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Bioinformática o la utilización de la informática en las ciencias de la vida Una visión del siglo XXI en 2009 Luis Alberto Montero Cabrera Universidad de La Habana, 2009
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Bioinformática o la utilización de la
informática en las ciencias de la vida
Una visión del siglo XXI en 2009
Luis Alberto Montero CabreraUniversidad de La Habana, 2009
¿Cómo entenderla?
La Bioinformática es esencialmente la aplicación de las tecnologías de la información a las ciencias de la vida en general y a la biología molecular en particular.
Multidisciplinaria
Esto implica la confluencia del conocimiento existente y las teorías de todas las ciencias básicas y de las tecnologías para el tratamiento de la información con el fin de explicar los fenómenos biológicos al nivel molecular.
El desarrollo de sus aplicaciones puede conducir a resultados prácticos notables con una inversión fundamental del “saber hacer” y un empleo eficiente de recursos experimentales.
Multidisciplinaria: ahora y en el futuro
2003
Matemática InformáticaFísica Biología
Química Medicina
2009
Matemática InformáticaFísica Biología
Química Medicina
Kanehisa, M.; Bork, P., Bioinformatics in the post-sequence era. Nature genetics supplement 2003, 33, 305-310.
Futuro
Matemática InformáticaFísica Biología
Química Medicina
Rojo: cubierta; Rosado: parcialmente cubierta; Negro: no cubierta
Orígenes
Hagen, J. B., The origins of bioinformatics. Nature Reviews 2000, 1, 231-236.
“La Bioinformática se describe frecuentemente como si estuviera en su infancia, pero las computadoras emergieron como herramientas importantes en la biología molecular en los años 1960 tempranos. Una década antes se hizo posible la secuenciación del ADN y los biólogos computacionales se dieron cuenta de la rápida acumulación de datos a partir de la bioquímica de las proteínas. Sin los beneficios de las supercomputadoras o de las redes de computadoras estos científicos establecieron importantes fundamentos conceptuales y técnicos para la bioinformática de nuestros días.”
Frederick Sanger en la ceremonia del premio Nobel de Química en 1980 por la secuenciación de la insulina en 1959: “Cada proteína está caracterizada por una estructura primaria única”
Los primeros programas
En 1962 la química cuántica Margaret Dayhoff publicó los primeros programas en FORTRAN para ayudar a la secuenciación de proteínas.
De donde proviene y cuándo
El término “Bioinformática” parece haber sido acuñado inicialmente en 1978 por Paulien Hogeweg (1943), que es una bióloga teórica e investigadora de sistemas holandesa, conjuntamente con un colaborador, Ben Hesper. Se usó para definir el estudio de procesos informáticos en sistemas bióticos o relacionados con organismos vivos.
La bioinformática “clásica”
La Bioinformática “clásica” se dedica a la creación y desarrollo de bases de datos, algoritmos, técnicas computacionales y estadísticas, y a la teoría para resolver problemas formales y prácticos que aparecen en la gestión y el análisis de datos biológicos.
Etapa: Finales del siglo XX
HECHOSSe iniciaron las bases de datos primarias que contienen la información en gran escala de experimentos en genómica y proteómica
CONSECUENCIASSe pudo llegar a comprender las funciones y utilidades de los genes individuales o de las proteínas
Etapa: Inicios del siglo XXI
HECHOSSe inician las bases de datos secundarias (bases de conocimiento) que contienen información biológica acumulada
CONSECUENCIASSe puede llegar a comprender las funciones y utilidades a los niveles molecular, celular y de organismos
Etapa: Futuro
HECHOSSe podrá lograr una representación computacional completa de la célula y el organismo
CONSECUENCIASSe llegará a comprender los principios básicos de la alta complejidad de los sistemas biológicos
Adaptado de Kanehisa, M.; Bork, P., Bioinformatics in the post-sequence era. Nature genetics supplement 2003, 33, 305-310.
