El surgimiento de la secuenciación de nueva generación (Next-generation sequencing, NGS) ha marcado un antes y un después en el avance de la investigación científica en materia de Biología y ciencias de la Salud, así como en algunos procesos de diagnóstico y tamizaje clínico. Mas recientemente, las tecnologías de secuenciación en células individuales (single cell sequencing), que representan una aplicación de las técnicas de NGS, han permitido acceder a estudiar los procesos biológicos con un nivel de detalles sin precedentes. Por medio de estas técnicas, es posible obtener una gran cantidad de información relativa a diversos procesos celulares, típicamente la transcripción y expresión génica, que son considerados “big data”.
Para poder adquirir un sentido biológico, este tipo de datos requieren de un intenso proceso de filtrado, análisis e interpretación; lo que ha dado paso a la creación de una nueva rama de la ciencia denominada bioinformática. La bioinformática es una ciencia interdisciplinaria que combina distintos métodos matemáticos, estadísticos, y computacionales para el análisis de datos biológicos complejos. En otras palabras, la bioinformática es el punto de encuentro de la programación y las matemáticas con la biología para darle un sentido biológico a datos provenientes de experimentos, y así poner a prueba teorías e hipótesis.
Hoy por hoy, la bioinformática se ha convertido en una herramienta esencial para el procesamiento y análisis de datos procedentes de NGS, tanto en el contexto de investigación, como en el contexto clínico aplicado. Dichos análisis suelen ser guiados e interpretados por personal experto en las ciencias biológicas de estudio, permitiendo así importantes avances científicos en estos ámbitos.
En los últimos años, esta rama de la ciencia ha avanzado a grandes pasos, donde diversos métodos que anteriormente eran específicos de sistemas computacionales, han sido adaptados y/o implementados para analizar grandes cantidades de datos biológicos con gran variedad de objetivos. Sin embargo, la bioinformática no es una ciencia fácil de aprender, y si no es implementada correctamente, puede llevar a conclusiones erróneas afectando los resultados finales del experimento. Además, la gran cantidad de herramientas disponibles (actualmente hay más de 1,000 herramientas públicas de bioinformática (TODO: cita lazzapi website) codificadas en diversas plataformas computacionales) y la complejidad y especificidad de los análisis dificultan e incluso imposibilitan la implementación de este tipo de análisis en laboratorios de investigación.
El equipo interdisciplinario de científicos de Neural10 presenta una solución a este problema ofreciendo los siguientes servicios:
- Capacitación personalizada. Ofrecemos capacitaciones al personal de laboratorio adaptadas a las necesidades de su proyecto de investigación/clínico a fin de que el aprendizaje se lo mas claro y útil posible en base a los objetivos de cada grupo de investigación. Debido a que somos un grupo interdisciplinario de investigadores, podemos entender sus necesidades desde distintos puntos de vistas y así estructurar un programa de capacitación acorde con el nivel de experiencia y perfil de formación de su personal de laboratorio.
- Análisis de datos. Uno de los factores más importantes en investigación es el tiempo de obtención de resultados. Como grupo de expertos en bioinformática ofrecemos el servicio personalizado y eficaz de análisis de datos. Con esto, su equipo de trabajo se puede centrar en otras actividades en su rama de experiencia mientras nosotros tratamos y analizamos sus datos con el objetivo de obtener resultados de calidad en el menor tiempo posible, que puedan ser publicados directamente, validarse experimentalmente, o implicar la nueva generación de hipótesis y posiblemente la redirección de la investigación misma.