La medicina genómica tiene como objetivo identificar las variaciones genéticas para reconocer la predisposición a enfermedades. Actualmente la cantidad de información y datos generados por la medicina genómica requiere de métodos más precisos capaces de descifrar y analizar dicha información.

La genómica computacional es una ciencia multidisciplinaria que combina métodos matemáticos, teoría de la probabilidad y estadística, y que genera metodologías y algoritmos para analizar los datos generados en las distintas plataformas de tecnologías genómicas, tales como los microarreglos de genotipificación y expresión genética, la secuenciación masiva de ADN y ARN, así como los procesos de metilación del ADN y expresión de proteínas.

El INMEGEN cuenta con un departamento de investigación en Genómica Computacional con el objetivo de desarrollar nuevas técnicas y algoritmos mediante la utilización de herramientas computacionales. Con éstas se pretende analizar la información generada en los diversos proyectos y líneas de investigación desarrollados en el Instituto, complementar el trabajo y así dar sentido a la cantidad de información que se genera enfatizando en aquel que conlleve a descubrimientos de moléculas y rutas biológicas implicados en el desarrollo de una enfermedad de relevancia en la salud pública nacional o internacional.

El Departamento de Genómica Computacional desarrolla e implementa procedimientos matemáticos y computacionales detallados para analizar los datos provenientes de las plataformas tecnológicas de punta en genómica, por ejemplo, las técnicas de secuenciación masiva de genomas. La relevancia del trabajo de investigación aplicada de este departamento recae en los estudios computacionales relativos a la genómica estructural y funcional del cáncer, área en la que se han desarrollado muchas de las colaboraciones nacionales e internacionales establecidas por los investigadores del INMEGEN. Dichos problemas han sido abordados desde el punto de vista genómico utilizando tecnologías de secuenciación masiva en exomas, transcriptomas y genomas completos. El procesamiento y análisis de estos datos requiere de un equipo con alta experiencia en computación y estadística de datos masivos.

Además, está relacionado con el estudio cuantitativo de los mecanismos de expresión y regulación génica esencial para entender la genómica funcional y su relación con la medicina genómica; la implementación de técnicas matemáticas y computacionales de integración de datos bajo el paradigma de la biología de sistemas que considera a los fenómenos biológicos, no como entidades aisladas (un gen, una proteína, una ruta bioquímica, etc.) sino como una red de entidades interactuantes que se controlan y regulan para dar por resultado los fenotipos observados –incluidos los patológicos- y que de alguna manera determinan su respuesta, por ejemplo ante tratamientos farmacológicos o terapéuticos. Se estudian las características genéticas que determinan la diversidad poblacional (en particular en poblaciones mexicanas y latinoamericanas) desde un punto de vista computacional y genómico, es decir, tomando en cuenta no solamente variaciones individuales sino realizando inspección de la variabilidad presente a lo largo de todo el genoma.

El Departamento está integrado por tres investigadores el Dr. Enrique Hernández Lemus, la Dra. Claudia Rangel Escareño y la Dra. Sandra Romero Hidalgo; así como dos miembros asociados, el M. en C. C. Juan Carlos Fernández López y el Mat. Iván Imaz Rosshandler, quiénes están involucrados en diferentes proyectos tanto internos como externos en colaboración con diversas instituciones del país y del extranjero. Estos proyectos abarcan desde el diseño de los experimentos y metodologías de análisis, hasta el entrenamiento de los estudiantes participantes, la interpretación de los resultados, la escritura de artículos científicos, etc.

La colaboración de los integrantes de este Departamento en diversos proyectos, dentro y fuera del instituto, facilitará el desarrollo de publicaciones científicas, formación de recursos humanos y la búsqueda de apoyos financieros además de descubrimientos científicos.