Lo que se haceLas actividades bioinformáticas más usuales son:
La confección de mapas y análisis de secuencias de ácidos nucléicos y proteínas;
El alineamiento de diferentes secuencias de ácidos nucléicos y proteínas para compararlas;
La creación y visión de modelos tridimensionales de estructuras de moléculas biológicas de todo tipo;
La predicción de las propiedades biológicas de sustancias a partir de modelos de su composición, estructura o fórmula química;
La “gestión” de datos relacionados con las ciencias de la vida;
La modelación de moléculas biológicas para comprender su funcionamiento y propiedades;
Ejemplos de avances actuales y perspectivos
Thomas, J. R.; Hergenrother, P. J., Targeting RNA with Small Molecules. Chemical Reviews 2008, 108, (4), 1171-1224.
Diseño de pequeñas moléculas activas sobre el ARN
Actualmente se reconoce que el ARN es esencial para la regulación transcripcional, la regulación traslacional, la regulación del funcionamiento de las proteínas y para la catálisis, que son responsibilidades que habían sido reservadas clásicamente solo para las proteínas y esto enfatiza el potencial de apuntar al ARN para el tratamiento de múltiples estados de enfermedades.
Por ello, las moléculas pequeñas que pueden fijarse al ARN pueden proporcionar nuevos puntos de intervención terapéutica y en algunos casos hay evidencias de que el ARN como diana terapéutica puede ser la mejor y hasta la única opción.
Thomas, J. R.; Hergenrother, P. J., Targeting RNA with Small Molecules. Chemical Reviews 2008, 108, (4), 1171-1224.
Diseño de pequeñas moléculas activas sobre el ARN
Solo 207 proteínas codificadas dentro del genoma humano (de las 1620 conocidas como asociadas directamente con enfermedades genéticas) pueden ser tratadas con fármacos de pequeñas moléculas aprobados por la US FDA.
Se considera que solo el 15 % de las posibles pueden representar sitios de anclaje para fármacos.
Por lo anterior, el diseño bioinformático de fármacos que puedan modificar favorablemente el comportamiento del ARN en determinadas enfermedades se está convirtiendo en un importante campo de investigación.
Hilder, T. A.; Hill, J. M., Modeling the Loading and Unloading of Drugs into Nanotubes. Small 2008.
Nano-bio-informática
Una de las aplicaciones más prometedoras de la nanotecnología es la liberación de fármacos, y en particular su liberación dirigida usando nanotubos.
Los nanotubos funcionalizados una vez ingeridos podrán ser capaces de dirigirse a células específicas y entonces liberar su contenido en respuesta a un “gatillo” químico.
Ésto tendrá implicaciones significativas para el tratamiento futuro de pacientes, particularmente de aquellos que sufren cancer, para los que ahora la naturaleza no específica de la quimioterapia generalmente mata tanto a las células enfermas como a las sanas.
Hilder, T. A.; Hill, J. M., Modeling the Loading and Unloading of Drugs into Nanotubes. Small 2008.
Nano-bio-informática● Las investigaciones actuales se han centrado generalmente en experimentos acerca de la toxicidad, la biocompatibilidad, la solubilidad, la funcionalización, y el acceso a la célula.●La modelación molecular computacional de los fármacos, la de sus asociaciones con nanoportadores y de las formas de su liberación es un campo con perspectivas infinitas.
El Proyecto del Varioma Humano
El Proyecto del Varioma Humano (http://www.humanvariomeproject.org/), fue iniciado en 2006 y es un esfuerzo de la comunidad global para obtener, curar, y hacer accesible la información acerca de todas las variaciones genéticas que afectan la salud humana.
