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Entrevista
al investigador y biólogo molecular
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La bioestadística
y la bioinformática pertenecen a dos campos muy separados. La
primera tiene una historia muy antigua, se remonta a comienzos del
siglo XX. Sobre todo cuando empiezan a aceptarselas teorías
mendelianas de la genética y se observa que muchos caracteres de
los seres vivos tienen un componente genético bastante claro. Allí
vieron la luz trabajos clásicos de estadística, como los de
Fisher, aplicados a cuestiones de población, salud, etc. Cuando
hablamos de bioinformática nos referimos a una disciplina que
tiene sus orígenes en la capacidad para secuenciar el genoma
humano, los ácidos nucleicos y las proteínas y la utilización
de los ordenadores para el tratamiento de estos datos. La bioestadística
trata más bien de problemas matemáticos estadísticos
relacionados, inicialmente, con problemas genéticos básicos;
mientras que la bioinformática se dedica más bien a los
problemas de almacenamiento y análisis de la información que se
produce a partir de un desarrollo de las tecnologías genómicas.
Esta última palabra no surge hasta principios de los años 80. -
Desde el punto de vista de la bioinformática ¿se podrían hablar
de unos hitos que marcan su despegue? -
¿Quién la obtiene? -
A pesar de desarrollarse separadamente... -
Efectivamente.
Pero ya se empieza a pensar en los seres vivos como ordenadores.
Eso ha ocurrido siempre... no es casual, que se utilicen estos términos.
El lenguaje básico de la biología molecular probablemente
responde al hecho histórico de que en aquellos momentos se producía
la explosión de una tecnología nueva que era la computación.
Hasta esos momentos, en realidad, no hay ninguna relación entre
ambas disciplinas. A principios de los 60, los transistores
reemplazan a los tubos de vacío y los ordenadores se hacen más
ágiles, más rápidos y pequeños. Y a mediados de la década, a
mayor parte de las grandes empresas empezaron a cotejar información
financiera con ordenadores digitales. En esos momentos, los
ordenadores todavía no habían llegado a las universidades, ni a
los centros de investigación. Probablemente sí a la NASA y a
otras instituciones gubernamentales de los EEUU, pero están muy
alejados de nosotros todavía. La primera secuencia de aminoácidos
se obtuvo en 1953 y, a mediados de los 60, crece el número de
proteínas cuya secuencia de aminoácidos es conocida. Margaret
Dayhoff tiene la idea de recopilarlas a mano —porque no existen
todavía los ordenadores— y observa algo que ahora parece obvio:
cuando compara la misma proteína de especies distintas (vaca,
mosca, rata o bacteria), ve que las secuencias se parecen mucho.
Esto permite observar que hay unos aminoácidos que son más fáciles
de cambiar por otros y la función se mantiene. -
¿ Y esto lo hace en papel, es la única forma de ver toda la
secuencia? - Esto es todo a mano. El
diseño de redes en papel -
Pues es muy
parecido. A finales de los 60 había unas 300 secuencias cortas.
Aparecen entonces los circuitos integrados y los ordenadores
empiezan a entrar en las universidades y centros de investigación.
