Uso de la bioinformática para encontrar objetivos de Drogas

Mediante la búsqueda de genes en organismos modelo que son similares a un gen determinado Homo sapiens, los investigadores pueden aprender sobre la proteína del gen codifica el Homo sapiens y búsqueda de fármacos para bloquearla. El MLHI gen, que está asociado con el cáncer de colon en sapienss Homo, se utiliza en este ejemplo.

Todo ello se suma a los días buenos por delante para la bioinformática, que muchos afirman mantiene la promesa real de la genómica. "La genómica sin bioinformática no tendrá mucho de una recompensa", dice Roland Somogyi, ex director de neurobiología en Incyte Genomics que ahora está en Molecular de la Minería en Kingston, Ontario.

Michael N. Liebman, jefe de la biología computacional en Roche Bioscience en Palo Alto, Está de acuerdo. "La genómica no es el cambio de paradigma, es la comprensión de cómo utilizar que es el cambio de paradigma", afirma. "En la bioinformática, estamos en el comienzo de la revolución".

La revolución requiere de muchos actores diferentes, cada uno con una estrategia diferente. Algunas compañías de bioinformática atender a los grandes usuarios, con el objetivo de sus productos y servicios a la genómica, la biotecnología y las compañías farmacéuticas mediante la creación de software a medida y servicios de consultoría que ofrece. Lion Bioscience, con sede en Heidelberg, Alemania, Ha sido particularmente exitoso en la venta "en toda la empresa" herramientas de bioinformática y servicios. Sus 100 millones de dólares de acuerdo con Bayer para construir y gestionar una capacidad de bioinformática en todas las divisiones de Bayer en ese momento era mucho más grande de la industria tales.

Otras empresas pequeñas orientadas a los usuarios o académico. Empresas de la Web, tales como Oakland, California, doble torsión y eBioinformatics, que tiene su sede en Pleasanton, California, Ofrecen una ventanilla única en Internet. Los portales en línea permiten a los usuarios acceder a diversos tipos de bases de datos y software utilizados para manipular los datos.

En mayo de 2000, los científicos DoubleTwist anunciaron que habían utilizado su tecnología para determinar que el número de genes en el genoma del Homo sapiens es de aproximadamente 105.000, aunque dijeron que la cifra final probablemente llegarían en al 100.000. Para aquellos que prefieren tener el software detrás de su propia seguridad contra incendios paredes, en Informax Rockville, Oxford Molecular Grupo en Inglaterra, Y otros venden retráctil productos envasados.

Hacer Conexiones

Las grandes compañías farmacéuticas "las grandes compañías farmacéuticas" también han tratado de aprovechar sus esfuerzos con la genómica de las inversiones en la casa de la bioinformática. Muchos han establecido departamentos enteros para integrar y software de servicios y facilitar el acceso de base de datos en múltiples departamentos, incluido el desarrollo de nuevos productos, la formulación, la toxicología y ensayos clínicos. El viejo modelo de desarrollo de fármacos a menudo compartimentadas estas funciones, marginalización de datos que podría haber sido útil a otros investigadores. Bioinformática permite a los investigadores a través de una compañía para ver la misma cosa al mismo tiempo la manipulación de los datos de forma individual.

Además de hacer el descubrimiento de fármacos más eficaces, en la bioinformática casa también puede ahorrar a las empresas de dinero del narcotráfico en el software de apoyo. Glaxo Wellcome Research Triangle Park, NC, Está sustituyendo a los paquetes individuales utilizados por los investigadores de diversos departamentos y para acceder y manipular bases de datos con una sola plataforma de software. Robin M. DeMent, EE.UU.el director de la bioinformática en Glaxo Wellcome, estima que ello permitirá ahorrar unos 800.000 dólares en apoyo a la dotación de personal durante un período de tres a cinco años.

Para integrar la bioinformática en sus empresas, los gigantes farmacéuticos también establecer alianzas estratégicas, los acuerdos de licencia y adquisición de pequeñas empresas de biotecnología. Uso de los socios y proveedores no sólo permite a las grandes farmacéuticas para llenar las lagunas en sus capacidades de bioinformática, pero también le da la movilidad necesaria para adaptar las nuevas tecnologías como vienen en el mercado en lugar de constante revisión de sus propios sistemas. "Si una compañía farmacéutica había un gran presupuesto de investigación suficiente, podía hacerlo todo ellos mismos", dice Somogyi. "Pero es también una cuestión de cultura. Los beneficios de campo en su conjunto por ofrecer a las empresas diferentes, con diferentes funciones y con espacio de solapamiento ".

Ocupando algunos de que los recursos overlapin, productos y empresas capitalizationare mercado, tales como Human Genome Sciences, Celera y Incyte. Se extienden el terreno entre las grandes farmacéuticas y la integración de datos y la minería ofrecidos por empresas especializadas. También han aprovechado rápidamente el grado de automatización que la bioinformática ha llevado a la biología.

