Ingenieria en informática

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Ciencias de la computación

domingo, 7 de abril de 2013

Biochips



A finales de los años 80, la tecnología que desembocaría en la plataforma GeneChip fue desarrollada por cuatro científicos, en Affymax: Stephen Fodor, Michael Pirrung, Leighton Read y Lubert Stryer. El proyecto original estaba destinado a la construcción de péptidos sobre chips, pero desembocó en la capacidad para construir secuencias de DNA sobre chips. La aplicación práctica de esta idea se llevó a cabo por la empresa Affymetrix, que comenzó a actuar como una compañía independiente en el año 1993.
Los biochips, por tanto, surgieron de la combinación de las técnicas microelectrónicas y el empleo de materiales biológicos. Se basan en la ultraminiaturización y paralelismo implícito y se concretan en chips de material biológico de alta densidad de integración válidos para realizar distintos tipos de estudios repetitivos con muestras biológicas simples.
Si en los microchips empleados en los ordenadores se consigue una alta densidad de integración de circuitos electrónicos en una oblea de silicio, en los biochips se logra una alta densidad de integración de material genético en una oblea de silicio, cristal o plástico.
Los biochips están divididos en unas pequeñas casillas que actúan cada una a modo de un tubo de ensayo en el que se produce una reacción. El número de estas casillas es muy elevado, llegando incluso a los centenares de miles.
Cada casilla del chip posee una cadena de un oligonucleótido, que puede corresponder a una sección del gen de estudio (cuando se conoce su secuencia) o a mutaciones del mismo. Debido a la extrema miniaturización del sistema se pueden analizar en un único chip todas las posibilidades de mutación de un gen simultáneamente. Solo aquellos fragmentos de DNA que hibriden permanecerán unidos tras los lavados y dado que se conocen las secuencias y posiciones de los oligonucleótidos empleados, tras los lavados se produce el revelado que consiste en introducir el chip en un escáner óptico que va a ser capaz de localizar, mediante un proceso similar a la microscopía confocal, las cadenas marcadas con el fluorocromo. Un ordenador analiza la información procedente del escáner y ofrece el resultado.
Otro tipo de diseño permite la cuantificación de la expresión de múltiples genes simultáneamente.
La potencia de estos sistemas trae consigo la obtención, en tiempos muy breves, de grandes volúmenes de información, (secuencias, mutaciones, datos de expresión génica, determinaciones analíticas de interés clínico, screening con fármacos) que necesitan ser gestionados con técnicas bioinformáticas para extraer conocimiento de utilidad en la investigación biomédica.
Parece que el futuro pasa por la integración de estas nuevas técnicas en el entorno clínico haciendo posible el concepto de análisis y diagnóstico en el "point-of-care". La revista Science destaca esta tecnología como uno de los 10 avances científicos más significativos del año 1998.
La nomenclatura empleada para referirse a estas nuevas tecnologías es diversa y comienza por el término más general que es el de "Biochip" y hace referencia al empleo de materiales biológicos sobre un chip. Otros términos más específicos son: "DNA chip", "RNA chip" (según el material empleado) y "Oligonucleotide chip" o "DNA microarray", que hacen referencia al material y a la forma en la que se construye el chip. Existen también unos términos comerciales con los que referirse a los biochips que varían dependiendo de la tecnología empleada.
Aplicaciones de los Biochips
A pesar de ser una tecnología muy reciente y que, por lo tanto, está aún en vías de experimentación, actualmente los biochips están siendo aplicados en:
  1. Monitorización de expresión génica: permite determinar cual es el patrón de expresión génica y cuantificar el nivel de expresión de manera simultánea para un elevado número de genes. Esto permite realizar estudios comparativos de activación de determinados genes en tejidos sanos y enfermos y determinar así la función de los mismos.
  2. Detección de mutaciones y polimorfismos: Permite el estudio de todos los posibles polimorfismos y la detección de mutaciones en genes complejos.
  3. Secuenciación: Mientras que se han diseñando algunos biochips para secuenciación de fragmentos cortos de ADN, no existe aún en el mercado ningún biochip que permita secuenciar de novo secuencias largas de ADN.
  4. Diagnóstico clínico y detección de microorganismos: Posibilitan la identificación rápida empleando unos marcadores genéticos de los patógenos.
  5. Screening y toxicología de fármacos: el empleo de los biochips permite el analizar los cambios de expresión génica que se dan durante la administración de un fármaco de forma rápida, así como la localización de nuevas posibles dianas terapéuticas y los efectos toxicológicos asociados.
  6. Seguimiento de terapia: los biochips permiten valorar rasgos genéticos que pueden tener incidencia en la respuesta a una terapia.
  7. Medicina preventiva: El conocimiento y posible diagnóstico de ciertos caracteres genéticos asociados a determinadas patologías permite una prevención de las mismas antes de que aparezcan los síntomas

