La bioinformática, según una de sus definiciones más sencillas, es la aplicación de tecnología de computadores a la gestión y análisis de datos biológicos. Los términos bioinformática, biología computacional y, en ocasiones, biocomputación, utilizados en muchas situaciones como sinónimos, hacen referencia a campos de estudios interdisciplinarios muy vinculados, que requieren el uso o el desarrollo de diferentes técnicas que incluyen informática, matemática aplicada, estadística, ciencias de la computación, inteligencia artificial, química y bioquímica para solucionar problemas, analizar datos, o simular sistemas o mecanismos, todos ellos de índole biológica, y usualmente (pero no de forma exclusiva) en el nivel molecular. El núcleo principal de estas técnicas se encuentra en la utilización de recursos computacionales para solucionar o investigar problemas sobre escalas de tal magnitud que sobrepasan el discernimiento humano. La investigación en biología computacional se solapa a menudo con la biología de sistemas
Los principales esfuerzos de investigación en estos campos incluyen el alineamiento de secuencias, la predicción de genes, montaje del genoma, alineamiento estructural de proteínas, predicción de estructura de proteínas, predicción de la expresión génica, interacciones proteína-proteína, y modelado de la evolución.
Una constante en proyectos de bioinformática y biología computacional es el uso de herramientas matemáticas para extraer información útil de datos producidos por técnicas biológicas de alta productividad, como la secuenciación del genoma. En particular, el montaje o ensamblado de secuencias genómicas de alta calidad desde fragmentos obtenidos tras la secuenciación del ADN a gran escala es un área de alto interés. Otros objetivos incluyen el estudio de la regulación genética para interpretar perfiles de expresión génica utilizando datos de chips de ADN o espectrometría de masas.
1. Una breve historia En lo que sigue, y además de los hechos relevantes directamente relacionados con el desarrollo de la bioinformática, se mencionarán algunos hitos científicos y tecnológicos que servirán para poner en un contexto adecuado tal desarrollo.
Arrancaremos esta breve historia en la década de los 50 del pasado siglo XX, años en los que Watson y Crick proponen la estructura de doble hélice del ADN (1953), se secuencia la primera proteína (insulina bovina) por F. Sanger (1955),o se construye el primer circuito integrado por Jack Kilby en los laboratorios de Texas Instruments (1958).
*
Las primeras décadas: años 60 y 70 del siglo XXEn 1970 se publica el algoritmo Needleman-Wunsch para alineamiento de secuencias;http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Needleman-Wunsch-25 se establece el Brookhaven Protein Data Bank(1971),http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-DataBank-26 se crea la primera molécula de ADN recombinante (Paul Berg, 1972), E. M. Southern desarrolla la técnica Southern Blot de localización de secuencias específicas de ADN (1976), comienza la secuenciación de ADN y el desarrollo de software para analizarlo (F. Sanger, software de R. Staden, 1977), y se publica en 1978 la primera secuencia de genes completa de un organismo, el fago Φ-X174(5.386 pares de bases que codifican 9 proteínas). En ámbitos tecnológicos vinculados, en estos años se asiste al nacimiento del correo electrónico (Ray Tomlinson, BBN, 1971), al desarrollo de Ethernet (protocolo de comunicaciones que facilitará la interconexión de ordenadores, principalmente en redes de ámbito local) por Robert Metcalfe (1973), y al desarrollo del protocolo TCP (Transmission Control Protocol, protocolo de control de transmisión) por Vinton Cerf y Robert Kahn (1974), uno de los protocolos básicos para Internet.
*
Años 80En la década de los 80 se asiste, en diversas áreas, a importantes avances:
Niveles de estructura de las proteínas. En los primeros ochenta se publica cómo investigar la estructura terciaria mediante RMN; en la siguiente década se desarrollarán métodos para predecir de novo algunas estructuras secundarias.
