Resumen:

Reproducibility issues are widespread in science, including in modern biology. Even in the case of computational biology, many published results turn out to be irreproducible for diverse reasons: missing methodological details, lack of a proper data standard or even of a computer-readable format, instable programming specifications, human errors during the preparation of the figures, tables and text of the article, etc. In the field of predictive dynamical modelling, Boolean models (and extensions thereof) are increasingly used to model complex cellular networks, and a large number of software tools have been proposed to enable the development and analysis of increasingly large logical models. However, using and combining such tools typically implies a series of cumbersome software installation and model conversion steps. To address these issues, a community effort led to the delineation of a standard format for logical models, christened “SBML qual”, which consists in a specific extension of the well established System Biology Modelling Language (SBML Level 3). Furthermore a collection of complementary software tools has been assembled into a Docker container called CoLoMoTo, for Common Logical Modelling Tools. Finally, a Jupiter notebook has been designed to ease the access of these tools, as well as the development of reproducible analytic workflows. A demonstration of the CoLoMoTo environment will be proposed, referring to an application dealing with the prediction of drug synergies in cancer cells.

Semblanza:

Denis Thieffry obtained his Ph.D in 1993 at the Free University of Brussels, under the direction of René THOMAS, and made postdocs in Mexico (UNAM, 1995-1997), Germany (MPI, Berlin, 1997-1998) and Belgium (Univ. Ghent, 1998-2000). DT was and was appointed as full Professor of Bioinformatics at the University of Aix-Marseille in France in 2000, before moving to Paris in 2010, to assume the position of Professor of Systems Biology at the Ecole Normale Supérieure (ENS). DT has published over 150 articles and book chapters, mostly in international journals, proceedings or books, and is currently Associate Editor of the journal PLoS Computational Biology. His current research focuses on the dynamical modelling of the regulatory network controlling haematopoietic/immune cell fate specification and reprogramming, in close collaboration with several experimental teams.

Sitio web:

https://www.researchgate.net/profile/Denis-Thieffry

Resumen:

El arribo y desarrollo de las tecnologías de alto rendimiento abren una ventana para explorar la actividad celular, desde su genoma hasta los perfiles de expresión genética, proteica, y metabólica de forma masiva en espacio y tiempo. En principio, la interpretación de estos datos abre una ventana al estudio minucioso de cómo los organismos vivos modulan su respuesta a distintas escalas biológicas. Sin embargo, este objetivo no es del todo fácil. Junto con el avance de estas tecnologías, existe una necesidad imperante en desarrollar nuevos esquemas conceptuales capaces de integrar los datos y generar hipótesis sobre los mecanismos que gobiernan los sistemas vivos. En esta plática presentaré algunos avances realizados en la biología de sistemas para acoplar los datos genómicos con modelación computación del metabolismo a escala genómica. Muy particularmente, me enfocaré a discutir cómo esta visión integradora permite modelar, postular mecanismos metabólicos, y crear esquemas conceptuales que permiten dilucidar y predecir algunos aspectos del cáncer y la diabetes tipo 2.

Semblanza:

El Dr. Osbaldo Resendis-Antonio es Investigador de la RAI-C3-UNAM e INMEGEN. Realizó la Licenciatura, Maestría y Doctorado en Física en la Universidad Autónoma Metropolitana, México. Ha realizado estancias posdoctorales y de investigación en la Universidad de California San Diego (USA), Cold Spring Harbor (USA), Institut Henri Poincaré (Francia), Universidad de Rostock (Alemania) y en la Escuela de Medicina de Harvard (USA) en el área de Biología de Sistemas. Su área de investigación se concentra en la Biología de Sistemas y la medicina personalizada, particularmente en el estudio del metabolismo en cáncer y microbiota. Actualmente, su línea de investigación involucra el desarrollo de modelos computacionales, que en conjunto con estrategias de machine learning, permitan integrar datos de tecnologías genómicas, interpretarlos y predecir el fenotipo metabólico en enfermedades complejas. Actualmente es Coordinador Académico del Centro de Ciencias de la Complejidad-UNAM.

Sitio web:

https://resendislab.github.io/

Abstract:

Con base en un análisis de AVISAs (Años de Vida Saludable Ajustados perdidos), la pertinencia de aplicación de enfoques genómicos y la factibilidad de aplicar los resultados al tratamiento de la enfermedad, definimos las enfermedades del tracto respiratorio bajo como un objetivo altamente deseable para abordar. A partir de las demandas de los médicos del Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias nos enfocamos en enfermos de tuberculosis y se emprendió la implementación de un prototipo para la identificación molecular, mediante secuenciación masivamente paralela (o NGS) de la resistencia a antibióticos por parte del Mycobacterium. Se emplearon sistemas de captura de los genes bacterianos involucrados en la resistencia, con lo que se consiguió reducir drásticamente la complejidad del DNA a secuenciar, haciendo practicable el método en muestras directamente de esputo. El proyecto requirió el desarrollo de protocolos bioinformáticos novedosos y del análisis y refinamiento de las baterías de genes analizados. Los resultados demuestran precisión y sensibilidad equiparables y mucha mejor cobertura que los métodos moleculares o microbiológicos empleados en la actualidad.