Y se los comienza a utilizar en la investigación científica y,
en particular, en la biología. En la Universidad de Barcelona el
primer ordenador no llegó hasta 1970. Una de las aplicaciones
obvias era la compilación de secuencias, hacer programas que
permitieran extraer más información de estas secuencias. Y una
de estas aplicaciones fue la construcción de árboles filogenéticos,
aquellas especies que están más cercanas en la evolución tienen
secuencias de genes más parecidas. Es la primera aplicación de
la utilización de los ordenadores para el análisis de las
secuencias genómicas. Para nosotros también tiene mucha
importancia que a finales de los 60 se desarrollara el sistema
operativo Unix, que ha sido muy importante en el campo de la
bioinformática. En los últimos cuatro o cinco años, Linux ha
pasado a ser el sistema operativo y la plataforma de preferencia
utilizada por todos los investigadores que estamos trabajando en
el campo de la bioinformática. -
A finales de los años sesenta empieza lo que 30 años después
cuajaría como Internet. -
Sí, en 1969 se dibuja a mano la primera red de cuatro
ordenadores. Pero, en realidad, podría ser la red de
interacciones de las proteínas en la célula, que tiene la misma
forma. Y lo curioso es que ambas cosas se “descubren” prácticamente
al mismo tiempo. En 1975 aparecen los primeros métodos para
secuenciar ácidos nucleicos. Hasta mediados de los 70, todo lo
que se conocían eran secuencias de aminoácidos, de proteínas, y
había quién había dicho que secuenciar ácidos nucleicos era
imposible. Dos años más tarde, se logra secuenciar el primer
genoma de un organismo vivo, un virus, aunque mucha discute si un
virus es un organismo vivo. -
¿Este trabajo se hace ya con ordenadores? -
No, éste no todavía. La explosión de los métodos
computacionales en biología se produce a finales de los años 70. -
Cuando Cohen empieza a investigar en ingeniería genética a
finales de los años 70 ¿ya utiliza ordenadores? -
Yo diría que
no, que todo era a mano. Se hacía a mano hasta finales de los 80.
Incluso a principios de los 90, en muchos laboratorios todavía se
secuenciaba a mano. En 1970, aparecen las primeras aplicaciones,
pero no son muy funcionales. El problema esencial, que es donde ha
residido hasta ahora la importancia de la bioinformática, es el
de comparar las secuencias. Margaret Dayholff lo hacía a mano:
ponía las secuencias registradas en una película de gel una
debajo de la otra y ponía los aminoácidos unos debajo de otros,
pero era todo a mano. Sin embargo, a medida que crecía el número
de secuencias y de aminoácidos era imposible continuar así.
Entonces aparecieron los primeros programas informáticos que
automáticamente permitían alinear las secuencias, de acuerdo con
aquella matriz que Dayhoff ya había empezado a mano, de forma que
los aminoácidos más parecidos se correspondieran. Yo diría que,
de alguna forma, es por donde realmente empieza la bioinformática,
cuando los ordenadores se utilizan para analizar la información
que contienen las secuencias biológicas, que se convierte en un
elemento clave en la evolución de la biología molecular. -
¿Quiénes desarrollan esos programas? ¿Ingenieros, biólogos? -
Biólogos; Smith-Waterman es uno de ellos. Estamos en la década
de los 70, principios de los 80. A finales de los 70, la información
de ácidos nucleicos ha crecido tanto que ya es imposible hacerla
en papel o de forma electrónica pero descentralizada. Se reconoce
que se ha de centralizar toda la información de la que se dispone
e introducirla en una base de datos. Y eso ocurre en EEUU en
el año 82. Es curioso: el gobierno de Estados Unidos decide crear
esta base de datos sobre ácidos nucleicos en el Laboratorio de
Los Alamos, donde se desarrolló la primera bomba atómica. Una
vez acabada la 2ª Guerra Mundial, allí continuó la investigación
en armamento nuclear. Una de las líneas era averiguar los efectos
de la energía nuclear en los seres vivos después de los
resultados de las bombas de Hiroshima y Nagasaki. Ya se sabía que
estos efectos eran mediados por mutaciones en los ácidos
nucleicos. Entonces el Departamento de Energía de los EEUU creó
una división de biología en Los Alamos que tenía como objetivo
inicial el estudio de la radiación sobre los ácidos nucleicos.
