Cuando la biología salta del laboratorio al ordenador… y al Nobel

Uno de los grandes objetivos de la bioinformática es entender cómo se procesa la información que contienen nuestras células y las implicaciones que puede tener en el desarrollo de la vida y de las enfermedades. Para ello, utiliza todas las posibilidades que nos da la computación, especialmente el análisis masivo de datos (big data) y la inteligencia artificial.

Los premios Nobel de ciencias de 2024 nos hablan de microARN, redes neuronales, bioquímica computacional… Una prueba indiscutible de cómo la investigación multidisciplinar está haciendo avanzar el conocimiento.

A raíz del premio Nobel de Medicina en 2024, la revista Nature ha publicado una colección con las lecturas más relevantes sobre microARN, esos pequeños fragmentos de ARN que son parte de los mecanismos que hacen que nuestras células expresen unos genes u otros.

Además de artículos de los premiados, han seleccionado 25 de otros autores, entre los que se encuentra uno del grupo liderado por Sara Rodríguez Heras en la Universidad de Granada.

En esta investigación española se apoya en la bioinformática para revelar un nuevo rol del microARN let-7 (descrito originalmente por el Nobel de este año Victor Ambros). Con este trabajo, se abren nuevas vías en el estudio del papel de los microARN como protectores del ADN. No es el único: muchas de las publicaciones incluidas en esa lista utilizan también la bioinformática.

Herramienta para estudiar la vida

Aunque en los primeros artículos en utilizar la palabra bioinformática se ponía el foco en estudiar cómo se procesa la información dentro de los seres vivos más que en la utilización de la informática, esto ha ido cambiando.

Uno de los motivos del auge que experimenta este campo es apoyarse en los últimos desarrollos del ámbito de la computación. Las técnicas de big data e inteligencia artificial se han convertido en una herramienta común para comparar multitud de genomas y para predecir estructuras.

Y es que, hoy en día, la investigación en biología ya no es todo laboratorio. La capacidad de generar datos biológicos ha crecido exponencialmente en los últimos años, y aunque en algunas situaciones puede parecer un problema, es una gran oportunidad. Gracias a la bioinformática, obstáculos que serían impensables de resolver se han podido abordar, apoyando muchos de los descubrimientos de los últimos años.

Por otra parte, las bases del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales – que han protagonizado el Nobel de Física de este año–, se inspiran en el cerebro y permiten avanzar en la resolución y comprensión de problemas biológicos.

Según datos de Scopus, un 25 % de las publicaciones del ámbito de la bioinformática llevan asociado el término inteligencia artificial, habiéndose multiplicado por cinco en los últimos diez años.

Alpha Fold y las proteínas

Es probable que el ejemplo más conocido de inteligencia artificial y por el que se popularizó su uso sea ChatGPT, pero en el ámbito de la biología lo ha sido Alpha Fold. Esta herramienta, diseñada para predecir la estructura de las proteínas, ha supuesto un antes y un después en el campo y ha abierto multitud de posibilidades. Tanto que les ha valido a Demis Hassabis y John M. Jumper (junto con David Baker) el Nobel de Química de este año.

Este problema se había abordado desde muchos ángulos, pero ha sido finalmente con la inteligencia artificial con la que se ha conseguido resolver. Nuestro ADN contiene el libro de instrucciones para construir estas moléculas, y saber las piezas que tiene cada una de ellas no es complicado. La dificultad está en saber cómo se van a colocar tridimensionalmente para poder cumplir su misión.

De algunas proteínas se conseguía saber mediante técnicas de cristalografía, pero hay muchas de las que no se puede. Con Alpha Fold y en colaboración con el Instituto Europeo de Bioinformática, se han reconstruido 200 millones de proteínas conocidas y se han hecho públicas para que estén disponibles para la comunidad científica.

Conocer la estructura tridimensional de las proteínas ayuda a comprender su funcionamiento, a desarrollar nuevos fármacos que interactúen con ellas y a entender por qué fallan cuando no están bien formadas.

Ello nos lleva de nuevo a la inteligencia artificial. Seguimos haciéndonos preguntas biológicas para seguir avanzando y siguiendo los pasos de Margaret DayHoff, pionera en el desarrollo de esta disciplina con su atlas de proteínas y el primer software bioinformático: COMPROTEIN.

Si los premios Nobel muestran algunos de los avances más importantes en la investigación científica, la bioinformática se encuentra hoy en el epicentro de la misma y avanza sustentada por ellos. Aplicar la computación para entender los grandes enigmas de la vida es uno de los campos de estudio más relevantes de nuestro tiempo.

Jesús Carro, Director del Grado en Bioinformática, Universidad San Jorge

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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