lunes, 24 de abril de 2017

Así es el superordenador que descifra el genoma humano

Todo comienza en una pequeña superficie negra y plana en la que se amontonan 800.000 moléculas por milímetro cuadrado. En esta muestra se encuentra el genoma completo de un paciente. El mapa genético donde están los rasgos que comparte con todos los humanos y las pequeñas variaciones que le hacen único: desde los atributos físicos hasta la predisposición a sufrir enfermedades. Las máquinas del CNAG (Centro Nacional de Análisis Genómico) trabajan sin descanso para secuenciar 20 genomas al día. "Igual que los ordenadores tienen su información en 0 y 1, la de cada célula está en G, T, A y C. La parte importante es el orden en el que están colocadas estas cuatro moléculas químicas. Cada genoma humano tiene 3.300 millones de estas bases. Para conseguir buenos resultados, nosotros secuenciamos 2 billones de bases al día", explica el director del CNAG, Ivo Glynne Gut. La secuenciación es solo el primer paso. Al bucear entre estas millones de bases genéticas se descubren mutaciones que pueden ser responsables de enfermedades como el cáncer. Esta búsqueda del tesoro implica analizar 30 terabytes de información al día (el pendrive con el actual récord de almacenamiento es de 2TB), para la que no valen ordenadores normales.
La tecnología de Intel es la que permite al CNAG su alta capacidad de procesamiento: "Somos el núcleo duro, pero también la parte invisible", señala Carlos Clerencia, director de Intel Iberia
"La parte básica de nuestro trabajo es encontrar las mutaciones en genes y analizar si podrían ser responsables de la aparición de alguna enfermedad. Sin supercomputación no podríamos analizar los genomas, sería imposible", explica Sergi Beltrán, director de la unidad de bioinformática del CNAG. De la capacidad y rendimiento de sus superordenadores depende, entre otros proyectos, su investigación con el Hospital Sant Joan de Déu de Barcelona, con el que colaboran para analizar el genoma de niños con cáncer que van a ser operados en pocas semanas. 
El objetivo es apostar por una terapia de precisión. Si se conoce exactamente en qué gen (o genes) se ha producido la mutación que ha derivado en cáncer, el tratamiento podrá ser más exacto, más certero. "Es posible saber cuál es la causa molecular de tu cáncer. Ya no es solo cáncer de pecho. Sino que sabemos exactamente cuáles son los genes que están mutados y a los que hay que atacar. El siguiente reto es saber qué medicamentos pueden tratar cada mutación", desarolla Beltrán. El análisis genómico como puente hacia el diagnóstico, como camino hacia la medicina personalizada. 
El superordenador del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG). B. G.

Disponer de un DNI genético

El primer mapa del genoma humano tardó 10 años en completarse. La hazaña, que se consiguió en el año 2000, parecía el final. Pero el tiempo ha demostrado que solo era el pistoletazo de salida para una carrera lenta y larga. Primero porque, en casi dos décadas, no se ha conseguido todavía comprender cómo activar o desactivar determinados genes puede hacernos más violentos o más susceptibles a una enfermedad. Y larga, porque aunque el futuro se imagine con forma de DNI genético (una especie de un documento donde esté registrado el análisis genético de cada paciente para que el médico lo pueda consultar), quedan cimas mucho más cercanas por conquistar. Los algoritmos y los grandes centros de análisis genómico, como el CNAG, son el campo de batalla. El tiempo y el precio, los próximos objetivos. Se necesitan análisis genéticos más rápidos y baratos. 
"Nuestra misión es que cuando un paciente con un cáncer con origen genético llegue al médico, se le pueda hacer un análisis genético, concluir un diagnóstico y ponerle un tratamiento personalizado. Todo en un día y con un coste por debajo de los 100 euros", señala Carlos Clerencia, director de Intel Iberia. La tecnología de Intel es la que permite al CNAG su alta capacidad de procesamiento: "Somos el núcleo duro, pero también la parte invisible", añade Clerencia.
Sala de secuenciación del Centro Nacional de Análisis Genómico en Barcelona. CNAG
Un análisis genético cuesta alrededor de 1.000 euros y tarda 15 días, en el caso del CNAG. Ya hay algunas compañías privadas que consiguen hacer la secuenciación en 24 horas, pero a un precio superior. "No estamos tan lejos de tenerlo en un día. El principal obstáculo para lograr recortar el tiempo es tecnológico, se necesitan procesadores y secuenciadores más potentes. Pero el precio sí está más lejos, tienen que bajar muchos costes", explica Beltrán. 
Aun así, ambos objetivos están más cerca que hace solo unos años. En 2010, la secuenciación individual costaba alrededor de 70.000 euros; en 2012 ya había caído a 3.000 euros. Ese mismo año, el CNAG secuenciaba solo siete genomas diarios. Sin embargo, el cambio real se producirá, según Beltrán, cuando "realmente sea más barato y rápido analizar el genoma entero que todas las pruebas previas en los hospitales". En los centros médicos se realizan los llamados paneles, tests que tratan de identificar variaciones genéticas conocidas. "Estas pruebas son más baratas y rápidas de forma individual, pero se centran solo en cuatro genes, por lo que termina siendo un proceso muy largo", sostiene este miembro del CNAG.

