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El laboratorio de bioinformática realiza tratamientos farmacológicos personalizados

Hola y mil gracias por leerme. En el teclado Simón Sánchez y hoy te voy a hablar sobre El laboratorio de bioinformática realiza tratamientos farmacológicos personalizados

A medida que la bioinformática se convierte en una herramienta indispensable para realizar investigaciones avanzadas sobre los orígenes y el tratamiento de enfermedades, cada vez más laboratorios, tanto comerciales como no comerciales, invierten en plataformas informáticas de alto rendimiento para acelerar el descubrimiento de fármacos. El Laboratorio de Bioinformática y Bioimagen Computacional (CBIL) en Virginia Tech es una de esas organizaciones. El laboratorio está alojado en el Instituto de Investigación Avanzada (ARI) de la escuela, un grupo dedicado a la investigación científica multidisciplinaria.

CBIL también participa en Cancer Biomedical Informatics Grid, o caBIG (http://cabig.nci.nih.gov), que es una red voluntaria que conecta a personas e instituciones para permitir el intercambio de datos y herramientas, creando una World Wide Web de la investigación del cáncer. La plataforma de software caBIG permite a los investigadores del cáncer de EE. UU. Analizar sus propios datos de expresión molecular y proporciona a la comunidad de investigadores acceso a una red federada de herramientas informáticas. La cuadrícula también proporciona acceso a datos de toda la comunidad, lo que permite una búsqueda más completa. El objetivo es acelerar la aplicación de enfoques innovadores para la prevención y el tratamiento del cáncer.

CBIL representa una de las tendencias emergentes en la investigación médica, la del proveedor especializado en bioinformática. Virginia Tech no tiene una universidad médica, por lo que CBIL colabora con otras instituciones como el Centro Médico Georgetown, la Universidad Johns Hopkins, NIH y hospitales locales. Estas instituciones ofrecen sus recursos médicos y datos brutos, mientras que CBIL proporciona las habilidades informáticas y bioinformáticas para extraer conocimientos útiles de esos datos.

La investigación en CBIL se centra en el modelado de datos y el análisis molecular de enfermedades como el cáncer (mama, próstata y ovario), distrofia muscular y enfermedades cardiovasculares. El laboratorio realiza una técnica llamada «clasificación molecular» para calificar diversas enfermedades. Esto se logra aplicando técnicas computacionales a gran escala para identificar marcadores biomoleculares asociados con un estado de enfermedad. La investigación permite a los científicos determinar cómo los medicamentos específicos afectan estos marcadores.

«Esperamos que con el tiempo estos marcadores sirvan como indicadores de diagnóstico y pronóstico, lo que ayudará en el descubrimiento de fármacos y nuevas terapias», dice el Dr. Saifur Rahman, director del Instituto de Investigación Avanzada. «Y si logramos un mejor descubrimiento de fármacos, seremos capaces de tratar una variedad más amplia de cánceres, con suerte de manera más eficiente».

Según el Dr. Rahman, la tecnología que hizo posible este tipo de investigación médica acaba de surgir en los últimos cinco a diez años. Él dice que hay tres tecnologías centrales para este nuevo modelo:

  1. Perfiles moleculares personalizados: según su composición genética, condición física y entorno, los individuos se ven afectados por enfermedades de manera diferente y responden de manera diferente a terapias idénticas. La estrategia de elaboración de perfiles consiste en identificar subtipos de enfermedades dentro de un tipo de enfermedad heterogéneo. Esto ayudará a permitir el desarrollo de terapias farmacológicas personalizadas.
  2. Biología de sistemas computacionales: El modelado y la simulación por computadora se utilizan para reemplazar los experimentos de laboratorio. Al reemplazar la experimentación física con experimentos virtuales, se puede intentar una gama mucho más amplia de investigaciones del tipo «qué pasaría si». Esta tecnología es particularmente útil para tratar de identificar las vías más probables de la enfermedad.
  3. Imágenes biomédicas: la visualización avanzada proporciona una herramienta poderosa para la detección y el diagnóstico de enfermedades in vitro.

En CBIL, la infraestructura de TI que respalda este trabajo consiste en un clúster HP de 16 nodos, que ejecuta Windows Compute Cluster Server (CCS) 2003 de Microsoft como plataforma de administración del clúster. El laboratorio fue uno de los primeros en adoptar CCS, que fue lanzado para disponibilidad general en agosto de 2006. Antes de la solución de clúster, CBIL ejecutaba aplicaciones bioinformáticas en varios servidores de un solo nodo, distribuyendo el trabajo entre ellos. Según el Dr. Rahman, esto tomó mucho más tiempo de preparación, ya que implicó dividir el trabajo computacional en partes y luego reconstruirlas después de obtener los resultados.

El clúster de servidores permitió un modelo computacional más eficiente. CBIL reconoció una reducción del 85-90% en el tiempo de ejecución en dos aplicaciones clave, el descubrimiento robusto de biomarcadores y la estimación del rendimiento del predictor, en comparación con la configuración del servidor de un solo nodo. Además, el uso de CCS permitió a los investigadores permanecer en el entorno familiar de Windows, lo que permitió una transición cómoda a una plataforma informática paralela.

La tecnología avanzada utilizada en CBIL proporciona un nuevo modelo para la investigación médica. En contraste con los enfoques monolíticos de «bala mágica» para el cáncer y otras enfermedades potencialmente mortales, la clasificación molecular proporciona un camino de descubrimiento para una medicina verdaderamente personalizada. La capacidad de calificar las diferencias en las respuestas a los medicamentos de forma individual hará posible encontrar tratamientos con medicamentos más efectivos. Y el uso de la informática de alto rendimiento permite que esta búsqueda progrese a un ritmo mucho más rápido que nunca.

«La HPC nos permitirá analizar las respuestas de estos pacientes a diferentes regímenes de medicamentos más de cerca y con más detalle», explica el Dr. Rahman. «Pero el desafío sigue siendo cómo interpretar los datos que obtenemos de nuestras computadoras de alto rendimiento».

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Para escuchar la historia completa detrás del trabajo de investigación del Laboratorio de Bioinformática y Bioimagen Computacional, escuche nuestra entrevista en podcast de Calendae con el Dr. Saifur Rahman en http://www.taborcommunications.com/hpcwire/podcasts/microsoft/index.html. Para obtener más información general sobre el laboratorio, visite http://www.cbil.ece.vt.edu/.

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