1. Introducción
El 14 de Diciembre de 2001 (
http://14dec2001.ramit.be), la conferencia “Sinergia entre la
investigación en Informática Médica, Bioinformática y Neuroinformática”
organizada en Bruselas bajo la presidencia Belga de la Unión Europea por los
Ministerios Federales Belgas de Asuntos Públicos y Salud Pública y de la
Comisión Europea por la Dirección General de Sociedad de la Información y la
Dirección General de Investigación. A esta reunión asistieron aproximadamente
400 investigadores, profesores, líderes de instituciones y representantes de
la industria con el objetivo de compartir su visión sobre las perspectivas de
sinergia entre la informática médica (MI) y la bioinformática (BI) y a su vez
desarrollar los procesos necesarios para alcanzar este objetivo.
La reunión de Bruselas marcó el inicio de las actividades relacionadas
con el proyecto BIOINFOMED El objetivo de este estudio era analizar las
relaciones y el potencial de sinergia entre la MI y la BI. Los principales
objetivos de este proyecto incluían el análisis del estado del arte en las
áreas de estudio, una propuesta de agenda de I&D [1] y la identificación de
los principales actores así como la divulgación del estudio (
http://bioinfomed.isciii.es).
El estudio dio una visión general de los orígenes de cada una de las
disciplinas implicadas para así facilitar una mejor comprensión de las
posibilidades de sinergia entre ellas. Históricamente, la MI y la BI han
tenido un desarrollo independiente y sólo ocasionalmente ha existido una
colaboración entre los investigadores de ambas disciplinas. Aunque las raíces
de la MI y BI están en diferentes campos de aplicación, en la actualidad se
está observando una mayor dificultad a la hora de distinguir claramente estos
dominios, llegando incluso a superponerse. Así por ejemplo, la aparición de
nuevas tecnologías basadas en la genética y medicina molecular facilitarán en
un futuro cercano grandes avances en la medicina clínica de tal manera que
aparece un campo de aplicación compartido que proveerá de un espacio natural
para la colaboración. Estos beneficios mutuos se reflejan tanto en el campo de
la medicina como en el de la biología ya que la medicina se beneficiará de los
resultados obtenidos en la investigación biológica así como la biología del
uso de los datos clínicos en la investigación. Este estudio concluía que en la
medida en que ambos dominios empiezan a solapar, ambas comunidades
compartirían un mismo objetivo, un contexto común para explorar la
colaboración.
Los resultados de nuestro estudio se materializaron en un White Paper
presentado en el congreso internacional BIOINFORSALUD 2002 celebrado en
Valencia (España) y en la conferencia “HealthGRID” del 2003 de Lyon (Francia),
y que ha sido publicado en forma resumida en febrero del 2004 en la revista
Journal of Biomedical Informatics [2].
2. ¿Fue correcta nuestra aproximación?
Aunque era bastante difícil prever las necesidades futuras que la
intersección entre la MI y la BI introducirían en la investigación y en la
práctica clínica, algunas nuevas iniciativas parecen reforzar los hallazgos
del White Paper.
Para valorar en el tiempo la consistencia de nuestro análisis, el mejor
método es determinar qué iniciativas se han puesto en marcha en BMI desde que
se publicó el White Paper y en qué áreas temáticas. El hecho de hallar
proyectos que se encuadren dentro de alguna de las áreas propuestas en la
agenda de investigación implica cierto grado de avance en la consolidación de
la disciplina de BMI (ver tabla 1).
