En los últimos años, COBRA se ha convertido en la principal conferencia científica en el área del modelamiento matemático y computacional del metabolismo celular. De esta manera, este evento se ha transformado en una de las mayores estrategias para coordinar y priorizar esfuerzos de investigación.

Dentro de las ciencias duras, la biología es la más compleja en cuanto al número de interacciones presentes. Por ejemplo, una célula humana contiene más de 20 mil genes, los cuales interaccionan de manera no lineal. Si ahora consideramos que el cuerpo humano contiene trillones de estas células, es fácil ver como el estudio de fenómenos, aparentemente simples, como la regulación del nivel de azúcar en la sangre, en principio involucra el estudio de una miríada de covariables.

Entendiendo esto es que el profesor Marcelo Rivas Astroza, viajó a fines de septiembre a participar de la última edición de COBRA en Irlanda. “Para nosotros este evento es importante por tres razones. Primero, porque expusimos nuestra investigación a una audiencia altamente especializada y crítica, lo cual nos permitió someter al escrutinio público los argumentos y lógica de nuestro trabajo. Segundo, conocimos de boca de los propios autores los últimos avances mundiales en esta área del conocimiento. Finalmente, fue una oportunidad para establecer colaboraciones con otros investigadores”, agregó el docente.

El trabajo en específico que el profesor Marcelo Rivas Astroza presentó durante esta instancia se denomina Pheflux y es un algoritmo que estudia el metabolismo celular. “Los distintos tejidos humanos, como el cerebro, el hígado o la piel, varían en sus patrones de expresión genética. Gracias a las técnicas de secuenciamiento masivo, hoy es factible medir estos perfiles de expresión. Pheflux usa esta información para estimar el estado metabólico celular, siendo sus inferencias específicas al tejido estudiado”, explica el académico.

Diabetes y cáncer en la mira

En Chile el 12,3% de la población tiene diabetes, según la Encuesta Nacional de Salud realizada en 2017. Además, el cáncer es la principal causa de muerte en el país. Para el profesor Marcelo Rivas Astroza, “ambas enfermedades, son en gran parte aberraciones metabólicas. En nuestra investigación, utilizamos bases de datos de expresión genética de tejidos tanto tumorales como normales. Con estos datos, Pheflux correctamente predijo que los tejidos tumorales sobre producen lactato. Este fue un resultado no trivial y sugiere que nuestro algoritmo puede efectivamente explotar datos de expresión genética para capturar la variabilidad metabólica de los distintos tejidos humanos”.

El próximo paso de estos investigadores es aplicar Pheflux al estudio de otros desórdenes metabólicos, tales como la diabetes, a fin de proponer blancos terapéuticos a futuro.