El Dr. Michael P. Cummings es profesor asociado en el Centro de Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad de Maryland y su investigación se centra en la genética molecular evolutiva relacionada con la bioinformática. En esta entrevista nos cuenta qué relación tienen entre sí la informática y la investigación biológica.
El Dr. Michael P. Cummings es profesor asociado en el Centro de Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad de Maryland y su investigación se centra en la genética molecular evolutiva relacionada con la bioinformática. En esta entrevista nos cuenta qué relación tienen entre sí la informática y la investigación biológica.
La bioinformática y la biología computacional son dos disciplinas que integran dos áreas aparentemente inconexas, la informática y la biología. ¿Cómo definiría estos dos términos?
M.C.- Hace más de una década, el National Institutes of Health (NIH) de los EEUU estableció un comité para desarrollar definiciones formales de estos términos como un intento de evitar la confusión dando lugar a las siguientes definiciones.
Así, bioinformática se define como “Investigación, desarrollo o aplicación de herramientas computacionales y enfoques para ampliar el uso de datos biológicos, médicos, de comportamiento o de salud, incluidas las de adquirir, almacenar, organizar, archivar, analizar o visualizar estos datos”, mientras que la biología computacional se define como “El desarrollo y aplicación de métodos analíticos y teóricos, modelos matemáticos y técnicas de simulación computacional para el estudio de sistemas biológicos, conductuales y sociales”.
De todas formas, hacer esta distinción es un tanto artificial ya que habitualmente ambas disciplinas están entrelazadas en los diferentes problemas de investigación que se presentan. Estos problemas de investigación requieren un enfoque de biología de la mezcla interdisciplinar, ciencias de la computación, estadística y de las matemáticas, que viene con cada uno de ellos.
¿Por qué son la bioinformática y biología computacional importantes?
M.C.- Estos campos son importantes por varias razones, pero quizás la más importante es que realmente vivimos en una era de información. Los conjuntos de datos biológicos son cada vez más enormes y por ello el análisis se hace cada vez más complejo y sofisticado. Los ordenadores y la aplicación del pensamiento computacional, por tanto, no sólo son eficaces y eficientes, sino también absolutamente necesarios.
¿Y cómo se aplican en la investigación marina?
M.C.- El principal impacto en la investigación marina se centra en el análisis de datos genómicos. Veamos tres ejemplos de cómo la bioinformática y la biología computacional son importantes para la investigación marina.
El primer ejemplo es un problema básico en la historia natural, pero que tiene un gran impacto en la investigación tanto básica como aplicada. Como probablemente sabéis, incluso tras siglos de estudio, aún hay organismos marinos de los que todavía se desconoce qué estadios larvarios se asocian con la de los adultos. Una vez que se recogen los códigos de ADN y otros datos de marcadores genéticos, esta adaptación de la etapa de larva y adultos es un desafío para la biología computacional, encontrándose soluciones extraordinariamente productivas.
Otro ejemplo es el del análisis de los datos de metagenómica, es decir, del muestreo de datos de secuencias del genoma de una muestra ambiental, donde la identidad de los organismos en la muestra es desconocida. En este sentido, un estudio realizado por J. Craig Venter y sus colegas dio como resultado más de mil millones de pares de bases de datos de secuencias de muestras de agua en el Mar de los Sargazos. Gracias a la utilización de la bioinformática y de la biología computacional, se han realizado numerosos descubrimientos a partir de estos datos, como por ejemplo 150 filotipos nuevos de bacterias y el descubrimiento de más de un millón de genes previamente desconocidas.
Por último, pero teniendo en cuenta que hay muchísimos más ejemplos, la tercera área está comprendida en la gestión de la pesca o, de manera más general, en la gestión de los recursos marinos. Para gestionar adecuadamente los recursos y evaluar las consecuencias de las prácticas de gestión es imprescindible tener un conocimiento profundo de los mismo.¿Hay poblaciones distintas? ¿Cuál es el tamaño efectivo de la población genética de la población o poblaciones? ¿Cuáles son los niveles de intercambio genético entre las poblaciones? Una vez más, a través de la bioinformática y de la biología computacional de datos genéticos (y ahora genómica) se pueden abordar los datos de estas preguntas. A su vez es posible hallar las respuestas sobre los programas de incubación y cría, áreas cerradas, temporadas de pesca y cuotas.
¿Cómo ha cambiado la investigación biológica con el desarrollo de estas disciplinas?
M.C.- Uno de los cambios más importantes ha sido sociológico. Habitualmente los modelos de investigación biológica se componían de un único investigador o de pequeños grupos donde las personas tenían funciones generales e intercambiables bien en los trabajos de campo, en el laboratorio o en el análisis de los datos asociados a un proyecto de investigación. Sin embargo, ahora una gran cantidad de estudios en biología requieren de equipos de trabajo más grandes y con roles altamente especializados. Este cambio social implica aprender a trabajar en equipos más grandes, el desarrollo y el ejercicio de la comunicación y la capacidad de gestión, sin olvidar cuestiones como el reconocimiento, la recompensa, la confianza y la responsabilidad. Este cambio social es el mayor desafío para muchos investigadores, un desafío en el que algunos investigadores transitarán con éxito y otros no.
Un segundo cambio importante es el ámbito laboral. En pocas palabras, para realizar la mayoría de la investigación biológica de hoy en día, se necesita gente totalmente especializada. Sin embargo, este tipo de formación no es todavía habitual y no hay mucha gente que posea el conocimiento, la comprensión y las habilidades que requiere la bioinformática y biología computacional, de ahí que haya una gran demanda de este tipo de perfiles y, en consecuencia, los salarios más altos, al menos en los sistemas de libre mercado sin restricciones.
¿Y el esfuerzo relativo dedicado a las diferentes tareas del proyecto de investigación también ha cambiado?
M.C.- Sí, y de hecho este cambio también se interrelaciona con la sociología y la economía del trabajo. Durante gran parte de la historia de la investigación biológica, la recopilación de datos, ya sea en el campo o en laboratorio, se llevaba la mayor parte del tiempo y el esfuerzo. Pero esto ha cambiado.
Por ejemplo, en muchos estudios el tiempo y el esfuerzo necesario para recopilar los datos de secuencia de ADN es ahora una parte insignificante, mientras que la parte de procesar y analizar esos datos es la actividad dominante. Este cambio en el esfuerzo relativo puede causar algunos problemas desde el punto de vista sociológico, ya que es habitual que se minusvaloren las habilidades y el esfuerzo requeridos para realizar las tareas de la bioinformática y biología computacional. Algunas personas asumen erróneamente que ya que el trabajo está siendo realizado por un ordenador, es simple y fácil. Pero muy poco de lo relacionado con la bioinformática y la informática es simple y fácil, y cada proyecto tiene sus propios desafíos.
