Hacia la Bioinformática Clínica

Miguel Romero Cuevas

Doctor en biología y licenciado en bioquímica. Secretario General de la Fundación eSalud y Técnico de proyectos de la Red de Trastornos Adictivos, Fundación IMABIS.

Resumen

Una de las estrategias actuales que está permitiendo un más rápido avance de la investigación biomédica es la llamada investigación traslacional, la cual intenta acercar los descubrimientos de la investigación básica en el laboratorio a la práctica clínica. La principal barrera a la hora de hacer extensiva esta práctica, es la de la gestión de la gran cantidad de datos, los cuales son difíciles de interpretar, no están estandarizados y necesitan infraestructuras específicas para su tratamiento y almacenamiento. Al igual que ocurre con la información proveniente de experimentos de biología molecular, la bioinformática se presenta como una herramienta de valor para abordar los nuevos retos planteados de la aplicación de los nuevos datos de la era post-genómica a la práctica clínica diaria.

1. Investigación Biomédica: el “gap” entre la básica y la clínica

Tal como se expresa en la legislación española, “la investigación biomédica y en ciencias de la salud es un instrumento clave para mejorar la calidad y la expectativa de vida de los ciudadanos y para aumentar su bienestar, que ha cambiado de manera sustancial, tanto metodológica como conceptualmente, en los últimos años”¹.

La investigación biomédica se puede definir como la disciplina que persigue el descubrimiento de nuevos conocimientos y una superior comprensión del cuerpo humano desde el prisma de la salud y la enfermedad. Tradicionalmente, este campo se ha dividido en investigación clínica e investigación básica, entendiendo la primera como aquella que se lleva a cabo mediante un contacto real con pacientes, y la investigación básica como aquella que se realiza en el laboratorio con la finalidad de ahondar en el entendimiento de los procesos propios de los organismos enfocándolo desde disciplinas como la genética, la bioquímica, la biología celular…

Durante tiempo, estas dos divisiones han permanecido separadas por aspectos metodológicos y estructurales, pero actualmente, una gran parte de la comunidad científica y gestora dentro del campo de la salud acepta la necesidad de una mayor interrelación entre la investigación clínica y básica. Sin embargo, a pesar de algunos avances en este sentido, todavía persiste la sensación de que se puede y se debe hacer mucho más, sobre todo en la aminoración del tiempo de la aplicación de los avances en el conocimiento fundamental a la práctica clínica diaria.

2. Investigación Traslacional

Una de las líneas a las que tiende la biomedicina actual es permitir un diálogo más fluido entre ambas disciplinas y acelerar la transferencia del conocimiento básico a la clínica y viceversa. Se trata de la denominada investigación traslacional, que incluye la aplicación de los conocimientos básicos al proceso asistencial en grupos reducidos de pacientes, sin llegar a ser un ensayo clínico con un gran número de participantes, acercando de esta manera, los conocimientos desde el “laboratorio hasta la cabecera del enfermo”².

Este nuevo enfoque de la investigación biomédica se presenta de forma bidireccional, permitiendo una transferencia de conocimientos en ambos sentidos. Desde el ámbito clínico, la conexión es fundamental para entender mejor las situaciones fisiopatológicas, para disponer de métodos de diagnósticos más precoces y precisos, o para desarrollar nuevos fármacos y estrategias terapéuticas. Desde la investigación básica, este diálogo con la clínica no es sólo fructífero por el hecho de disponer de muestras o tener acceso a los pacientes, sino como referencia continua a la propia actividad investigadora que siempre debe tener en cuenta el contexto fisiológico y el objetivo de establecer la relación entre los detalles a nivel molecular y las funciones del organismo. En definitiva, es un estímulo para todos los investigadores que pueden realizar una investigación más realista que lógicamente beneficiará a corto o largo plazo la asistencia médica.

La investigación traslacional está adquiriendo cada vez más protagonismo, en gran medida debido a los grandes avances de la era post-genómica. En este sentido, cada vez se está desarrollando instrumentos más complejos y sofisticados para la adquisición de datos, como el genotipado de alto rendimiento, los “microarrays” de proteínas y de ácidos nucleicos, la espectrometría de masas, etc. La utilización de estos sistemas trae consigo la obtención, en tiempos muy breves, de grandes volúmenes de información: secuencias, mutaciones, datos de expresión génica, determinaciones analíticas de interés clínico, “screening” con fármacos…

Figura 1. AmpliChip tm para el estudio de metabolización de fármacos

A nivel de investigación básica y traslacional, este gran aumento de los datos produce una serie de problemas que ya están siendo tratados mediante herramientas bioinformáticas³, permitiendo el avance en muchas áreas de la investigación biomédica, incluyendo el descubrimiento de fármacos, biología de sistemas y la medicina personalizada, sin embargo todavía falta por resolver algunas cuestiones para una aplicación más global.

