Biocomputación

Sobre la bioinformática y el avance de la biociencia

[hr]En la maraña de líneas que forman las dendritas neuronales en algunos dibujos de Ramón y Cajal se puede llegar a entrever alguna mariposa. La imagen de las neuronas como “misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas quién sabe si esclarecerá algún día el secreto de la vida mental”, en palabras de Cajal, es tan poderosa por su carga poética que puede disparar la imaginación al contemplar sus atractivos dibujos. La realidad, sin embargo, es mucho más compleja y difícil de visualizar. En un volumen de apenas litro y medio se empaqueta un número impreciso de neuronas (se estima que entre 10.000 y 100.000 millones), y cada una de ellas tiene centenares de conexiones con las células vecinas. Dotar de sentido espacial a este fabuloso enredo sináptico es esencial para comprender la función cerebral, un desafío que se vislumbra tan fascinante como complicado. Pero está claro que un mapa de las conexiones neuronales es imposible de hacer con los rudimentarios métodos gráficos de Cajal. La tremenda complejidad de los árboles neuronales se ha abordado mediante formulaciones excesivamente simplificadas o mediante reconstrucciones en tres dimensiones, pero en este caso al añadir más neuronas llega un momento en que el esquema tridimensional de un pequeño circuito neuronal resulta imposible de visualizar y entender. Y si ni siquiera es posible comprender los microcircuitos cerebrales, difícilmente se puede abordar la complejidad de toda la circuitería neuronal concentrada en una masa grisácea de kilo y medio de peso y con la consistencia de un plátano maduro.

Para superar esta limitación, el neurocientífico Bagrat Amirikian, del departamento de Neurociencia de la Universidad de Minnesota, ha ideado un marco teórico que permite plasmar en dos dimensiones la compleja forma de una neurona con todas sus sinapsis. Los mapas de la conectividad de algunas neuronas pueden usarse para crear mediante ordenador simulaciones realistas de los circuitos integrados por centenares de neuronas, obteniendo así imágenes sencillas y prácticas que facilitan el estudio de las distintas zonas del cerebro. Este trabajo, que ejemplifica la importancia de la bioinformática, es uno de los que aparecen en el primer número (24 de junio de 2005) de una nueva revista, PLoS Computational Biology, consagrada a los cada vez más numerosos estudios que se sirven de modelos matemáticos y del poder de computación de los ordenadores actuales para estudiar la enorme cantidad de datos disponibles en todas las escalas biológicas y difícilmente manejables sin ordenadores. La secuenciación del genoma humano es uno de los muchos ejemplos de importantes avances en biología logradas gracias a la computación. Así pues, más que una moda pasajera, el florecimiento de revistas como Neural Computation, Evolutionary Computation o esta nueva de PLoS parece ser la constatación de que la biocomputación es imprescindible para avanzar en la integración de la complejidad biológica.