Durante más de diez años, este grupo estuvo investigando este
asunto. Cuando se creó la base de datos en Los Alamos, el Gene
Bank, prácticamente al mismo tiempo se creó la base de datos
electrónica europea del genoma en el Laboratorio Europeo de
Biología Molecular (EMBL) . -
¿Están conectadas entre ellas? -
Sí. Y con la
japonesa. En estos momentos hay estas tres bases de datos de ácidos
nucleicos que contienen la misma información, porque diariamente
cualquier secuencia que un investigador deposite en una de estas
base de datos se propaga automáticamente a las otras dos. Supongo
que por razones políticas interesa que haya tres bases de datos,
con tres entornos nacionales diferentes. Al principio esta base de
datos sólo tenía 600.000 ácidos nucleicos. -
¿Hay una idea de cuántos hay ahora? -
Se puede
comprobar, pero estamos hablando de muchos cientos de miles de
millones de datos. Esta información centralizada hace posible una
investigación sistemática, sobre todo de una de las técnicas
que es la comparación sistemática de las nuevas secuencias con
las que ya existen. En el año que se crean las bases de datos,
esta información se distribuye a través de disquetes o de cintas
porque la aparición de Internet como la conocemos ahora no sucede
hasta diez años más tarde. A finales de los 80, aparece un artículo
en una revista científica que describe el programa informático
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) para hacer comparaciones
en las bases de datos de secuencias. Este es el artículo científico
más citado en biología durante la década de los 90. La técnica
de investigación más utilizada desde entonces es la de comparar
secuencias con las almacenadas en la base de datos. -
O sea, este artículo casi coincide con la aparición del
ordenador personal. -
Efectivamente,
junto a la creación de bases de datos de secuencias electrónicas
se popularizan los ordenadores, que empiezan a formar parte del
mobiliario de las personas. Y esto ocurrió sólo hace 20 años. -
¿Cuál es el siguiente salto? -
Dolittle
protagoniza otro paso adelante en la bioinformática. Armado con
su ordenador personal y utilizando las bases de datos de
secuencias descubrió una relación importante: que un oncogen, un
gen implicado en la aparición del cáncer, se parecía mucho a
una proteína que se llamaba ‘Factor de crecimiento’. Y ésta
relación, muy importante para entender los mecanismos del cáncer
como crecimiento anormal de las células, había pasado
desapercibida a los investigadores que estudiaban este gen. Por
primera vez se puso de manifiesto que la informática era esencial
en biología para entender, no ya para generar nuevo conocimiento.
Durante los años 80, se produce este crecimiento exponencial en
la cantidad de secuencias almacenadas en una base de datos y llega
un momento, a finales de los 90, que hay que cambiar el paradigma
por el cual se publican. -
¿Por qué? -
La
manera como la información fluye desde los investigadores a la
base de datos es todavía muy arcaica. Yo estuve en Los Alamos en
el 91, y aún entonces consultabas las revistas científicas y los
‘anotadores’ veían dónde estaban publicadas las secuencias,
y las volvían a copiar. Es decir, la base de datos era electrónica,
pero la forma de introducir los datos era manual, porque
incluso se arrancaban las hojas de las revistas y la secuencia se
copiaba de nuevo. Y eso funcionaba, porque había muy pocas. Pero
claro, en cuanto empezó a crecer nos dimos cuenta de que entre
que se hacía pública una secuencia, aparecía en una revista
especializada, llegaba a todos los laboratorios y se introducía
en una base de datos, habían pasado dos años. Y no había forma
manual de hacerlo de otra forma. Incrementar el número de
personas que se dedicaran únicamente a esto no variaba el tiempo
de espera. Se establece entonces, a finales de los 90, lo que se
llama el Electronic Data Publishing, que es cuando Internet ya
permite que los investigadores envíen las secuencias por correo
electrónico a una base de datos. Vaciado
de datos manual -
¿Y desde el correo electrónico se volcaba directamente a la base
de datos? -
No. El vaciado
se hacía a mano desde el correo electrónico a la base de datos.