>>> Científicos: tras la secuenciación del fago Φ-X174 a finales de la década de los 70, en 1982 F. Sanger consigue la secuenciación del genoma del fago λ (fago lambda) utilizando una nueva técnica, la secuenciación shotgun (secuenciación por perdigonada), desarrollada por él mismo; también entre 1981 y 1982 K. Wüthrich publica el método de utilización de la RMN (Resonancia Magnética Nuclear) para determinar estructuras de proteínas; Ford Doolittle trabaja con el concepto de motivo de secuencia (similitudes supervivientes, según las denomina en el resumen de su artículo) en 1981; el descubrimiento en 1983 de la PCR(Polymerase Chain Reaction, reacción en cadena de la polimerasa) lleva a la multiplicación de muestras de ADN, lo que permitirá su análisis;http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-PCR-38 en 1987, D. T. Burke et al. describen el uso de cromosomas artificiales de levadura (YAC, Yeast Artificial Chromosome), y Kulesh et al. sientan las bases de los chips de ADN.41
>>> Bioinformáticos : por lo que se refiere al desarrollo de algoritmos, métodos y programas, aparece el algoritmo Smith-Waterman (1981), el algoritmo de búsqueda en bases de datos de secuencias (Wilbur-Lipman, 1983), FASTP/FASTN (búsqueda rápida de similitudes entre secuencias, 1985), el algoritmo FASTA para comparación de secuencias (Pearson y Lipman, 1988), y comienzan a utilizarse modelos ocultos de Márkov para analizar patrones y composición de las secuencias (Churchill, 1989),http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Churchill-45 lo que permitirá más adelante localizar genes y predecir estructuras protéicas; aparecen importantes bases de datos biológicas (GenBank en 1982, Swiss-Prot en 1986), redes que las interconectan (EMBnet en 1988), y se potencian o se crean diferentes organismos e instituciones (EMBL se constituye en 1974 pero se desarrolla durante la década de los 80, NCBI en 1988); también en estos años empieza a estudiarse la viabilidad de la Human Genome Initiative (First Santa Fe Conference, 1985), que será anunciada un año después por el DoE(Department of Energy, departamento de energía del gobierno de los EE.UU.) y que pondrá en marcha proyectos piloto para desarrollar recursos y tecnologías críticas; en 1987 el NIH (National Institutes of Health, institutos nacionales de la salud de EE.UU.) comienza aportar fondos a proyectos genoma, mientras que en 1988 arranca la Human Genome Initiative, más conocida finalmente como Human Genome Project (Proyecto Genoma Humano).
>>> Tecnológicos: 1983 verá la aparición del estándar Compact Disc (CD) en su versión para ser leído por un ordenador (Yellow Book);http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-CDHistory-54 Jon Postel y Paul Mockapetris desarrollan en 1984 el sistema de nombres de dominio DNS, necesario para un direccionamiento correcto y ágil en Internet;http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-DNS-55 en 1987 Larry Wall desarrolla el lenguaje de programación PERL, de amplio uso posterior en bioinformática; y a finales de la década se verán las primeras compañías privadas importantes con actividades vinculadas al genoma, proteínas, bioquímica, etc. (Genetics Computer Group – GCG, Oxford Molecular Group, Ltd.), y que, en general, experimentarán importantes transformaciones años más tarde.
*
Años 90 En los años 90 asistimos a los siguientes eventos:
>>> Científicos: en 1991 comienza la secuenciación con EST (Expressed Sequence Tags, marcaje de secuencias expresadas); al año siguiente es publicado el mapa de ligamiento genético (en baja resolución) del genoma humano completo; en 1995 se consigue secuenciar completamente los primeros genomas de bacterias (Haemophilus influenzae, Mycoplasma genitalium, de 1,8 millones de pares de bases -Mbps- y 0,58 Mbps, respectivamente); en 1996, y en diferentes pasos (por cromosoma), se hace lo propio con el primer genoma eucariota, el de la levadura (Saccharomyces cerevisiae, con 12 Mbps), así como en 1997 con el genoma de Escherichia coli (4,7 Mbps), en 1998 con el primer genoma de un organismo multicelular (97 Mbp del Caenorhabditis elegans), para terminar la década con el primer cromosoma humano (el 22) completamente secuenciado en 1999 (33,4 Mbps).
>>> Bioinformáticos : búsqueda rápida de similitudes entre secuencias con BLAST (1990); base de datos de huellas de proteínas PRINTS, de Attwood y Beck (1994);http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Attwood-67 ClustalW, orientado al alineamiento múltiple de secuencias, en 1994, y PSI-BLAST en 1997; a finales de la década se desarrolla T-Coffee, que se publica en 2000. Por lo que se refiere a actividades institucionales y nuevos organismos, tenemos la presentación por parte del DoE y NIH al Congreso de los EE.UU., en 1990, de un plan de esfuerzos conjuntos en el Human Genome Project para cinco años; se crean el Sanger Centre (Hinxton, UK, 1993; ahora Sanger Institute) y el European Bioinformatics Institute(EBI, Hinxton, UK, 1992-1995).
