Antonio Fabregat es el autor de la tesis doctoral «Performance optimisation of biological pathway data storage, retrieval, analysis and its interactive visualisation», ganador del Premio Extraordinario de Doctorado en el área de Ingeniería otorgado por la Universidad de Valencia para el curso 2020-2021. El objetivo de la investigación llevada a cabo por Fabregat era optimizar el rendimiento del almacenamiento, acceso, análisis y visualización interactiva de datos de rutas biológicas (biological pathways). En esta entrevista le preguntamos acerca de su tesis y la aplicación del resultado así como de qué forma se podría continuar su trabajo.
¿Qué te llevó a realizar este estudio?
La ingeniería informática siempre ha sido mi pasión y en los últimos años de carrera empecé a aplicar mis conocimientos en el área de la biología. Ya en Cambridge, Reino Unido, empecé a trabajar en Reactome, un grupo del European Bioinformatics Institute centrado en el desarrollo de una base de datos de rutas biológicas. Enseguida me di cuenta del potencial de este proyecto y de las inmensas posibilidades tanto de aplicar todo lo aprendido durante mis años de carrera y máster como para llevar a cabo una investigación que permitiese empujar los límites y la utilidad de los servicios ofrecidos.
Fue entonces cuando conocí a Pablo Marín, uno de mis directores de tesis. Con él empecé a formar un plan de refactorización basado en el uso de nuevas tecnologías y poco a poco, con el apoyo y aporte de ideas de varios miembros de Reactome, se cuajó la idea de optimizar el rendimiento del almacenamiento, acceso, análisis y visualización interactiva de datos de rutas biológicas. Con todo esto nos pusimos en contacto con Vicente Arnau y entre los tres sentamos las bases de lo que años después acabaría siendo este trabajo de tesis.
¿Cómo puede ayudar esta tesis para otras investigaciones científicas?
Esta tesis puede ser útil e incluso influir en otras investigaciones a dos niveles; por el uso del producto o como ejemplo de desarrollo profesional de software en entornos bioinformáticos.
Por un lado, dada la modularidad del producto desarrollado, se puede acceder a éste ya sea directamente a través del portal de Reactome o a través de otros proyectos que lo integran y enriquecen con datos de terceros. De esta forma, el servicio desarrollado como resultado de la tesis también se puede utilizar en otras investigaciones científicas, dentro del ámbito de la biomedicina o biología, donde sea necesario explorar las rutas biológicas implicadas en la patología estudiada.
Por otro lado, las distintas publicaciones en las que se basa esta tesis, explican cómo se fueron desarrollando los distintos bloques que dieron como resultado un servicio de alta calidad para realizar búsquedas, análisis y exploración de rutas biológicas. Por lo tanto, estas publicaciones pueden ser usados como ejemplo de la secuencia de pasos a seguir en proyectos de investigación en bioinformática donde se debe partir de unos requisitos claros para llegar a una meta bien definida.
¿Cómo se puede aplicar este estudio en el desarrollo de fármacos?
Cuando se estudian determinadas condiciones patológicas, los métodos de análisis de rutas biológicas se pueden usar para identificar las proteínas o genes de interés clínico. Pongámonos en un hipotético caso en el que se consigue determinar que la patología estudiada es causada por la mutación de un gen que a su vez genera una proteína que modifica el equilibrio o la secuencia de reacciones y hace que se acumulen moléculas perjudiciales para la célula.
El objetivo en este caso sería desarrollar un fármaco que modifique la actividad de dicha proteína para corregir ese acúmulo de residuos. Por desgracia no siempre es posible atacar directamente el problema y en ocasiones hace falta encontrar otras moléculas que estén relacionadas con la ruta en cuestión o que actúen sobre el producto perjudicial para regularlo. Aquí, herramientas como Reactome y la arquitectura montada por debajo permiten explorar las rutas biológicas de una forma más dinámica e interconectada para ayudar a encontrar dianas terapéuticas útiles de una forma más sencilla.
¿Cuál crees que podría ser la continuación de tu trabajo?
En mi opinión, hay dos temas muy interesantes que serían una continuación natural de este trabajo. Por una parte estandarizar la visualización de los diagramas de rutas biológicas para generarlos automáticamente con resultados homogéneos. Por otra parte, otra forma de continuar sería añadir más métodos de análisis para ampliar el espectro de posibilidades a la hora de resolver los problemas a los que los investigadores se enfrentan en su día a día.
Finalmente, dado que las aplicaciones desarrolladas en esta tesis dependen de datos previamente recopilados, anotados y almacenados, un tema recurrente en mis conversaciones con Pablo Marín es que otro posible punto de mejora sería centrarse en esta parte inicial. La idea sería desarrollar una herramienta de curación siguiendo los estándares presentados en esta tesis para dar soporte a los curadores con el objetivo de reducir los problemas en los datos de entrada y así mejorar el proceso de exploración.
Accede a la tesis: https://roderic.uv.es/handle/10550/67008
Enlaces a las publicaciones de la tesis:
- Reactome graph database: Efficient access to complex pathway data
PLOS Computational Biology, 2018
https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005968 - Reactome pathway analysis: a high-performance in-memory approach
BMC Bioinformatics, 2017
https://doi.org/10.1186/s12859-017-1559-2 - Reactome diagram viewer: data structures and strategies to boost performance
Bioinformatics, 2017
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx752 - Reactome enhanced pathway visualization
Bioinformatics, 2017
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx441 - The Reactome Pathway Knowledgebase
Nucleic Acids Research
2018: https://doi.org/10.1093/nar/gkx1132
2016: https://doi.org/10.1093/nar/gkv1351
2014: https://doi.org/10.1093/nar/gkt1102