Cotton, R. G. H.; Auerbach, A. D.; Axton, M.; Barash, C. I.; Berkovic, S. F.; Brookes, A. J.; Burn, J.; Cutting, G.; Dunnen, J. T. d.; Flicek, P.; Freimer, N.; Greenblatt, M. S.; Howard, H. J.; Katz, M.; Macrae, F. A.; Maglott, D.; Möslein, G.; Povey, S.; Ramesar, R. S.; Richards, C. S.; Seminara, D.; Smith, T. D.; Sobrido, M.-J.; Solbakk, J. H.; Tanzi, R. E.; Tavtigian, S. V.; Taylor, G. R.; Utsunomiya, J.; Watson, M., The Human Variome Project. Science 2008, 322, 861-862.
El Proyecto del Varioma Humano
Los objetivos específicos son los de:
alentar el desarrollo y adopción de normas;definir y alcanzar consenso e implementar requerimientos éticos (incluyendo formas de consentimiento informado y enfoques para proteger la confidencialidad del paciente);desarrollar sistemas para el suministro automático de datos;desarrollar educación comunitaria y programas de comunicación;facilitar la participación de países en desarrollo;ayudar procesos de curación;promover la medicina genética basada en evidencias;crear sistemas usables para estos fines.
Cotton, R. G. H.; Auerbach, A. D.; Axton, M.; Barash, C. I.; Berkovic, S. F.; Brookes, A. J.; Burn, J.; Cutting, G.; Dunnen, J. T. d.; Flicek, P.; Freimer, N.; Greenblatt, M. S.; Howard, H. J.; Katz, M.; Macrae, F. A.; Maglott, D.; Möslein, G.; Povey, S.; Ramesar, R. S.; Richards, C. S.; Seminara, D.; Smith, T. D.; Sobrido, M.-J.; Solbakk, J. H.; Tanzi, R. E.; Tavtigian, S. V.; Taylor, G. R.; Utsunomiya, J.; Watson, M., The Human Variome Project. Science 2008, 322, 861-862.
El Proyecto del Varioma Humano
Con las bases de datos resultantes de este proyecto, los laboratorios clínicos y de diagnóstico pueden evitar perder el tiempo buscando muchas publicaciones y bases de datos para determinar si una mutación encontrada en un paciente ha sido caracterizada previamente.
La disponibilidad de caracterizaciones previas de todas las mutaciones y de sus efectos les podría permitir una fundamentación de sus diagnósticos y pronósticos sobre evidencias más que suposiciones y conjeturas.
Cotton, R. G. H.; Auerbach, A. D.; Axton, M.; Barash, C. I.; Berkovic, S. F.; Brookes, A. J.; Burn, J.; Cutting, G.; Dunnen, J. T. d.; Flicek, P.; Freimer, N.; Greenblatt, M. S.; Howard, H. J.; Katz, M.; Macrae, F. A.; Maglott, D.; Möslein, G.; Povey, S.; Ramesar, R. S.; Richards, C. S.; Seminara, D.; Smith, T. D.; Sobrido, M.-J.; Solbakk, J. H.; Tanzi, R. E.; Tavtigian, S. V.; Taylor, G. R.; Utsunomiya, J.; Watson, M., The Human Variome Project. Science 2008, 322, 861-862.
Uversky, V. N.; Dunker, A. K., Controlled Chaos. SCIENCE 2008, 322, 1340-1341.
Caos controlado
El descubrimiento de proteínas que están completamente desordenadas o contienen segmentos desordenados largos aunque sean funcionales ha hecho estragos en la visión del mundo de ¨llaves y cerraduras¨ que demanda proteínas altamente organizadas.
Tales proteínas desordenadas son abundantes, diversas, vitales, dinámicas, y caóticas.
Se conoce cómo estas proteínas ¨desorganizadas¨ están estrictamente controladas dentro de la célula.
Uversky, V. N.; Dunker, A. K., Controlled Chaos. SCIENCE 2008, 322, 1340-1341.
Caos controlado
El descubrimiento de nuevas funciones de las proteínas intrínsecamente desordenadas es un propósito para el futuro, así una mejor comprensión de la forma en que estas proteínas han evolucionado.