3. Un paso más: la aplicación a la práctica clínica

Si bien las tecnologías de la información y comunicación están dando resultados a la hora de la gestión de la información en investigación básica y traslacional, éstos son entornos relativamente controlados de laboratorio o grupos “reducidos” de pacientes. Sin embargo, el profesional que ejerce la práctica médica diaria se encuentra con muchas más fuentes de datos como la literatura científica, datos de enfermedades, de medicamentos, datos de pacientes, de gestión… y el añadir nuevos datos muy especializados a este esquema produce muchas veces un efecto contrario de falta de esquematización y pérdida de perspectiva.

Se crea así una barrera entre la investigación traslacional y su aplicación a gran escala en la práctica clínica diaria, que puede estar provocada entre otros factores, por:

• La gran explosión de datos y pruebas, sobre todo en el campo de la genética, con más de 1.400 pruebas para enfermedades descritas⁴: enzimas implicadas en el metabolismo, pruebas toxicogenómicas para sensibilidad ambiental, microarrays de ácidos nucleicos…
• La difícil interpretación de los datos genómicos y post-genómicos. Ya no tiene cabida el antiguo paradigma de un gen, una proteína, una enfermedad. Un estado fisiológico no se puede relacionar a una única mutación a nivel genómico, ni siquiera a ARN mensajero o una proteína. Cada vez se están descubriendo más relaciones no evidentes, más mecanismos de regulación y nuevas moléculas implicadas con nuevas funciones como los microARNs o ARN de interferencia.
• La falta de estandarización en la clasificación de los conceptos y resultados. Este problema es una consecuencia directa del rápido crecimiento de la información que hace que se tenga que almacenar, muchas veces sin un análisis semántico previo. En este sentido se están llevando a cabo trabajos en ontología clínica como IHTSDO (International Health Terminology Standards Development Organisation⁵, en resultados de laboratorio como el proyecto LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes)⁶ o en anotación genómica como Nomenclature for the description of sequence variations⁷.
• La falta de formación de los profesionales clínicos para el manejo de este tipo de información. El perfil del médico clínico actual se ve superado cuando debe exigírsele que, además de su especialidad, domine las técnicas y las normas que regulan el tratamiento de la información biomédica.
• Los sistemas de información médica no están diseñados ni preparados para manejar este nuevo tipo de información. Los informes médicos electrónicos actuales incluyen una gran variabilidad de datos: administrativos (nombre, domicilio, etc.), datos antropométricos (altura, peso, IMC, cintura-cadera, etc.), analíticos (hemoglobina, colesterol, triglicéridos, marcadores tumorales, etc.), e informes de distintas exploraciones radiológicas, ecografías, TAC, etc., junto con las imágenes en sus soportes correspondientes, desarrollados a su vez en otros tantos estándares, a los que ahora hay que sumar los estándares de los archivos producidos por las tecnologías genómicas y post-genómicas.
• Por último, pero no por ello menos importante, es el nuevo papel que adquiere el paciente en todo el proceso asistencial. Un paciente con cada vez más información requerirá del profesional de la salud para la interpretación y “traducción” de todos esos nuevos datos.

Por tanto, para intentar lograr una verdadera aplicación de los avances en investigación biomédica a la práctica diaria se plantea un panorama en el que se requerirá la integración de infraestructuras y grupos interdisciplinares con profesionales del ámbito clínico bien entrenados, que puedan interpretar los datos provenientes de experimentos biológicos, con intercambio de información bidireccional entre investigadores básicos y clínicos, y con el desarrollo de grandes bases de datos genéticas, fenotípicas, clínicas y farmacológicas. También se requerirá la participación de personal del ámbito de la bioinformática que integren las historias clínicas, los instrumentos de ayuda a la toma de decisiones por los clínicos, gestión de datos referidos al ADN, secuencia de proteínas y estructura de las mismas.

4. Bioinformática Clínica

En este artículo se considera la Bioinformática desde un punto de vista amplio tal como es definida por el NIH Biomedical Information Science and Technology Initiative Consortium ^*, en la que la bioinformática puede abordar toda temática relacionada con el área de la salud. Por tanto, no estaría restringida únicamente al análisis o trabajo con datos biológicos derivados de experimentos biológicos.

^* “la investigación, desarrollo o aplicación de herramientas y aproximaciones computacionales para la ampliación del uso de datos biológicos, médicos, comportamentales y de salud, incluyendo la adquisición, almacenamiento, organización, archivo, análisis o visualización de los mismos”.