Semblanza

El Dr. Xavier Soberón tiene un doctorado en Investigación Biomédica por la Universidad Nacional Autónoma de México y es Químico de la Universidad Iberoamericana. Desde 1981 es investigador del Instituto de Biotecnología de la UNAM, en donde además participó en la instalación y consolidación de la ingeniería genética y la biotecnología. Realizó estancias de investigación en el City of Hope Medical Center de Los Ángeles, así como en la Universidad de California, de San Francisco y de San Diego. Su investigación se ha centrado en la síntesis química del ADN y sus aplicaciones en el estudio de las proteínas y en la biocatálisis, así́ como en el desarrollo de biofármacos y vacunas; recientemente su investigación se ha dirigido al estudio de la diversidad genómica en poblaciones mexicanas y su aplicación a la salud. Entre las distinciones que le han sido otorgadas destacan: el Premio Nacional de Química en 1999. Fue director del Instituto de Biotecnología durante dos cuatrienios (1997 y 2005) y actualmente es Coordinador General del Centro de Ciencias de la Complejidad-UNAM.

Descripción

En 1944, y como resultado de una serie de tres charlas extraordinariamente exitosas impartidas en su exilio dublinés, Erwin Schroedinger publicó un pequeño libro titulado What is Life? que se convirtió de inmediato en un éxito editorial. Extraordinariamente bien escrito, el libro rápidamente se ha convertido en un objeto de culto, en torno al cual se ha afirmado que representa el punto de partida de la biología molecular (lo cual no es cierto) sin el cual el modelo de la doble hélice del DNA no se hubiera podido formular (lo cual tampoco es cierto) ni se hubiera podido resolver el misterio del origen del código genético (lo que no es verdad), resolviendo el problema de la naturaleza de la vida misma (lo que es menos cierto). En realidad, la obra de Schroedinger refleja una visión reduccionista del fenómeno biológico, pero refleja una apertura intelectual y un deseo de romper fronteras intelectuales que debería ser imitado por muchos.

Semblanza

Científico especializado en Biología Evolutiva y divulgador de la ciencia. Es doctor en Ciencias y profesor de tiempo completo en la Facultad de Ciencias de la UNAM, donde fundó el Laboratorio de Origen de la Vida. Desde hace casi 4 décadas estudia el origen y la evolución temprana de la vida por medio del análisis de meteoritos y de simulaciones experimentales de la Tierra primitiva, así como mediante secuencias de genes muy antiguos. Ha sido profesor invitado en las universidades de La Habana, la Universidad Autónoma de Madrid (en donde ocupó la Cátedra BBVA), la Universidad de Houston, la Universidad de Valencia, de la Universidad de Orsay Paris-Sud, la Universidad de California en San Diego, la Universidad de Roma, así como investigador visitante en el Instituto Pasteur de Paris, en el ETH Zentrum de Zurich, en el Instituto A. N. Bakh de Bioquímica de Moscú, entre otros. Entre las distinciones que ha recibido está el Charles Darwin Distinguished Scientist Award (2013), la Primera Medalla Francesco Redi que otorga la Sociedad Italiana de Astrobiología (2009) y tres doctorados honoris causa. Ha sido profesor residente y científico en la Universidad de Orsay París-Sud, en Francia, la Universidad Autónoma de Madrid y la Universidad de Roma, en Italia. Fue designado presidente de la Academia Iberoamericana de Biología Evolutiva y el primer latinoamericano que presidió la Sociedad Internacional para el Estudio del Origen de la Vida (ISSOL). Miembro de El Colegio Nacional desde 2014.

Descripción

Dentro de la perspectiva de la biología de sistemas es la representación de un sistema biológico por un modelo que permita acotar variables y estudiar el sistema de manera concreta. Al igual que una función que reasigna un valor en un nuevo espacio, este nuevo valor posee intrínsecamente un significado biológico no abstracto en su interpretación. Las herramientas usadas para construir este espacio de análisis dependen directamente de la visión y enfoque que se tenga curiosidad de explorar. Por lo que el abanico de posibilidades es diverso, pasando desde las interacciones estocásticas en donde las interacciones entre moléculas toman parte hasta un proceso continuo derivado de las consideraciones de altas concentraciones o tendencias centrales. Estos mismos enfoques pueden describir interacciones entre genes estableciendo las propiedades emergentes hasta describir grandes vías de señalización que transmiten información bioquímica que determinan el destino celular de acuerdo con el estímulo externo con impactante certidumbre aun cuando sea un medio altamente ruidoso. La nueva tendencia de los modelos es establecer relaciones del sistema basado en datos que den certeza que las interacciones consideradas son observables; dado esto, la biología de sistema ya no es únicamente la interconexión de las partes del modelo, el modelo mismo está acotado por los datos experimentales que reflejan la integración del fenómeno en conjunto. Partiendo de esto, se retomarán diversos métodos de generación de modelos, identificación de fuentes de ruido, herramientas de análisis pasando de dinámica no lineal hasta teoría de información y finalmente su integración con datos derivados de tecnologías de nueva generación. Todo con el fin de lograr representaciones que integran una visión holística del sistema.

Semblanza

ElDr. Aarón Vázquez Jiménez es investigador en el Instituto Nacional de Medicina Genómica, pertenece al grupo de biología de sistemas enfocado a enfermedades humanas. Hizo sus estudios de posgrado en el CINVESTAV en donde desarrolló modelos que describen las propiedades emergentes de circuitos transcripcionales en el paradigma estocásticos; a su vez, tiene interés en la descripción de vías de señalización desde un enfoque de transmisión de información bioquímica para determinar el destino celular. Su trabajo combina modelos físicos, y descriptores matemáticos alimentados de datos ómicos. Actualmente su investigación se centra en el estudio del cáncer con el objeto de determinar los procesos clave en la comunicación celular y en la progresión de la enfermedad.