Otro importante propósito será la elaboración de nuevos métodos experimentales y herramientas computacionales bioinformáticas para el descubrimiento y la caracterización estructural y funcional de proteínas y regiones de proteínas intrínsecamente disordenadas, tanto dentro de la célula como en un medio ¨in vitro¨.
La Proteómica podrá estrenarse
Las tecnologías más perfeccionadas para seguir la huella de miles de proteínas al mismo tiempo han desatado las conversaciones para un proyecto a gran escala que revelaría todas las proteínas de un tejido, aunque el costo puede ser insólito.
Service, R. F., Proteomics Ponders Prime Time. SCIENCE 2008, 321, 1758-1761.
La Proteómica podrá estrenarse
¿Despegarán al fin los biomarcadores?
Una de las más anunciadas y esperadas aplicaciones de la proteómica, que es la detección de proteínas que sean marcadores para enfermedades específicas, ha sido diferida desde hace tiempo. Sin embargo, las espectativas que abren las más recientes tecnologías de detección masiva abren las esperanzas para ser cuidadosamente optimistas.
“We are at the point where we can talk about doing this in 8 to 10 years.”—MATTIAS UHLEN, ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Service, R. F., Proteomics Ponders Prime Time. SCIENCE 2008, 321, 1758-1761.
Simulación de la realidad:Obsérvalo mientras ocurre
Gracias a los avances tecnológicos de computación paralela y distribuída se logran simulaciones computacionales de procesos dinámicos moleculares que involucran alrededor de 1000000 de átomos, en escalas de tiempo de cerca de 100 ns (con dinámicas clásicas de interacciones aditivas por pares)
Kadau, K.; Germann, T. C.; Lomdahl, P. S., LARGE-SCALE MOLECULAR-DYNAMICS SIMULATION OF 19 BILLION PARTICLES. International Journal of Modern Physics C 2004, 15, (1), 193-201.
Simulación de la realidad:Obsérvalo mientras ocurre
La mecánica cuántica necesaria para predecir los enlaces puede incorporarse, a expensas del tamaño y escala de tiempo de la simulación.
Hutter, J. Carr-Parrinello Molecular Dynamics, 3.5 to 3.10; IBM Corp: Stuttgart, 2001.
En la figura: (a) Estructura tri-dimensional de la proteasa del HIV-19. Esta enzima, que rompe segmentos peptídicos en locaciones específicas, es esencial para el metabolismo del virus. La enzima está compuesta por dos subunidades idénticas con simetría C
2.Las unidades de Asp en rojo son el
sitio de ruptura. (b) Enlace de hidrógeno intercambiable entre el par de Asp en la enzima libre, tal y como se obtuvo de la dinámica molecular cuántica de Carr - Parrinello.
Carloni, P.; Rothlisberger, U.; Parrinello, M., The Role and Perspective of Ab Initio Molecular Dynamics in the Study of Biological Systems. Accounts of Chemical Research 2002, 35, (6), 455-464.
Simulación de la realidad:Obsérvalo mientras ocurre
Estas simulaciones se pueden usar para comprobar la validez de las aproximaciones que se hacen para estudiar eventos en escalas de tiempo mucho más largas.
Un ejemplo es el lento paso de moléculas de agua u otras pequeñas moléculas a través de membranas lipídicas. Tales velocidades pueden predecirse con teorías normales y simulaciones cortas, pero la teoría se basa en consideraciones acerca de los mecanismos de permeación.
Cuando el movimiento es cooperativo, como es en los canales de las membranas, la teoría debe ser modificada. Esta y muchas otras teorías aproximadas pueden comprobarse entonces contra esta otra realidad virtual a nivel molecular.Water permeation throug h aquaporin-1. From a 10-ns molecular
dynamics simulation (5 ). During the simulation, water molecules(red/white, shown as an overlay of 100 snapshots) permeate the fourpores of the tetramer (blue), which is embedded in a lipid bilayer(yellow: hydrophilic head groups; green: hydrophobic tails).
