Textos: Marcelo Rodríguez. Fotos: Pablo Carrera Oser.

Lo esperable en el background del profesor Morten Nielsen sería una extensa formación en medicina o bioquímica, o bien en ingeniería de sistemas o computación. Pero resulta que el hombre que dedica su vida en el IIB-INTECH a la bioinformática es físico. Y, ante la extrañeza del interlocutor, asegura que “la mitad” de los que se dedican a su disciplina lo son: “Debe ser porque en física se trata de tomar algo muy complicado y hacer de eso un modelo más simple –trata de explicar–, mientras que en biología las cosas son un poco al revés”.

La inmunoinformática –disciplina que por esta parte del mundo aun es una rareza– consiste en diseñar modelos computacionales capaces de predecir las respuestas inmunitarias a diferentes agentes patógenos: parásitos, bacterias, virus, proteínas o hasta moléculas más pequeñas. A veces es sólo una parte de un microrganismo la responsable de su potencial infectivo, y el trabajo para identificarla es detectivesco.

Cuando aún vivía en Copenhague, su ciudad natal, Nielsen fue de los primeros que pensó que las computadoras podían ayudar a resolver ese rompecabezas: “Hace unos diez años que estamos trabajando en la construcción de estos modelos matemáticos, y ahora queremos aplicarlos en el terreno de la salud –explica Nielsen–. La idea es hacer tests que permitan saber si una persona está infectada por Trypanosoma cruzi o no, o hacer nuevas vacunas, porque hay enfermedades como la malaria, para las que todavía no se ha podido tener  una vacuna”.

Para explicar por qué vive por esta parte del mundo aduce dos razones centrales: el frío de Copenhague, y una esposa argentina que lo trajo desde allá. “Estuve cinco años yendo y viniendo –recuerda–, incluso trabajando acá en el Instituto Malbrán, y en otros lugares, donde no me atraía tanto el ambiente. En UNSAM encontré todo muy bien organizado y con más perspectivas, y por eso vine y, en mayo de este año, me instalé”.

¿Dónde se están elaborando modelos inmunoinformáticos?

En Dinamarca, en Alemania, en Estados Unidos, y ahora, acá. En otras partes se está trabajando en la obtención de datos sobre las diferentes respuestas del sistema inmunológico. En Estados Unidos, después del 11-S, quedaron con un gran miedo a un posible ataque bacteriológico, y los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) invirtieron mucha plata e hicieron contratos con grupos para que se pudieran hacer rápidamente diagnósticos y vacunas en caso de cualquier epidemia. Estas inversiones ayudaron a que fuera posible medir rápidamente las interacciones entre el sistema inmune y un patógeno, y si se compara la información actual con la que existía en 2000, el aumento ha sido exponencial.

¿Para qué se usa esa información?

Para construir un sistema y entrenarlo para predecir cómo va a impactar un determinado patógeno en un organismo humano, de vaca, de gallina o de ratón. Se mapea al patógeno, y ahí se puede determinar qué partes de cada proteína del patógeno ya se han presentado al sistema inmune, y por eso pueden ser importantes para elaborar una vacuna, o para hacer un diagnóstico. Esto es algo que ya se puede hacer.

¿Cuánto cuesta hacerlo?

En realidad, para hacer inmunoinformática sólo se necesita una PC. Lo que sí es costoso es obtener los datos experimentales que te permitan entrenar a estos sistemas.

¿Cómo es posible acceder a esta información y a estos modelos?

Muy fácil. El usuario accede gratuitamente a un sitio web, llena un formulario con la secuencia genética del patógeno que quiere investigar, corre el programa y este le indica cuáles son las proteínas importantes en ese proceso de infección. En el workshop que realizamos recientemente en la UNSAM asistió gente interesada, con los que hicimos un acuerdo para que los usen y nos brinden datos para poder seguir entrenando a nuestro sistema.

Un poco de bioquímica

Para que se produzca una infección, los organismos patógenos en general se valen de una determinada proteína o péptido que les sirve como llave de entrada a las células del organismo hospedador. Algunos son reconocidos por el sistema inmunológico, que los registra y los memoriza para repeler cualquier otro ataque posterior: el organismo queda inmunizado contra esa enfermedad, como cuando recibe una vacuna.

Pero un parásito como el que causa la enfermedad de Chagas tiene alrededor de 5.000 de estas “llaves”, y es lógico que casi siempre haya alguna que funcione. Por eso hay tantas enfermedades para las que es tan difícil elaborar vacunas o encontrar una cura, y que admiten la reinfección.

Cuando los mecanismos de infección de cada patógeno y sus interacciones con el sistema inmunológico empezaron a conocerse mejor a nivel molecular –y de esto no hace mucho más de diez años en los centros de investigación biomédica más avanzados del mundo– fue posible tomar esa información y volcarla en modelos computacionales capaces de simular el encuentro de un determinado patógeno X con el sistema inmunológico de un determinado organismo, para predecir qué sucedería en cada caso.

Obviamente, esos sistemas serán tanto más poderosos cuanto más “sepan” sobre las interacciones reales, es decir: cuantos más datos tenga la comunidad médica acerca de cómo cada patógeno puede impactar en cada organismo. “La inmunoinformática es sólo una pata de este fenómeno –aclara Nielsen–. La otra es el enorme avance en las técnicas de screening”. Las técnicas tradicionales de análisis bioquímico son insuficientes para analizar en detalle tanta información, pero “hoy existen chips que permiten testear hasta 5 mil proteínas en un solo ensayo, y esto hace cuatro años no existía”, asegura.

Para pocos o para muchos, esa es la cuestión.

En el genoma humano existe un grupo de tres pares de genes que se conocen como “complejo mayor de histocompatibilidad” o MHC. Son apenas seis genes, pero varían mucho de una persona a otra y, según se llegó a saber, contienen muy valiosa información sobre el sistema inmunológico de cada uno.

Nielsen lo aclara con un ejemplo: “En un virus como el de influenza, hay unos 10.000 aminoácidos en el genoma. De todos ellos, solamente unos 100 son relevantes, porque se van a unir a los MHC del organismo en el proceso de infección. Pero esas 100 moléculas no serán las mismas para mí, que para ti o para él… Tal vez haya sólo cinco en común para los tres, y esos cinco serán entonces los importantes para hacer una vacuna que sirva para todos”.

Quien quiera conocer sus MHC puede hacérselos secuenciar hoy a partir de una muestra de sangre, por menos que miles de dólares. Lo que se baraja es la posibilidad de que, cuando bajen los costos de los análisis genéticos, los MHC podrían dar la clave para una “medicina personalizada”: tratamientos y hasta vacunas específicamente diseñados –con la ayuda de sistemas inmunoinformáticos– para sortear la resistencia dada por los MHC de ese organismo y, en todo caso, de las pocas personas que compartan esas características genéticas.

Llevándolo al extremo, “siempre es más fácil que una vacuna sea exitosa si la hago para mí solo”. Esto enfrenta a la medicina al dilema de generar medicamentos o vacunas sólo para determinadas poblaciones. No es lo que hoy sucede en general: en todo caso, hay ciertos perfiles genéticos que no responden a los tratamientos convencionales en enfermedades como el cáncer, y un análisis de MHC  puede servir para diseñar y prescribir terapias más eficaces.

Pero podría suceder, admite Nielsen. Y por eso cree importante que estas tecnologías puedan ser usadas para estudiar el impacto de las enfermedades que afectan a la población local. Según sus propias palabras, “lo más complicado es justamente hacer algo que funcione para todos, porque cada población tiene características muy variadas, y por eso es muy importante que haya datos de la población local”.