>>> Tecnológicos: Tim Berners-Lee inventa la World Wide Web (1990) mediante aplicación de protocolos de red que explotan las características del hipertexto;http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-www-74 en 1991 aparecen los protocolos definitivos de Internet (CERN)http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Berners-Lee-75 y la primera versión del sistema operativo Linux, muy utilizado posteriormente en aplicaciones científicas; en 1998 Craig Venter funda Celera, compañía que perfeccionará la secuenciación por perdigonada de F. Sanger y analizará los resultados con software propio.
*
Primeros años del siglo XXI A destacar que en los años 2000 están culminando múltiples proyectos de secuenciación de genomas de diferentes organismos: en 2000 se publican, entre otros, el genoma de Arabidopsis thaliana (100 Mb)http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-A._thaliana-78 y el de Drosophila melanogaster (180 Mbp). Tras un borrador operativo de la secuencia de ADN del genoma humano del año 2000, en 2001 aparece publicado el genoma humano (3 Gbp).http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Venter_2001-81 Poco después, en2003, y con dos años de adelanto sobre lo previsto, se completa el Human Genome Project. Por mencionar algunos de los genomas analizados en los años siguientes, anotaremos que en 2004 aparece el borrador del genoma de Rattus norvegicus (rata), en 2005 el del chimpancé, en 2006 el del macaco rhesus, en 2007 el del gato doméstico, y en 2008 se secuencia por primera vez el genoma de una mujer. Gracias al desarrollo de las técnicas adecuadas, asistimos actualmente a un aluvión de secuenciaciones de genomas de todo tipo de organismos.
En 2003 se funda en España el Instituto Nacional de Bioinformática, soportado por la Fundación Genoma España (fundada, a su vez, un año antes y que pretende constituirse en instrumento del estado para potenciar la investigación en este campo). En 2004, la estadounidense FDA (Food and Drug Administration, agencia para la administración de alimentos y fármacos) autoriza el uso de un chip de ADN por primera vez.http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-FirstADNChip-90 En 2005 se completa el proyecto HapMap (catalogación de variaciones genéticas en el ser humano). En 2008 UniProt presenta el primer borrador del proteoma completo del ser humano, con más de veinte mil entradas.
Poco a poco, los primeros programas bioinformáticos se van perfeccionando, y vemos versiones más completas como la 2.0 de ClustalW (reescrito en C++ en 2007).
2. Conceptos y alcance Como se ha avanzado en la introducción, los términos bioinformática, biología computacional y biocomputación son utilizados a menudo como sinónimos, apareciendo con frecuencia en la literatura básica de forma indiferenciada en sus usos comunes. Sin embargo, hay conformadas áreas de aplicación propias de cada término. El NIH (National Institutes of Health, Institutos Nacionales de la Salud de los Estados Unidos), por ejemplo, aún reconociendo previamente que ninguna definición podría eliminar completamente el solapamiento entre actividades de las diferentes técnicas, define explícitamente los términos bioinformática y biología computacional:16
>>> Bioinformática es la investigación, desarrollo o aplicación de herramientas computacionales y aproximaciones para la expansión del uso de datos biológicos, médicos, conductuales o de salud, incluyendo aquellas herramientas que sirvan para adquirir, almacenar, organizar, analizar o visualizar tales datos.
>>> Biología computacional sería el desarrollo y aplicación de métodos teóricos y de análisis de datos, modelado matemático y técnicas de simulación computacional al estudio de sistemas biológicos, conductuales y sociales.
De esta forma, la bioinformática tendría más que ver con la información, mientras que la biología computacional lo haría con las hipótesis. Por otra parte, el término biocomputación suele enmarcarse en las actuales investigaciones con biocomputadores y, por ejemplo, T. Kaminuma lo define de la siguiente forma:
>>> Biocomputación es la construcción y uso de computadores que contienen componentes biológicos o funcionan como organismos vivos.17
Aparte de las definiciones formales de organismos o instituciones de referencia, los manuales de esta materia aportan sus propias definiciones operativas, lógicamente vinculadas en mayor o menor medida con las ya vistas. Como ejemplo, David W. Mount, en su difundido texto sobre bioinformática,18 precisa que
…la bioinformática se centra más en el desarrollo de herramientas prácticas para la gestión de datos y el análisis (por ejemplo, la presentación de información genómica y análisis secuencial), pero con menor énfasis en la eficiencia y en la precisión.
