Figura 1. Red de publicaciones en bioinformática en Yucatán.

La Bioinformática se conceptualiza como una rama de la biología que tiene por objetivo el almacenar y analizar la información biológica, derivada de los datos de secuenciación del ADN y de los datos de expresión global, para generar nuevas hipótesis. Para ello, se requiere diseñar e implementar algoritmos computacionales para determinar la función e historias evolutivas de los genes y/o a establecer los mecanismos que gobiernan su expresión dentro de la célula, entre otros temas.

Por otra parte, la genómica es un área de investigación dedicada al análisis, comparación y comprensión global de cómo los genes están organizados en un organismo, desde un virus hasta los humanos. De esta forma, la genómica como campo de estudio está asociado directamente a la bioinformática, ya que la información fluye en ambas direcciones y requieren enfoques computacionales para su buen desempeño.

En los últimos 30 años ha habido una vorágine de información biológica nunca antes vista, gracias a los grandes proyectos de secuenciación masiva. Dichos proyectos han generado millones de datos que son almacenados en grandes repositorios para su posterior evaluación. La comunidad científica en México y en particular en el Estado de Yucatán no se ha mantenido al margen de dichos avances tecnológicos y ha participado en diversos estudios relacionados a entender la diversidad biológica en el país y a nivel mundial. En los últimos años, investigadores jóvenes se han incorporado al área, abriendo el abanico de temas para estudiar y siendo cada vez más competitivos, tales como los dedicados a la genómica del cáncer o bacteriana, entre otros. 

¿Hacia dónde vamos en Yucatán?

Una búsqueda bibliográfica en la base de datos Pubmed del National Center for Biotechnology Information (NCBI) desde el 2000 hasta el 2020 muestra un total de 2145 trabajos publicados en el área de la bioinformática y la genómica en México. De dichos trabajos, el mayor número de publicaciones se concentran en los estados de Morelos y la Ciudad de México, con una contribución de 18.6% y 17.9% del total de los trabajos publicados, respectivamente. Dicha productividad coincide con la presencia de Institutos, Centros de Investigación y sus correspondientes grupos consolidados en el área, tales como el Centro de Ciencias Genómicas y el Instituto de Biotecnología, en Cuernavaca y/o los Institutos de la UNAM y del Instituto Politécnico Nacional en la Ciudad de México. 

En Yucatán, los grupos enfocados al área de bioinformática y genómica, contribuyeron para el 4% de los trabajos publicados en el país en el periodo evaluado; ubicándose en el sexto lugar a nivel nacional, solo detrás de Guanajuato, Nuevo León, Jalisco y los estados previamente mencionados. En este contexto, los grupos mejor posicionados en el área en el estado son los que están adscritos al Centro de Investigación Científica de Yucatán, la Universidad Autónoma de Yucatán y la Universidad Nacional Autónoma de México; entre otros.

Los grupos identificados en Yucatán, tienen por tema de interés, desde la investigación veterinaria, tales como los cerdos; estudios en hongos, tales como en el cluster de la biosíntesis de aflatoxinas en Aspergillus sp o en enfermedades como la artritis reumatoide, entre otros. En la UNAM, el grupo de bioinformática que se instaló hacia el 2016 y ha explorado diversos temas relacionados con la regulación genética en bacterias, la comparativa del metabolismo desde una perspectiva evolutiva pero también con un enfoque biotecnológico, el análisis de redes de fármacos y targets, así como la reconstrucción de redes en organismos patógenos, lo que lo coloca como uno de los grupos líderes del área en México.

En resumen, aunque queda mucho por hacer en Yucatán, tenemos grupos altamente competitivos que nos permiten estar a la vanguardia a nivel internacional.

Figura 2. Temas principales de estudio en Yucatán

Agradecimientos

Agradecemos a la Dirección General de Asuntos del Personal Académico-Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) (IN-209620) por el financiamiento otorgado para este trabajo. 

Autores 

Santiago Chacón1, Ernesto Pérez Rueda2

1Instituto Tecnológico de México, sede Mérida. Yucatán. México.

2Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, Universidad Nacional Autónoma de México, Unidad Académica Yucatán. Mérida, Yucatán. México.

Para contacto:

ernesto.perez@iimas.unam.mx