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.
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. Si quieres saber más al respecto, no dejes de leer este artículo.
- Explicación
- Usos & Aplicaciones En El Mundo Real
- Relación Con Data Science
- 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.
Usos & Aplicaciones 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:
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. Sin duda alguna, gracias a esta disciplina es posible mejorar la calidad de vida y la salud de la humanidad en general.
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 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 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.
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.
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.
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 permitan 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.
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.
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.
Un ejemplo clave de esto 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.
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. Sin embargo, ambas 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.
- Enfermedades neurodegenerativas.
- El cambio climático.
- La longevidad.
- El comportamiento humano.
- Fármacos eficientes para el tratamiento de enfermedades.
- Técnicas de edición genética.
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, etc.
La biología computacional se encuentra en constante crecimiento y desarrollo. Y se espera que en el futuro esta disciplina pueda mejorar la calidad de vida de todos nosotros.