Más capacidad de computación que de secuenciación

En la planta baja de la torre I del parque científico de Barcelona hay una sala sin ventanas y con ventilación subterránea. La preside una fila enorme de máquinas negras y plateadas. Son los superordenadores. Estas los que se encargan del almacenamiento y los del procesamiento. Algunos son propios del CNAG y otros pertenecen al verdadero monstruo de la supercomputación: el Marenostrum del Barcelona Supercomputing Center (BSC). Este centro de análisis genómico tiene conexión directa con el BSC, ya que están separados solo un kilómetro de distancia. Gracias a toda la inversión, ha conseguido subir su capacidad de procesamiento de 850 nódulos en 2011 a 3.500 y aumentar de 1,2 petabytes de capacidad (12 veces la capacidad de un ordenador normal) a 2 petabytes. 
Un análisis genético cuesta alrededor de 1.000 euros y tarda 15 días
El otro gran núcleo del CNAG está al centro opuesto. Es una sala blanca y bien iluminada en la que la temperatura está controlada para que siempre haya 20 grados. De la exactitud dependen las pruebas. Ahí están ellos. Los 12 secuenciadores Illumina de varias generaciones (su precio oscila entre los 600.000 y 900.000 euros según el modelo) y los tres de Oxford Nanopore, recién llegados. Juntos consiguen secuenciar 20 genomas diarios, pero el futuro va más lejos: "El objetivo es que podamos hacer 100 o 200 genomas cada día. Se pueden comprar sistemas más potentes para producir más información", detalla el director del CNAG. 
Dos obstáculos, según Gut, se interponen para conseguir esta cifra de secuenciación (10 veces superior a la actual): los secuenciadores Illumina "tienen una gran calidad, pero por su tipo de procesamiento sería muy difícil acelerar el proceso", y "el sistema de los Oxford Nanopore todavía no está tan maduro y pueden tener un genoma entero en una hora, pero la calidad no da el nivel". "Ahora mismo tenemos más capacidad de computación que de secuenciación, es en esta última parte donde debemos apostar la financiación", concluye el director del CNAG. 
El objetivo es que en unos años un paciente con cáncer pueda tener su análisis genético y diagnóstico en un día
La implicación de estas máquinas ha revolucionado la investigación genética. La tecnología ha permitido a los expertos aplicar otra metodología de trabajo: empezar sin hipótesis establecidas, rastrear mutaciones en todos los genes. La investigación contra el cáncer ha sido una de las más beneficiadas, pero no la única. Los análisis genéticos permiten buscar patrones entre pacientes con enfermedades raras, para completar un gran mapa genético, encontrar individuos separados por kilómetros de distancia pero con la misma mutación, comparar tratamientos. El propósito final es crear una enorme biblioteca digital de datos médicos, que respete la privacidad del paciente , pero permita acelerar las tareas de diagnóstico. No se conoce cuándo, ni cómo podrá ser posible este big data médico; pero sí que solo podrá ser dentro de un superordenador.

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