Estamos hablando de un poco antes de que aparezca el World Wide
Web, que es cuando aparecen los primeros programas de Internet que
permiten la entrada automática de datos. -
Yo estuve en Universidad Carnegie Mellon en 1987 y, en aquellos
momentos, se estaba introduciendo por primera vez la hojas de cálculo
en Arpa-Net, con la posibilidad de que los científicos pudieran
introducir o modificar datos de manera remota de acuerdo a la
investigación que estaban haciendo. -
En biología
molecular el cambio se produce a principios de los 90. Aparece el
programa Sequin, que lo que hace es que tú tienes tu
cliente en el ordenador y te conectabas directamente con la base
de datos. Es el momento en que se inicia el proyecto del Genoma
Humano, a principios de los 90. La importancia de la computación
se hace tan evidente en la biología que, en un documento de 1989
del Departamento de Energía de los EEUU se puede leer esto: “La
secuenciación del genoma humano puede resultar en grandes
cantidades de datos complejos. El desarrollo de proyectos informáticos
con algoritmos, software y bases de datos es crucial para la
interpretación de estos datos de manera robusta y automatizada en
los centros de secuenciación genómica. Los sistemas
computacionales tienen un poder esencial en todos los aspectos de
la investigación genómica: desde la adquisición de los datos,
hasta su análisis y manipulación. Sin ordenadores potentes y
sistemas apropiados para el tratamiento de los datos la
investigación genómica es imposible”. Creo que éste es el
momento en que somos más conscientes que el avance en la biología
sin el soporte de la informática no es posible. El
encuentro del genoma humano y la Red -
O sea, el lanzamiento del proyecto del Genoma Humano y la aparición
de la WWW son acontecimientos casi simultáneos. -
Sí, vuelve a
producirse esta curiosa convergencia entre el desarrollo científico
y el informático. La web ha sido esencial para llevar a cabo un
proyecto cooperativo como el del genoma humano. De hecho, las
secuencias genómicas residen en Internet y los investigadores
acceden a ella a través de la Red. Y no sólo eso: además hacen
experimentos en Internet, porque la mayor parte de los
investigadores utilizan ordenadores para hacer sus experimentos
que no están en sus laboratorios sino en algún lugar de EEUU o
de Inglaterra. -
En este caso, están utilizando la capacidad de procesamiento de
un ordenador. No se está refiriendo a entornos virtuales.... -
No, no. Hoy lo
que hacen los investigadores es ir al National Center for
Biotechnology Information (NCBI) de EEUU... Por ejemplo, tengo una
secuencia de aminoácidos que acabo de obtener en mi laboratorio,
no sé lo que es, es pequeña, y quiero saber si se parece a algo
conocido. Accedo a la base de datos del NCBI con un programa
y por defecto compara mi secuencia con los datos almacenados de
200.000 o 300.000 secuencias de aminoácidos. -
¿En cuatro minutos se puede saber todo esto? R:
Normalmente,
en segundos. Y a medida que vamos repasando los resultados vas
encontrando más diferencias. En realidad, estamos haciendo
comparaciones con casi un millón de secuencias que tienen más de
80 millones de letras. -
¿Quiere esto decir que hemos llegado a un punto donde no hay
forma de investigar sin la red? -
A principios
de los 90, cuando la WWW empezó a hacerse popular con el programa
Mosaic, Internet ya era una gran herramienta para interactuar
intercambiando información. No sólo nos dedicábamos a
visualizar lo que había, sino que ya podíamos enviar nuestras
secuencias a través de un navegador a otro lugar del cual obteníamos
unos resultados. Es decir, que Internet era ese espacio virtual
donde realizabas cálculos, mantenía los enlaces con los demás y
hacías tus experimentos computacionales. Esto era así alrededor
de 1994-95. A mediados de 1995, esta relación entre la biología
y la informática todavía se hace más íntima. Hasta ahora hemos
hablado de los ordenadores como herramienta de análisis de
información, pero en 1994, Leonard M. Adleman publica un artículo
titulado: Molecular Computations of Solutions to Combinatorial
Problems, y es cuando se empieza a hablar de los ordenadores
moleculares basados en el DNA. Teóricamente, este tipo de
ordenadores son muy eficientes y resuelven de manera mucho más
económica cálculos que requieren mucha más potencia. -
Me imagino que su trabajo ha estado en el centro de toda esta rápida
evolución. -
Sí, claro. Mi
trabajo consiste en hacer programas para saber dónde están los
genes en una determinada secuencia. A nosotros los que nos
interesa son los genes que hay en el genoma humano. Los genes
codifican las proteínas y ésta son las responsables de los
procesos de la vida: el color de nuestros ojos, del pelo, de las
enfermedades que vamos a padecer, incluso de ciertos rasgos de
nuestra personalidad. Sólo el 2% del genoma humano se
codifica para producir proteínas. Lo que hacemos es desarrollar
programas para que nos indiquen qué regiones del genoma son las
que fabrican proteínas. -
Pero ¿cómo determinan sus objetivos? -
Nosotros
intentamos buscar en todo los genes del genoma humano. El punto de
arranque es la secuenciación del genoma humano, o del ratón, o
del organismo que sea. Los genes están fragmentados, y un gen y
otro están separados por miles de bases de nucleicos que no
codifican nada. En estos momentos, lo que estamos investigando es
cómo a partir de la comparación de genomas, comparando el humano
con el de ratón, podemos obtener un catálogo mejor de los genes
humanos porque hasta ahora la proyección de genes es poco fiable.
