabajan las ciencias naturales».

Biologo

Por otra parte, también según el NIH, «la biología computacional utiliza una aproximación matemática y computacional para dar respuesta a preguntas teóricas y experimentales en el ámbito de la biología». Y concluye apuntando lo siguiente: «aunque la bioinformática y la biología computacional son diferentes, se solapan de forma significativa». Como podéis ver, la distinción que establece el NIH entre estas disciplinas no está muy clara, por lo que es razonable que nos quedemos con la idea de que ambas recurren a la informática como una herramienta de resolución de problemas complejos en el ámbito de la biología.

La biología computacional no va solo de biología e informática

La biología computacional, ante todo, es una ciencia interdisciplinar. Como hemos visto, se ocupa de desarrollar algoritmos y modelos matemáticos que puedan ayudarnos a entender mejor los sistemas biológicos y las relaciones que existen entre ellos. Antes de seguir adelante es importante que entendamos bien qué es un sistema biológico, así que podemos definirlo como un conjunto de órganos o estructuras que trabajan juntos y de forma coordinada para resolver una necesidad fisiológica de un ser vivo. Nuestro sistema óseo, por ejemplo, nos ofrece el soporte estructural que requieren nuestros músculos y la protección que necesitan nuestros órganos internos y tejidos blandos.

La biología computacional puede ayudarnos a entender mejor los sistemas biológicos y las relaciones que existen entre ellos

El estudio de estos sistemas forma parte del corazón mismo de la biología, pero esta ciencia tiene un alcance más amplio. Y es que también se ocupa del comportamiento de los seres vivos de forma individual, de la evolución de las especies en su conjunto, de la interacción que se produce entre ellas y de su relación con el medioambiente. Afortunadamente, la informática es una herramienta muy valiosa que puede ayudarnos a entender mejor la complejidad de todas estas áreas de estudio, pero para utilizarla en este contexto no basta tener una base muy sólida en biología y conocimientos de programación.

También es importante sentirse cómodo con la estadística, la física, las matemáticas, la bioquímica, la genética o la biología molecular, entre otras disciplinas científicas. Y es muy complicado, si no casi imposible, que una persona que se dedica a la biología computacional tenga conocimientos profundos de todas estas materias, por lo que en los equipos de investigación suelen convivir biólogos, genetistas, matemáticos, médicos, bioquímicos e ingenieros en informática, entre otros profesionales, de manera que juntos puedan afrontar el enfoque multidisciplinar que exige una ciencia tan ambiciosa como lo es la biología computacional.

Marenostrum El superordenador MareNostrum 4, que es el más potente de España y uno de los más avanzados del mundo, se utiliza, entre muchas otras áreas científicas, para ejecutar los algoritmos que ponen a punto los investigadores en biología computacional.

Ahora bien, ¿qué herramientas concretas pone encima de la mesa la informática, más allá de la programación, para contribuir a la resolución de los problemas más complejos que plantea la biología? Sencillamente, todas aquellas que resultan útiles a la hora de procesar grandes volúmenes de datos para inferir nuevo conocimiento, como el big data, el aprendizaje automático o la computación cuántica. Los biólogos actualmente disponen de herramientas que les permiten recoger muchos más datos que hace unas pocas décadas en su área de estudio, por lo que el reto lo plantea la necesidad de procesar toda esta información. Esto explica que el incremento de la capacidad de cálculo que han experimentado los ordenadores durante las últimas décadas tenga un rol esencial en la biología computacional.

El conocimiento que nos proporcionan estas herramientas informáticas no es valioso únicamente para entender mejor los sistemas biológicos de los que hemos hablado, sino también para crear modelos matemáticos y simulaciones por ordenador capaces de predecir el comportamiento que tendrán en el futuro. Y esto tiene aplicaciones interesantísimas en campos tan diversos como son la ecología, la neurociencia, la farmacología, la genética o la oncología, entre otras ramas científicas.

Estos son algunos de los problemas que aspira a resolver la biología computacional

«La biología es la única ciencia capaz de dar respuesta a los problemas fundamentales a los que se enfrenta el mundo, como la salud de los seres humanos o la del propio planeta». Esta declaración que Arvind Gupta, el fundador de la empresa de biotecnología y mecenazgo IndieBio, hizo a la compañía de capital riesgo NfX refleja bastante bien el alcance que tienen las ciencias biológicas. Esta última empresa defiende que tres de las áreas en las que la biología computacional tiene la capacidad de marcar la diferencia durante los próximos años son las terapias de incremento de la longevidad, la inmunoterapia y las aplicaciones de la técnica de edición genética CRISPR.

No cabe duda de que son tres áreas de estudio que pueden tener un impacto muy positivo en la vida de las personas, pero, en realidad, esta es solo una pequeña muestra del alcance de la biología computacional. Otro campo en el que esta disciplina aspira a alcanzar avances muy significativos es la neurociencia computacional, que se ocupa del funcionamiento de nuestro cerebro analizando la capacidad de procesar información que tienen las estructuras que conforman nuestro sistema nervioso.

La biología computacional se ramifica en áreas como la neurociencia, la farmacología, la anatomía o la genética, entre otras

Otra área de estudio cubierta por el paraguas de la biología computacional es la farmacología computacional. Se encarga de estudiar el vínculo que existe entre la información genética que posee un organismo concreto (este concepto se conoce como genotipo) y la manera en que le afectan un determinado tipo de enfermedades. También se ocupa de poner a punto los fármacos que son necesarios para tratar esas enfermedades con la máxima eficacia posible.