Los proyectos elegidos responden a una cuidadosa selección realizada
entre las numerosas iniciativas que han surgido en los años que han pasado
desde la publicación del White Paper y la realización de este artículo que fue
presentado en el congreso internacional EuroMISE 2004, en Praga (República
Checa). Los proyectos analizados incluyen: la infraestructura IT para
biobancos bajo el Consorcio “Public Population Project in Genomics” (P3G), una
Red de Excelencia INFOBIOMED en Informática Biomédica recientemente
constituida bajo el Sexto Programa Marco de la Unión Europea para la
Investigación y el Desarrollo Tecnológico, la iniciativa encabezada por el HL7
para incluir la información genética en el historial clínico electrónico, El
Proyecto Fenoma Humano (HPP), INBIOMED, una Red española de Investigación
Cooperativa, los nuevos Centros Nacionales de Computación Biomédica (NCBC),
financiados por NIH, en la iniciativa BISTI y finalmente las iniciativas
relacionadas con la simulación y el modelado de la Fisiología Humana.
3. Actualización de la Información
3.1 P3G
Los Biobancos o repositorios poblacionales son una de las soluciones
propuestas para la integración de la información obtenida a partir de los
datos medio ambientales y del estilo de vida de las poblaciones junto con sus
datos genéticos y clínicos [3]. Recientemente, cinco de los Biokancos más
grandes, CARTAGENE de Quebec, el proyecto GenomEUtwin (implica a 8 países), el
proyecto Genome de Estonia, el Centro para la Investigación Médica Integrada
Genomic (CIGMR) y el Programa de Salud y Genoma de Australia Occidental
(WAGHP) se han unido en un Consorcio Internacional llamado “Public Population
Project in Genomics” (P3G,
http://www.p3gconsortium.org/index.cfm) que está supervisado por la
profesora Bartha Knoppers del “Centre de Recheche en Droit Public in
Montreal”. “Su principal objetivo consiste en la creación de una base
de datos de conocimiento abierta, pública y accesible”.
El propósito de este proyecto es dar la posibilidad a la comunidad
científica de acceder desde un mismo marco a todos los datos clínicos,
genéticos, medioambientales y de estilos de vida recogidos de diferentes
fuentes. Para llevar a cabo este ambicioso proyecto, el consorcio va a
armonizar la recogida de datos demográficos, sociales y clínicos de los cinco
repositorios. Se estandarizarán los fenotipos que presenten características
comunes y se desarrollará un sistema de nomenclatura común para denominar las
variaciones encontradas entre las cinco fuentes. Tanto los genotipos como los
fenotipos serán almacenados en las bases de datos.
El acceso de todos los miembros a la información incluida en las bases
de datos estará coordinado por el P3G, que desarrollará todas las medidas de
seguridad necesarias, teniendo en cuenta las normativas vigentes en cada uno
de los países de origen. Para alcanzar estos objetivos se fomentará el
desarrollo de las herramientas necesarias como soporte técnico para el
desarrollo de la investigación en genómica de poblaciones. Esta característica
está totalmente en consonancia con el enfoque presentado en BIOINFOMED (ver
figura 1) donde las tecnologías permiten la sinergia entre dos áreas que
buscan un nexo común: MI y BI (línea 17 de 18, ver tabla 1).
Figura 1. Sinergias entre la informática, la epidemiología y la genómica en
el contexto de infraestructuras de información para biobancos.
Esta iniciativa internacional fomentará la movilidad geográfica de los
investigadores facilitando el intercambio y la transferencia de conocimientos,
sujeto a los aspectos éticos implicados en la investigación genómica y
conforme a la filosofía de este consorcio internacional.
Por último, y como paradigma de cualquier proyecto biomédico, los
resultados obtenidos en la investigación epidemiológica genética de las
poblaciones enfermas y sanas se compararán y evaluarán, consolidando el
objetivo último de la BMI, donde enmarcamos esta iniciativa: la salud.
3.2 INFOBIOMED
Unos de los principales logros del proyecto BIOINFOMED fue el desarrollo
de una agenda de I&D de dieciocho líneas de investigación propuestas para
cubrir las lagunas que impiden la colaboración entre la BI y la MI. La mejor
confirmación que se puede hacer es, sin duda, la consolidación de la agenda
para crear una red de grupos internacionales que determinen unos objetivos
específicos en un periodo señalado.