Relación entre la biología y la Informática


 Relación entre la biología y la Informática
Se debe distinguir entre tres acepciones en las que se unen la biología y la informática, pero con objetivos y metodologías bien diferenciadas:
Bioinformática o Biología Molecular Computacional: investigación y desarrollo de la infraestructura y sistemas de información y comunicaciones que requiere la biología molecular y la genética (Redes y bases de datos para el genoma, microarrays, ...). (Informática aplicada a la biología molecular y la genética)
Biología Computacional: computación que se aplica al entendimiento de cuestiones biológicas básicas, no necesariamente en el nivel molecular, mediante la modelización y simulación. (ecosistemas, modelos fisiológicos). (Informática y matemáticas aplicadas a la biología)
Biocomputación: desarrollo y utilización de sistemas computacionales basados en modelos y materiales biológicos. (Biochips, biosensores, computación basada en ADN, redes de neuronas, algoritmos genéticos). (Biología aplicada a la computación).
Básicamente, los sistemas informáticos que se emplean en este campo son:
  • Bases de datos
    Software para visualización
    Programas para control de reactivos, geles y otros materiales
    Generación y ensamblaje de secuencias
    Programas para análisis de secuencias
    Programas para predicción de estructura de proteínas
    Paquetes de integración y ensamblaje de mapas genéticos
    Software para clasificación y comparación
    Técnicas de Inteligencia Artificial
    Gestión de datos
    Bases de datos locales o accesibles mediante redes de comunicaciones.
    Literatura médica y científica unida a las secuencias.
    Distribución de datos
    Redes de comunicaciones
    Aplicaciones
    Gestión de datos en el laboratorio
    Automatización de experimentos
    Ensamblaje de secuencias contiguas
    Predicción de dominios funcionales en secuencias génicas
    Alineación de secuencias
    Búsquedas en las bases de datos de estructuras
    Predicción de genes
    Predicción de la estructura de proteínas
    Evolución molecular. Árboles filogenéticos
    Información Científica
    Documentos de difusión y apoyo a la Bioinformática