Nosotros no sabemos cuántos genes hay en el genoma humano. De
hecho, tenemos una visión algo borrosa de cuántos y cuáles son
estos genes. Sólo estamos bastante seguros de cómo son unos 12
mil genes, es decir, a qué proteína van a dar lugar. Pero, para
el resto, n sabemos mucho todavía. La idea es que cuando
comparamos el genoma humano y el de ratón, nos damos cuenta de
una cosa bien curiosa: y es que hay regiones que son parecidas,
que son las que ejercen alguna función, las que han permanecido
activas a lo largo de la evolución. Y esa es un poco la idea que
estamos explorando en estos momentos: hacer estas comparaciones
para detectar las regiones activas donde se encuentran los genes. -
Esto implicaría también que si vas comparando genomas y vas
encontrando partes repetidas en otros genomas, es como si hicieras
una limpieza del genoma tuyo porque las no repetidas supuestamente
pueden ser basura o... -
Exactamente.
Esa es un poco la idea. -
¿Y la línea de trabajo es propia o la puede encargar cualquier
instituto de investigación? - Ambas cosas. Lo que hacemos son programas para distribuir genes, que llamamos DAS. La idea es que a partir del genoma, en distintos laboratorios, unas personas van a dedicarse a analizar aspectos determinados del genoma. Es decir, que van a generar mucho conocimiento sobre éste. ¿Cuál es la mejor forma de que esta información se distribuya? Una solución es que cada investigador, la información que genera localmente, la envíe a una base de datos centralizada. Pero este sistema no parece que sea muy eficiente por las dimensiones que está alcanzando la obtención de datos genómicos. Lo que se está proponiendo es un esquema en el cual tú seas propietario de esta información, pero que cualquiera pueda acceder a ella a través de un interface común. El
Napster ‘genómico’ -
Es la idea de Napster. -
Es la misma
idea. Tu ordenador sería un terminal y quien quiera accede a esta
información. Esto ya está funcionando, pero nosotros somos los
primeros que estamos poniendo un servidor con estos programas de
distribución de genes, DAS, para que se acceda a él. -
Vosotros funcionáis como parte del movimiento de Código Abierto.
-
Sí, en la práctica
sí. Es que las otras opciones son difíciles. No es que yo esté
en contra de comercializar el software, pero nosotros somos un
instituto público que recibimos financiación de fondos públicos.
Por otro lado, en nuestro país los mecanismos para comercializar
los resultados de una investigación no son muy ágiles. Si
quisiera vender programas no sabría cómo hacerlo. No hay
posibilidades por ahora de que el instituto genere empresas para
estas actividades. Es más fácil tener mi programa en el dominio
público y que la gente acceda a él a través de un servidor, o
pueden bajarse el software e instalárselo en su máquina. -
En el caso del DAS, ¿dónde está el buscador? -
Está
centralizado en el ENSEMBL (un proyecto el EMBL y el Instituto de
Biotecnología Europeo). A través del ENSEMBL entro en el
servidor DAS o puedo ser un DAS Client e ir a
cualquier servidor. Cualquiera que tenga uno de estos últimos, se
podrá conectar a nuestro servidor y buscar la información que le
interesa. -
La clave de Napster está en el buscador que permite saber a qué
ordenador tienes que ir para encontrar la música que te interesa.