Berendsen, H. J. C., Reality Simulation — Observe While It Happens. SCIENCE 2001, 294, 2304-2305.
Simulación de la realidad:Obsérvalo mientras ocurre
La imágen está tomada de una simulación de dinámica molecular de una biomembrana que está siendo deformada por dominios de proteínas Bin-amphiphysin-Rvs. La simulación mostrada en la figura se realizó usando una caja de 100 x 16 x 50 nm que correspondería a un sistema de 10 millones de átomos en una representación atomística completa.
Klein, M. L.; Shinoda, W., Large-Scale Molecular Dynamics Simulations of Self-Assembling Systems. Science 2008, 321, (5890), 798-800.
Apuntando al cáncer con pequeñas moléculas
inhibidoras de kinasasLa desregulación de la actividad de las kinasas se ha convertido como el principal mecanismo mediante el cual las células cancerosas evaden los constreñimientos normales para crecer y supervivir.
Hasta 2008 la USFDA ha aprobado 11 inhibidores de kinasas para tratamientos del cáncer y existe un esfuerzo muy grande para el desarrollo de pequeñas moléculas selectivas para un anfitrión de otras kinasas que estén implicadas en el cáncer y otras enfermedades.
Zhang, J.; Yang, P. L.; Gray, N. S., Targeting cancer with small molecule kinase inhibitors. Nature reviews 2009, 9, 28-39.
Apuntando al cáncer con pequeñas moléculas
inhibidoras de kinasas
La forma de diseñar estas pequeñas moléculas bloqueadoras pasa por un activo trabajo de asociaciones moleculares proteína - ligando, bien desde el punto de vista de los ligandos solamente (mediante QSAR) o ayudado por un trabajo de “docking” intensivo y perfeccionado.
Zhang, J.; Yang, P. L.; Gray, N. S., Targeting cancer with small molecule kinase inhibitors. Nature reviews 2009, 9, 28-39.
Bases de datos genotipo–fenotipo: ¿Soluciones para la era
post-genómica?
El flujo de datos de investigaciones concernientes a las bases genéticas de la salud y las enfermedades se incrementa rápidamente y en complejidad. Se hacen imprescindibles muchos proyectos para lograr herramientas informáticas adecuadas para administrar y explotar esta “inundación” de información.
Thorisson, G. A.; Muilu, J.; Brookes, A. J., Genotype–phenotype databases: challenges and solutions for the post-genomic era. Nature Reviews 2009, 10, 9-18.
Bases de datos genotipo–fenotipo: ¿Soluciones para la era
post-genómica?
Las bases de datos centrales, las publicaciones basadas en revistas y la curación de datos intensiva realizada manualmente están siendo mejorados con nuevos sistemas de bases de datos “federadas”, la publicación de bases de datos y una administración más automatizada de las mismas y de su control de calidad.
Thorisson, G. A.; Muilu, J.; Brookes, A. J., Genotype–phenotype databases: challenges and solutions for the post-genomic era. Nature Reviews 2009, 10, 9-18.
Bases de datos genotipo–fenotipo: ¿Soluciones para la era
post-genómica?
Conjuntamente con las tecnologías emergentes que mejoran la conectividad y la recuperación de datos, estos avances deben servir para crear un potente ambiente de conocimientos acerca de la información genotipo - fenotipo.
Thorisson, G. A.; Muilu, J.; Brookes, A. J., Genotype–phenotype databases: challenges and solutions for the post-genomic era. Nature Reviews 2009, 10, 9-18.
Predecir la inmunidad
Dos estudios recientes han usado enfoques de la biología sistémica para identificar “firmas” genéticas tempranas que se hayan inducido en humanos inoculados con la vacuna atenuada de la fiebre amarilla YF17D que se correlacionan y en algunos casos predicen la respuesta inmune adaptativa subsecuente. En particular usaron tecnologías de alto rendimiento combinadas con la modelación computacional.
