Bioinformática
Definición de Bioinformática
La bioinformática es un campo científico interdisciplinario que combina conceptos de biología e informática para abordar grandes cuestiones computacionales. El papel de las computadoras ha aumentado cada vez más en los últimos años, y casi todas las ciencias aprovechan la tecnología para procesar y analizar información. En el nivel más básico, la bioinformática puede considerarse el uso simple de hojas de cálculo computarizadas y observaciones biológicas para cuantificar y analizar la información presente. Si bien este tipo de tareas solían ser exclusivas de los científicos con acceso a computadoras, cualquier persona con conocimientos de biología y un procesador de hojas de cálculo podía participar en bioinformática. Sin embargo, el terreno ha progresado rápidamente desde su creación. Ahora, se crean programas y software avanzados para abordar una amplia gama de problemas y responder preguntas que antes no se podían probar. La bioinformática y la biología computacional se consideran ahora términos intercambiables.
Especialización en bioinformática
El aumento en el uso de la bioinformática en todas las ramas de la ciencia ha aumentado en gran medida la demanda de especialidades en bioinformática. Algunas escuelas han creado programas interdisciplinarios entre sus departamentos de biología e informática que ayudan a cerrar la brecha entre las dos ciencias. Otros programas toman una porción específica de bioinformática en el contexto de la ciencia que se enseña. En muchos programas de epidemiología, por ejemplo, la bioinformática constituye un segmento del trabajo del curso.
Hay varios campos de estudio que incorporan la bioinformática en gran medida. La proteómica, por ejemplo, es la ciencia de clasificar y comprender las proteínas y sus orígenes. Se necesitan computadoras para modelar el código genético, la secuenciación de aminoácidos y la estructura 3D de las proteínas. Usando estos modelos, podemos incluso predecir cómo ciertas proteínas interactuarán con otras moléculas. Eventualmente, podemos ser capaces de modelar un organismo completo y estudiar cómo ocurren todas las reacciones en todo el organismo. Lo mismo ocurre con la genética y otras ciencias que dependen del procesamiento del ADN. Antes de las computadoras, procesar incluso una pequeña porción de ADN era poco realista, y llevaría años humanos, simplemente basado en la gran cantidad de elementos involucrados. El análisis de ADN, proteínas y otros tejidos por computadora también se extiende a otras especialidades. Incluso los títulos en justicia penal requerirán cierto conocimiento de bioinformática. Las huellas dactilares y las pruebas de ADN constituyen la mayoría de las pruebas en muchos casos penales, y la bioinformática es fundamental para obtener y validar estas pruebas.
Muchos títulos de bioinformática son títulos de posgrado, ya que se requiere mucho conocimiento de computadoras y biología para comprender software informático complejo y sistemas biológicos intrincados. Sin embargo, algunas escuelas están desarrollando licenciaturas interdisciplinarias en bioinformática. El campo de la bioinformática se está expandiendo rápidamente, desde la medición de neuronas en el cerebro hasta el uso de computadoras para rastrear cultivos. Como tal, el número de carreras relacionadas con la ciencia también está aumentando rápidamente.
Carreras en bioinformática
Al igual que en muchos campos de la ciencia, la bioinformática puede ser puramente académica o puede combinarse con otras ciencias y aplicarse a la industria. Los profesores especializados en bioinformática son relativamente nuevos, ya que el acceso generalizado a la computadora solo estaba disponible en los últimos 20 años para los investigadores promedio. Sin embargo, la mayoría de las escuelas con prestigiosos programas de biología están agregando cursos de bioinformática. Profesores e investigadores estudian una amplia variedad de aplicaciones para la bioinformática en las universidades. Los estudios van desde simulaciones por computadora de reacciones orgánicas, hasta modelos por computadora de proteínas y toxinas, hasta simulaciones de poblaciones y evolución. La aplicación de la tecnología a la biología es tan diversa que la mayoría de ellas no pueden cubrirse aquí.
En la industria, la bioinformática está revolucionando muchas industrias. Consideremos la industria agrícola, por ejemplo. A los botánicos y agricultores les ha llevado siglos desarrollar los cultivos que tenemos hoy en día. Anteriormente lo han hecho analizando meticulosamente el cultivo, seleccionando las variedades que mejor caren y reproduciendo solo las mejores. Ahora, con la tecnología bioinformática, las computadoras se pueden entrenar para analizar el genoma de plantas particulares, rastrear millones de plantas a la vez y predecir qué plantas serán las mejores. Las revoluciones en la inteligencia artificial ayudarán y acelerarán este proceso. El mismo tipo de beneficios están siendo vistos por muchas industrias.
La industria farmacéutica depende en gran medida de la bioinformática. No solo necesitan que la gente analice y desarrolle los medicamentos actuales, sino que necesitan pensadores de siguiente nivel que puedan desarrollar métodos y software para predecir las reacciones que costarían ciertos medicamentos. A medida que aumenta la potencia de cálculo, el número y los tipos de reacciones que se pueden modelar aumentan drásticamente. Esto podría significar el fin de las pruebas con animales y una nueva era de fabricación informada de medicamentos. Otras profesiones médicas, desde médicos hasta creadores de dispositivos biomédicos, también están adoptando la tecnología. La atención al paciente en hospitales ahora se rastrea a través de métodos desarrollados en bioinformática, y puede mejorar en gran medida el monitoreo proporcionado por médicos y hospitales. Muchos procedimientos de diagnóstico por imágenes avanzados y pruebas de actividad eléctrica del corazón y el cerebro requieren análisis a través de computadoras debido a su naturaleza compleja.
Una de las primeras profesiones en emplear la bioinformática, la epidemiología, sigue utilizando la tecnología en la medida de lo posible. El reconocimiento e identificación de muchos patrones de enfermedades comunes todavía sería un misterio si no fuera por el modelado por computadora. Utilizando computadoras y datos recopilados en el campo, los epidemiólogos trabajan para comprender los brotes de enfermedades y cómo podemos reducir nuestra exposición a enfermedades transmisibles. Varios programas informáticos están diseñados para hacer todo lo posible, desde rastrear la ubicación geográfica de los brotes hasta evaluar los posibles factores de riesgo de enfermedades, hasta rastrear los organismos que causan enfermedades y monitorear cómo evolucionan. Esto lo hacen los fabricantes de la vacuna contra la gripe, que cada año ajustan su fórmula en función de las mutaciones esperadas al virus de la gripe. La bioinformática proporciona la base para estas estimaciones.
En la misma línea, muchos biólogos de población rastrean los cambios en una población a lo largo del tiempo utilizando computadoras y software especializado. Si bien esto solía significar que un científico ingresaba sus observaciones en una hoja de cálculo y hacía un gráfico, ahora es mucho más avanzado. Los científicos pueden medir y observar los cambios individuales en un genoma a lo largo del tiempo en una población utilizando el poder de procesamiento avanzado de las computadoras. Mientras que la macroevolución puede tomar millones de años, la microevolución ocurre en cada generación y los científicos ahora lo han documentado con la ayuda de la bioinformática. A mayor escala, los científicos del clima utilizan la bioinformática para hacer grandes cálculos sobre el impacto que ciertos organismos tienen en el medio ambiente. Gracias al análisis bioinformático, ahora sabemos que una gran mayoría del oxígeno del que dependemos proviene de algas en el océano. Esta ciencia seguirá aumentando a medida que la tecnología avance y seamos capaces de crear modelos más avanzados y procesar y recopilar más datos.