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Comencé
mi camino con una licenciatura en patobiología
en la Universidad de Reading (Reino Unido).
"Patos", así la llamábamos,
tenía el honor de ser la carrera
con más créditos docentes
de toda la Universidad. Esto se debía
principalmente a la variedad de asignaturas
que se impartían (desde fisiología
y bioquímica, pasando por biología
molecular y microbiología, hasta
genética, desarrollo, estadística,
química e informática) y
al nivel de profundidad con que se daban.
Aunque esta variedad
era enormemente exigente y enriquecedora,
era consciente de que la falta de especialización
no sería un punto a mi favor a
la hora de encontrar un empleo remunerado
después de licenciarme. Afortunadamente,
gracias a un temor irrefrenable a tirar
por la borda tres meses de trabajo en
el último minuto de un proyecto
de laboratorio, hice uso de uno de mis
pasatiempos, la informática, a
la hora de llevar a cabo mi proyecto de
fin de carrera sobre la determinación
de las reglas que definen el doblamiento
de proteínas. Éste hecho
me colocó en una posición
ventajosa cuando, en 1986, ya licenciado,
solicité un trabajo con los profesores
Janet Thornton y Tom Blundell en el Birkbeck
College. Cuando visitaba su laboratorio,
entré en una sala ruidosa, fría
y oscura y vi una molécula de hemoglobina
que giraba en un programa gráfico
molecular (utilizando uno de esos viejos
PS300). Me dejó hipnotizado y enganchado
al instante.
El proyecto en el
comencé a trabajar era interesante
desde varios puntos de vista. Estaba financiado
por el gobierno británico, pero
diseñado para crear un producto
comercial: una base de datos relacional
de las estructuras proteicas. Me ofrecieron
una maravillosa oportunidad que recomiendo
fervientemente: un proyecto de doctorado
a tiempo parcial y un empleo en el mismo
departamento universitario. Mi puesto
era el de gestor de sistemas de un cluster
departamental, y mientras proporcionaba
este servicio, tenía tiempo para
trabajar en el desarrollo de bases de
datos de la estructura de las proteínas,
que a posteriori pasó a ser el
tema de mi tesis. Disfrutaba de todas
las ventajas de un doctorando en un buen
laboratorio, y no sufría las dificultades
financieras que suelen tener los estudiantes
doctorales que se ven obligados a depender
de becas durante un mínimo de tres
años.
Tras cuatro años
de trabajo, concluí una nueva base
de datos de estructuras proteicas , que
llamé Iditis, y que gracias a la
visión de mi tutora, Janet Thornton,
todavía hoy constituye un recurso
científico insustituible. Iditis
fue subsecuentemente cedida a Oxford
Molecular, que por aquel entonces
era una start-up de muy reciente
creación. Era 1991 y este paso
de comenzar a comercializar el programa
me pareció muy natural. Mis principales
motivaciones fueron todos los retos que
traería consigo el proceso y, cómo
no (siendo sincero), las mejores perspectivas
económicas.
Como le confirmará
cualquiera que haya trabajado para una
start-up muy pequeña, uno
es llamado para desarrollar todo tipo
de curiosas labores. Tras finalizar la
versión comercial de mi sistema,
me invitaron a involucrarme en la apertura
de una oficina en los Estados Unidos y
en el desarrollo del mercado para nuestros
productos. Esta última tarea a
menudo supuso viajes de ventas de hasta
un mes de duración, visitando una
media de dos a tres clientes al día
y volando o conduciendo de ciudad a ciudad
por las noches. Estoy seguro de que habrá
más de una persona leyendo este
artículo que me haya visto entrar
en su edificio, con los ojos rojos, arrastrando
el maletín, y dando algunas de
las presentaciones de ventas más
peculiares que jamás hayan escuchado.
