Artículo redactado por el equipo de CEMP
Validado por equipo docente
Conocer los tipos de bioinformática es esencial si te quieres dedicar a ello, pues te permite especializarte y progresar en una rama determinada.
Como se trata de una disciplina muy amplia, hemos recopilado en este artículo sus principales ramas para explicarlas y definir su campo de aplicación.
Pero, antes de nada, es imprescindible partir de una breve definición de la bioinformática, para despejar las dudas más básicas.
La bioinformática es una disciplina que combina la biología con la informática para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos biológicos, como secuencias de ADN y ARN, estructuras de proteínas, perfiles de expresión génica y datos de metabolitos.
Su origen se remonta a los años 60 del siglo XX, cuando comenzaron a aplicarse métodos computacionales al análisis de secuencias de proteínas.
Esto tenía varios objetivos:
Todas estas cuestiones estaban dirigidas al diagnóstico de enfermedades y el desarrollo de fármacos que las combatieran, inhibiendo o modificando la actividad de proteínas específicas.
A partir de ahí, el campo de la bioinformática evolucionó a pasos agigantados, gracias al descubrimiento del ADN, los avances en biología molecular y la aparición de nuevas ramas o áreas de investigación.
Todas ellas conforman los tipos de bioinformática que vamos a ver a continuación, y que tienen en común su capacidad para manejar un vasto volumen de datos.
Los tipos de bioinformática, más comúnmente conocidos como ramas o áreas de especialización, son diversos y la mayoría están relacionados con los campos de la biología molecular y la medicina.
Veamos los más importantes:
La bioinformática genómica es una rama de la bioinformática que se centra en el estudio y análisis de los genomas, es decir, el conjunto completo de ADN de un organismo.
Es lo que conocemos como análisis de secuencias de ADN.
En un lenguaje llano, el análisis de secuencias de ADN es como leer el libro de instrucciones de un organismo, un proceso que permite entender cómo está organizado el ADN y cómo funciona.
Este libro está escrito con un alfabeto de cuatro letras: A, T, C, y G, que representan los nucleótidos. Por tanto, la secuenciación del ADN es el proceso de descifrar estas letras en largas cadenas.
Luego, mediante la anotación del genoma, se encuentran y etiquetan las partes importantes de la secuencia, como los genes (que son las instrucciones para hacer proteínas), y otras regiones que controlan cómo y cuándo se usan esos genes.
Utilizando herramientas avanzadas, se comparan estas secuencias con otras ya conocidas (de diferentes individuos o poblaciones) y se predice dónde están los genes y qué podrían hacer.
Y así es como puede determinarse los genes que dan origen a una enfermedad o a un rasgo específico.
Este tipo de bioinformática estudia las proteínas para entender cómo se organizan en diferentes niveles estructurales:
¿Y por qué es esto tan importante? Pues porque la estructura de una proteína afecta directamente a su función.
Por ejemplo, las enzimas, que son proteínas, tienen sitios activos específicos donde se llevan a cabo reacciones químicas.
Comprenderlo ayuda a los científicos a determinar cómo interactúan las proteínas con otras moléculas y cómo pueden modificadarse para mejorar o inhibir su función.
Como decíamos, este es el mecanismo a través del que actúan muchos medicamentos y vacunas.
La metabolómica es un campo de la bioinformática que se centra en el estudio de los metabolitos, que son pequeñas moléculas involucradas en los procesos químicos dentro de las células.
En otras palabras, los metabolitos son los productos finales de las reacciones químicas que ocurren en el cuerpo.
Su concentración puede cambiar en respuesta a factores genéticos, ambientales o de salud. Analizar estos procesos y sus causas es el campo de trabajo de la bioinformática metabolómica.
Así, por ejemplo, es posible comprobar cómo durante una enfermedad los niveles de ciertos metabolitos pueden aumentar o disminuir. De esta forma se puede confirmar tanto su presencia como su progresión, así como evaluar la respuesta del organismo al tratamiento.
La bioinformática transcriptómica se centra en el estudio del transcriptoma, es decir, el conjunto completo de ARN transcrito a partir del ADN en una célula o tejido.
Mediante la secuenciación de ARN, la transcriptómica permite saber qué genes están activos y en qué cantidad se están expresando en diferentes situaciones.
En este sentido, es una herramienta muy útil para la investigación biomédica, porque ayuda a entender el funcionamiento de las células y su respuesta a diferentes estímulos.
Por ejemplo, si una célula está bajo estrés (como una infección o una lesión), puede activar ciertos genes para responder a esa situación.
Así, monitorizando la actividad de esos genes y estableciendo su relación con las enfermedades, pueden establecerse protocolos de diagnóstico, tratamiento y desarrollo de nuevas terapias.
La bioinformática estructural se ocupa de entender cómo funcionan en el organismo las biomoléculas (como las proteínas y los ácidos nucleicos) a partir del análisis de su forma tridimensional.
Su principal técnica es la del modelado de estructuras tridimensionales, algo similar a crear un modelo 3D de una biomolécula.
Haciéndolo, los investigadores comparan la secuencia de aminoácidos de una proteína con proteínas que ya se conocen para predecir su forma y su funcionamiento.
Es más, con ese modelo se pueden hacer simulaciones para ver cómo cambian de forma y cómo interactúan con otras moléculas, como medicamentos o nutrientes.
Una aplicación común de las simulaciones es en la prueba de fármacos, pues permite ver si estos se unen a la proteína objetivo y la bloquean para poder tratar la enfermedad.
La bioinformática clínica es un área de especialización que combina la biología, la medicina y la informática para mejorar la salud de los pacientes.
Utiliza datos biológicos, especialmente genómicos (ADN), para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Un ejemplo concreto es el uso de pruebas genéticas para identificar qué pacientes responderán mejor a ciertos medicamentos.
En el cáncer, por ejemplo, se elige la terapia a suministrar en función de la composición genética del tumor.
El objetivo es que el tratamiento tenga más probabilidades de éxito, pero también que produzca menos efectos secundarios.
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En cualquier caso, ahora que ya conoces los principales tipos de bioinformática, seguro que tienes más claro hacia dónde dirigir tu carrera profesional.
Sin duda, se trata de un campo apasionante y con un brillante futuro por delante.
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