“Es como si hubiésemos construido un ‘Telescopio Espacial Hubble’ para estudiar la evolución de la vida a través de secuencias del genoma”, explicaron los científicos, que describen este martes su nueva herramienta en la revista Nature Biotechnology.
Según los científicos, esta tecnología puede reconstruir cómo evolucionó la vida a lo largo de cientos de millones de años y supone un importante avance para comprender el código de la vida para cada especie viva de la Tierra.
Cédric Notredame, investigador del CRG y autor principal del estudio, explicó que la secuenciación del genoma de la vida en la Tierra puede desvelar secretos hasta ahora desconocidos que aporten nuevas visiones sobre la evolución y aporten nuevos alimentos, fármacos o materiales.
“Actualmente, utilizamos alineamiento múltiple de secuencias (MSA) para comprender el árbol genealógico de la evolución de las especies. Cuanto mayor sea tu MSA, mayor será el árbol y más profundamente podremos escarbar en el pasado, y podremos descubrir cómo aparecieron y se separaron las especies entre sí”, puso como ejemplo Notredame.
“Lo que hemos hecho nos permite excavar diez veces más profundamente y nos ayudará a escrutar cientos de millones de años atrás”, resumió el científico.
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Según Notredame, la nueva tecnología “es una máquina del tiempo que nos explica de qué forma las antiguas limitaciones influyeron en los genes para dar lugar a la vida tal como la conocemos hoy, parecido a cómo el Telescopio Espacial Hubble observa cosas que ocurrieron hace millones de años para ayudar a comprender el universo en el que vivimos”
Los investigadores pueden utilizar el MSA para entender cómo evolucionaron algunas especies de plantas para ser más resistentes a la crisis climática o de qué modo mutaciones genéticas de una especie las hacen vulnerables a la extinción.
Los avances tecnológicos lograron que la secuenciación sea más barata que nunca y algunos proyectos, como el Earth BioGenome Project, pueden llegar a decenas de millones de secuenciaciones, pero los investigadores no pudieron sacar el máximo provecho de esos inmensos conjuntos de datos porque los MSA actuales no pueden analizar con exactitud más de 100.000 secuencias.
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“Hemos dedicado cientos de miles de horas de cálculo para probar la eficacia de nuestro algoritmo”, confesó Evan Flodin, investigador del CRG.
“Mi esperanza es que, al combinar lecturas de instrumentación de gran rendimiento con computación de alto rendimiento, la ciencia entre en una época de comprensión biológica enormemente mejorada, que aporte finalmente mejores resultados para los consumidores, los pacientes y nuestro planeta en general”, concluyó Flodin.
En la investigación también participaron la Universidad Pompeu Fabra, la escuela de estudios internacionales ESCI y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Austria.
