El gusanillo de la bioinformática
Supe de la existencia de la bioinformática cuando estaba haciendo el doctorado en la Universidad de Colorado, en Boulder, en temas de biología molecular, celular y del desarrollo. Era el año 1993, y de repente, todo el mundo estaba haciendo búsquedas BLAST. Por aquel entonces, yo estaba trabajando en una molécula señalizadora tgf-bet, fundamental en la comunicación intercelular, que había clonado del nematodo Caenorhabditis elegans. Casi todo mi trabajo predoctoral estaba relacionado con microscopios y enzimas de restricción.
Mi experiencia informática era nula; de hecho, apenas sabía ni mecanografía, pero un colega de mi laboratorio me ayudó a hacer una búsqueda BLAST utilizando la secuencia proteica de mi gen como consulta. Fue como magia. Recuerdo el momento en el que leí el informe y me di cuenta de que había todos esos genes semejantes en animales tan distintos... En ese momento pensé: “Si leyese cuidadosamente los trabajos publicados relacionados con las secuencias más parecidas a la mía, es posible que pueda aprender algo sobre mi propio gen”. Estos segundos de reflexión marcaron un punto de inflexión en mi vida profesional.
Pasé a ser un bioinformático converso en apenas un instante, pero uno sin conocimientos de ordenadores. Me empezó a abrir las puertas de este mundillo la filogenética, el área de la biología que se encarga de identificar y comprender las relaciones entre los múltiples tipos diferentes de vida. Mi gen tgf-beta era parte de una gran familia de genes, y comencé a hacer árboles filogenéticos para comprender mejor las relaciones entre mi gen y su “familia extensa”.
El aprender a utilizar herramientas filogenéticas de uso muy extendido, como PHYLIP, hizo que me acostumbrase a trabajar con ordenadores y que, a la larga, me empezase a interesar por el funcionamiento de los programas. Sinceramente, de todas formas, he de decir que fue la vagancia la que me acabó metiendo en el campo de la programación. La elaboración de los árboles exigía mucha edición manual de datos, de forma que éstos se fuesen introduciendo con el formato adecuado, así que empecé a redactar guiones – programas cortos, sencillos – que hiciesen esta pesada tarea por mí.
A todos los científicos que estén considerando seriamente meterse en el área de la bioinformática. les recomiendo que hagan un postdoc en biología computacional. Es una gran oportunidad para aprender destrezas muy valiosas; uno no puede dejar de dar pasos hacia adelante por el miedo a hacer el ridículo y a quedar mal.
A la hora de buscar un postdoctorado, tuve la suerte de encontrar un puesto de anotador en el Genome Sequencing Centerde la Washington University en St. Louis, Missouri, en 1996. Para mí significó un paréntesis enorme frente a mis actividades precedentes. La mezcla científica e intercultural del laboratorio era extraordinaria: mis colegas de laboratorio eran matemáticos, informáticos e ingenieros... He de reconocer que al principio me moría de miedo. Apenas sabía escribir guiones, y ahí estaba yo, entre personas cuya idea de la ciencia era un encerado repleto de símbolos matemáticos. Me asusté, sí, pero me comí el orgullo y empecé a hacer preguntas, muchas. Pronto descubrí que yo también tenía mucho que aportar. Al final resultó que muchos de mis colegas estaban tan confundidos con la biología, como yo con la estadística bayesiana.
El mundo real del software comercial
El 1999, me fui de la Universidad de Washington y me incorporé a Celera Genomics. El cambio de la universidad a la empresa fue grande. A pesar de que Celera se parecía mucho a un centro académico para el estudio del genoma desde el punto de vista científico, el departamento de software era otra historia. En Celera me lanzaron de cabeza al mundo real del software comercial y de los programadores profesionales en el entorno de una start-up con ganas de comerse el mundo. Todos los científicos saben que los programadores industriales exigen salarios muy altos. Pocos son conscientes, no obstante, de lo muchísimo que trabajan para ganárselos. Cada día era como un partido de fútbol profesional, en intensidad. Yo simplemente no podía creer lo competitivo que era todo, ni lo mucho más sofisticada que podía ser la industria, con respecto al mundo académico, en el área específica del software. Aunque, en retrospectiva, mi postdoc fue una excelente preparación para mi posterior trayectoria profesional, he de reconocer que en Celera tuve que luchar para mantenerme dignamente a flote.
