Más allá de la genética: estudio de redes biológicas para dar con tratamientos nuevos

FUENTE: Madri+d

Los genes definen tanto al ser humano como al resto de organismos vivos y contienen información fundamental para generar y mantener las células y legar datos genéticos a sus descendientes que van desde el color de los ojos o del pelo a la propensión o la resistencia a enfermedades.

Sin embargo, los genes no son la única fuente de información biológica, pues las proteínas, las redes metabólicas y las redes de interacción entre proteínas y genes, entre otras, podrían contener mucha más información de la que se dispone en la actualidad. Todos estos datos en conjunto podrían dar pie a avances importantes en la investigación biomédica y en consecuencia a tratamientos nuevos contra distintas enfermedades.

El proyecto financiado con fondos europeos BIONET, Network topology complements genome as a source of biological information, aprovecha la teoría de grafos -una rama de las matemáticas- para modelar interacciones entre redes biológicas y crear algoritmos avanzados que analicen estos datos de gran complejidad.

En el caso de la levadura, por citar un ejemplo, cada célula contiene cerca de seis mil proteínas con alrededor de cincuenta mil interacciones entre ellas. La importancia de la información genética, que contiene los ‘planos’ de la célula, es enorme pero también lo es la de estas interacciones entre proteínas en red pues concretan cada una de las funciones celulares. “Del mismo modo que la construcción de apartamentos difiere de la de las escuelas o los centros comerciales, la selección natural ha ‘escogido’ la estructura de las redes biológicas para que realicen su función biológica de la mejor manera posible”, explicó la Dra. Nataa Prulj del Imperial College de Londres (Reino Unido), beneficiaria de una subvención de inicio (Starting Grant) del Consejo Europeo de Investigación (CEI) por valor de 1,6 millones de euros para trabajar en el proyecto BIONET.

La Dra. Prulj y sus colegas aplican matemáticas avanzadas, computación en paralelo y técnicas de minería de datos para descubrir información oculta en la estructura de las redes de interacción genética, las interproteicas, las metabólicas, las de la estructura de las proteínas y las funcionales encefálicas, por nombrar algunas.

Resulta un reto enorme en el que se utilizan corpus enormes y complejos y cuyo análisis informático precisa una cantidad enorme de horas de computación. Para esta labor el equipo cuenta con capacidades y tecnologías de ámbitos tan diversos como las matemáticas, la computación en paralelo, la computación científica, la minería de datos, la biología y la medicina. “Las descodificación de estas redes grandes no resulta sencilla debido a los múltiples problemas que no se pueden abordar desde una óptica informática”, explicó la Dra. Prulj. “Estas redes biológicas son muy grandes y contienen, por poner un ejemplo, todas las proteínas y las interacciones conocidas que se crean en una célula. De ahí extraemos información de un tipo de datos biológicos distintos: la topología de las redes biológicas. La relevancia de esta labor reside en que no existe una fuente única de datos biológicos capaz de explicar los procesos necesarios para la vida, por lo que es necesario extraer información de cada una de ellas antes de combinarlas y generar una idea general de los sistemas biológicos complejos”.

Los beneficios pueden ser enormes. La comprensión de los mecanismos que rigen las redes biológicas y de su función así como las interacciones entre distintas redes podría dar lugar a tratamientos revolucionarios para una gama amplia de enfermedades.

En este sentido y para estudiar los procesos biológicos que participan en el cáncer de piel, el cáncer de mama y las cardiopatías, el equipo de BIONET colabora con el profesor Charles Coombes de la Facultad de Medicina del Imperial College de Londres, el profesor Djordje Radak del Instituto de Enfermedades Cardiovasculares de la Universidad de Belgrado (Serbia) y el profesor Anand Ganesan del Departamento de Dermatología de la Universidad de California-Irvine (Estados Unidos). “Hemos colaborado con investigadores y doctores en medicina para aprovechar la información que se oculta en el ámbito de la topología de redes descubierta gracias a las tecnologías computacionales que hemos diseñado”, aclaró la Dra. Prulj.

Por ejemplo, gracias a la topología de la red de interacción entre proteínas humanas, el equipo extrajo por medios informáticos información sobre proteínas nuevas implicadas en la producción de melanina y validó sus resultados por medios biológicos. Especialmente relevante para la investigación en torno al cáncer de piel, pues algunas de estas proteínas podrían ejercer como dianas de fármacos nuevos que contribuyesen a dar con una cura para esta enfermedad de gran complejidad.

Los investigadores de BIONET lograron además identificar proteínas involucradas en el inicio y la progresión de múltiples enfermedades complejas, como es el caso del cáncer y de las complicaciones cardiovasculares.

Además, los resultados de BIONET no se limitan a los ámbitos científicos de la biología y la medicina. Las técnicas informáticas generadas por el equipo, útiles en la minería de datos en red, podrían además encontrar aplicación en otros campos como la economía, la demografía o la respuesta a las catástrofes.

La Dra. Prulj explicó que el equipo colabora con economistas para utilizar estas técnicas computacionales en el estudio de la red mundial de comercio con la intención de desentrañar las causas que provocan las crisis económicas y dar con posibles procesos de recuperación.
El proyecto BIONET finalizará en diciembre de 2016.