El 4 de Febrero de 2004 se celebró en Barcelona la reunión de inicio de
la Red Europea de Excelencia INFOBIOMED (IST-2002-2.3.1.11 e-Health), dentro
del sexto programa marco de I&D que cuenta con la participación de 16 socios
europeos para los próximos tres años [4]. Con el nombre “Estructuración de la
informática biomédica a escala europea en apoyo de la medicina
individualizada” y con un presupuesto de 4.8 millones de euros, la red esta
coordinada por el Profesor Ferrán Sanz del Grupo de Investigación en
Informática Biomédica (GRIB) del IMIM en Barcelona, España.
Esta red, INFOBIOMED (
http://www.infobiomed.net) nació con el propósito de desarrollar cuatro
grandes proyectos donde se identifican todos los aspectos derivados de la
integración de los datos clínicos con los genéticos en investigación,
incluidos en la BMI. Para llevarlo a cabo, se fomenta el intercambio de
metodologías, herramientas y tecnologías entre la BI y la MI dentro de una red
europea de BMI que será un foro abierto de intercambio de conocimientos y
diseminación. La formación y movilidad del personal investigador será una
constante búsqueda de una completa capacidad de investigación en esta zona de
Europa, con la intención de que prevalezca en el tiempo.
Figura 2. Visión general de los trabajos técnicos en INFOBIOMED.
Los cuatro pilotos objeto de estudio demostrarán la importancia de la
sinergia porque se constituirán en la materialización de los objetivos
buscados en cuatro grandes áreas temáticas como Farmainformática,
Microbiología, Inflamación y Cáncer de Colon.
3.3 HL7 Clinical Genomics Special Interest Group (SIG)
Unos de los retos en los años venideros para la práctica clínica diaria
es la incorporación de la información genética en la historia clínica
electrónica de cada paciente. Health Level Seven (HL7) es una organización
acreditada por ANSI para el desarrollo de estándares (SDOs). El HL7 se divide
en comités técnicos y grupos de especial interés (SIG) y recientemente, se ha
creado el Grupo de Genómica Clínica de HL7 (
http://www.hl7.org/special/Committees/clingenomics/index.cfm).
Uno de los principales objetivos de este último grupo son las
aplicaciones de apoyo a la utilización de la genómica en la medicina clínica
especificando su uso en casos reales y así determinar los datos necesarios
para revisar las especificaciones genéticas existentes y recomendar mejoras en
los estándares del HL7 de apoyo a la genómica. El SIG se reunió en Memphis,
EEUU durante el 8 al 10 de septiembre de 2003, con el objetivo de debatir el
papel de la historia clínica electrónica como apoyo a la genómica clínica
incluyendo las pruebas genéticas, el almacenamiento y recuperación de la
información genómica y proteómica.
Este SIG está presidido por cuatro miembros: Jill H. Kaufman (IBM Life
Sciences), Scott Whyte (Catholic Healthcare West), Amnon Shabo (IBM Research
Lab in Haifa) y Peter L. Elkin, (Profesor de medicina, director del
laboratorio de Informática Biomédica, Departmeno de Medicina Interna, Mayo
Medical School).
Este grupo ha desarrollado un módulo funcional de sistema de historia
clínica electrónica que fue sometido a votación y ya se ha aprobado su primera
fase para su empleo en modo de prueba.
3.4 Proyecto Fenoma Humano (HPP)
HPP es una propuesta para un proyecto internacional cuyo fin es obtener
bases de datos de fenomas, es decir, la representación fenotípica completa de
una especie [5]. El fenotipo es la expresión morfológica, bioquímica,
fisiológica y gestual de un genotipo bajo la influencia de condiciones
medioambientales. Para crear un fenoma, primero se deben enumerar las
características que constituyen un fenotipo y las relaciones que pudieran
establecerse entre ellas, que constituyen los rasgos. HPP es una iniciativa
internacional que establecerá protocolos para elegir, recoger, almacenar,
cuantificar, recuperar e integrar esos datos fenotípicos con los genotipos
correspondientes.
