biolog铆a computacional
C茅lulas

Biolog铆a Computacional: Definici贸n e Importancia en el Futuro

La computaci贸n y la inform谩tica son 谩reas que han ayudado incre铆blemente a resolver toda clase de problemas biol贸gicos. Con el tiempo, las disciplinas de la biolog铆a y la computaci贸n se relacionaron m谩s entre s铆, hasta que en la 茅poca actual existe la llamada “biolog铆a computacional”, cuyas aplicaciones y perspectivas son m谩s que prometedoras.

Muchos cient铆ficos e investigadores afirman que la biolog铆a computacional cambiar谩 el mundo, gracias a que con ella es posible resolver muchos de los problemas que afligen a la humanidad. Si quieres saber m谩s al respecto, no dejes de leer este art铆culo.

Definici贸n de biolog铆a computacional

Cuando hablamos de “biolog铆a computacional” nos referimos a aquella disciplina que emplea herramientas computacionales y algoritmos inform谩ticos para responder oportunamente preguntas relacionadas con el 谩rea de la biolog铆a.

Sin lugar a dudas, la biolog铆a computacional constituye con campo trabajo interdisciplinario, en el que matem谩ticos, ingenieros, bi贸logos, m茅dicos, bioqu铆micos, f铆sicos, inform谩ticos, estad铆sticos y otros profesionales trabajan en conjunto para responder una pregunta biol贸gica concreta. 

Esta disciplina busca desarrollar modelos matem谩ticos, simulaciones y algoritmos espec铆ficos que permitan que los distintos profesionales puedan comprender y analizar adecuadamente grandes cantidades de datos biol贸gicos (como datos poblacionales, c贸digos gen茅ticos, etc.). Esto permite comprender mejor los diferentes sistemas biol贸gicos y las relaciones existentes entre ellos. 

Gracias a la biolog铆a computacional se pueden responder preguntas respecto a la interacci贸n entre los diferentes organismos, su evoluci贸n, sus comportamientos, su relaci贸n con el ambiente que les rodea, etc.

En ocasiones, la biolog铆a computacional es definida como “bioinform谩tica”, a pesar de que algunos organismos (como los Institutos Nacionales de Salud (NIH) argumentan que ambas disciplinas son diferentes entre s铆, aunque tienen cierto grado de relaci贸n.

Seg煤n estas instituciones, la biolog铆a computacional se encarga de estudiar los diferentes sistemas biol贸gicos utilizando herramientas computacionales, mientas que la bioinform谩tica se enfoca en desarrollar herramientas computacionales que permitan analizar y procesar datos biol贸gicos.

Sea cual sea el caso, la biolog铆a computacional tiene un incre铆ble potencial para solventar los principales problemas de la humanidad, como lo son: la salud y el bienestar, tanto de los individuos como del planeta en general.

Usos y Aplicaciones en el mundo real

De por s铆, las ciencias biol贸gicas tienen un gran alcance para proporcionar soluciones y explicaciones para los fen贸menos que ocurren tanto en la naturaleza como en los organismos vivos. Este alcance se ve incre铆blemente potenciado en la biolog铆a computacional.

Debido a que sus aplicaciones y usos son muy amplios, la biolog铆a computacional abarca diferentes ramas, las cuales utilizan las herramientas inform谩ticas para distintos fines y objetivos. Estas ramas y sus aplicaciones son:

Farmacolog铆a computacional

Esta rama de la biolog铆a computacional tiene como principal objetivo estudiar la manera en la que un organismo en particular responde a los f谩rmacos para tratar alguna enfermedad. Esta respuesta es analizada en relaci贸n con la gen茅tica y fisiolog铆a de cada individuo.

La farmacolog铆a computacional permite recabar datos para mejorar la eficiencia con que los f谩rmacos hacen frente a una amplia variedad de enfermedades. Sin duda alguna, gracias a esta disciplina es posible mejorar la calidad de vida y la salud de la humanidad en general.

Gen茅tica computacional

Esta rama es la encargada de estudiar el material gen茅tico que se encuentra en los organismos vivos. Puede aplicarse para estudiar individuos particulares o para analizar poblaciones de especies.

Gracias a la gen茅tica computacional se han adquirido incre铆bles avances en la biolog铆a. Por ejemplo, con esta tecnolog铆a fue posible secuenciar completamente el genoma humano, lo que abri贸 la puerta para conocer la relaci贸n existente entre la gen茅tica y la expresi贸n de determinados rasgos, enfermedades, comportamientos, etc.

Por medio de esta disciplina tambi茅n es posible establecer relaciones evolutivas entre los organismos, en base a sus semejanzas en el ADN. Esto ha servicio para potenciar mecanismos para tratar o detectar enfermedades.

Neurociencia computacional

Se encarga de estudiar la mente y las conexiones neuronales de nuestro cerebro, utilizando para ello m茅todos computacionales e inform谩ticos. De esta manera es posible estudiar el comportamiento de los individuos, su capacidad para procesar y manejar la informaci贸n, e incluso hacer frente a enfermedades neurol贸gicas.

