Los servidores del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) guardan los genomas de millones de células, de treinta tipos distintos de cáncer. Estudiando sus mutaciones, y la respuesta de cada paciente a los fármacos, se podría descubrir por qué algunas personas se curan, y otras no. En algunos casos ya se sabe; ya existen terapias dirigidas a mutaciones específicas, así que es su presencia o no lo que determina la curación. Pero es solo el principio de la medicina personalizada. El futuro depara terapias realmente a medida, diseñadas por sistemas informáticos que tienen en cuenta cada rasgo personal.
Para llegar a ese escenario la clave es la bioinformática, la disciplina que integra e interpreta grandes volúmenes de datos multi-ómicos, moleculares y clínicos. «Queremos sacarle el máximo partido a los datos oncológicos», dice Fátima Al-Shahrour, jefa de la unidad de Bioinformática del CNIO. «Queremos crear modelos que ayuden a curar el cáncer, y validarlos».
La bioinformática es hoy un área indispensable en la investigación oncológica, que en los últimos años además hace sinergia con la inteligencia artificial. Al-Shahrour y Alfonso Valencia, profesor de Investigación ICREA y director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), son pioneros de su implantación en España, y co-dirigen el Máster de Bioinformática y Ciencia de Datos en Medicina Personalizada de Precisión y Salud.
Diez años formando especialistas en bioinformática
El Máster ha formado a más de 450 especialistas en bioinformática en las últimas dos décadas. En su configuración actual, el próximo curso celebra su décima edición. Dirigido a «licenciados y profesionales con interés en biología molecular, biomedicina e ingeniería informática aplicadas al ámbito clínico y sanitario» -se explica en su web– es un título propio de la Escuela Nacional de Sanidad del Instituto de Salud Carlos III, organizado por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), el CNIO, el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) y la Sociedad Española de Biotecnología (SEBiot). Tiene la certificación de la International Society for Computational Biology (ISCB)
El próximo curso -preinscripción actualmente abierta-, se impartirá en el nuevo edificio de la Escuela Nacional de Sanidad, una «nueva infraestructura que supone una apuesta por espacios docentes más modernos, funcionales y adaptados a las necesidades actuales de la formación biomédica y tecnológica».
«Transformar los datos en conocimiento útil»
En el grupo de Al-Shahrour analizan datos de familias con más casos de cáncer de lo habitual, para encontrar las mutaciones responsables. También estudian muestras de pacientes con metástasis cerebral y ayudan a determinar qué fármacos pueden ser más eficaces en cada caso. Su máxima ambición, por ahora, es un atlas de la heterogeneidad del cáncer: en realidad, un cáncer son muchas células tumorales que no son idénticas, cada una tiene rasgos genéticos propios; entender cómo estas diferencias afectan al tratamiento es uno de los retos de la investigación oncológica actual.
«Desarrollamos herramientas para analizar, interpretar e integrar datos con aplicación en oncología», explica Gonzalo Gómez, investigador en la Unidad del CNIO y profesor del Máster. «Buscamos comprender mejor la heterogeneidad biológica y terapéutica de los tumores con tecnologías de célula única (single-cell), estudiando, entre otros, las metástasis cerebrales y los tumores tiroideos. También diseñamos estrategias para interpretar alteraciones genómicas con relevancia clínica en tumores hereditarios, combinando información molecular, genómica, imágenes médicas y datos clínicos de pacientes con cáncer».
Para Tomás Di Domenico, también investigador y profesor del Máster, «nuestro objetivo es transformar estos datos en conocimiento útil, interpretable y accionable desde el punto de vista clínico. Para ello desarrollamos métodos para identificar biomarcadores, caracterizar molecularmente los tumores y priorizar opciones terapéuticas. Queremos contribuir tanto a la investigación traslacional como a la toma de decisiones en la medicina de precisión».
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