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Algunas voces dentro del movimiento antivacunas argumentan que las vacunas contra la COVID se desarrollaron demasiado rápido y, por tanto, no pueden ser seguras. Sin embargo, estas personas no tienen en cuenta que ya se ha hecho antes.
Cuando en 1796 Edward Jenner descubre la vacuna contra la viruela solo contaba con vacas, su intuición y su capacidad de trabajo. En 1974 la viruela todavía registró 200.000 infecciones en el mundo. Poco después, en 1980, la OMS la declaró erradicada, casi dos siglos después del descubrimiento de la vacuna.
Pero no podemos olvidarnos de infecciones muy cercanas y letales. La pandemia de ébola de 2014-2016 fue el brote más mortífero de la enfermedad en la historia, con más de 28.000 muertos.
Aunque la mayoría de los casos se produjeron en África Occidental, también se registraron infecciones en Europa y América del Norte. Sin embargo, esta vez los científicos contaban con algo que Jener no tenía: la bioinformática.
Qué es la bioinformática
Los virus y todos los seres vivos se componen de átomos ordenados en forma de moléculas diferentes. Si conseguimos comprender qué moléculas están presentes y cómo interactúan, podemos crear tratamientos y vacunas para las enfermedades. Pero esto significa procesar inmensas cantidades de información, y aquí es donde entran los ordenadores.
La bioinformática es el uso de tecnología para almacenar, organizar y analizar datos biológicos. Para hacernos una idea, el ADN de una persona contiene unos 750 megabytes de información, algo menos de un gigabyte. En comparación, en 2020 se crearon 1,7 megabytes de datos por segundo y por persona en todo el mundo, equivalente a 418.000 millones de discos duros de un terabyte.
La bioinformática permitió desarrollar una vacuna contra el ébola en un tiempo récord: los científicos pudieron cartografiar la secuencia genética del virus e identificar qué partes podían ser el objetivo de las vacunas y los tratamientos. En 2019 se autorizó la primera vacuna contra el ébola, que se ha usado con éxito en toda África. , hay dos vacunas autorizadas contra el ébola.
En el caso del SARS-CoV-2, la bioinformática se utilizó para crear un modelo en 3D de la proteína viral de la espiga, que apareció en todos los medios de comunicación del mundo. Esta proteína es la que permite al virus adherirse a las células humanas y causar la infección.
Al comprender la estructura de la proteína de la espiga, los científicos pudieron diseñar una vacuna que se dirigiera específicamente a ella y la bloqueara. Los primeros ensayos clínicos de esta vacuna comenzaron en abril de 2020 con miles de personas, y apenas unas semanas después se demostró que era segura y eficaz.
El ADN de una persona contiene unos 750 megabytes de información, algo menos de un gigabyte
En noviembre de 2020, menos de un año después del estallido de la pandemia, se administraron las primeras dosis de la vacuna. En los últimos años, se ha convertido en una herramienta esencial en la lucha contra el cáncer.
Analizando enormes conjuntos de datos, es posible identificar genes supresores de tumores y desarrollar terapias dirigidas que son más eficaces que los tratamientos tradicionales.
El tratamiento de los datos biológicos también hace posible la medicina personalizada. Los médicos suelen decir que cada paciente es diferente, pero los tratamientos son genéricos en muchos casos.
Analizando los genes del paciente, la información genética de las colonias de bacterias de su microbiota, y los productos del metabolismo de su cuerpo, es posible desarrollar un tratamiento único que se adapte a sus necesidades y sea mucho más efectivo.
La bioinformática y las pandemias que vienen
En 2018, el laboratorio DeepMind de Google generó todos los modelos posibles de proteínas usando inteligencia artificial. Esto es fácil de decir, pero inmenso en sus consecuencias.
Quiere decir que los científicos tienen a su alcance un “catálogo” de todos los compuestos posibles en los seres vivos, incluso aquellos que no se han identificado nunca antes, y pueden verlos en tres dimensiones y simular su comportamiento.
En este caso la bioinformática ha dado a la ciencia la capacidad de hacer mejores predicciones. Por ejemplo, usando esta información es posible adelantarse a los virus y predecir sus mutaciones, y los posibles tratamientos, diagnósticos o vacunas para combatirlas.
Por ejemplo, en el caso del Zika, los bioinformáticos han utilizado datos de brotes anteriores de virus similares para desarrollar una prueba que puede detectarlo a las dos semanas de la infección.
Los datos también permiten predecir futuras zoonosis siguiendo la propagación de los virus entre los animales antes de que salten a los humanos. Asimismo, el análisis de los datos de contagio permite diseñar estrategias de salud pública más efectivas para detener el avance de una enfermedad.
La bioinformática también es esencial para el desarrollo de nuevas semillas y cultivos capaces de crecer con más calor, menos agua, menos fertilizantes y menos pesticidas, y así garantizar la seguridad alimentaria durante el cambio climático.
Del mismo modo se puede usar para detectar enfermedades genéticas en los embriones humanos y corregirlas antes del nacimiento. Todas estas aplicaciones están todavía en sus indicios, pero los avances se producen a pasos agigantados.
Como cualquier tecnologías y cualquier avance científico, existe el potencial de usarla para el mal. La bioinformática podría utilizarse para cepas nuevas y más virulentas de enfermedades y otras armas biológicas, como nuevas toxinas resistentes a los tratamientos actuales.
El análisis de la información genética de las personas podría introducir nuevas formas de discriminación, o al revés, la creación de bebés de diseño, y además existe el riesgo de que las plantas modificadas usando esta información provoquen daños en el medio ambiente.
Sin embargo, en este caso la información fluye a demasiada velocidad, el cambio es imparable, y los beneficios pueden superar con creces los posibles riesgos.
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