La computación y la informática son áreas que han ayudado increíblemente a resolver toda clase de problemas biológicos. Con el tiempo, las disciplinas de la biología y la computación se relacionaron más entre sí, hasta que en la época actual existe la llamada “biología computacional”, cuyas aplicaciones y perspectivas son más que prometedoras. Esta disciplina ha experimentado un crecimiento extraordinario, llegando a su punto culminante con el Premio Nobel de Química 2024 otorgado a Demis Hassabis, John M. Jumper y David Baker por sus revolucionarias contribuciones a la predicción computacional del plegamiento y diseño de proteínas. Muchos científicos e investigadores afirman que la biología computacional cambiará el mundo, gracias a que con ella es posible resolver muchos de los problemas que afligen a la humanidad.
- Explicación
- Relación Con Data Science
- Importancia Del Machine Learning
- Biología Computacional VS Computación Biológica
- Problemas Que Aspira A Resolver
- Conclusión
Explicación
La biología computacional es una disciplina interdisciplinaria que emplea herramientas computacionales y algoritmos informáticos para responder preguntas en el campo de la biología. Involucra la colaboración de varios profesionales, incluyendo matemáticos, ingenieros, biólogos, médicos, bioquímicos, físicos, informáticos, estadísticos, entre otros, para responder preguntas biológicas específicas.
La biología computacional desarrolla modelos matemáticos, simulaciones y algoritmos para permitir la comprensión y análisis de grandes cantidades de datos biológicos, como datos poblacionales, códigos genéticos, etc. Esto nos ayuda a comprender mejor los sistemas biológicos y las relaciones entre ellos. También permite responder preguntas sobre la interacción entre diferentes organismos, su evolución, comportamiento y su relación con el entorno.
Es importante aclarar que, aunque en ocasiones se utilizan los términos “biología computacional” y “bioinformática” indistintamente, instituciones como los Institutos Nacionales de Salud (NIH) sostienen que hay una diferencia entre ellas. Según estos organismos, la biología computacional se encarga de estudiar los sistemas biológicos utilizando herramientas computacionales, mientras que la bioinformática se centra en desarrollar esas herramientas para analizar y procesar datos biológicos.
Esta disciplina ha ganado un notable impulso tras el desciframiento de la cadena completa del genoma humano, realizado por un grupo interdisciplinario de científicos y considerado uno de los avances más significativos en los albores del siglo XXI. Ese hallazgo colaboró para la comunión entre la biología y las tecnologías convergentes, haciendo posible el manejo de miles de millones de datos como el ADN humano, que contiene una secuencia de más de 3000 millones de nucleótidos.
Utilidad En El Mundo Real
De por sí, las ciencias biológicas tienen un gran alcance para proporcionar soluciones y explicaciones para los fenómenos que ocurren tanto en la naturaleza como en los organismos vivos. Este alcance se ve increíblemente potenciado en la biología computacional.
Debido a que sus aplicaciones y usos son muy amplios, la biología computacional abarca diferentes ramas, las cuales utilizan las herramientas informáticas para distintos fines y objetivos. Estas ramas y sus aplicaciones son:
I. Farmacología Computacional
Esta rama de la biología computacional tiene como principal objetivo estudiar la manera en la que un organismo en particular responde a los fármacos para tratar alguna enfermedad. Esta respuesta es analizada en relación con la genética y fisiología de cada individuo.
La farmacología computacional permite recabar datos para mejorar la eficiencia con que los fármacos hacen frente a una amplia variedad de enfermedades. Los modelos in silico han emergido como una solución prometedora, acelerando y economizando el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos mediante la predicción de interacciones fármaco-blanco y optimización de propiedades farmacocinéticas y farmacodinámicas. Sin duda alguna, gracias a esta disciplina es posible mejorar la calidad de vida y la salud de la humanidad en general.
II. Genética Computacional
Esta rama es la encargada de estudiar el material genético que se encuentra en los organismos vivos. Puede aplicarse para estudiar individuos particulares o para analizar poblaciones de especies.