¿Aquí ocurre lo mismo? - Aquí es un poco distinto. Cuando entras una secuencia del genoma te saldrán los terminales DAS que tienen información sobre esta secuencia. Eso es el buscador. Lo que pasa que ésta es una tecnología muy poco explotada. Limitaciones
a la información -
Todo esto se corresponde con bases de datos públicas. ¿Qué pasa
en el sector privado con la información del genoma? R:
El sector
privado hace unas inversiones que quiere capitalizar. Me parece
normal, ellos generan una información, son los propietarios y
creo que pueden hacer lo que quieran. -
Pero ha habido mucha polémica con lo que planteaba Craig Venter,
de Celera, porque puso condiciones a la utilización de la
información sobre el genoma humano. -
El quiso publicar la secuencia en una revista científica, y las
condiciones para ello son bastante claras. Nature, Science y
muchas otras exigen que cuando publicas datos de una secuencia genómica
estén disponibles para todos los investigadores. En los sistemas
políticos en los que vivimos, si alguien quiere invertir dinero
en obtener información sobre algún aspecto de la realidad, es
hasta cierto punto propietario de ésta. Si yo me gasto dinero
para hacer una cartografía de las especies vegetales que hay en
el Vall D’Arán, por ejemplo, pues con esa información puedo
hacer lo que quiera. Lo único que si quieres publicar esos
resultados en una publicación científica hay unas reglas, y una
de ellas es que los resultados tienen que ser reproducibles. -
Con este grado de integración tan íntima entre los datos genómicos
y las redes, ¿hasta qué punto puedes desarrollar investigación
privada sin apoyarte en la pública? Antes sí se podía hacer.
Antes una farmacéutica podía desarrollar una molécula desde
cero hasta la pastilla... -
Sí, pero
ahora no puede. -
¿Y cómo se produce el corte del pastel para decidir la frontera
entre lo público y lo privado? -
Bueno,
pero, hasta cierto punto es lógico. Las farmacéuticas también
pagan impuestos. No veo por qué se debe restringir el acceso... -
No, no es tanto restringir el acceso, el problema aparece por el
lado de la explotación del producto que se obtenga. Que era lo
que Craig Venter también discutía. El decía: tú también
puedes acceder a mi información, pero me firmas un protocolo por
el cual el día de mañana me pagas si desarrollas algún fármaco
basado en la información que yo te he proporcionado... del genoma
humano. -
Sí, ya, eso
está más justificado. -
Pero este tipo de políticas sí que pueden limitar el acceso a la
información genómica. -
Este tipo de
políticas pueden hacerlo. Lo grave sería que, por ejemplo, lo
que ha hecho Venter impidiera que otros investigadores utilizaran
la secuencia pública para sus investigaciones, con la excusa de
que él haya patentado antes la secuencia. Eso sería grave. Ahora
bien, si un investigador cree que la secuencia le va a
proporcionar ciertas ventajas competitivas y está de acuerdo con
los términos de su utilización, yo también estoy de acuerdo. Y
yo, particularmente, creo que la secuencia privada del genoma no añade
mucho a la del genoma público. Por lo cual, no veo una razón
para jugar con términos tan estrictos cuando aquí no hay ninguna
restricción. Las compañías farmacéuticas pueden acceder a esta
información sin ninguna remuneración, aunque a través de esto
ellas obtengan también un beneficio. Pero me parece lógico
porque pagan unos impuestos, y eso es público. Es público para
todos. -
¿Y qué le parece esta limitación que trata de imponer EEUU a la
información sobre biología? -
Eso sería muy grave. El progreso ha sido espectacular en biología
molecular durante la última década porque la información ha
sido accesible, y porque Internet ha hecho posible que ese acceso
fuera mucho más fácil. Ahora tenemos acceso a todas las revistas
científicas online. -
¿Hay debate sobre esta nueva política de EEUU en la comunidad
científica? -
Sí, por
supuesto. Una de las propuestas es que todas las revistas científicas
estén accesibles a través de Internet de forma gratuita. Hay
todo un movimiento para que esto se haga posible a finales de este
año. Creo que la idea es que, a partir de seis meses de su
publicación, todos los archivos sean de libre acceso. Con lo cual
sería realmente extraordinario. Hay muchas revistas que ya dejan
acceder a su información sin problemas. -
Usted cree que es factible que se concrete algo así -
Creo que es
factible. Piense que los más interesados en la libre circulación
de la información científica somos los científicos, pero también
las grandes compañías farmacéuticas. El hecho de que puedan
acceder sin ninguna restricción a la información científica
para ellos es de gran interés. Lo cierto es que estamos en una
situación muy asimétrica, muy injusta. EEUU es el primer y
principal productor de información genética en el mundo, es el
que exporta esa información. Nosotros nos hemos subido a ese tren
sin aportar mucho. EEUU lleva un peso muy importante en
investigación en biomedicina y le interesa también tener acceso
a bases de datos de otros sitios, como Japón. Hay que decir, en
ese sentido, que EEUU es muy generoso. Todo el mundo está
utilizando los ordenadores públicos de ese país, sin pagar nada.
