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El avance de la tecnología para el estudio de los genomas alcanza un nuevo tiempo récord. En el año 2001, el Proyecto Genoma Humano y Celera Genomics anunciaron que en el plazo de 10 años de trabajo y aproximadamente 400 millones de dólares de inversión, habían podido completar un borrador de secuencia del genoma humano. Ahora, hacer la secuencia de un genoma humano es algo que un investigador puede hacer en un par de semanas por menos de diez mil dólares, algo impensable hace tan sólo 11 años.
Ahora que se ha hecho un mapa del genoma humano, las grandes preguntas del mundo de la biología es cuáles son los genes están activos en diferentes circunstancias y cómo interactúan las proteínas que codifican interactúan.
El fast-forward del desarrollo de análisis de genomas se ha encontrado con un obstáculo importante; aunque generar datos de genomas es un proceso cada vez más rápido, lasherramientas analíticas para poder usar esos datos no ha sido capaz de innovarse tan rápidamente, creando un importante problema para analistas.
La respuesta de los investigadores del MIT y la Universidad de Harvard ha sido capaces de crear un nuevo algoritmo que reduciría el tiempo de búsqueda de secuencias de genomas en una base de datos de forma dramática. En algunos sentidos, este algoritmo es el equivalente de convertir todos los datos recopilados a través del análisis de genomas en un archivo zip. El problema es que en algún punto los analistas tendrían que abrir ese archivo para poder verlo, por lo que habría que descomprimir los datos.
Según una nota de prensa de MIT, a través de este nuevo algoritmo, los datos que se comprimen de forma adecuada pueden ser analizados directamente sobre los datos en estado comprimido. Esto incrementaría la velocidad del análisis mientras que se podría garantizar la exactitud de los resultados.
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Este nuevo algoritmo no solamente ofrece conclusiones más rápidas, sino que a medida que se realicen los análisis sobre la misma base de datos, los resultados aparecen más rápido. En experimentos sobre 36 genomas de levadura, los investigadores compararon su algoritmo con otro llamado BLAST (Basic Alignment Search Tool). Durante la búsqueda de una secuencia de genomas en particular, el nuevo algoritmo era dos veces más rápido que BLAST, pero en la búsqueda completa de los 36 genomas se logró una velocidad de cuatro veces más rápida que BLAST.
¿Para qué servirá? Este nuevo algoritmo, que es el equivalente de Google pero para los genomas, sería útil en cualquier aplicación en la que se busque la similitud entre los genomas. Podría ayudar a que los expertos determinen la causa de infecciones, ayudar a los biólogos a identificar microbiomas (colecciones de microbioes que se encuentran en el tejido animal o en microambientes concretos) que se han relacionado con condiciones médicas.