La anatomía computacional, por su parte, aborda el estudio de la forma que adquieren los seres vivos analizando todas las escalas de su morfología, desde las estructuras más grandes que podemos observar a simple vista hasta las microscópicas. Una de las aplicaciones más importantes de este campo en medicina consiste en que puede ayudarnos a interpretar con más precisión la información que recogen los equipos de resonancia magnética nuclear. Muchos hospitales utilizan estas máquinas para observar las alteraciones en los tejidos que pueden delatar la presencia de células cancerígenas y otras patologías.

Cambioclimatico La ecología computacional se preocupa de buscar soluciones a los problemas ecológicos más acuciantes a los que nos estamos enfrentando, como el calentamiento global o el cambio climático.

Otra rama muy interesante de la biología computacional es la genética computacional, que estudia el material genético de un organismo o una especie en su conjunto. Es un concepto que en biología se conoce como genoma. Esta disciplina ya ha alcanzado hitos muy importantes, como, por ejemplo, el Proyecto Genoma Humano, una investigación científica internacional que en abril de 2003 logró cartografiar completamente el genoma humano en la que es la colaboración internacional más ambiciosa que se ha llevado a cabo hasta ahora en materia de biología.

Además, la biología computacional aplicada al tratamiento del cáncer se ocupa de predecir las mutaciones que va a experimentar una determinada manifestación de esta enfermedad con el objetivo de combatirlas con más eficacia. Para hacerlo posible los biólogos computacionales que trabajan en esta área diseñan algoritmos específicos que llevan a cabo estas predicciones a partir de unas colecciones de datos enormes que han recogido previamente gracias al análisis del ADN, el ARN y otras estructuras biológicas de los pacientes que están siendo estudiados.

La biología computacional aplicada al tratamiento del cáncer se ocupa de predecir las mutaciones que va a experimentar una determinada manifestación de esta enfermedad para combatirlas con más eficacia

Como acabamos de ver, muchas de las áreas de estudio abarcadas por la biología computacional aspiran a tener un impacto beneficioso en la salud de las personas, pero esta disciplina también puede ayudarnos a cuidar más y mejor nuestro planeta. Este es, precisamente, el propósito último de la ecología computacional, una rama de la biología computacional que se preocupa de resolver los problemas ecológicos que ponen en aprietos a nuestro planeta, como el calentamiento global o el cambio climático.

Para lograrlo utiliza la enorme capacidad de procesamiento de los ordenadores actuales para analizar colecciones de datos gigantescas y llevar a cabo simulaciones que pueden ayudarnos a entender mejor el origen de los retos ecológicos a los que nos enfrentamos y a predecir su comportamiento. La biología computacional comprende otras áreas de estudio más allá de las que acabamos de ver, pero las que hemos repasado nos permiten hacernos una idea bastante precisa del alcance que tiene actualmente esta disciplina científica.

La biología computacional en España

Hace trece años el profesor Alfonso Valencia, del Centro Nacional de Biotecnología-CSIC, publicó un artículo en el que analizaba de una forma bastante minuciosa el papel que la biología computacional tenía en España en aquel momento, y el panorama hasta entonces no había sido muy halagüeño. El profesor Valencia hizo hincapié en su texto en la idea de que la ausencia de iniciativas importantes en áreas como la genómica, que se encarga del estudio del material genético de los sistemas biológicos, y la proteómica, que intenta entender mejor la estructura y la función de las proteínas, había provocado un retraso científico y tecnológico en España.

El Grupo de Biología Computacional del Centro Nacional de Supercomputación es una de las instituciones españolas punteras

Alfonso Valencia también recoge en su artículo varios proyectos muy importantes que, afortunadamente, ya estaban en marcha en 2006, que fue el año en el que lo publicó, y que pretendían acabar con la situación de desventaja en la que se encontraba España frente a los países punteros en biología computacional. El Centro Nacional de Genotipado, el Instituto de Proteómica, el Banco de ADN y el Instituto Nacional de Bioinformática son algunas de las instituciones que están liderando la actividad en biología computacional en el sector público.

Además, muchas de las universidades españolas que imparten titulaciones en el área de las ciencias biológicas han introducido la bioinformática en sus currículos académicos y han puesto a disposición de sus alumnos másteres específicos en biología computacional. La Universidad Autónoma de Madrid, la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad de Barcelona y el Instituto de Salud Carlos III son algunos de los centros españoles que actualmente imparten formación en las áreas de la bioinformática y la biología computacional.

En cualquier caso, actualmente una de las instituciones españolas punteras en esta materia es el Grupo de Biología Computacional que dirige el profesor Alfonso Valencia dentro del Centro Nacional de Supercomputación, que está ubicado en Barcelona. Este grupo está investigando en áreas tan interesantes como son la predicción de las consecuencias que tienen las mutaciones en la evolución del cáncer; la epigenómica, que estudia cómo la edad y la exposición al medioambiente pueden alterar el comportamiento de los genes; la computación cognitiva, que diseña algoritmos capaces de simular los procesos del pensamiento humano dentro de un ordenador; y la inteligencia artificial, entre otros ámbitos de estudio.

Imágenes | Egor Kamelev | Ralph W. Lambrecht

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