Un motor de búsqueda similar a Google para el ARN unicelular funciona en cuestión de segundos
El motor de búsqueda «Malva» se va a seguir desarrollando comercialmente como una start-up
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Nikolaus Rajewsky y su equipo han creado un motor de búsqueda capaz de analizar en cuestión de segundos los datos de millones de células individuales procedentes de miles de experimentos realizados en todo el mundo. Esta herramienta, descrita en la revista «Nature», permite responder a preguntas sobre la biología del ARN que antes resultaban imposibles de abordar.
Imaginemos que los médicos tuvieran la capacidad de comprender exactamente qué células causaron el cáncer de un paciente, o si hubo patógenos que contribuyeron a la enfermedad. Entonces podrían utilizar esa información para diseñar un plan de tratamiento adaptado al cáncer específico del paciente. Pero responder a esas preguntas supondría tener que revisar minuciosamente los datos de miles de experimentos almacenados en enormes bases de datos repartidas por todo el mundo. Además, la búsqueda llevaría varios días como mínimo.
Ahora, investigadores del Instituto de Biología de Sistemas Médicos de Berlín del Centro Max Delbrück (MDC-BIMSB) presentan un motor de búsqueda que simplifica radicalmente estas tareas: «Malva». Se trata de la primera plataforma capaz de clasificar rápidamente datos masivos de células individuales utilizando únicamente información de secuencias, explica Daniel León-Periñán, primer autor del estudio publicado en «Nature». León-Periñán es estudiante de doctorado en el laboratorio de Biología de Sistemas de Elementos Reguladores Genéticos del Dr. Nikolaus Rajewsky, director del MDC-BIMSB.
«Al igual que hizo Google con Internet hace 30 años, Malva permite a los científicos y a las herramientas de IA realizar búsquedas en millones de células en cuestión de segundos —sin necesidad de descargar archivos enormes ni de disponer de un genoma de referencia, y sin requerir conocimientos informáticos avanzados—», añade Rajewsky, autor principal del artículo. «Malva transforma los atlas transcriptómicos estáticos en recursos dinámicos, lo que ampliará nuestra comprensión de la biología del ARN. Además, puede suponer un cambio transformador al ayudar a los investigadores a comprender cómo se pasa de la salud a la enfermedad, o cómo y qué células responden a tratamientos médicos específicos».
La necesidad de una herramienta para buscar datos de ARN
La secuenciación de ARN unicelular ofrece a los investigadores una visión extraordinariamente detallada de lo que ocurre en el interior de cada célula en un momento dado. Durante la última década, investigadores de todo el mundo han acumulado terabytes de datos. Pero cualquiera que desee analizarlos para obtener más información sobre una secuencia de ADN o ARN de interés se enfrenta a múltiples obstáculos. Tendría que descargar y volver a procesar petabytes de archivos sin procesar, algo que ningún laboratorio por sí solo tiene capacidad para hacer, y averiguar cómo estandarizar los datos procedentes de diferentes fuentes.
Es más, debido a la forma en que se indexan los datos, la información sobre las isoformas de ARN —múltiples variantes de ARN codificadas por el mismo gen— es extremadamente limitada.
Para simplificar la tarea y ampliar el tipo de preguntas que los datos pueden responder, León-Periñán y el coautor principal, el Dr. Nikos Karaiskos, también del laboratorio de Rajewsky, han vuelto a procesar los datos de los repositorios públicos y han hecho que se puedan buscar por secuencia de nucleótidos. Además, Malva indexa datos espaciales, por lo que los investigadores también pueden localizaren qué partede una sección de tejido se encuentra un ARN concreto.
Malva está diseñada para ampliarse continuamente. Cada vez que se publican nuevos datos de ARN unicelular en la literatura científica, estos se descargan a un servidor ubicado en el Centro Max Delbrück, se procesan y se añaden a los datos existentes.
Amplia aplicación
Hay innumerables escenarios de uso, afirma Karaiskos. «Pueden ir desde los más sencillos, como: “¿En qué tipo de célula se expresa este gen concreto?”, hasta otros mucho más complejos».
También se pueden utilizar otras plataformas para responder a preguntas sencillas, añade Karaiskos. Pero no pueden, por ejemplo, responder a preguntas sobre la biología del ARN. Esto se debe a que las isoformas de ARN no se indexan individualmente a un gen de referencia, sino que se tratan como una única entidad. Esto hace imposible distinguir si una isoforma concreta de ARN se expresa en algún tipo celular específico, explica. «Disponer de la flexibilidad de buscar por secuencia de ARN en Malva nos permite responder a preguntas a partir de estos datos que antes no tenían respuesta».
Además, dado que estas plataformas asocian sus datos a un genoma de referencia —que es una combinación de unas pocas muestras individuales de ADN humano—, es posible que quien busque información sobre el ARN producido a partir de variantes genéticas raras o únicas no encuentre gran cosa. Malva, por el contrario, permite acceder a un conjunto de datos de ARN mucho más diverso.
La plataforma Malva también incluye información sobre secuencias de múltiples especies, entre ellas bacterias, virus y hongos. De este modo, los investigadores pueden estudiar cómo estos microorganismos afectan a las células humanas y provocan enfermedades.
Actualmente, la plataforma está disponible de forma gratuita para los científicos. Los tres investigadores se encuentran en las primeras fases de la creación de una start-up para comercializar Malva. La tecnología tiene una patente en trámite.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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