Bioinformática: desafíos del área en contextos globales de cambio
Hugo Naya, responsable de la Unidad de Bioinformática en el Institut Pasteur de Montevideo, conforma el equipo de científicos que trabaja en el instituto desde sus inicios. Luego de casi dos décadas signadas por los cambios tecnológicos que revolucionaron precisamente la generación y procesamiento de datos, Naya cuenta cómo percibe los cambios que se han dado en los últimos años y cómo la Unidad pudo adaptar el trabajo a esta nueva realidad.
Bioinformática es de las áreas de trabajo más afectadas por los cambios tecnólogicos actuales. ¿Qué grandes cambios ves en la actualidad que afectan tu forma de trabajo?
Sobre todo son los grandes desarrollos, tanto a nivel computacional (lo que permite afrontar nuevos problemas) como a nivel de volumen de datos que podemos generar. En particular, en la genómica, los primeros secuenciadores masivos nacieron en 2005 y hoy evolucionaron muchísimo. Ahora nos permiten abordar nuevos problemas a un costo muy razonable. Por ejemplo, ahora hay un récord mundial de secuenciar un genoma completo en 5 horas. Esto ha generado un volumen gigantesco de datos, que nos permiten afrontar otro tipo de problemas.
Otro cambio enorme y que nos afecta es la aparición del Machine Learning o aprendizaje automático, que ha permitido explotar los datos de manera novedosa.
Hay un cambio de paradigma muy fuerte en biología computacional. Hace algunos años teníamos hipótesis fuertes e intentábamos explorar los datos para ver si la hipótesis se cumplía o no. Hoy, vivimos en un mundo basado en datos y estamos más preocupados en predecir a partir de datos que de entender los fenómenos que están detrás. Vende mucho más poder predecir que poder entender. Ese es un punto importante en nuestro campo y cada vez cuesta más abstraerse de esa dinámica.
¿Cómo se adaptó el instituto a este cambio de realidad a nivel tecnológico?
Nos hemos adaptado muy bien. En el área cada vez captamos más perfiles que vienen de ingeniería, biología, eléctrica y eso te permite contar con una fortaleza en la parte algorítmica o en predicción y los que venimos del área biológica nos hemos ido formando en esa parte. La Maestría en Bioinformática de la Facultad de Ciencias jugó un papel importante en esto.
El tema de almacenamiento de datos es crítico porque se generan un montón de información. En países en los que los recursos para la ciencia están más asegurados pagan el uso de la nube para almacenar esos datos. Aquí en el sur, el financiamiento nunca está asegurado, por eso preferimos tener poco pero saber que con lo tenemos podemos hacer algo, antes que decir “este año tengo para pagar la nube pero el año que viene no sé qué hago”.
¿Cómo se encuentra hoy la Unidad de Bioinformática?
La Unidad ha crecido muchísimo, tenemos compañeros con doctorado, otros con doctorado en curso, es un continuo de formaciones. Tenemos tres investigadores adjuntos nuevos que le van a dar otra fortaleza a la Unidad. Bioinformática es un área que siempre estuvo al servicio de la comunidad científica, hemos realizado nuestra tarea de apoyo en lo que tiene que ver con biología computacional y también estadística.
¿Qué desafíos ves a futuro para el área?
La llegada de modelos como Chat GPT empiezan a cambiar la manera en la que uno hace y transmite la ciencia. Estas herramientas son capaces hasta de escribir artículos científicos y eso genera un desafío muy importante. Hacer las cosas uno mismo produce una reflexión en el proceso constructivo que no te la da el producto terminado.
El hecho de generar una ciencia no muy reflexiva es un riesgo cada vez mayor. Cada vez producimos más artículos científicos con menos contenido por artículo y ahora aparecen herramientas que nos van a facilitar escribir por escribir. Podemos comunicar cualquier resultado, por más pequeño que sea, porque la máquina lo escribe…Creo que eso es un riesgo para la calidad de la ciencia.
Estamos frente a cambios de paradigmas muy fuertes y que se dan muy rápido, es un desafío para todos.¿Cómo mantenemos objetivos frente a estos cambios cuando hasta debe cambiar la forma de enseñar?
Sos profesor de Genética de Poblaciones y Genética Cuantitativa en la Facultad de Agronomía (FAgro).¿Cómo se refleja tu trabajo como docente con tu labor en el IP Montevideo?
Mi trabajo en la FAgro se refleja de una forma bastante integrada. En la facultad cada vez hay más necesidad de uso de herramientas genómicas. Hace un tiempo esta facultad fue resistente a adoptarlas y la realidad demostró que hoy en la investigación del agro es fundamental contar con la genómica para el mejoramiento genético animal y vegetal.
Mi formación en biología computacional hoy se complementa muy bien con mi formación en genética cuantitativa.
En la facultad de a poco desarrollamos grupos que trabajan específicamente en la parte de Bioinformática. Por ahora se trabaja más desde el problema: la gente trae problemas y de a poco va desarrollando capacidades computacionales para abordarlos. Surgió de forma distinta que en el instituto, que fuimos una Unidad de Bioinformática desde el principio.
¿Cómo has visto la evolución que tuvo el instituto en estos últimos años?
Cuando un organismo crece está en desarrollo, pero también se pierden algunas cosas. Al principio todos nos conocíamos, era más fácil contactarse. El crecimiento, que es positivo, tiene también eso de que salimos al pasillo y conocemos caras, pero no sabemos dónde trabajan. Es inevitable.
Sin embargo, en la actualidad el IP Montevideo es una institución con muchos recursos humanos y gran capacidad científica.