El objeto último de HPP es hacer acopio y proporcionar conocimiento
sobre las enfermedades. Por tal motivo, la definición del fenotipo mediante la
enumeración de sus características y los rasgos que presenta será la de
fenotipo orientado a enfermedad. Para definir los fenotipos se investigarán
varios aspectos relacionados con la enfermedad:
-
Parámetros fenotípicos usados para diagnóstico, que se transmiten por
herencia. HPP elaborará estudios epidemiológicos en los que se incorporen esos
fenotipos orientados a enfermedad hereditarias.
-
Elaboración de estudios de asociación con endofenotipos, es decir, las
características fenotípicas intermedias heredables, más sencillas de
monitorizar que el fenotipo directo de una enfermedad.
-
Medida cuantitativa de parámetros fenotípicos en vías metabólicas para mejorar
el diseño racional de fármacos.
-
Estandarización de los protocolos para medir parámetros fenotípicos.
-
Fenómica comparativa con modelos animales.
-
Estandarización de protocolos para la recogida de grandes volúmenes de datos
fenotípicos a partir de una muestra.
Siguiendo esta misma línea de trabajo también existe una iniciativa
llamada PhenoFocus que intenta agrupar todos aquellos laboratorios,
investigadores e instituciones interesadas en este campo (
http://www.phenofocus.net/). Es "una colección abierta de
investigadores interesados en el desarrollo de soluciones de dominio público
óptimas para el manejo informático de datos fenotípicos”.
3.5 INBIOMED
INBIOMED (http://www.inbiomed.retics.net) es una red nacional de
investigación cooperativa financiada por el Fondo de Investigaciones
Sanitarias (FIS) del Instituto de Salud Carlos III (España) [6]. La red tiene
13 nodos que pertenecen a 11 centros de investigación y universidades
distribuidaspor toda España y que está constituida por más de 100
investigadores. La red INBIOMED permite la colaboración entre investigadores
que provienen de áreas como la bioinformática o la informática médica además
de expertos en informática, epidemiología genómica, farmacogenómica y el
diagnóstico molecular basado en imágenes.
La estructura de este trabajo está definida de tal modo que una
plataforma tecnológica proporciona la ayuda a los nodos de “bio-usuarios". La
plataforma está desarrollada por los grupos tecnológicos,se actualiza casi
semanalmente y desarrolla soluciones nuevas puestas en práctica después de las
propuestas de los nodos "de bio-usuarios".
Varias herramientas bioinformáticas han sido desarrolladas dentro de la
red de INBIOMED. Además, los nodos "de bio-usuarios" han visto cómo su trabajo
se facilita gracias a los procedimientos y métodos proporcionados por los
nodos tecnológicos. Esta plataforma permite incluir módulos que integran datos
heterogéneos, de expresión génica, y que permiten la visualización
tridimensional de imágenes, crear sistemas de apoyo a la decisión para
médicos, instrumentos de recuento celular, procedimientos de análisis de geles
y procedimientos de minería de datos o texto que permite seleccionar las
fuentes de referencia bibliográfica más adecuadas. Todos estos procedimientos
y métodos han sido ampliados con otros instrumentos más específicos para
solucionar algunos problemas sugeridos por los nodos "de bio-usuarios". La
figura 3 muestra una descripción de las técnicas usadas en INBIOMED.
Figura 3. Esquema de las Tecnologías de
Informática Biomédica usadas en INBIOMED.
