Una importante investigación en bioinformática ha sido desarrollada en el marco de la alianza entre el Centro de Genómica Nutricional Agroacuícola -CGNA-  y la Universidad de La Frontera -UFRO- que es una de sus Instituciones fundadoras. Se trata del estudio de una novedosa tecnología que permite detectar similitudes en bases nitrogenadas del ADN, a través de la comparación de señales ópticas.

La prestigiosa editorial Public Library of Science publicó en su revista científica PLoS One los resultados preliminares de este trabajo  científico, con el título "Image Correlation Method for DNA Sequence Alignment" de los autores Millaray Curilem Saldías, Felipe Villarroel Sassarini, Carlos Muñoz Poblete, Asticio Vargas Vásquez e Iván Maureira Butler.

La Dra. Millaray Curilem, académica de la UFRO e investigadora asociada a la Unidad de Genómica y Bioinformática (UGB) del CGNA y el Dr. Iván Maureira de la UGB, junto a investigadores de ambas instituciones, trabajaron en este desarrollo debido a la necesidad creciente de realizar inferencias bioinformáticas cada vez más rápidas, repetibles y eficaces, que apoyen el trabajo de secuenciamiento de ADN. 

El trabajó demostró que las secuencias de ADN pueden ser representadas en dos dimensiones, o sea como imágenes, y que a través de técnicas de procesamiento de ellas se pueden lograr análisis comparativos, lo que permite determinar el grado de similitud de secuencias de ADN.

La técnica en cuestión otorga un color específico a cada base nitrogenada del ADN (Adenina, Timina, Guanina y Citocina), para luego comparar el patrón óptico de la secuencia bajo estudio con la información contenida en las bases de datos genómicos públicas.

SECUENCIAS EN IMÁGENES

Además, se comprobó que esta técnica de procesamiento realiza una búsqueda global de similitud, cuyos resultados superan la herramienta estándar que actualmente se utiliza -denominada BLAST- cuando los niveles de mutaciones del ADN se encuentran en el rango de 20 a 45%.

La representación en dos dimensiones tiene otra ventaja, al permitir representar las secuencias como imágenes, es posible el uso de un correlador óptico para realizar la búsqueda de similitudes, lo que significa que los análisis de correlación, eventualmente, podría llevarse a cabo a la velocidad de la luz.

Actualmente, y pese a todos los adelantos que existen en el área de la bioinformática, la comparación de secuencias reviste algunas complicaciones, siendo la más importante el hecho de que la naturaleza no es exacta (dos secuencias nunca son exactamente iguales) por lo tanto, los algoritmos que realizan las comparaciones deben ser flexibles y por otra parte, la inmensa cantidad de datos a comparar hace que el proceso no pueda ser llevado a cabo de manera exhaustiva con los métodos tradicionales.

La Dra. Millaray Curilem señaló que "en nuestra investigación la técnica fue validada en su etapa de simulación. Aún es necesario realizar dos tareas fundamentales: perfeccionar la herramienta para que pueda ser validada con datos reales e implementar la propuesta en un correlador óptico real, para que con otras herramientas, podamos comprobar las ventajas comparativas (velocidad de procesamiento) del método. Nuestra meta finalmente es incorporar esta herramienta en el área bioinformática y aportar al desarrollo de nuevas tecnologías al servicio de la ciencia".

La investigadora destacó que el trabajo en alianza entre la UFRO y el CGNA ha sido fundamental para alcanzar estos logros, "la interacción permitió reunir fortalezas y conocimientos en las herramientas de procesamiento, análisis de datos, señales e imágenes que tiene la UFRO con las fortalezas y conocimiento en las aplicaciones de genómica que tiene el  CGNA".

El Dr. Haroldo Salvo Garrido, director de I&D del CGNA, indicó que "el Centro trabaja a diario en secuenciamiento de ADN, ya sea caracterizando genes o en aplicaciones de genómica comparativa, para avanzar más rápido en respuestas a interrogantes de calidad nutricional y productivas ligadas a genes. Para ello, es vital la comparación de secuencias de genomas modelos (secuenciados) con genomas más complejos (no secuenciados) como los de lupino, canola y lino entre otros, y así generar conocimiento tan necesario para el desarrollo, especialmente en el área alimentaria".

En esta área de trabajo el CGNA se vincula con organizaciones nacionales e internacionales, por ejemplo es el único centro latinoamericano en integrar el "Consorcio Internacional de SNP para Brassicas" compuesto por 17 organizaciones de renombre internacional, entre las que destacan John Innes Centre, Agriculture and Agri-Food Canada, Max Planck Institute, Oil Crops Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Illumina, Syngenta y Bayer BioScience, entre otros.

El CGNA está en Temuco, fue fundado por INIA y la UFRO y cuenta con financiamiento base del Gobierno Regional de La Araucanía y el Programa Regional de CONICYT.