{"id":77136,"date":"2022-09-19T11:45:51","date_gmt":"2022-09-19T09:45:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pcb.ub.edu\/bioteque-una-herramienta-computacional-para-unificar-el-conocimiento-biologico\/"},"modified":"2022-09-20T15:27:40","modified_gmt":"2022-09-20T13:27:40","slug":"bioteque-una-herramienta-computacional-para-unificar-el-conocimiento-biologico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pcb.ub.edu\/es\/bioteque-una-herramienta-computacional-para-unificar-el-conocimiento-biologico\/","title":{"rendered":"Bioteque: una herramienta computacional para unificar el conocimiento biol\u00f3gico"},"content":{"rendered":"

Cient\u00edficos liderados por Patrick Aloy, investigador ICREA en el IRB Barcelona<\/a>, con sede en el Parque Cient\u00edfico de Barcelona, han desarrollado una herramienta computacional, Bioteque<\/a>, para armonizar, integrar y simplificar la enorme y creciente cantidad de datos biol\u00f3gicos disponibles. El resultado es un panel de conocimiento que proporciona informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo las distintas entidades biol\u00f3gicas (genes, enfermedades o c\u00e9lulas) se relacionan entre s\u00ed, incluyendo m\u00e1s de 30 millones de interacciones funcionales. El trabajo se publica en Nature Communications y es de libre acceso.<\/strong><\/p>\n

La r\u00e1pida evoluci\u00f3n de las distintas disciplinas en los campos de la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica y biom\u00e9dica (como pueden ser la gen\u00f3mica, la prote\u00f3mica o la transcript\u00f3mica) hace que, en las \u00faltimas d\u00e9cadas, la cantidad de datos biol\u00f3gicos disponible haya crecido de manera exponencial. Por ejemplo, en el Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica (EMBL-EBI) han pasado de gestionar\/almacenar un volumen de 40 petabytes a trabajar con 250 petabytes, en tan solo 6 a\u00f1os.<\/p>\n

Ahora, cient\u00edficos liderados por el Dr. Patrick Aloy<\/strong>, investigador ICREA y jefe del\u00a0laboratorio de Bioinform\u00e1tica Estructural y Biolog\u00eda de Redes<\/a> del IRB Barcelona han desarrollado una herramienta computacional para armonizar, integrar y simplificar estos datos. Bioteque, contempla relaciones entre 12 entidades biol\u00f3gicas (como genes, enfermedades o c\u00e9lulas), incluyendo m\u00e1s de 30 millones de interacciones funcionales, y se basa en algoritmos de inteligencia artificial para generar descriptores de estos elementos que capturen diferentes niveles de su complejidad funcional.<\/p>\n

La herramienta funciona integrando distintos niveles de complejidad biol\u00f3gica y as\u00ed puede reportar, por ejemplo, sobre dos genes que est\u00e1n relacionados, si interaccionan f\u00edsicamente, si son activos en el mismo tipo de c\u00e9lulas, si est\u00e1n relacionados con la misma enfermedad. O bien, podr\u00eda predecir la sensibilidad o resistencia de un tipo de c\u00e9lulas ante un f\u00e1rmaco concreto.<\/p>\n

\u201cEste recurso computacional que hemos desarrollado es de los primeros dirigidos a unificar informaciones biol\u00f3gicas y es el \u00fanico en abordar tal diversidad y cantidad de datos. Permite acceder, de forma f\u00e1cil y armonizada a, pr\u00e1cticamente, todo el conocimiento biol\u00f3gico disponible a d\u00eda de hoy y tiene un potencial enorme para acelerar la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica\u201d, explica el\u00a0Dr. Patrick Aloy<\/strong>.<\/p>\n

\"\"<\/strong><\/h5>\n

Casi 1.000 descriptores para 12 entidades biol\u00f3gicas<\/strong><\/h3>\n

En la Bioteque, la informaci\u00f3n est\u00e1 estructurada en 12 tipos de entidades biol\u00f3gicas como pueden ser: gen, enfermedad, tejido, c\u00e9lula, etc. Y, para cada una de estas entidades, contempla una serie de descriptores o caracter\u00edsticas, por ejemplo: el patr\u00f3n de mutaciones de un gen, el perfil de interacciones f\u00edsicas de las prote\u00ednas resultantes, la expresi\u00f3n de dicho gen en distintos tipos celulares o su relaci\u00f3n con enfermedades. Entre las 12 entidades biol\u00f3gicas, el sistema contempla alrededor de 1.000 tipos de descriptores.<\/p>\n

\u201cHemos trabajado con informaci\u00f3n procedente de 150 bases de datos distintas, as\u00ed que primero tuvimos que integrarlas, es decir, ponerlas todas en el mismo \u201clenguaje\u201d. Y luego ir convirtiendo ese conocimiento en descriptores num\u00e9ricos que pudieran ser interpretados por los algoritmos, para as\u00ed poder explotar computacionalmente\u00a0 esas redes y conexiones\u201d concluye\u00a0Adri\u00e0 Fern\u00e1ndez<\/strong>, primer autor del art\u00edculo y estudiante de doctorado en el mismo laboratorio.<\/p>\n

La Bioteque se ir\u00e1 ampliando peri\u00f3dicamente con nuevas bases de datos, seg\u00fan se vayan haciendo p\u00fablicas. Tanto la herramienta como las bases de datos y los algoritmos son de acceso abierto, y est\u00e1n disponibles en el siguiente enlace: https:\/\/bioteque.irbbarcelona.org\/<\/a>.<\/p>\n

\u00bb Enlace a la noticia: web del IRB Barcelona [+]<\/a><\/strong><\/p>\n

\u00bb Art\u00edculo de referencia: <\/strong>Fern\u00e1ndez-Torras, A., Duran-Frigola, M., Bertoni, M.\u00a0et al.<\/i>\u00a0Integrating and formatting biomedical data as pre-calculated knowledge graph embeddings in the Bioteque.\u00a0Nat Commun<\/i>13, 5304 (2022).\u00a0DOI: https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41467-022-33026-0<\/a>.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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