Gracias a la genética computacional se han adquirido increíbles avances en la biología. Por ejemplo, con esta tecnología fue posible secuenciar completamente el genoma humano, lo que abrió la puerta para conocer la relación existente entre la genética y la expresión de determinados rasgos, enfermedades, comportamientos, etc.
Por medio de esta disciplina también es posible establecer relaciones evolutivas entre los organismos, en base a sus semejanzas en el ADN. Esto ha servido para potenciar mecanismos para tratar o detectar enfermedades.
Un hito fundamental en este campo ha sido el desarrollo de AlphaFold por DeepMind, una herramienta de IA que ha transformado la investigación científica, especialmente en la biología molecular. AlphaFold ha revolucionado la manera en que los científicos comprenden las proteínas, un componente esencial para la vida, al predecir estructuras de proteínas en cuestión de horas, algo que anteriormente tomaba años.
III. Neurociencia Computacional
Se encarga de estudiar la mente y las conexiones neuronales de nuestro cerebro, utilizando para ello métodos computacionales e informáticos. De esta manera es posible estudiar el comportamiento de los individuos, su capacidad para procesar y manejar la información, e incluso hacer frente a enfermedades neurológicas.
Sin lugar a dudas, se trata de un área de investigación sumamente interesante, la cual se encuentra en constante crecimiento. Los estudios ómicos van a conllevar una mayor comprensión de los mecanismos biológicos que contribuyen a enfermedades mentales y comportamientos, posibilitando biomarcadores bioquímicos que ayudarán en el diagnóstico y tratamiento de trastornos neurológicos.
IV. Tratamiento Contra El Cáncer
La biología computacional también puede ser aplicada para el estudio y la predicción del cáncer. Para ello trabajan en conjunto tanto biólogos moleculares como matemáticos, informáticos, programadores y estadísticos, todo esto con el objetivo de determinar las zonas genéticas en las que ocurren las mutaciones que dan origen al cáncer.
La capacidad de AlphaFold y otras herramientas computacionales para predecir con precisión las estructuras tridimensionales de proteínas ha abierto nuevas posibilidades para comprender las alteraciones moleculares que conducen al cáncer, permitiendo el diseño de terapias más específicas y efectivas.
V. Anatomía Computacional
Todos los organismos crecen y se desarrollan a medida que transcurre el tiempo, y durante este proceso su anatomía física y celular cambia. La rama de la anatomía computacional busca comprender mejor estos cambios anatómicos y morfológicos, haciendo uso de herramientas y máquinas computacionales.
Por ejemplo, gracias a la anatomía computacional ha sido posible desarrollar máquinas y programas especializados que permiten detectar alteraciones anormales en la anatomía celular u orgánica de un individuo. Esto ha permitido descubrir células cancerígenas, tumores y diversas patologías.
VI. Ecología Computacional
Esta disciplina busca comprender la manera en la que los organismos vivos se comportan en el entorno que los rodea con el fin de resolver problemas ecológicos (como el calentamiento global, por ejemplo).
La ecología computacional emplea diferentes programas, computadores y tecnología informática que permiten ejecutar toda clase de simulaciones ambientales. De esta manera es posible comprender y predecir el curso que seguirán los retos ecológicos más importantes a los que se enfrenta la humanidad.
Herramientas como ClimateNet utilizan redes neuronales artificiales para realizar análisis espaciales y temporales precisos de grandes volúmenes de datos climáticos, esencial para entender y mitigar el calentamiento global. Su uso será fundamental para predecir eventos climáticos extremos con mayor exactitud.
VII. Estudios In Silico
Los estudios In Silico pertenecen a una rama de la biología computacional cuyo objetivo es explorar y experimentar con procesos biológicos por medio de simulaciones hechas en computadora. Este nuevo enfoque digital ha permitido: visualizar las estructuras tridimensionales de numerosos péptidos, observar el rol y función de diferentes moléculas, proteínas o bien de una célula completa hasta poder llegar a predecir respuestas a estímulos a través de la modelación con experimentos in silico.