Aunque pueda resultar
raro que lo diga, considero esta experiencia
en ventas una de las más valiosas
de mi carrera científica. Gracias
a mi tour por más de ciento veinte
empresas en más de treinta estados
americanos, desarrollé una profunda
perspectiva de los problemas a los que
se enfrentan una gran cantidad de científicos
consagrados al descubrimiento de fármacos.
Conforme ganaba en urgencia la necesidad
de desarrollar medicamentos mejores en
menos tiempo, observé cómo
comenzaban a emborronarse las antiguas
delimitaciones entre la química,
la biología molecular y el modelaje
molecular.
Los científicos
son cada vez más conscientes de
que pueden obtener una mayor comprensión
de los sistemas moleculares que participan
en los procesos patológicos y escoger
mejores metas para los proyectos de descubrimiento
de fármacos, si consideran toda
la información disponible en una
fase temprana del proyecto. Hoy por hoy,
es posible obtener enormes cantidades
de datos mediante dos tecnologías
relativamente novedosas: secuenciación
de gran caudal (high throughput sequencing)
y la química combinatoria, unida
al screening de alto rendimiento.
La gestión de esa ingente cantidad
de datos y su conversión en información
útil, utilizable por un amplio
rango de no especialistas de la empresa,
de modo que puedan descubrir nuevos fármacos,
es el ámbito de actuación
de la bioinformática.
En 1992, todos estos
problemas empezaban a definirse, y una
parte importante de mi trabajo desde entonces
ha consistido en intentar satisfacer las
necesidades que ahora son tan evidentes.
Cuando regresé a los Estados Unidos
como gerente de productos, tuve el privilegio
de trabajar con un socio verdaderamente
talentoso en un nuevo sistema (Cameleon)
indicado para establecer correspondencias
entre secuencias y estructuras proteicas
de forma eficaz. Este proyecto nos condujo
directamente al concepto de una estructura
informática capaz de facilitar
el establecimiento de correspondencias
entre las tecnologías de descubrimiento
de fármacos y los datos moleculares,
desde en las áreas de la genómica
y la bioinformática, a través
del modelaje molecular, hasta en la química
combinatoria y la quimioinformática,
que han sido desarrolladas recientemente.
Creo que el proporcionar un acceso eficaz
a los datos, y una eficiente relación
entre ellos, es el objetivo a alcanzar,
si lo que se desea es que la bioinformática
satisfaga su potencial como piedra angular
del proceso de descubrimiento de fármacos.
En la actualidad,
mi trabajo diario consiste en mantener
un diálogo constante con socios
y colaboradores de desarrollo, clientes
potenciales y autores, realizar evaluaciones
científicas y comerciales de las
nuevas tecnologías, desarrollar
estrategias empresariales y diseñar
nuevo software. Cuando analizo, en retrospectiva,
mi carrera profesional hasta la fecha,
me sorprendo continuamente de cómo,
a diario, puedo tener la sensación
de estar nadando en sirope espeso, pero
sin embargo, he de reconocer que no he
hecho poco. He redactado paquetes de software
comercial, ayudado a hacer flotar una
empresa, participado en seis adquisiciones,
entre las que incluyo las divisiones de
software bioinformático de IntelliGenetics
y Kodak; inauguré una oficina,
y hoy en día soy responsable de
productos que dominan una parte importante
del mercado de software bionformático
comercial de todo el mundo.
He sido tremendamente
afortunado en mi profesión. He
tenido la suerte de caer, sin buscarlo,
en empresas maravillosas, y he tenido
la oportunidad de trabajar con algunos
de los científicos, ingenieros
y empresarios con más talento del
planeta. Mi consejo a los jóvenes
científicos que estén considerando
iniciarse profesionalmente en el campo
de la bioinformática, es que traten
de ser flexibles y de tener la mente abierta,
que trabajen duro por integrarse en varios
equipos, y que luchen siempre por no perder
de vista la perspectiva global.
Nota: Este artículo
fue escrito por Steve Gardner. No ha de
inferirse ningún tipo de apoyo
oficial por parte de Oxford Molecular
Group PLC.
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