En este sentido, la Bioinformática Clínica surge a partir de la utilización de métodos, técnicas, aplicaciones y soluciones de la bioinformática desde el enfoque de ofrecer una solución a la problemática de la práctica clínica diaria, permitiendo la integración de la evidencia científica, de modo que los profesionales sanitarios tengan más capacidad de tomar una decisión médica precisa. Más específicamente, la Bioinformática Clínica se integraría dentro de los sistemas de inteligencia competitiva dando valor añadido a los datos proporcionados desde el ámbito biológico, el ámbito clínico y el ámbito del paciente para que aporten una mejora real en el proceso de asistencia sanitaria.

Tal como describe Coltell y colaboradores⁸, las responsabilidades de esta disciplina se pueden agrupar en dos grandes categorías: proporcionar servicios, por un lado, y asistir en la decisión médica, por otro. Los servicios que puede proporcionar la bioinformática clínica están relacionados, naturalmente, con el procesado de la información que se extrae de los pacientes. La asistencia en la decisión médica consiste en aportar cuanto más conocimiento sea posible de forma que permita reducir al máximo el nivel de incertidumbre.

Estos dos puntos parecen perfectamente integrables dentro del esquema organizativo de los servicios hospitalarios, funcionando como servicios centrales facilitadores de la labor asistencial. Por proponer un esquema (figura 2) de trabajo de la Bioinformática Clínica se puede decir que el primer paso dentro del ciclo es el almacenamiento e integración de datos heterogéneos provenientes de distintas fuentes. Esos datos serán procesados mediante técnicas de minería de datos para extraer conocimiento, siempre supeditado a la mejora de la asistencia sanitaria, por último, esa mejora en la asistencia sanitaria retroalimentaría el sistema con datos más precisos, entrando en una dinámica de mejora continua del mismo.

Figura 2. Esquema de la funcionalidad de la Bioinformática Clínica dentro del proceso sanitario.

Por último, la bioinformática clínica también tiene su propia área de expansión con grandes expectativas, como es el análisis de los estados de salud y enfermedad desde un punto de vista interdisciplinario incluyendo variación genética con factores de riesgo, presentación de la enfermedad y estudio de las distintas respuestas a tratamientos. La investigación y el desarrollo de la bioinformática clínica pueden dirigirse hacia una mejor organización de bases de datos sanitarios, la minería de datos integrados, presentación sintética de conocimiento, y en campos más predictivos como la modelización y la simulación de los procesos de enfermedad para guiar en todo momento el tipo y la temporización de la práctica terapéutica⁹.

5. Conclusión

El presente escenario de la asistencia sanitaria muestra cada vez una mayor necesidad de incorporación de los datos resultantes de la aplicación de las tecnologías genómicas y post-genómicas a la práctica clínica diaria. Una primera aproximación para ello puede ser a través de “pequeñas” experiencias de investigación traslacional en que investigadores básicos y clínicos puedan cooperar permitiendo un intercambio fluido de datos y experiencias en ambos sentidos. Por otro lado, aunque ya se están conformando grupos que realizan esta transferencia a nivel experimental, problemas en los estándares y adecuación a las nuevas tecnologías están produciendo que la investigación traslacional no de un paso adelante más hacia su aplicación en la práctica clínica. Al igual que ha ocurrido con la biología molecular, la bioinformática puede ser una potente herramienta para acelerar el proceso de introducción y análisis de los datos dentro de la historia de salud, dando lugar al área funcional de la Bioinformática Clínica.

6. Referencias

1. Ley de Investigación Biomédica. Boletín Oficial del Estado nº 159 de 4 de julio de 2007. http://www.boe.es/boe/dias/2007/07/04/pdfs/A28826-28848.pdf Accedido 07-09-2007.
2. Rodés, J. y Trillas, A. Investigación clínica: del laboratorio al paciente. Med Clin (Barc) 2003;121(5):189-91.
3. Romero Cuevas, M. 2007 Jul 31. Bioinformática: del wet al dry, y al web lab. RevistaeSalud.com [Online] 3:11. Disponible: http://www.revistaesalud.com/index.php/revistaesalud/article/view/174/448Accedido 09-09-2007
4. Programa GeneTests de NIH. http://www.genetests.org/ Accedido 07-09-2007
5. IHTSDO http://www.ihtsdo.org/ Accedido 07-09-2007
6. LOINC http://www.regenstrief.org/medinformatics/loinc/ Accedido 08-09-2007
7. Nomenclature for the description of sequence variations http://www.genomic.unimelb.edu.au/mdi/mutnomen/ Accedido 08-09-2007
8. Colltel, O. et all. Bioinformática Clínica: Aplicación en el ámbito de la sanidad. Todo hospital, ISSN 0212-1972, Nº. 218, 2005, pags. 426-435
9. Silfen, E.Z. Clinical Bioinformatics: A merging of domains. MEDICAMUNDI 51/1 2007/06.