Un ejemplo perfecto de la aplicación de esta tecnología es en el área de farmacología, ya que ayuda no solo a predecir la eficacia de posibles moléculas terapéuticas sino también provee modelos del comportamiento farmacocinético de dichos compuestos, es decir, su perfil ADME (absorción, distribución, metabolismo y eliminación). Este enfoque brinda un medio para acelerar el ritmo de producción de nuevas sustancias con aplicación clínica al mismo tiempo que garantiza una mayor seguridad y eficacia.
VIII. Bioinformática y COVID-19
La bioinformática ha demostrado ser fundamental durante crisis sanitarias como la pandemia de COVID-19. Los métodos utilizados en la secuenciación genómica del virus SARS-CoV-2 han contribuido de manera significativa en el análisis de considerables cantidades de datos, obteniendo información relevante durante la evolución del virus y aportando en el desarrollo de plataformas y medicamentos que ayudaron a disminuir el impacto causado por la pandemia.
Relación Con Data Science
La biología computacional depende en gran medida de la ciencia de datos, ya que sin esta sería imposible analizar e interpretar adecuadamente la gran cantidad de datos que se recolecta (los cuales pueden ser datos experimentales, clínicos, climatológicos, etc.). Gracias al data science, la biología computacional puede cumplir sus objetivos.
En la actualidad, los biólogos y científicos son capaces de recolectar grandes datos en cuestión de horas, por lo que es necesario contar con los medios que permitan procesar esta información de manera efectiva.
Cada vez que se realizan estudios biológicos de algún tipo, se recolectan grandes cantidades de datos que requieren ser analizados utilizando programas computacionales (ya que si se analizan manualmente sería una tarea difícil o imposible de completar). Aquí es donde entra en juego la ciencia de datos y otras herramientas como el machine learning.
La ciencia de datos no solo proporciona las herramientas y los conocimientos necesarios para interpretar adecuadamente la información biológica obtenida, sino que también es fundamental para crear programas, simulaciones y modelos matemáticos que permitan predecir el comportamiento futuro de los sistemas biológicos.
Los avances más recientes en secuenciación genómica están liberando grandes cantidades de datos sobre la composición genética de multitud de organismos y microorganismos, lo cual proporciona las bases para entender los sistemas vivos en su conjunto desde una perspectiva molecular. La bioinformática juega un papel esencial en la integración de estas grandes cantidades de datos en información comprensible que pueda ser utilizada por investigadores de diferentes campos de experiencia y explotada en múltiples sectores económicos.
Importancia Del Machine Learning
Las técnicas de inteligencia artificial y machine learning permiten interpretar conjuntos de datos de gran tamaño en biología computacional. En particular, el machine learning es esencial para encontrar patrones y relaciones en estos datos, lo que a su vez podría llegar a conducir a nuevos descubrimientos y avances en la medicina y la biología.
El aprendizaje automático en bioinformática consiste en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, en entornos de bioinformática, como, por ejemplo, la genómica, la proteómica, los microarrays, la biología de sistemas, la biología evolutiva y la minería de textos. Esto permite automatizar la búsqueda de patrones complejos en series de datos, facilitando la comprensión de procesos biológicos tan complejos como la estructura de las proteínas, lo que diferencia a esta disciplina de los enfoques tradicionales de bioinformática, que requieren supervisión y que dificultan la aparición de patrones inesperados u ocultos.
Un ejemplo clave es el proyecto AlphaFold de DeepMind, que utiliza machine learning para predecir la estructura tridimensional de las proteínas. Este proyecto ha revolucionado el campo de la biología computacional, permitiendo una mejor comprensión de cómo las proteínas se pliegan y cómo sus estructuras afectan su función. En 2024, el premio Nobel de Química fue concedido a Demis Hassabis, John M. Jumper y David Baker por sus aportes a la predicción computacional del plegamiento y al diseño de proteínas. Sus desarrollos han contribuido a estudiar de modo más rápido y eficaz la función de estas moléculas biológicas que hacen el trabajo duro en los seres vivos.