Gaucher, D.et al. Yellow fever vaccine induces integrated multilineage and polyfunctional immune responses. J. Exp. Med. 1 Dec 2008 (doi:10.1084/jem.20082292)
Querec, T. D. et al. Systems biology approach predicts immunogenicity of the yellow fever vaccine in humans. Natur. Immunol. 23 Nov 2008 (doi:10.1038/ni.1688)
¿Se entenderá la genómica del cáncer de próstata?
Varios recientes estudios genéticos y genómicos del cáncer de próstata han ayudado a clarificar la base genética de esta compleja y muy común enfermedad.
Amplios estudios genómicos han detectado numerosas variantes asociadas con la enfermedad así como muchas “firmas” de expresiones y fusiones genéticas en los tumores de próstata.
Se han generado así posibilidades para hacer cribados genéticos que podrán distinguir la agresividad del tumor, por lo menos.
Witte, J. S., Prostate cancer genomics: towards a new understanding. Narure Reviews, Advance online publication, 2009.
La conectividad web de la bioinformática
El hogar de las bases bioinformáticas
Se ha creado un portal en la Universidad de Pittsburgh, en Pennsylvania que proporciona breves descripciones de más de 1500 bases de datos libres y herramientas de bioinformática organizada en categorías tales como inmunología, genómica, ARN, etc.
http://www.hsls.pitt.edu/guides/genetics/obrc
La conectividad web de la bioinformática
Conectese a la Bioinformática
Existe un directorio de sitios web de bioinformática, compilado en la Universidad de la Columbia Británica en Canada que puede ayudar a localizarlo todo desde el genoma del virus del SARS (síndrome respiratorio agudo severo) hasta conducir el diseño de cebadores (primers) de reacciones en cadena de polimerasas (PCR). El sitio proporciona enlaces anotados a cientos de bases de datos, tutoriales, y otros recursos. http://bioinformatics.ubc.ca/resources/links_directory
Cuba
Centros de la bioinformática en Cuba
Centro de Cibernética Aplicada a la Medicina; http://www.cecam.sld.cu/
Centro de Ingeniería Genética y Biotecnología; http://bio.cigb.edu.cu/index.html; http://www.biocomp.cigb.edu.cu/
Centro de Inmunología Molecular; http://www.cim.sld.cu/
Centro de Neurociencias de Cuba; http://www.cnic.edu.cu/
Centro Nacional de Genética Médica; http://www.sld.cu/sitios/genetica/
Centro Nacional de Sanidad Agropecuaria; http://www.censa.edu.cu/
Instituto Finlay; http://www.finlay.sld.cu/
Centros de la bioinformática en Cuba
Instituto Superior de Ciencias y Tecnologías Aplicadas; http://instec.bioinfo.cu/
Instituto Superior Politécnico “José Antonio Echeverría”; http://www.cujae.edu.cu/
Universidad Central de Las Villas; http://www.uclv.edu.cu/
Universidad de La Habana; http://www.uh.cu/
Universidad de Oriente; http://www.uo.edu.cu/
Universidad de Ciencias Informáticas; http://www.uci.cu/
Algunos tópicos abordados actualmente
● El Laboratorio de Biología Computacional y Diseño de Proteínas, en la Universidad de La Habana ha desarrollado en los últimos dos años, dos líneas fundamentales de investigación. La primera línea comprende el estudio de la relación estructura-función de inhibidores de proteasas de tipo serino. Una segunda línea de trabajo aborda el estudio de las interacciones de péptidos y proteínas con membranas lipídicas modelo, mediante simulaciones de dinámica molecular.
Algunos tópicos abordados actualmente
● El Laboratorio de Química Computacional y Teórica, en la Universidad de La Habana ha desarrollado desde 1986 las metodologías principales de trabajo para cálculos cuánticos de modelación molecular e implementado los primeros medios de cálculo intensivo basados en computadoras personales en el país.