3.6 Centros Nacionales de Computación Biomédica (EEUU)
Los EEUU recientemente han aprobado la creación de cuatro centros
nacionales, llamados “National Centers for Biomedical Computing” (
http://www.bisti.nih.gov/ncbc), cuyo objetivo es desarrollar un marco
internacional para la informática biomédica y que están financiados por el NIH
bajo la iniciativa BISTI (
http://www.bisti.nih.gov/ncbc/index.cfm). El principal propósito de estos
centros es crear un núcleo de infraestructuras para acelerar el progreso en la
investigación biomédica. Nuevos programas de software y otras herramientas
permitirán a la comunidad científica analizar, modelar, simular y compartir
los datos de enfermedades humanas.
Estos centros son la parte de la hoja de Ruta para la Investigación
Médica de los Institutos Nacionales de Salud (National Institutes of Health
RoadMap for Medical Research). Investigadores relacionados con los cuatro
centros trabajan en la creación de nuevas herramientas informáticas gracias a
la obtención de los datos recogidos tanto en el laboratorio como en la
clínica. Un objetivo principal de estos centros es la distribución de estas
herramientas desarrolladas y entrenar a usuarios futuros.
Los equipos de investigación de los cuatro nuevos centros están formados
por investigadores informáticos, biólogos e investigadores de la ciencia
conductual que colaboran en varios proyectos como: Physics-Based Simulation of
Biological Structures Center, (
http://cbmc-web.stanford.edu/simbios/index.html), National Alliance for
Medical Imaging Computing (
http://www.na-mic.org/), Informatics for Integrating Biology and the
Bedside (http://www.partners.org/i2b2
) y Center for Computational Biology (
http://www.loni.ucla.edu/CCB/).
3.7 Fisiología Humana Virtual
El proyecto del Fisioma Humano es un esfuerzo mundial de carácter
público que intenta proporcionar un marco de desarrollo para obtener un modelo
fisiológico humano y de otros eucariotas
(http://www.bioeng.auckland.ac.nz/physiome/phys iome_project.php). “Esto
apunta al desarrollo de modelos integrativos a todos los niveles de
organización biológica, desde el gen hasta el organismo entero a través de
redes génicas reguladoras, rutas metabólicas proteicas, función celular y
relaciones estructura/función de los tejidos y órganos. Estos proyectos
incluyen el desarrollo de :
-
Ontologías para organizar el conocimiento biológico y el acceso a bases de
datos.
-
Nomenclaturas que codifiquen modelos estructurales y funcionales biológicos
utilizando un formato estándar que compartirían distintos programas y que
podrían ser reutilizados como componentes de modelos másdesarrollados.
-
Bases de datos de la estructura a nivel de la célula, los tejidos u órganos.
-
Software para renderizar modelos computacionales de la función de la célula
como la electrofisiología de canales iónicos, la señalización celular y de
rutas metabólicas, el transporte, la movilidad, el ciclo celular, etc.
-
Software para mostrar e interactuar con los modelos de organos que
permitirán al usuario moverse a través de toda las escalas espaciales”
Dentro de esta sección también incluimos el estudio de la iniciativa
para el desarrollo del proyecto de “EuroPhysiome”. Este estudio está incluido
en el White Paper recientemente presentado por la Comisión europea en el
trabajo llamado “Hacia el ser Humano Virtual Fisiológico: Modelado y
Simulación Multinivel de la Anatomía y Fisiologia Humana". Este White Paper
repasa las necesidades y desafíos identificados para alcanzar el objetivo del
humano virtual fisiológico. Su objetivo actual es mejorar el empleo de datos,
métodos e instrumentos para la investigación futura.
4. Conclusiones
Tras el análisis de las iniciativas anteriores, podemos llegar a la
conclusión de que la aproximación inicial de BIOINFOMED era correcta. Todos
estos ambiciosos proyectos como son el Consorcio P3G, la red de Excelencia en
BMI, INFOBIOMED o los NCBCs entre otros, pueden ser mapeados fácilmente a
algunas de las 18 líneas de investigación incluidas en el White Paper (ver
tabla 1). Esto demuestra que el análisis y la conceptualización hechas
entonces es consistente y duradera.