Pero con toda esta variedad viene el potencial de la falta de comunicación. Cómo distintas bases de datos para hablar con uno anotherwhat se llama interoperabilityis cada vez más importantes como los usuarios pasar rápidamente entre ellos para satisfacer sus necesidades. Una solución obvia sería que los datos annotationtagging con nombres que son referencias cruzadas a través de bases de datos y los sistemas de nomenclatura. Esto ha funcionado hasta cierto punto. "Hemos tenido éxito en poner las bases de datos, junto con la anotación: Una base de datos de la base de datos B, de B a C, de C a D", explica Liebman de Roche Bioscience. "Sin embargo, la anotación en un posible cambio, y por el momento de ponerse a D de las referencias no pueden haber cambiado, sobre todo con un flujo constante de nuevos datos." Él señala que este problema se hace más aguda, como la comprensión de la biología y la la capacidad de realizar análisis computacional se vuelve más sofisticada. "Apenas estamos empezando a identificar las complejidades de estas consultas, y la forma en que almacenamos la información se vuelve importante en los tipos de preguntas que podemos pedir", afirma.

Mejoras sistemáticas ayudará, pero progressand en última instancia, profitstill se basa en el ingenio de los usuarios finales, de acuerdo con David J. Lipman, director del NCBI. "Se trata de brainware", dice, "no de hardware o software".

Conectar los biólogos

Imagine que su compañero de trabajo en el cubículo de al lado tiene alguna información que usted necesita para un informe que es debido pronto. Ella e-mail a usted, pero los datos son de un programa de hoja de cálculo, y todo lo que tiene es un procesador de textos, así que no hay posibilidad de que su cortar y pegar en su documento. En cambio usted tiene que imprimirla y escribirla en todo de nuevo. Eso es más o menos la situación de los biólogos en estos días. Aunque las bases de datos de información biológica aboundespecially en esta era posterior secuenciación del genoma investigadores eramany son como los marineros sedientos de muerte rodeada de un océano: lo que necesitan es todo lo que les rodea, pero no en una forma que puedan utilizarlo.

Para resolver el problema, varios grupos, integrado por científicos académicos e investigadores de la biotecnología y las compañías farmacéuticas se unen para tratar de elaborar normas de equipo de bioinformática para que los biólogos más fácil compartir datos y aprovechar al máximo el exceso de información resultantes de la Proyecto Genoma Humano. Su objetivo es permitir que un investigador, no sólo para flotar sin problemas entre las bases de datos enorme de secuencias de ADN y los de las tres estructuras tridimensionales de proteínas codificadas por el ADN. También quieren que un científico sea capaz de buscar las bases de datos más eficiente de manera que, para usar una metáfora del automóvil, si alguien escribió en el "Camaro", los resultados se incluyen otros coches, así que el sistema sería lo suficientemente inteligente como para saber que una Camaro es otro tipo de coche.

El beneficio inmediato se espera que sea el más rápido desarrollo de nuevos fármacos. "La investigación farmacéutica es la única industria que sé de descenso de la productividad", dice Tim Clark, vicepresidente de informática para el Millennium Pharmaceuticals, en Cambridge, Mass."El esfuerzo en I + D se encuentra en una escala de embarcaciones primitivas, como tejedores de casa, a pesar de la normalización es uno de los primeros problemas que se abordan en la Revolución Industrial, con la invención de piezas intercambiables."

La cuestión es cuáles son las normas de uso. En una situación que recuerda de la industria informática en la década de 1970, las normas de todos los defensores, mientras que son sus propios. Los grupos formales han surgido en todo el mundo con nombres como el Consorcio BioPathways, la Life Sciences Research Domain Task Force del Object Management Group, y el Bio-ontologías Consortiumand cada uno tiene una idea diferente de cómo deben hacerse las cosas. Eric Neumann, un miembro de la Bio-ontologías y consorcios BioPathways, es un neurólogo que ahora es vicepresidente de la informática ciencias de la vida en la empresa de consultoría 3 del Milenio enCambridge, Mass.(sin relación con Millennium Pharmaceuticals). Dice Extensible Markup Language (XML) se perfila como el lenguaje informático para la bioinformática. XML es el sucesor de Hypertext Markup Language (HTML), el controlador actual de la World Wide Web.

Una de las ventajas de XML es que contiene etiquetas que identifiquen a cada tipo de información de acuerdo a su tipo: "Camaro", por ejemplo, se ha marcado como un coche. Neumann propone que los lenguajes basados en XML que "subrayamos la Web-como la naturaleza de la información biológica", que se extiende desde el ADN al ARN, proteínas, las interacciones proteína-proteína, vías bioquímicas, la función celular y, en última instancia, el comportamiento de un organismo completo . Formas actuales de almacenamiento y búsqueda de información biológica como se centran en un solo gen, según Neumann, "pero las enfermedades que queremos tratar involucran más de un gen".

Clark dice que los principales problemas de la bioinformática que hacen necesaria la elaboración de normas son el gran volumen de datos, la necesidad de reconocimiento de patrones avanzados (como en las secuencias de ADN y las proteínas dominios estructurales), la capacidad de proceso de señales para eliminar el "ruido" de los datos, y algo llamado optimización combinatoria, o encontrar el mejor camino a través de un laberinto de interacciones moleculares. "No se puede construir todo de uno mismo", sostiene.

Neumann cree optimización combinatoria podría ser el mayor obstáculo. "Senderos son mucho más complejo de lo que [ADN] secuencias", afirma. "Si no llegamos a algo, que va a ser un desastre real".

un artículo presentado por Donis F.

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