La bioinformática se ha convertido en las últimas décadas en una de las disciplinas relacionadas con la biología y la medicina que más ha crecido, integrando el estudio de la transcriptómica, genómica, proteómica, farmacogenómica, análisis de imagen médica… La bioinformática ha irrumpido en todos los centros de investigación, hospitales y en la industria, y ha venido para quedarse.

Del 14 al 16 de Noviembre de 2018 se han reunido en Granada (España) expertos de la bioinformática en las XIV Jornadas de Bioinformática (JBI 2018), un simposio bianual en el que se ponen sobre la mesa los últimos avances en este campo a nivel mundial. Este congreso ha sido co-organizado por el Instituto Nacional de Bioinformática (INB/ELIXIR-ES) junto con la Universidad de Granada, el Centro de Genómica e Investigación Oncológica (GENYO) y el Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC).

El objetivo de estas jornadas dedicadas a la bioinformática es servir como foro de presentación y discusión de los últimos desarrollos en el campo de la bioinformática en todas sus facetas: bioinformática estructural, funcional, traslacional, biología de sistemas y evolución, entre otras.

De la farmacogenómica predictiva a las nuevas formas geométricas de moda

Julio Sáez-Rodríguez, profesor de Bioinformática Médica y Análisis de Datos en la facultad de medicina de la Universidad de Heidelberg, inauguró el simposio con una conferencia sobre medicina computacional personalizada en cáncer, centrándose en alteraciones en los tumores que les confieren resistencia o sensibilidad a diferentes tratamientos. El estudio de estos datos farmacogenómicos puede proveernos de biomarcadores y ofrecer nuevas terapias de combinación. Para ello se emplea estadística y machine learning (ML), pero en la mayoría de los casos la predictibilidad es baja debido a la falta de muestras o a la necesidad de integrar otras capas moleculares, como la proteómica. El profesor Sáez-Rodríguez ha desarrollado una serie de herramientas, como CellNOpt, PROGENy, DoRothEA o CARNIVAL para mejorar estas modelizaciones.

La relevancia de los modelos genómicos regionales

Otro de los ponentes que siguió la línea de la medicina personalizada y la genómica fue José Mg Izarzugaza, profesor asociado en el Centro de Análisis de Secuencias Biológicas de Dinamarca. Allí lleva a cabo el proyecto GenomeDenmark, que pretende establecer un genoma de referencia regional capaz de mejorar futuros estudios de medicina personalizada y facilitar su aplicación en la clínica. El hecho de disponer de una referencia regional permite integrar variaciones genéticas específicas de una población, minimizando errores y falsos positivos que surgen de la comparación con un genoma de referencia global menos específico.

Siguiendo en el campo de la medicina personalizada y con énfasis regional participó Joaquín Dopazo, director del Área de Bioinformática Clínica de la Fundación Progreso y Salud (FPS). Actualmente está llevando a cabo un proyecto cuyo objetivo es facilitar el uso de datos genómicos para aplicarlos a diagnóstico de precisión y recomendaciones terapéuticas en el sistema de salud público.

Se han detectado unos 12.000 polimorfismos típicos de la población española que no están presentes en bases de datos externas, por lo que la eficacia del filtrado de variantes es mucho mayor al usar los datos de la población local, como también ocurría con el proyecto GenomeDenmark. Además el Área de Bioinformática Clínica ha desarrollado el Servidor Colaborativo de Variantes Españolas (CSVS), que está en continuo crecimiento y ofrece información precisa sobre frecuencias de variantes características de la población española.

La bioinformática al servicio de la modelización estructural

En otra línea se desenvolvió Luis M Escudero, Investigador Ramón y Cajal de la Universidad de Sevilla, que presentó su investigación sobre el plegamiento de los epitelios curvos, llevando al descubrimiento de una nueva forma geométrica bautizada como escutoide. Al curvar el epitelio con otros modelos geométricos la presión a la que se ven sometidas las células es insostenible. Sin embargo, al adoptar la forma de escutoides la repartición de la tensión es mucho más eficiente. Este descubrimiento ha sido posible gracias al uso de modelos matemáticos y biofísicos siguiendo diagramas de Voronoi. Estas nuevas formas se han vuelto virales en internet, y se han fabricado incluso pendientes con estas formas epiteliales. Quizás en un futuro no muy lejano incluso podamos ver estas formas aplicadas a la creación de nuevos materiales más flexibles y resistentes.

Nuevo software de referencia

Durante el XIV Simposio de Bioinformática se presentaron toda una variedad de programas de nueva creación o en desarrollo. Entre ellos, uno en concreto destacó por haberse convertido en una referencia a nivel mundial para secuenciación de molécula única mediante lecturas largas, del tal forma que se ha incorporado en la pipeline oficial de PacBio. Se trata de SQANTI, desarrollado por el grupo Genomics of Gene Expression, liderado por Ana Conesa, conformado por investigadores del Centro de Investigación Príncipe Felipe y de la Universidad de Florida. Este software pretende convertirse en el “fastqc de las lecturas largas”, como dijo la propia A. Conesa.

El pipeline de SQANTI parte desde el genoma de referencia, su anotación y los transcritos completos detectados con PacBio, y da como output el transcriptoma corregido, su anotación y un informe de control de calidad con 38 gráficos diagnósticos diferentes. Esto no sólo nos permite estudiar el transcriptoma que hemos secuenciado, sino que también nos permite identificar nuevos transcritos (o isoformas de los mismos). SQANTI también permite implementar machine learning para combinar variables y obtener un transcriptoma curado, eliminando isoformas que potencialmente son artefactos.

El éxito de SQANTI en parte se debe también a su baja tasa de falsos descubrimientos (False Discovery Rate, FDR), que ronda el 11.1%, mientras que otros filtros para lecturas largas tienen una FDR por encima del 50%, lo cual convierte a SQANTI en mucho más fiable que su competencia.

El grupo de Ana Conesa además presentó otros dos programas: Tappas y PaintOmics.

Instituto Nacional de Bioinformática (INB)

El Instituto Nacional de Bioinformática es una plataforma tecnológica del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) con dos objetivos principales:

• alinearse con los objetivos de ELIXIR (la plataforma de coordinación europea de recursos de bioinformática y big data relacionado con ciencias de la vida) y aumentar las sinergias con dicha institución.
• fomentar la conexión de la medicina traslacional en el servicio nacional de salud (SNS).

Aunque el INB fue fundado en 2003, actualmente se encuentra en pleno proceso de remodelación y expansión. Actualmente,el número de grupos que conforman sus nodos y aportan recursos bioinformáticos ha aumentado de 10 a 19. Cabe destacar que de los 9 nuevos nodos, 4 están liderados por mujeres. Esto refleja la creciente inclusión de la mujer en cargos directivos en ciencia, favoreciendo su representación especialmente en áreas como esta en las que existe un sesgo debido al género.  Además se ha iniciado la red TransBioNet, que pretende impulsar la capacidad traslacional de la comunidad bioinformática española en el ámbito sanitario, apoyando la consolidación de una red de grupos bioinformáticos y fomentando la formación de profesionales.

El portal web del INB además también ofrece información sobre futuros eventos relevantes en bioinformática a nivel nacional, como cursos o conferencias, y una bolsa de trabajo para la contratación de bioinformáticos.