Sin embargo estamos detectando algunas líneas de investigación paralelas
y por lo tanto sin punto de intersección de BI hacia el fenotipo, y de MI
hacia el genotipo. Esta falta de colaboración trae consigo el peligro de
realizar esfuerzos innecesarios cayendo en la trampa de la continua
reinvención de la rueda, que restará tiempo para mejorar la investigación
haciéndola más rápida y constructiva.
Tabla 1. correspondencia de las tecnologías con las líneas de investigación
propuestas en la agenda de Bioinfomed.
TECNOLOGÍAS DISPONIBLES
|
ACTUALIZACIÓN
|
|
1
|
Grid
|
|
|
2
|
Seguridad
|
|
|
3
|
Estándares de Datos de Comunicación
|
INFOBIOMED
|
|
4
|
Representación del conocimiento para facilitar la integración virtual de
bases de datos heterogéneas clínicas y genéticas
|
INBIOMED
|
|
5
|
Minería de datos y de textos
|
|
MI EN APOYO DE LA GENÓMICA FUNCIONAL
|
|
6
|
Bases de datos fenótipicas adaptadas para la investigación genómica
|
HPP, Phenofocus
|
|
7
|
Reclasificación de enfermedades
|
INBIOMED
|
|
8
|
Farmacogenómica
|
INFOBIOMED
|
BI EN APOYO A LA MEDICINA INDIVIDUALIZADA
|
|
9
|
Modelos de datos genéticos para la historia clínica electrónica
|
HL7-SIG
|
|
10
|
Guía clínica y toma de decisiones utilizando la información genética
|
|
|
11
|
Telegénetica
|
|
|
12
|
Nuevos métodos y plataformas de información para el gestionar datos
genéticos en la investigación clínica
|
ACGT
|
|
13
|
sistemas de adquisición de datos en el POC
|
|
|
14
|
Genómica microbiana
|
INFOBIOMED
|
BMI EN APOYO DE LA MEDICINA GENÓMICA
|
|
15
|
Imagen molecular y funcional
|
NCBC, simulación de la fisiología humana
|
|
16
|
Modelado y simulación
|
|
|
17
|
Repositorios populacionales
|
P3G
|
|
18
|
e-Learning
|
|
Agradecimientos
Esta investigación ha sido apoyada y financiada por la CE a través de la
Red de de Excelencia INFOBIOMED, por el proyecto INBIOMED, del Ministerio de
Sanidad (España) y el Ministerio de Educación (España).
Referencias
|
[1]
|
Maojo V., Martin-Sanchez F., Billhardt H., Iakovidis I., Kulikowski C.:
Establishing an Agenda for Biomedical Informatics. Methods of Information in
Medicine 2003; 42: 121-125.
|
|
[2]
|
Martin-Sanchez F. et al.: Synergy between Medical Informatics and
Bioinformatics: Facilitating Genomic Medicine for Future Health Care. Journal
of Biomedical Informatics. 2004 Feb; 37(1): 30-42.
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[3]
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Kaiser J. Biobanks. Population databases boom, from Iceland to the U.S.
Science 2002; 8;298(5596):1158-61.
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[4]
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Sanz F., Diaz C., Martin-Sanchez F., Maojo V. : Structuring European
Biomedical Informatics to Support Individualized Healthcare: Current Issues
and Future Trends. Medinfo 2004; 2004: 803-7.
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|
[5]
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Freimer N., Sabatti C.: The Human Phenome Project. Nature Genetics. 2003
34(1): 15-21.
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[6]
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Lopez-Alonso V, Sánchez JP, Liébana I., Hermosilla I., Martin-Sanchez F.: A
Platform for the Integration and Sharing of Genetic, Clinical and
Epidemiological Data Oriented to Biomedical Research. 4th IEEE International
Symposium on BioInformatics and BioEngineering (BIBE 2004). 222-226 / IEEE
Computer Society Press / May 2004.
|
|