Por otra parte, y según el mismo autor:
"(...)la biología computacional generalmente se relaciona con el desarrollo de algoritmos nuevos y eficientes, que se puede demostrar funcionan sobre un problema difícil, tales como el alineamiento múltiple de secuencias o el montaje (o ensamblado) de fragmentos de genoma."
Por último, se encuentra en ocasiones una categorización explícita de estos conceptos según la cual la bioinformática es una subcategoría de la biología computacional. Por ejemplo, la bióloga Cynthia Gibas anota que:19
La bioinformática es la ciencia del uso de la información para entender la biología. (...) Hablando estrictamente, la bioinformática es un subconjunto del campo mayor de la biología computacional, (siendo esta última) la aplicación de técnicas analíticas cuantitativas en el modelado de sistemas biológicos.
No obstante, y refiriéndose a su propio texto (Developing Bioinformatics Computer Skills, desarrollo de habilidades computacionales para bioinformática), enseguida pasa a aclarar que:
"(...)...pasaremos de bioinformática a biología computacional y viceversa. Las distinciones entre las dos no son importantes para nuestro propósito aquí."
En muchas ocasiones, por lo tanto, los términos serán intercambiables y, salvo en contextos de cierta especialización, el significado último se mantendrá claro utilizando cualquiera de ellos.
. Principales áreas de investigación1. Anotación de genomas
En el contexto de la genómica, anotación es el proceso de marcado de los genes y otras características biológicas de la secuencia de ADN.99 El primer sistema software de anotación de genomas fue diseñado en 1995 por Owen White, quien fue miembro del equipo que secuenció y analizó el primer genoma en ser descodificado de un organismo independiente, la bacteria Haemophilus influenzae. White construyó un software para localizar los genes (lugares en la secuencia de DNA que codifican una proteína), el ARN de transferencia, y otras características, así como para realizar las primeras atribuciones de función a esos genes.61 La mayoría de los actuales sistemas de anotación genómica trabajan de forma similar, pero los programas disponibles para el análisis del genoma se encuentran en continuo cambio y mejora.
2. Biología evolutiva computacional
La Biología evolutiva es el estudio del origen ancestral de las especies, así como de su cambio a través del tiempo. La informática ha apoyado a los biólogos evolutivos en diferentes campos clave. Ha permitido a los investigadores:
>>> Seguir la evolución de un alto número de organismos midiendo cambios en su ADN, en lugar de hacerlo exclusivamente mediante su taxonomía física u observaciones fisiológicas.
>>> Más recientemente, comparar genomas completos, lo que permite el estudio de eventos evolutivos más complejos, tales como la duplicación de genes, la transferencia horizontal de genes, o la predicción de factores significativos en la especiación bacteriana.
>>> Construir modelos computacionales complejos de poblaciones para predecir el resultado del sistema a través del tiempo.
>>> Seguir y compartir información sobre un amplio y creciente número de especies y organismos.
Los esfuerzos futuros se centrarán en reconstruir el cada vez más complejo árbol filogenético de la vida. El área de investigación de las ciencias de la computación denominada computación evolutiva se confunde ocasionalmente con la Biología evolutiva computacional, pero ambas áreas no guardan relación. Dicho campo se centra en el desarrollo de algoritmos genéticos y otras estrategias de resolución de problemas con una marcada inspiración evolutiva y genética.
3. Análisis de mutaciones en el cáncer
En el cáncer, los genomas de las células afectadas son reordenados en complejas y/o aún impredecibles maneras. Se realizan esfuerzos masivos de secuenciación para identificar sustituciones individuales de bases (o puntos de mutación de nucleótidos) todavía desconocidos en una variedad de genes en el cáncer. Los bioinformáticos continúan produciendo sistemas automatizados para gestionar el importante volumen de datos de secuencias obtenido, y crean nuevos algoritmos y software para comparar los resultados de secuenciación con la creciente colección de secuencias del genoma humano y de los polimorfismos de la línea germinal. Se están utilizando nuevas tecnologías de detección física, como los microarrays de oligonucleótidos para identificar pérdidas y ganancias cromosómicas (técnica denominada hibridación genómica comparativa), y los arrays de polimorfismos de nucleótido simple para detectar puntos de mutación conocidos.http://es.wikipedia.org/wiki/Bioinform%C3%A1tica - cite_note-Zhao_2004-115 Estos métodos de detección miden simultáneamente bastantes cientos de miles de posiciones a lo largo del genoma, y cuando se usan con una alta productividad para analizar miles de muestras, generan terabytes de datos por experimento. De esta forma las masivas cantidades y nuevos tipos de datos proporcionan nuevas oportunidades para los bioinformáticos. A menudo se encuentra en los datos una considerable variabilidad, o ruido, por lo que métodos como el de los modelos ocultos de Márkov y el análisis de puntos de cambio están siendo desarrollados para inferir cambios reales en el número de copias de los genes (número de copias de un gen particular en el genotipo de un individuo, cuya magnitud puede ser elevada en células cancerígenas).
