De la Informática médica a la Bioinformática

Informática médica es tan nueva que siguen surgiendo definiciones a medida que se desarrollan nuevas especializaciones. Las siguientes definiciones se citan con frecuencia:

“En informática médica desarrollamos y evaluamos métodos y sistemas para la adquisición, procesamiento e interpretación de datos de pacientes con la ayuda del conocimiento que se obtiene en la investigación científica” (Musen, Van Bemmel, 1997).

“la informática médica es el campo científico que se ocupa de los recursos, dispositivos y métodos para optimizar el almacenaje, recuperación y manejo de información biomédica para la solución de problemas y toma de decisiones” (Shortliffe, 2006)

Hoy en día se prefiere el término Informática Biomédica (en lugar de Médica) porque abarca la Bioinformática y la informática médica, dental, de salud pública, farmacia, de imágenes y veterinaria. En su interesante artículo “What is biomedical informatics?” Bernstan et al (2010) concluyen que la informática biomédica es la aplicación de la ciencia de la información, incluyendo el manejo de datos y su interpretación, a los problemas de interés biomédico.

La informática biomédica en el área clínica se conoce también como Health Informatics. Es decir, la informática al cuidado de la salud, como campo multidisciplinario que utiliza la tecnología de la información para mejorar la calidad de vida de los pacientes. En este contexto, podemos asumir que la Health Informatics, o informática de la salud, implica más bien la integración y manejo de los datos de registro de salud de una persona para apoyar la atención médica, como el diseño y uso de registros médicos informatizados o historias clínicas electrónicas, etc.

La American Medical Informatics Association (AMIA, 2016) describe la informática biomédica (Biomedical Informatics) como el campo interdisciplinario que estudia y persigue el uso efectivo de datos, información y conocimiento biomédicos para la investigación científica, la resolución de problemas y la toma de decisiones, motivados por los esfuerzos para mejorar la salud humana. Esta definición, más general, permite entender la disciplina de la informática biomédica como la aplicación de las ciencias de la computación, estadística y modelos matemáticos para estudiar el amplio mundo de la biología y la medicina desde nivel molecular hasta macro ecosistemas.

Si nos enfocamos en procesos a nivel molecular, celular, de órganos, de organismos o de ecosistemas, encontramos distintas especializaciones de la informática biomédica que atienden estas labores de investigación y desarrollo.

La Bioinformática se centra en la exploración de procesos biológicos a nivel molecular como el desarrollo de algoritmos sofisticados para estudiar genes (genómica), expresión génica (transcriptómica), proteínas (proteómica), lípidos (lipidómicos), metabolitos (metabolómica) y otras moléculas unidas a células. La bioinformática utiliza análisis y modelos in silico utilizando técnicas matemáticas y estadísticas.

La bioinformática envuelve la integración entre biología y tecnología. Se ha propuesto (Hoyt et al, 2008) una definición como “la Bioinformática analiza la información biológica usando computadores y técnicas estadísticas; es la ciencia que utiliza bases de datos en computadores para acelerar y mejorar la investigación biológica”.

La Biología Computacional (Computational Biology) es otro término usado en el área de la informática biomédica. Aunque a menudo es usado para referirse a la aplicación de las ciencias de la computación a estudios desde niveles moleculares hasta ecosistemas, su aceptación más extendida es que la biología computacional ayuda a los científicos a entender cómo funcionan los procesos biológicos a nivel macro. Se puede decir que la biología computacional involucra el desarrollo y aplicación de métodos analíticos y teóricos de datos, modelización matemática y técnicas de simulación computacional para el estudio de sistemas biológicos, conductuales y sociales. Mediante el uso de modelos informáticos, se prueban diversas hipótesis para comprender cómo funcionan los tejidos, los órganos y los ecosistemas enteros. Por ejemplo, cómo la sangre fluye a través del cuerpo o cómo el aire fluye a través de los pulmones. Esta compleja red de “tuberías en los pulmones” puede ser modelada matemáticamente para ayudar a mejorar la salud de un paciente.

Como ejemplos de aplicaciones de la Bioinformática podemos señalar: medicina molecular, medicina personalizada, terapia genética, desarrollo de fármacos, resistencia antibiótica, estudios sobre el cambio climático, mejoramiento de cultivos, análisis forense, resistencia a los insectos, mejorar la calidad nutricional, desarrollo de variedades de plantas resistentes a la sequía, etc.

Varias empresas en España ya utilizan técnicas Bioinformáticas. Por ejemplo, última tecnología de software que analizan moléculas para ayudar a los usuarios a predecir qué proteínas interactuarán en aplicaciones terapéuticas, calculando el proceso en muy corto tiempo (Mind the Byte, 2016). Otras aplicaciones como “The MAIT package for analysing LC/MS Metabolomic data” (B2Slab, 2014, NutriMetabolómica, 2016) o “Un análisis de la aplicabilidad de los aprendizajes semi-supervisados sobre la tarea específica de la predicción de términos de Ontología de Genes (GO)” (B2SLab, 2016) pueden consultarse en la web del grupo de investigación Bioinformatics and Biomedical Signals Laboratory (http://b2slab.upc.edu).
Bioinformática en Acción: Aplicaciones en Genómica
https://youtu.be/BFf36Vxw2GY
El Genoma, las Computadoras y la Medicina Personalizada | Patricio Yankilevich | TEDxUTN
https://youtu.be/8-jXsOJf5Vs

Dr. Pedro Gomis Román

Centro de Investigación en Ingeniería Biomédica (CREB)

Laboratorio de Bioinformática y Señales Biomédicas (B2SLab)

Universidad Politécnica de Cataluña

Pau Gargallo, 5
08028 Barcelona, Spain
[email protected]
http://www.creb.upc.edu

http://b2slab.upc.edu/people/pedro-gomis-roman/

Referencias bibliográficas:

American Medical Informatics Association (AMIA).  Recuperado de:  https://www.amia.org/

B2Slab (2014). Recuperado de:  http://b2slab.upc.edu/mait-package-now-available-bioconductor/

B2SLab (2016), recuperado de: http://b2slab.upc.edu/1071-2/

Bernstam, E. V., Smith, J. W., & Johnson, T. R. (2010). What is biomedical informatics? Journal of biomedical informatics, 43(1), 104-110.