Manizales, ago. 09 de 2013 - Agencia de Noticias UN- Investigadores de la UN crearon un software aplicado al genoma de microorganismos y plantas para definir la función de sus proteínas, facilitando a los científicos realizar modificaciones genéticas.

La ingeniería genética ha posibilitado efectuar arreglos moleculares para producir cambios que mejoren determinado organismo al conocer los datos de la secuencia de letras en el ADN que da origen a las proteínas, las cuales pueden ir desde un código corto de 30 caracteres hasta 1.200 o más.

A partir del proyecto genoma humano surgió tal cantidad de datos de las secuencias de ADN que los biólogos no tenían las herramientas de análisis para decodificar la información que, a nivel de laboratorio, implicaría una tarea de muchos recursos técnicos, humanos y ante todo de años de trabajo.

Frente a este reto en el campo de los métodos computacionales orientados a leer e interpretar esas cadenas de ADN, integrantes del grupo de investigación Control y Procesamiento Digital de Señales de la Universidad Nacional de Colombia en Manizales diseñaron un algoritmo de reconocimiento de patrones para definir con mayor precisión y de manera más detallada la clasificación de las proteínas.

“La herramienta es un predictor de funciones moleculares. Para operarla se toma la secuencia de ADN, se ingresa al computador y el algoritmo realiza la predicción interpretando qué proteína formará cada una de las letras de la secuencia y cuál será su función molecular en el organismo, sin necesidad de hacer ensayos en el laboratorio”, explicó Jorge Alberto Jaramillo Garzón, estudiante del Doctorado en Ingeniería - Línea Automática de la UN.

La mayor innovación del trabajo fue utilizar modelos basados en matrices de costo, un conjunto de números que establecen qué énfasis debe prestar el algoritmo a una determinada muestra, donde cada cifra es un parámetro que debe sintonizarse; es decir, otorgarle un valor exacto dentro una amplia gama de posibilidades, labor que presenta un alto grado de dificultad.

“Para tal fin usamos especialmente una técnica bioinspirada en el comportamiento de los pájaros cucú, llamada Cuckoo Search (búsqueda Cucú), con la cual definimos las ecuaciones que nos ayudaron a sintonizar los parámetros del algoritmo y obtuvimos mejor rendimiento que otras propuestas en esta área”, manifestó Sebastián García López, integrante del grupo de investigación de la UN y quien cursa la Maestría en Ingeniería en Automatización Industrial en la Universidad de Toronto.

Este desarrollo obtuvo un reconocimiento en el Congreso Biostec (International Conference on Bioinformatics, Models, Methods and Algorithms) realizado en Barcelona con investigadores de todo el mundo.

(Por:Fin/amej/sup)