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Una vez que se secuencia un genoma deben interpretarse y analizar miles de millones de puntos de datos para detectar variaciones dentro de aquel. Encontrar esas mutaciones puede ayudar a identificar la causa y la cura de una enfermedad. Completar esta tarea a mano sería inviable, pero gracias a la alta computación los profesionales pueden hallar modificaciones de interés en cuestión de días. Para ello se emplean algoritmos, modelos matemáticos, procesamiento de imágenes y otras técnicas para resumir y derivar el significado de los datos de secuenciación. Además, muchos biólogos computacionales ejecutan diferentes simulaciones para predecir cómo reaccionarán ciertos sistemas biológicos en diferentes entornos.

Pero analizar tan ingente suma de datos requiere que los ingenieros de las empresas tecnológicas (por ejemplo, Lenovo en el caso del BSC de Barcelona) deben crear, optimizar y compartir las herramientas e infraestructuras tecnológicas con los científicos que las van a usar, al objeto de que la integración y el procesamiento de los datos genómicos sea correcto. Cada uno de esos superordenadores que emplean debe estar optimizando tareas, tanto en ‘hardware’ como en ‘software’, para el análisis del genoma a fin de que sea posible combinar y utilizar conjuntos de datos de investigación que residen en nubes privadas, públicas e híbridas. La meta es permitir que la información sea accesible desde cualquier punto del mundo.

Disciplinas como la biología computacional y la bioinformática, que desarrollan procedimientos tecnológicos para analizar grandes colecciones de datos biológicos, han podido dar así grandes pasos. Entre las áreas que se beneficiarán de ello destacan las terapias de incremento de la longevidad, la inmunoterapia y las aplicaciones de la técnica de edición genética CRISPR.

La genómica casi multiplicará por veinte en 2025 los datos que generan otras fuentes de ‘big data’

Los avances en análisis de datos ayudan en técnicas genéticas, longevidad e inmunoterapia