Cada día, todos generamos información, ya sea subiendo fotos a nuestras redes sociales o mandando un correo electrónico. Es tanto el contenido que se crea en cada rincón del planeta, que tan solo en los últimos dos años se ha producido el 90% de toda la información que la humanidad ha formado con los inicios de nuestra especie. Desde los primeros registros humanos en forma de pinturas en las cuevas, hasta la escritura de códigos para programar aplicaciones para celulares, la tecnología de la información ha evolucionado velozmente en los últimos años, y la genómica no se ha quedado atrás.

Actualmente se ha secuenciado el genoma de más de 10 mil especies, entre hongos, virus, plantas, y el de los seres humanos. Además del conocimiento del material genético de estas especies, se ha obtenido información sobre la función de sus moléculas, sus células, los organismos y las especies enteras. En este contexto, una pregunta central es cómo éstos datos pueden contribuir a entender el origen de enfermedades complejas como el cáncer o la diabetes? y ¿cómo a partir de aquí se pueden desarrollar terapias optimizadas para los pacientes? La rama de la ciencia que aborda este objetivo es la biología de sistemas

¿Qué es la biología de sistemas? 

Todos los organismos de este planeta somos complejos, lo que significa que para describirnos y estudiarnos es necesario tomar en cuenta muchos factores, como nuestro genoma, la interacción de las células de nuestro cuerpo y la relación con el medio ambiente, entre otros. Uno de los retos centrales de las ciencias genómicas es comprender cómo los genes y sus mecanismos de regulación organizan procesos bioquímicos vitales que permiten lograr el balance metabólico requerido para el funcionamiento de células y tejidos en un organismo complejo.

Este reto es crucial y sumamente relevante debido a la complejidad inherente del sistema expresada en la composición de diversos componentes biológicos (tales como los genes, las proteínas y los metabolitos) y la distinta regulación que existe entre estos. La biología de sistemas tiene por reto integrar éstos datos biológicos y analizarlos computacionalmente para poder explicar los mecanismos que distinguen un estado funcional o sano de un disfuncional asociado a una enfermedad en humanos. Suena un reto complejo, pero la biología de sistemas ha comenzado a ser una área central para el desarrollo de la medicina genómica de éste siglo XXI.

El avance vertiginoso de las ciencias genómicas plantea nuevos formas de abordar al estudio de las enfermedades metabólicas consideradas problemas nacionales de salud. Así, el avance tecnológico para secuenciar genomas completos y monitorear a escala masiva el perfil de expresión de proteínas y metabolitos –proteoma y metaboloma-- han hecho factible identificar distintos niveles de procesos biológicos y su asociación al desarrollo de enfermedades complejas. Éste avance constituye solo una de las piezas requeridas para alentar el desarrollo de una medicina personalizada, predictiva y eventualmente preventiva.

Otra de las piezas fundamentales, es el desarrollo de esquemas teóricos y computacionales para dar sentido biológico a esta gran cantidad de información y de crear modelos predictivos del estado funcional de una célula o del tejido humano. La Biología de sistemas es un modelo de estudio para lograr éste propósito mediante:

1) la integración de datos genómicos en forma coherente y sistemática;

2) el análisis integrativo de los mismos; y

3) su modelación computacional para entender los mecanismos biológicos de propician enfermedades como el cáncer.

A éste nivel, la relevancia de los objetivos de la biología de sistemas en proyectos de salud se hace evidente: entender los principios biológicos que inducen una enfermedad y eventualmente diseñar tratamientos terapéuticos más efectivos al paciente, esto a través del análisis computacional de redes biológicas y datos generados por las tecnologías de alto rendimiento en las ciencias genómicas.

Los beneficios a la población mexicana

La biología de sistemas es un nuevo esquema de investigación en el estudio de enfermedades humanas al considerar la necesidad de integrar varios mecanismos para explicar un padecimiento, o dicho de otra forma, se ve a la enfermedad como una propiedad emergente de un sistema complejo. El desarrollo de esta área es de carácter multidisciplinaria y se está gestando en nuestro país con algunos avances importantes en instituciones tales como el INMEGEN y la UNAM. A largo plazo, los resultados de esta medicina integrativa será de gran impacto para el desarrollo de estrategias personalizadas de salud en la población mexicana, principalmente para el estudio del cáncer, la diabetes y la obesidad.

Actualmente, en el Laboratorio de Biología de Sistemas para Enfermedades Humanas, en colaboración con otros laboratorios del mismo Instituto, se trabaja para identificar las alteraciones metabólicas que caracterizan el cáncer. A través de un grupo interdisciplinario se busca reconstruir redes metabólicas de alta calidad, simulando computacionalmente los procesos que ocurren en las células o en los tejidos humanos, y así generar hipótesis que nos permitan entender los mecanismos básicos por los cuales el cáncer se desarrolla.

En una primera fase, buscamos evaluar las predicciones del modelo computacional con datos generados a partir de tecnologías genómicas --particularmente del transcriptoma (todo el material que se produce por el procesamiento del ADN), el proteoma y el metaboloma-- en líneas celulares cancerosas HeLa y MCF7. Así, mediante el análisis integrativo entre modelación computacional y datos genómicos, pretendemos identificar reacciones bioquímicas centrales para detener o disminuir el desarrollo de líneas celulares cancerosas.

Nuestra línea de investigación se desarrolla por un grupo interdisciplinario que involucra científicos en el área de biología del cáncer, las ciencias de la computación, las ciencias genómicas, la física y las matemáticas. El objetivo es incidir a través de un esquema propio de la biología de sistemas en la búsqueda de blancos terapéuticos a nivel metabólico que sean capaces de contrarrestar el crecimiento de células cancerosas. Por otra parte, nuestro grupo ha incursionado en la reconstrucción de vías metabólicas propias de tejido con la mira de poder incidir en modelos más complejos y cercanos al sistema humano. Todo esto se debe a que el metabolismo de una célula de cáncer depende mucho del contexto en que habita, de forma que la expresión de su metabolismo depende del tejido y del individuo a los que pertenece. En este contexto, el avance de esta investigación será fundamental para el desarrollo de la medicina personalizada.

Conclusiones

La biología de sistemas es una rama fundamental para el desarrollo de la biología del siglo XXI y una pieza clave para el desarrollo de la medicina sistémica y personalizada. Este modelo de estudio propone considerar a las enfermedades humanas --tales como la diabetes, la obesidad o el cáncer-- como el resultado de fallas en los mecanismos en redes biológicas, sobre todo a nivel genómico, proteómico y metabólico. A diferencia de la bioinformática, la biología de sistemas no solo pretende proporcionar aspectos descriptivos del comportamiento de varios genes asociados a una enfermedad humana, sino que también permite:

1) integrar e interpretar datos generados por tecnologías de alto rendimiento en genómica;
2) comparar dichos datos e interpretaciones con las generadas a través de simulaciones computacionales; y
3) generar hipótesis y evaluar los mecanismos inducidos en el sistema de estudio.

El INMEGEN tiene liderazgo en el avance de la biología de sistemas para el estudio de alteraciones metabólicas en cáncer y el desarrollo de nuevos paradigmas que promuevan una medicina personalizada, participativa, preventiva y predictiva en nuestro país, la llamada Medicina P4.