Redacción. San Sebastián
Informáticos de la Universidad del País Vasco UPV/EHU trabajan junto a Biodonostia en la búsqueda de marcadores que ayuden a predecir la esclerosis múltiple. Desde la universidad explican que su grupo de Sistemas Inteligentes, con sede en su Facultad de Informática, trabaja en diversos proyectos relacionados con el uso y aplicación de algoritmos que pueden ayudar a entender mejor ciertas enfermedades, así como a encontrar los biomarcadores relacionados con su diagnóstico y pronóstico.

José Antonio Lozano, Borja Calvo e Iñaki Inza. Foto: Amaia Portugal

Cuatro de los miembros del grupo de Sistemas Inteligentes, su director, José Antonio Lozano, Borja Calvo, Iñaki Inza y Rubén Armañanzas, este último actualmente enrolado en la Universidad Politécnica de Madrid, colaboran asiduamente con investigadores de Biodonostia, el primer instituto de investigación sanitaria de País Vasco. Según explica Inza, "cuando los investigadores de Biodonostia ven que tienen un problema de búsqueda de biomarcadores, de tratar de hacer un modelo de diagnóstico-pronóstico en base a una gran masa inicial de datos, acuden a nosotros".

Dentro de Biodonostia, son los investigadores del Área de Neurociencias, liderado por el doctor Adolfo López de Muniain, los que han mostrado mayor interés en las herramientas desarrolladas por estos informáticos de la UPV/EHU. De este modo, han trabajado conjuntamente en estudios relacionados con el párkinson, la demencia frontotemporal y la distrofia muscular. Sin embargo, comenta Inza, "por ahora, los frutos más visibles los hemos tenido con la esclerosis múltiple". En 2009, publicaron un artículo en la revista PLoS ONE y ya hay una patente en marcha entre Osakidetza y la UPV/EHU.

Asimismo, destaca que "a quien encuentre los biomarcadores de la esclerosis múltiple le dan el Premio Nobel", para remarcar la dificultad de esta investigación. Pero, al menos, creen que están dando pasos en la dirección correcta. En palabras de Borja Calvo, los investigadores de Biodonostia sospechaban que algunas de las moléculas denominadas microRNA podían tener que ver con la esclerosis múltiple, o servir como biomarcadores, por lo que tomaron muestras y analizaron los niveles de expresión.

Un chip de ADN. Foto: Amaia Portugal.

Fue entonces cuando la bioinformática entró en juego. "Generaron estos datos, nos los pasaron, y nosotros tratamos de construir un modelo clasificatorio que, introduciéndole los niveles de expresión, fuese capaz de predecir si había o no enfermedad, o el estadio de esta"., explica Los resultados fueron bastante buenos, ya que "los modelos predecían bastante bien la enfermedad, y a partir de ahí han empezado una serie de fases de validación".

Una de las claves para convertir los genes en números son los chips de DNA; un artilugio que, aun cabiendo en la palma de la mano, guarda en sí, sintetizados, todos los genes conocidos del ser humano. Hace menos de una década que los chips de DNA se empezaron a utilizar habitualmente, coincidiendo con el auge de la bioinformática. Inza explica que el proyecto del genoma humano le dio el gran empujón a esta disciplina que, afirma, está cambiando, en parte, la forma de trabajar e investigar de los biólogos y de los médicos.

Por lo tanto, gracias a la bioinformática, los investigadores han dejado de invertir años en un único gen, lo que ha cambiado su forma de afrontar la investigación. Calvo explica que "ahora, aunque tengas una hipótesis en concreto, la recogida de datos es muy general. Antes la hipótesis era que este gen en concreto estaba implicado. Ahora, la hipótesis es que hay algún gen implicado. Antes era mucho más difícil acertar, al apostar solo por un gen".