Algunos tópicos abordados actualmente
● El Grupo de Bioinformática de la Universidad de Ciencias Informáticas trabaja en : Computación de Alto Rendimiento. Computación Grid; Biología de Sistemas; Diseño de Fármacos Asistido por Computadoras.
Algunos tópicos abordados actualmente
● En el Centro Nacional de Sanidad Agropecuaria se trabaja en aplicaciones de la combinación de análisis de secuencia en proteínas y en su estructura con simulaciones de dinámica molecular.
Algunos tópicos abordados actualmente
● En la Universidad de La Habana, el Grupo de Sistemas Complejos de la Facultad de Física desarrolla metodologías para la modelación de flujos metabólicos usando balance de flujos de masas en colaboración con el Centro de Inmunología Molecular y el de la Facultad de Química trabaja en modelos para predecir el crecimiento de los patrones celulares, así como la morfología de estos, caracterizada a través de la dimensión fractal con el propósito de ayudar al diagnóstico de enfermedades.
Algunos tópicos abordados actualmente
● En la Universidad Central de Las Villas existe quizás el conjunto más abarcador de trabajo bioinformático del país, que va desde químicos experimentales hasta matemáticos puros, con un destacado trabajo en el diseño de bioactivos con base en ligandos y en las bases matemáticas de la genómica.
Las contradicciones
Las historias clínicas y los datos biológicos y de salud de
la poblaciónDesde los tiempos fundacionales documentados* de un movimiento organizado de bioinformática en Cuba (2001) se ha planteado que podría usarse la capacidad de diseño de sistemas existente en el país para digitalizar todas las historias clínicas y los datos de salud de la población.
* Pons, T.; Montero, L.; Febles, J., Computational biology in Cuba: An opportunity to promote science in a developing country. PLoS Comput Biol 2007, 3, (11), 2047-2051
Las historias clínicas y los datos biológicos y de salud de
la población
● Tech Stimulus at the Right Time● Ben Worthen, January 15, 2009 @ 2:39 pm● “One funding proposal by the Appropriations Committee would
provide $20 billion for healthcare technology, such as electronic medical records. Fewer than 20% of healthcare organizations use these records, according to a recent study funded by the Department of Health and Human Services. Part of the reason is that they’re expensive to implement and benefits don’t always accrue to the organization that foots the bill, says Jane Metzger, principal researcher at CSC. An influx of cash earmarked for these systems could give organizations the incentive to invest in these systems, she says.”
La potencia computacional
Recursos más poderosos
Los laboratorios nacionales de los EEUU, al igual que muchas otras instituciones americanas, asiáticas y europeas, forman consorcios y aprovechan sus capacidades conjuntas como ocurre en el sistema “Seamless” (sin costuras) entre Oak Ridge y Sandia.
Nuestra situación en 2009
En Cuba existen capacidades aceptables, aunque comparativamente débiles, para el diseño de sistemas y de infraestructura en varias instituciones como la Universidad de la Habana, Centro de Ingeniería Genética y Biotecnología, Centro de Inmunología Molecular, Universidad de Ciencias Informáticas, Universidad Central de Las Villas, etc.
Nuestra situación en 2009
Sin embargo, la conectividad es muy pobre o inexistente y las experiencias de cálculo distribuido no se han extendido, a pesar de la disposición a colaborar que existe entre los especialistas e instituciones.
A modo de comentarios...
El trabajo visionario de algunos especialistas y líderes científicos en instituciones y en la dirección del Polo Científico del Oeste de La Habana, y en los Ministerios de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente y de Educación Superior permitió que el siglo XXI comenzara con un impulso sin precedentes para la bioinformática en el país y que se tomara conciencia social del espacio de oportunidades que significa para la ciencia y el bienestar de la sociedad cubana.
A modo de comentarios...
Se ha hecho mucho, pero se puede hacer mucho más.