Utilizando redes neuronales profundas, AlphaFold 2 emplea la información de las estructuras conocidas y la co-evolución recogida en sus secuencias homólogas para predecir la estructura 3D de las proteínas. Esta herramienta fue publicada en código abierto y ha permitido a la comunidad científica validar su eficacia, provocando un impacto profundo en el campo de la biología estructural.
Biología Computacional VS Computación Biológica
Aunque se trata de dos disciplinas que comparten un nombre muy similar, la realidad es que no son lo mismo. Por eso, muchas personas suelen confundirse. Las dos disciplinas se diferencian en los objetivos que persiguen y en el modo en que operan.
Por un lado, la biología computacional utiliza herramientas digitales e informáticas para explicar apropiadamente los fenómenos que ocurren en la naturaleza y en los distintos sistemas biológicos.
Por otro lado, la computación biológica estudia la manera en que la información puede ser procesada y almacenada en diferentes elementos biológicos (como moléculas de ADN o proteínas, por ejemplo), a la vez que se inspira en el modo de operación de sistemas biológicos para desarrollar programas y algoritmos capaces de resolver problemas de algún tipo.
En línea general podemos decir que el enfoque principal de la biología computacional es la biología en sí misma, mientras que el enfoque de la computación biológica es la informática.
Problemas Que Aspira A Resolver
Sin lugar a dudas, la biología computacional es muy prometedora y ambiciosa, tanto en el tiempo presente como en el futuro. La cual no solo es útil para explicar adecuadamente los diferentes fenómenos naturales, sino que también permite predecir comportamientos futuros de los sistemas biológicos.
En los años venideros, esta disciplina espera resolver problemas relacionados con:
- Enfermedades genéticas: la capacidad de AlphaFold para predecir estructuras de proteínas está abriendo nuevas posibilidades para comprender y tratar enfermedades de origen genético.
- Enfermedades neurodegenerativas: los avances en neurociencia computacional permiten modelar procesos cerebrales complejos relacionados con trastornos como Alzheimer o Parkinson.
- El cambio climático: la ecología computacional y herramientas como ClimateNet están proporcionando modelos precisos sobre el impacto del cambio climático y posibles estrategias de mitigación.
- La longevidad: mediante el análisis de grandes conjuntos de datos genómicos y metabólicos, la biología computacional busca comprender los mecanismos del envejecimiento.
- El comportamiento humano: la neurociencia computacional está avanzando en la comprensión de los procesos cerebrales que determinan nuestro comportamiento y toma de decisiones.
- Fármacos eficientes para el tratamiento de enfermedades: el desarrollo de modelos in silico está revolucionando el descubrimiento y diseño de fármacos, reduciendo tiempos y costos mientras aumenta la efectividad.
- Técnicas de edición genética: la biología computacional permite predecir y modelar los efectos de modificaciones genéticas con mayor precisión.
- Descubrimiento de nuevas proteínas: las IA generativas, como los modelos de lenguaje y los procesos de difusión, han demostrado su capacidad para generar nuevas proteínas con propiedades específicas, alcanzando un éxito experimental notable.
- Medicina personalizada: la aplicación combinada de métodos de biología computacional y de inteligencia artificial resulta actualmente esencial para desarrollar tratamientos médicos adaptados a la composición biológica individual.
Conclusión
De la mano con la ciencia de datos, la biología computacional es una disciplina que se ocupa de comprender y estudiar los sistemas biológicos con el fin de resolver problemas de interés mundial, como son las enfermedades, los problemas ambientales, el desarrollo de medicamentos, entre otros, siendo su crecimiento y desarrollo constantes, impulsados por avances como AlphaFold que han merecido reconocimientos como el Premio Nobel de Química 2024, lo que confirma su papel transformador en la investigación biológica moderna y su potencial para mejorar significativamente la calidad de vida de la humanidad, transformando campos tan diversos como la medicina personalizada, el desarrollo de fármacos, la conservación ambiental y la comprensión fundamental de los procesos biológicos.