Las bases de datos y los programas son americanos. Nosotros
estamos.... da un poco de vergüenza, ¿no? Porque realmente
nosotros no contribuimos a nada que sea relevante. Nosotros no
cambiamos el mundo. Son ellos. Si se avanza en la investigación
del cáncer y obtienen un tratamiento también se benefician los
ciudadanos de España, y la investigación la están pagando los
estadounidenses. La investigación que se hace en EEUU tiene mucho
más impacto que la que se hace aquí. Por eso sería muy grave si
cierran los canales de información. No creo que pase. El lobby
científico cada vez tiene más peso en EEUU, y yo creo que no
estaría de acuerdo. -
¿En el debate que hay ahora esa es la postura de la mayoría? -
Es que se ha oído
muy poco al respecto. O bien hay algunas directrices para que no
se discuta sobre esto (lo cual sería grave); o bien es algo que
no se ve como problema a corto plazo. Yo confío que sea lo
segundo. -
En bioinformática, en general, ¿el mapa es también ese que
usted ha descrito? ¿Los centros de producción más potentes están
en EEUU? ¿Hay una correspondencia entre ser una potencia en
biología molecular y serlo en bioinformática? -
En bioinformática
no lo sé. En genómica, no hay dudas. En EEUU hay dos campos
claros, el privado, encabezado por Celera, y el público,
integrado por 55 centros de investigación genética. El otro polo
está en Inglaterra. El resto del mundo ha participado en el 10%
del proyecto del genoma (China, Japón, etc.). En la investigación
genómica, creo que las distancias entre EEUU y Europa se están
acrecentando. Sobre todo porque el sistema europeo de investigación
es muy burocrático, muy poco flexible y no responde con la
rapidez que responde el sistema estadounidense. En bioinformática
tenemos buenos centros, como el Instituto Europeo de Bioinformática,
en Alemania hay algunos grupos importantes de bioinformática y en
España también... El
país del fútbol y los toros -
¿Qué está pasando en España? -
Pues
pasa poco, como en todo. El Plan Nacional de Investigación sobre
la Genómica salió tarde y mal dotado. Creo que hay oportunidades
muy buenas, pero en nuestro país todavía se considera la
investigación científica como un lujo, como algo que no nos
pertenece, que no nos corresponde hacer. Es un mal país para ser
científico. Es un país para ser torero o jugar al fútbol. Aquí
en Cataluña se están haciendo esfuerzos, aunque escasean los
recursos. Se está construyendo el Parque de Biomedicina que puede
cambiar algo la dinámica local al plantearse el traer gente de
otros países. Pero, por otro lado, la estructura del consejo de
las universidades es muy burocratizada y eso hace muy difícil
cambiar las cosas. Cuando vine de EEUU, en 1994, yo era una
persona que tenía capacidad para explicar bien informática y
estuve cuatro o cinco años de profesor asociado en la Universidad
de Barcelona (UB), en una asignatura que se llamaba Operaciones
Informáticas. Tenía que enseñar Excel y Word. Desesperante. Me
peleaba con todos porque sostenía que yo podía enseñar algo más,
pero era imposible crear una asignatura que se llamara Bioinformática.
