Investigadores españoles han publicado el primer estudio que demuestra la capacidad de los programas computacionales comúnmente utilizados para estudiar el acoplamiento entre proteínas para predecir la estructura de complejos macromoleculares. Los autores utilizan programas que normalmente se emplean para predecir la estructura de complejos de proteínas que ya se sabe que interactúan, para detectar en grandes colecciones de estructuras de proteínas los posibles componentes de complejos macromoleculares. Tales resultados abren nuevas posibilidades para el modelado de los complejos de proteínas como paso previo a la interpretación de las mutaciones relacionadas con el cáncer. Puede leer el trabajo en Molecular Systems Biology.
A partir de los datos derivados de los métodos de alto flujo y la topología de las vías metabólicas, investigadores chinos han desarrollado un procedimiento que evalúa el efecto de la infección de parásitos Apicomplexa, particularmente Plasmodium falciparum y Cryptosporidium parvum, en el metabolismo de las células hospederas. Además de identificar vías específicas y compartidas entre patógenos y hospedero, describen las alteraciones en diversas vías, como la utilización por el plasmodio de la biosíntesis de ácidos grasos, pantotenato y CoA en las células colonizadas. Acceda al texto completo en BMC Bioinformatics.
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Las variaciones en el número de copias (Copy Number Variants, CNV) son una reconocida fuente de diferencias interindividuales en el genoma humano y están implicados en un grupo creciente de enfermedades. CNV-WebStore es una plataforma en línea para el procesamiento y la interpretación de los datos de microarreglos en un contexto clínico, que posibilita la visualización de los datos, priorización de genes, búsquedas automatizadas en PubMed y anotación. Los autores consideran que puede ser útil tanto para investigadores en el laboratorio como en la práctica clínica diaria, según explican en BMC Bioinformatics.
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A partir de un método tipo Support Vector Machine (SVM) se construyó un modelo que mejora el diagnóstico preoperatorio de metástasis linfáticas en el cáncer de estómago. El estudio retrospectivo de imágenes tomográficas de 175 pacientes, 134 de ellos con metástasis, junto al empleo de varios indicadores como la invasividad, tipo tumoral, diámetro máximo, número de ganglios tomados y otros, y el entrenamiento con técnicas de aprendizaje automático, arrojó que el modelo SVM tuvo una sensibilidad del 88.5% y una especificidad de 78.5%, con resultados significativamente mejores que los radiólogos. El trabajo es publicado en BMC Cancer.
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Un modelo matemático ha sido desarrollado para predecir el potencial teratogénico de los fármacos y es aplicable desde las etapas preclínicas de desarrollo de los productos. El análisis de los datos de relaciones entre 619 medicamentos de conocida clasificación de riesgo y sus genes diana reveló que los productos cuyas dianas tienen una alta proporción de genes asociados al desarrollo fetal tienden a ubicarse en los grupos de mayor riesgo. El modelo desarrollado mostró una precisión del 79%, de acuerdo con el reporte en Reproductive Toxicology.
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GiRaF (Graph-incompatibility-based Reassortment Finder) es un método computacional para predecir los cambios genéticos en la composición del virus de la influenza, que pudieran dar lugar a cepas pandémicas de este agente. Compara para ello las distribuciones de árboles y determina las discordancias filogenéticas por medio de un algoritmo de búsqueda que prescinde de aproximaciones o heurísticas. El modelo ha sido validado con conjuntos de secuencias genómicas de la base de datos de virus de la Influenza del NCBI. El reporte original aparece en Nucleic Acids Research.
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Los perfiles de expresión de genes en el cáncer de mama, al ser combinados con variables clínicas, pueden mejorar las predicciones sobre la evolución y respuesta de las pacientes. Por medio de una colección de 323 módulos de expresión génica y elementos clínicos se identificaron modelos pronósticos para la supervivencia libre de recaídas a los siete años. La adición de otras variables, como el número de copias y el estado de las mutaciones, podrían incrementar la utilidad de tales modelos, en opinión de los autores del artículo en BMC Medical Genomics.
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El proyecto sobre genómica de la sensibilidad medicamentosa en el cáncer busca una mejor comprensión de los genes implicados los procesos de malignización y de los aspectos genéticos que pueden predecir la respuesta de un paciente al tratamiento. Los fármacos son evaluados en líneas celulares caracterizadas de cáncer humano y los resultados pueden ser descargados para su análisis. Los últimos datos liberados corresponden a los medicamentos Docetaxel, Gefitinib, CI-1040, BIBW 2992 y PLX4720. Puede acceder a los datos publicados en el sitio de Genomics of Drug Sensitivity in Cancer.
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La empresa Novartis y Synthetic Genomics Vaccines Inc. han anunciado un proyecto para desarrollar cepas sintéticas del virus de la influenza con el objetivo de producir vacunas para la gripe estacional y la pandémica. El proceso comprende el diseño de los genomas en la computadora, su síntesis química en el laboratorio y la inserción en células para obtener las proteínas deseadas. De ese modo se reduce en al menos dos meses el tiempo de obtención de vacunas para este virus, lo cual es de gran utilidad en caso de brotes pandémicos.
Investigadores del Centro de Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad de Maryland han desarrollado un método que evalúa el genoma individual en busca de mutaciones en los genes BRCA, conocidos por su influencia en la susceptibilidad al cáncer de mama y otros tumores malignos en el humano. El artículo es publicado por Genome Biology.
La Universidad de Emory creará un Centro de Vaccinología Sistémica, en el cual integrará tecnologías de alto flujo, informáticas y de modelación computacional con el objetivo de determinar los cambios dinámicos en la expresión de ARNm, microARN y proteínas durante la respuesta inmune a una vacuna. Se creará una base de datos de acceso abierto para los marcadores moleculares inducidos por las vacunas. El conocimiento más profundo de los mecanismos reguladores que intervienen en la inmunidad permitiría un diseño más racional de las vacunas, y ya se trabaja en la identificación de los marcadores de inmunogenicidad de las vacunas contra la influenza, pneumocócica y el zóster en poblaciones de adultos mayores.
Un software para integrar los resultados de los experimentos ChIP-seq y ChIP-chip, empleados para determinar el funcionamiento de los factores de transcripción que regulan los genes humanos, permitirá una mejor comprensión de las diferencias entre las células normales y las enfermas, y aplicarla al diseño de fármacos. El nuevo programa, denominado ChIP Enrichment Analysis (ChEA), integra en una base de datos los relativos a más de 100 proteínas con capacidad de unión al ADN para regular la expresión génica. Una vez reveladas las proteínas probablemente responsables de los cambios genéticos que subyacen a las enfermedades, los investigadores dispondrán de nuevas dianas para el desarrollo de medicamentos. El resumen está disponible en Bioinformatics.
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Un reciente artículo de investigadores del Laboratorio de Investigaciones del SIDA (LISIDA) aborda la caracterización de 11 cepas de VIH circulantes en Cuba, a partir del uso del correceptor y los cambios de aminoácidos en el lazo V3. El empleo de tres métodos bioinformáticos: la regla 11/25, las matrices de puntos en posiciones específicas (PSSM) y el programa geno2pheno apoyó la clasificación viral y la evaluación de su relación con el fenotipo y la evolución clínica de los pacientes infectados por el VIH. Puede leer el artículo completo en la Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas.
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