Historia de la bioinformática

Historia de la bioinformática
No se puede mirar la historia de la bioinformática sin describir inicialmente la historia de la biologia. En realidad son los biólogos y los bioquímicos quienes hacen su primer acercamiento a la tecnologia computacional como elemento fundamental para su trabajo diario.
La biocomputación ha sido la base  para ayudar en las grandes investigaciones sobre la vida; el diagnostico genético por ejemplo tiene mucha influencia en la vida de todas las personas pero la mayoría de la gente no está enterada de ello.
La tecnologia proporciona un elemento teórico y proporciona las herramientas prácticas, para que los científicos puedan explorar las proteinas y el DNA. Esas son las moléculas grandes que consisten en un encadenamiento de residuos más pequeños llamados los nucleótidos o los aminoácidos, respectivamente. Son bloques de edificio de la naturaleza, pero estos bloques de edificio no se utilizan exactamente como los ladrillos, la funcion de la molécula final depende fuertemente del orden de estos bloques. La estructura (tridimensional) 3D de una proteína depende de la secuencia individual de estos residuos numerados. El orden de aminoácidos de una proteína dada se deriva del DNA correspondiente. Este pedazo de DNA consiste en una secuencia ordenada de nucleótidos.
Durante los últimos 20 años se ha determinado que muchas proteínas de diverso origen con una función similar, también tienen secuencias similares de los aminoácidos. Así, existen las secuencias correspondientes del DNA que son similares aunque la proteína bajo analisis ocurre en diversas especies tales como ratones y seres humanos. Así pues, se han buscado diferencias y semejanzas en el nivel del DNA entre un ratón y un ser humano para muchas secuencias similares.
Desde el principio de los años 90, muchos laboratorios han estado analizando el genoma completo de varias especies tales como bacterias, levaduras, ratones y seres humanos. Durante estos esfuerzos de colaboración, se han generado cantidades enormes de datos los cuales se recogen y se almacenan en grandes base de datos, la mayoría de las cuales son publicadas y accesibles.
Además de recopilar todos estos datos, es necesario comparar estas secuencias de nucleótidos o de aminoácidos a las semejanzas y a las diferencias de cada hallazgo. Puesto que no es muy conveniente comparar las secuencias de varios (cientos) nucleótidos o aminoácidos de manera manual, varias técnicas de cómputo fueron desarrolladas para solucionar este problema. Además, éstos tienen menos errores que un acercamiento de manera manual. El uso de técnicas de cómputo para analizar datos biológicos se refiere como Biocomputing o Biocomputación.
Con el incremento en complejidad y capacidad tanto de las computadoras como de las técnicas de investigación, se necesitan "puentes" humanos que puedan entender ambas disciplinas y sean capaces de comunicarse con los expertos de los dos campos.
Históricamente, el uso de los ordenadores para resolver cuestiones biológicas comenzó con el desarrollo de algoritmos y su aplicación en el entendimiento de las interacciones de los procesos biológicos y las relaciones filogenéticas entre diversos organismos. El incremento exponencial en la cantidad de secuencias disponibles, así como la complejidad de las técnicas que emplean los ordenadores para la adquisición y análisis de datos, han servido para la expansión de la bioinformática.

¿Que es la Bioinformática?



La Bioinformática es el campo de la ciencia en donde la biología, la informática y la tecnología se fusionan en una sola disciplina. Última meta: descubrimiento de nuevas penetraciones biológicas así como crear una perspectiva global que permita analizar los principios de unificación en Biología. Dentro de bioinformática, existen tres subdisciplinas: a) El desarrollo de nuevos algoritmos y estadísticas para establecer relaciones entre miembros de grandes grupos de datos. b) El análisis y al interpretación de varios tipos de datos incluyendo secuencias de nucleótidos y aminoácidos, dominios proteicos y estructuras de proteínas. c) El desarrollo y la implementación de herramientas que permitan acceso y manejo eficientes de diferenctes tipos de información. Los avances de la biología molecular permiten la generación de una gran cantidad de inforamción cuyo análisis requiere el uso de herramientas de cálculo altamente especializadas. Desarrollar estas herramientas tiene por nombre bioinformática y es considerada una de las grandes revoluciones en la biología y la computación. La bioinformática, ha tenido expansión notoria en sus aplicaciones los últimos cinco (5) años. Esta disciplina está siendo aplicada en problemas que implican evaluar y entender la dispersión yla variación de marcadores genéticos, modelaje molecular, genómica, proteómica, y minería de datos biológicos. Se pueden citar ejemplo de aplicaciones en medicina forense, antropología, manejo y control de plagas, conservación, desarrollo de vacunas y drogas, mejoramiento genético de animales y plantas, entre otros. El país ha contado con pocos recursos bien formados que permitan realmente abordar los problemas genéticos poblacionaes y de sistemática molecular relacionados con a´reas como la epidemiología, la conservación y manejo de la biodiversidad, la biotecnología y las ciencias biomédicas en general.