Ahora, en la Universidad Pompeu Fabra (UPF) hay una asignatura
sobre esta materia. -
Pero en la UB todavía no la hay. -
Todavía no la
hay, aunque la asignatura de Operaciones Informáticas está
derivando en parte hacia la bioinformática. Yo sólo pretendía
que aprovecharan el hecho de haber sido formado en EEUU. -
De todas maneras, la estructura de la información genómica a
escala global abre por primera vez la posibilidad de que, países
que no han tenido experiencia o una historia en este tipo de
investigación, no sólo se conecten a estas redes para aprovechar
los datos, sino incluso para abrir líneas de investigación
mediante la comparación de secuencias. -
Claro, claro.
Es totalmente un avance en ese sentido. -
¿Está sucediendo? -
Por supuesto.
Hay algunos países donde la inversión en bioinformática es
extraordinaria, como en la India. Yo estuve allí quince días, y
en las demandas de trabajo de los periódicos generalistas salían
anuncios de empresas de bioinformática que reclutaban gente. Es
algo que se reconoce como una de las tecnologías cruciales
del siglo XXI. -
¿Cómo es la cadena de actividad de estas empresas de bioinformática? -
No
lo sé muy bien. EEUU desde luego se beneficia mucho de esta mano
de obra barata. Las empresas de la India subcontratan a otras
empresas que hacen de suministradoras de mano de obra barata. No
es la Nike que se dedica a hacer zapatillas de deporte. En este
caso, el nivel es más alto, es hacer programas informáticos,
pero viene a ser la misma idea. Las inversiones necesarias no son
de tal magnitud como las que exige el poner en funcionamiento un
laboratorio experimental, lo cual le abre las puertas a muchos países
para realizar sus propios desarrollos. Esto está pasando,
por ejemplo, en Singapur. -
Esta podría ser una actividad de segundo o tercer nivel, en la
cual sin necesidad de tener un laboratorio, pero disponiendo de
una capacidad de comparar, sintetizar, analizar secuencias genómicas
en red, se puede extraer información significativa para elaborar
terapias, productos propios, etc. -
Sí, en
principio, esto puede funcionar así. Pero no es tan fácil. En
estos momentos hay una escasez notable de gente formada en campos
como las matemáticas, la informática y la estadística que estén
orientados hacia la biología, donde hay que lidiar con un volumen
creciente de datos y de complejidad. Pero sí, se puede hacer
investigación a partir de la información depositada en las bases
de datos. Esto es algo que nunca antes se había planteado en la
ciencia. Ahora investigamos a partir del contenido informativo
almacenado en las redes. *
Publicado inicialmente en la revista digital en.red.ando
26/03/2002 ** Roderic Guigó es investigador de biología molecular. Se doctoró por la Universidad de Barcelona en 1988. Ha centrado una parte esencial de sus trabajos en el desarrollo de modelos computacionales y matemáticos en Genética de Población y Ecología Evolucionaria. Tras doctorarse, pasó un tiempo en el Instituto Oncológico Farber Dana en el Departamento de Investigación de Computación Biológica Molecular, de la Universidad de Harvard. En 1991, se trasladó al Centro de Investigación de Ingeniería Biomolecular de la Universidad de Boston. Durante años estuvo implicado en varios proyectos en el campo del análisis de secuencias: identificación genética, extracción de conocimiento automático de bases de datos de biosecuencia; análisis de secuencias de proteínas; y en la evolución molecular. En 1992, estudió en el Laboratorio de Los Alamos, donde participó en un grupo de investigación sobre Biofísica y Biología Teórica. En Los Alamos trabajó sobre problemas relacionados con el análisis del genoma: estimación de la densidad de códigos de proteínas y diseño de la estructura del genoma a gran escala. De 1994 a 1999 fue profesor asociado en el Departamento de Estadísticas de la Universidad de Barcelona (UB). Actualmente, es investigador en el Instituto Municipal de Investigación Médica (IMIM) de Barcelona y profesor asociado en la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). LA ONDA® DIGITAL |
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¿Qué le ha pasado a la estadística y a la informática para
haya que añadirles los sufijos de ‘bio’? ¿Cómo´y dónde
empezó este cambio?