Al final, no obstante, las cosas salieron bien. Pasé a ser el jefe del grupo de I+D conocido como “Annotation Software”, encargado de redactar gran parte del software utilizado para anotar y analizar los distintos genomas secuenciados en Celera. Echando la vista atrás, atribuyo mi éxito en la industria a tres cosas: al hecho de ser mejor científico que programador, a tener buenas habilidades de gestión, y a dominar el lenguaje PERL. Como postdoc, decidí aprender a utilizar PERL en lugar de Java o C. El ser bueno en al menos un lenguaje de programación es esencial.
Aunque no existe un único lenguaje “ideal” para la bioinformática, los biólogos solemos, no sé por qué, decantarnos por Perl. A mí me encanta. Es genial si estás trabajando con texto (y la mayor parte de los datos bioinformáticos son eso: texto) y los tiempos de desarrollo son rápidos. Una y otra vez, mi grupo fue capaz de cumplir plazos prácticamente imposibles durante la época crítica de la carrera del genoma humano, en la que estuvimos inmersos, gracias a la velocidad que permite Perl. Además, el que usa Perl, también puede utilizar Bioperl, también muy práctico.
El hecho de ser científico y no programador de formación, también supuso una gran ventaja competitiva a nivel profesional. Básicamente, yo comprendía la ciencia detrás de cada paso que dábamos. Las habilidades de gestión también me ayudaron mucho. Afortunadamente, las personas a las que yo tenía que informar de mis avances, mediante informes, las tenían, y yo hice lo que pude por emular su estilo. La gestión eficaz de un equipo es mucho menos sencilla de lo que muchos científicos quieren y saben reconocer; es, en definitiva, una destreza inestimable.
Cerrando el círculo, volviendo a los inicios
He conseguido hacer algo que muchos de mis amigos biólogos consideraban imposible: salir de la industria y regresar a la universidad. Aunque los físicos, los informáticos y los ingenieros lo hacen frecuentemente, sigue siendo algo muy poco habitual dentro del gremio de los biólogos. Espero que las cosas cambien en el futuro. En conjunto, debo admitir que le saqué mucho partido a mi paso por la industria. Hice muchos contactos, pero siempre supe que lo mío sería la carrera académica.
En este sentido, le estoy muy agradecido al Instituto Médico “Howard Hughes” (HHMI), que se ofreció a apoyar el trabajo que realicé en Berkeley, relativo a la Drosophila (Berkeley Drosophila Genome Project) durante mi periodo de transición. Espero que otras agencias de financiación imiten al HHMI en este sentido, y pongan más fondos a disposición de los biólogos que han adquirido ya un cierto nivel de experiencia en la industria. De este modo, se facilitarían muchas transiciones, como la mía, de vuelta a la universidad.
De la industria, creo que aprendí mucho: a dirigir un grupo, por una parte, y a vincular problemas científicos con los principios de base del software comercial. Mi paso por Celera también me equipó con una visión de primera mano del mundo industrial, una experiencia a la que pocos profesores universitarios pueden referirse a la hora de darle consejos profesional a sus estudiantes.
Sigo siendo un firme creyente en lo que la bioinformática puede todavía ofrecer. Muchas personas del gremio creen que la “época dorada” de la bioinformática ya es historia. No creo que estén en lo cierto. No me malinterpreten: aquellos años en laque cualquier biólogo con conocimientos mínimos de código podía conseguir un buen trabajo en la industria informática sí que pertenecen, probablemente, al pasado; pero realmente creo que siguen abundando las oportunidades para los biólogos interesados en la investigación académica.
En estos tiempos que corren, la bioinformática puede semejar un mundo de páginas web. Si, como usuario, lo único que “ve” de los datos es lo que alguien ha hecho con ellos, es fácil caer en el pensamiento de que ya no existen ideas originales, ni investigación puntera. Es cuando uno trabaja con la materia prima, con esos datos recién ordeñados, y los manipula con su propio software, cuando se da cuenta de que la bioinformática sigue siendo una frontera científica rebosante de oportunidades. ¿Le interesan los genes? Aprenda a programar; se le abrirán puertas.
Nota del editor: Mark Yandell es co-autor de BLAST: a Guide to the Basic Local Alignment Search Tool (I. Korf, M. Yandell, J. Bedell, O'Reilly & Associates, 2003; 339 páginas. ISBN: 0596002998).
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