El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC) y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV) han puesto en marcha “TurbOmics”, una herramienta creada para combinar distintos tipos de datos y ayudar en la detección de mecanismos biológicos relacionados con diversas patologías.
Se trata de una plataforma web de acceso abierto que hace posible integrar y examinar información procedente de varias tecnologías ómicas de forma sencilla e intuitiva, y que está al alcance de investigadores de múltiples especialidades.
Desde el CNIC detallan que, para desentrañar el funcionamiento de las células y los organismos, los científicos manejan grandes volúmenes de datos biológicos procedentes de numerosas fuentes. En los últimos años se han generalizado las tecnologías de análisis masivo, conocidas como ómicas, que permiten obtener una visión global de los procesos biológicos y de las enfermedades dentro del marco de la Biología de Sistemas.
No obstante, los especialistas recuerdan que combinar la información derivada de distintas ómicas para interpretarla de forma integrada sigue siendo un reto técnico que, en la mayoría de los casos, exige conocimientos avanzados de programación y estadística.
Con este objetivo, el CNIC y el CIBERCV han desarrollado “TurbOmics”, un trabajo publicado recientemente en la revista “Genome Biology”. En este contexto, la responsable de la plataforma de Metabolómica del CNIC y codirectora del estudio, Alessia Ferrarini, destaca que uno de los principales desafíos en metabolómica es que, “a diferencia de otras ómicas, la identificación de los compuestos que detecta esta tecnología no es inmediata y requiere una laboriosa validación posterior”.
Además, “cuando se pretende combinar estos datos con información genómica o proteómica, la complejidad aumenta notablemente”, añade Jesús Vázquez, codirector del estudio.
“La plataforma incorpora herramientas para preparar, normalizar y explorar los datos, así como algoritmos avanzados capaces de identificar patrones biológicos compartidos entre distintas capas de información”, ha detallado el investigador José Manuel Rodríguez, coautor principal del trabajo. Gracias a estas capacidades, los usuarios pueden convertir grandes cantidades de datos complejos en resultados de interpretación mucho más directa mediante gráficos y tablas exportables.
“TurbOmics” se ha concebido precisamente para salvar estas dificultades y facilitar el análisis conjunto de diferentes tipos de datos biológicos desde una única interfaz gráfica. Según Annalaura Mastrangelo, codirectora del estudio, “la plataforma permite que investigadores procedentes de disciplinas muy diversas puedan aplicar metodologías avanzadas de integración multi-ómica sin necesidad de conocimientos especializados en programación”.
Integración con TurboPutative y validación en datos reales
Otra de las fortalezas de “TurbOmics”, tal y como apuntan Ferrarini y Mastrangelo, es su conexión con “TurboPutative”, una herramienta desarrollada con anterioridad por el mismo equipo para simplificar la identificación de metabolitos en estudios de metabolómica no dirigida. Esta integración agiliza el flujo completo de trabajo, desde la anotación inicial de compuestos hasta la interpretación biológica de los hallazgos.
Para comprobar su desempeño, los investigadores aplicaron “TurbOmics” a dos conjuntos de datos multi-ómicos, en colaboración con el grupo de Biología de linfocitos B del CNIC, dirigido por Almudena Ramiro. Los análisis mostraron que el estudio conjunto de distintos tipos de información permitió descubrir procesos biológicos relevantes que habían pasado inadvertidos cuando cada capa de datos se examinó de forma aislada.
Según los autores, la plataforma supone un avance significativo para democratizar el uso de metodologías de integración multi-ómica y facilitar que la comunidad científica aproveche plenamente el potencial de los datos metabolómicos.
En esta línea, destacan que la colaboración de varios grupos del CNIC en el proyecto impulsa el desarrollo de herramientas bioinformáticas abiertas que apoyan la investigación biomédica y contribuyen a acelerar la generación de nuevo conocimiento sobre los mecanismos biológicos y las enfermedades.