Otro tipo de datos que requiere novedosos desarrollos informáticos es el análisis de las lesiones encontradas de forma recurrente en buen número de tumores, principalmente por análisis automatizado de imagen clínica.
4. Modelado de sistemas biológicos
La biología de sistemas implica el uso de simulaciones por ordenador de subsistemas celulares (tales como redes de metabolitos y enzimas que comprenden el metabolismo, caminos de transducción de señales, y redes de regulación genética), tanto para analizar como para visualizar las complejas conexiones de estos procesos celulares. La vida artificial o la evolución virtual tratan de entender los procesos evolutivos por medio de la simulación por ordenador de sencillas formas de vida (artificial).
Herramientas software Las herramientas software para bioinformática van desde simples herramientas de línea de comandos hasta mucho más complejos programas gráficos y servicios web autónomos situados en compañías de bioinformática o instituciones públicas. La más conocida herramienta de biología computacional entre los biólogos es, probablemente, BLAST, un algoritmo para determinar la similitud de secuencias arbitrarias con otras secuencias, probablemente residentes en bases de datos de proteínas o de secuencias de ADN. El NCBI (National Center for Biotechnology Information, EE.UU.), por ejemplo, proporciona una implementación muy utilizada, basada en web, y que trabaja sobre sus bases de datos.
Para alineamientos múltiples de secuencias, el clásico ClustalW, actualmente en su versión 2, es el software de referencia. Puede trabajarse con una implementación del mismo en el EBI (Instituto Europeo de Bioinformática).
BLAST y ClustalW son sólo dos ejemplos de los muchos programas de alineamiento de secuencias disponibles. Existe, por otra parte, multitud de software bioinformático con otros objetivos: alineamiento estructural de proteínas, predicción de genes y otros motivos, predicción de estructura de proteínas, predicción de acoplamiento proteína-proteína, o modelado de sistemas biológicos, entre otros. En Anexo: Software para alineamiento de secuencias y Anexo: Software para alineamiento estructural pueden encontrarse sendas relaciones de programas o servicios web adecuados para cada uno de estos dos objetivos en particular.
>>>
Servicios web en bioinformática Se han desarrollado interfaces basadas en SOAP y en REST (Representational State Transfer, transferencia de estado representacional) para una amplia variedad de aplicaciones bioinformáticas, permitiendo que una aplicación, corriendo en un ordenador de cualquier parte del mundo, pueda usar algoritmos, datos y recursos de computación alojados en servidores en cualesquiera otras partes del planeta. Las principales ventajas radican en que el usuario final se despreocupa de actualizaciones y modificaciones en el software o en las bases de datos. Los servicios bioinformáticos básicos, de acuerdo a la clasificación implícita del EBI, pueden clasificarse en:
º Servicios de obtención de información en línea (consultas a bases de datos, por ejemplo).
º Herramientas de análisis (por ejemplo, servicios que den acceso a EMBOSS).
º Búsquedas de similitudes entre secuencias (servicios de acceso a FASTA o BLAST, por ejemplo).
º Alineamientos múltiples de secuencias (acceso a ClustalW o T-Coffee).
º Análisis estructural (acceso a servicios de alineamiento estructural de proteínas, por ejemplo).
º Servicios de acceso a literatura especializada y ontologías.
La disponibilidad de estos servicios web basados en SOAP a través de sistemas tales como los servicios de registro, (servicios de distribución y descubrimiento de datos a través de servicios web) demuestra la aplicabilidad de soluciones bioinformáticas basadas en web. Estas herramientas varían desde una colección de herramientas autónomas con un formato de datos común, y bajo una única interface autónoma o basada en web, hasta sistemas integradores y extensibles para la gestión del flujo de trabajo bioinformático.