Sin lugar a dudas, se trata de un 谩rea de investigaci贸n sumamente interesante, la cual se encuentra en constante crecimiento.

Tratamiento contra el c谩ncer

La biolog铆a computacional tambi茅n puede ser aplicada para el estudio y la predicci贸n del c谩ncer. Para ello trabajan en conjunto tanto bi贸logos moleculares como matem谩ticos, inform谩ticos, programadores y estad铆sticos, todo esto con el objetivo de determinar las zonas gen茅ticas en las que ocurren las mutaciones que dan origen al c谩ncer.

Anatom铆a computacional

Todos los organismos crecen y se desarrollan a medida que transcurre el tiempo, y durante este proceso su anatom铆a f铆sica y celular cambia. La rama de la anatom铆a computacional busca comprender mejor estos cambios anat贸micos y morfol贸gicos, haciendo uso de herramientas y m谩quinas computacionales.

Por ejemplo, gracias a la anatom铆a computacional ha sido posible desarrollar m谩quinas y programas especializados que permiten detectar alteraciones anormales en la anatom铆a celular u org谩nica de un individuo. Esto ha permitido descubrir c茅lulas cancer铆genas, tumores y diversas patolog铆as. 

Ecolog铆a 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 ecol贸gicos (como el calentamiento global, por ejemplo).

La ecolog铆a computacional emplea diferentes programas, computadores y tecnolog铆a inform谩tica que permitan ejecutar toda clase de simulaciones ambientales. De esta manera es posible comprender y predecir el curso que seguir谩n los retos ecol贸gicos m谩s importantes a los que se enfrenta la humanidad. 

Relaci贸n con la Ciencia de Datos (Data Science)

La biolog铆a computacional depende en gran medida de la ciencia de datos, ya que sin esta ser铆a imposible analizar e interpretar adecuadamente la gran cantidad de datos que se recolecta (los cuales pueden ser datos experimentales, cl铆nicos, climatol贸gicos, etc.). Gracias al data science, la biolog铆a computacional puede cumplir sus objetivos.

En la actualidad, los bi贸logos y cient铆ficos son capaces de recolectar grandes datos en cuesti贸n de horas, por lo que es necesario contar con los medios que permitan procesar esta informaci贸n de manera efectiva.

Cada vez que se realizan estudios biol贸gicos de alg煤n tipo, se recolectan grandes cantidades de datos que requieren ser analizados utilizando programas computacionales (ya que si se analizan manualmente ser铆a una tarea dif铆cil o imposible de completar). Aqu铆 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 informaci贸n biol贸gica obtenida, sino que tambi茅n es fundamental para crear programas, simulaciones y modelos matem谩ticos que permitan predecir el comportamiento futuro de los sistemas biol贸gicos.

Biolog铆a computacional VS Computaci贸n biol贸gica

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. Sin embargo, ambas disciplinas se diferencian en los objetivos que persiguen y en el modo en que operan.

Por un lado, la biolog铆a computacional utiliza herramientas digitales e inform谩ticas para explicar apropiadamente los fen贸menos que ocurren en la naturaleza y en los distintos sistemas biol贸gicos.

Por otro lado, la computaci贸n biol贸gica estudia la manera en que la informaci贸n puede ser procesada y almacenada en diferentes elementos biol贸gicos (como mol茅culas de ADN o prote铆nas, por ejemplo), a la vez que se inspira en el modo de operaci贸n de sistemas biol贸gicos para desarrollar programas y algoritmos capaces de resolver problemas de alg煤n tipo.

En l铆nea general podemos decir que el enfoque principal de la biolog铆a computacional es la biolog铆a en s铆 misma, mientras que el enfoque de la computaci贸n biol贸gica es la inform谩tica.

Problemas que aspira a resolver

Sin lugar a dudas, la biolog铆a computacional es muy prometedora y ambiciosa, tanto en el tiempo presente como en el futuro. La cual no solo es 煤til para explicar adecuadamente los diferentes fen贸menos naturales, sino que tambi茅n permite predecir comportamientos futuros de los sistemas biol贸gicos.

En los a帽os venideros, esta disciplina espera resolver problemas relacionados con:

  • Enfermedades gen茅ticas.
  • Enfermedades neurodegenerativas.
  • El cambio clim谩tico.
  • La longevidad.
  • El comportamiento humano.
  • F谩rmacos eficientes para el tratamiento de enfermedades.
  • T茅cnicas de edici贸n gen茅tica.

Conclusi贸n

De la mano con la ciencia de datos, la biolog铆a computacional es una disciplina que se ocupa de comprender y estudiar los sistemas biol贸gicos con el fin de resolver problemas de inter茅s mundial, como son las enfermedades, los problemas ambientales, el desarrollo de medicamentos, etc.

Realmente, la biolog铆a computacional se encuentra en constante crecimiento y desarrollo. As铆, se espera que en el futuro esta disciplina pueda mejorar la calidad de vida de la humanidad, cambiando al mundo para siempre.