Anbiolab: “La bioinformática y la capacidad de entender e interpretar datos son claves en la lucha contra el cambio climático”
En la incubadora de empresas BIC Bizkaia se encuentra la joven empresa Anbiolab, que desde 2018 aplica avances de I+D+i en el campo de la genética y se ha convertido en la primera empresa estatal en la aplicación de la innovación y el desarrollo de los análisis biomoleculares en medio ambiente. A través de las técnicas genéticas y la aplicación de la bioinformática encuentra tendencias y explicaciones que le permite realizar previsiones en función de los datos masivos que registran en el campo medioambiental.
“Las técnicas genéticas en este sector, como en los demás, aportan mucha información de una forma rápida, objetiva y rentable. Son métodos que permiten identificar especies o genes relacionados con actividades metabólicas concretas en muestras ambientales. Esto aporta información de valor para el cliente de una forma anticipada, que la mayoría de las veces se traduce en evitar “males mayores”, bien un problema para la salud, tanto humana como ambiental, o costes por problemas que darán estas especies a corto-medio plazo”, explica Begoña Gartzia de Bikuña, CEO de la compañía.
Las muestras ambientales que analiza Anbiolab son muestras que presentan “cierta complejidad”, según indica la CEO, pues no son muestras “limpias” como pueden ser aquellas con las que se trabaja en clínica, sino que se trabaja con eDNA (DNA ambiental), es decir, material genético obtenido directamente de muestras ambientales (suelo, sedimento, agua, etc.) sin signos evidentes de material de origen biológico. Esta diferencia es clave, pues aquí radica la anticipación y la previsión, y así lo explica Gartzia de Bikuña: “Una muestra ambiental típica puede ser una muestra de agua natural, que va a ser destinada al consumo humano. Se puede dar el caso de que estas aguas generen comunidades de cianobacterias que produzcan toxinas. Nosotros trabajamos en dar la alerta temprana cuando esas cianobacterias presentan el gen que produce toxinas y está activo, es decir, va a comenzar a soltar esa toxina al agua. De esta forma se podrán tomar medidas con antelación, mientras que el método tradicional solo permite medir la toxina cuando ya está en alta cantidad diluida en el agua”.
En esta línea, recientemente han participado en el proyecto Urbeha junto a URA y el Consorcio de Aguas de Bilbao Bizkaia (CABB), donde analizan muestras de aguas residuales para detectar el virus del COVID-19 mucho antes de que los pacientes sean oficialmente positivos. “Desde Anbiolab tomamos muestras de aguas residuales de una población geográfica concreta y hacemos un análisis qPCR, como en sangre, pero aplicado a muestras más complejas. Estas pasan por un complejo proceso de análisis (concentración y extracción de ARN) hasta que mediante qPCR se determina si hay presencia de ARN del virus y cuánto hay. De esta manera sabemos si en esa población, que controlamos semanalmente, la incidencia aumenta, se mantiene o baja. Se ha comprobado que estos análisis anticipan una o dos semanas lo que está ocurriendo con el virus en la población, pudiendo tomar medidas preventivas”, explica la CEO de la empresa científica.
Para llevar a cabo este y otros proyectos Anbiolab aplica lo que se conoce como la bioinformática para ser capaces de analizar las enormes cantidades de datos (big data) que recopilan los métodos de análisis actuales. “Todo este big data es inabordable desde el punto de vista humano, por eso trabajamos con la bioinformática, en concreto con la algoritmia y otras herramientas. De esta forma, somos capaces de encontrar tendencias, explicaciones y poder hacer previsiones en base a los datos masivos que registramos. No sirve de nada tomar datos de forma masiva si no se emplea esa información para hacer interpretaciones y se usan de una forma efectiva”, afirma Begoña Gartzia de Bikuña.
“Al igual que en otros ámbitos se estudian los datos recogidos para prever conductas de clientes, previsión de ventas o tendencias de mercado, en medio ambiente queremos poder conocer todos los factores que afectan a los procesos y poder hacer previsiones. De cualquier tipo, desde cuando puede ocurrir un accidente climático a cuál es el factor clave para que aparezca una bacteria peligrosa en agua natural. Un bioinformático no solo tiene conocimiento de informática, sino que tiene formación específica relacionada con las áreas ‘bio’, lo que hace que sepa tratar datos en base a conocimientos técnicos sobre el campo de estudio, pudiendo establecer hipótesis y comprobarlas. Con el cambio climático, estas previsiones van a ser muy necesarias y la capacidad de tratar, entender e interpretar datos será clave”, detalla.
Otra de las claves, y a su vez reto, que aborda Anbiolab es pasar de los avances teóricos a la aplicación de estos en los procesos del día a día, lo cual, según la CEO de la científica vizcaína, “es muy complejo, requiere de muchísimo conocimiento técnico y presupuesto. Aunque la teoría está ampliamente recogida en publicaciones científicas, la práctica siempre presenta problemas con los que nadie contaba, pero a base de experiencia y la formación del equipo, vamos haciendo buenas previsiones sobre qué dificultades nos vamos a encontrar y trabajamos mucho en el diseño de métodos”.
Casi todos los métodos que usa la empresa ubicada en BIC Bizkaia están siendo empleados en entornos de investigación pública, donde no suele haber un cliente final, ni suele ser necesaria una aplicación práctica que dé un determinado tipo de datos. Por esta razón, explica Gartzia de Bikuña, “una de las partes más difíciles de comunicar a los clientes es precisamente esa parte de diseño y puesta a punto que requieren nuestros trabajos y que cuando entregas el informe de resultados no se ve. Estas no son analíticas rutinarias que llevan 10 años haciéndose con una metodología cerrada, todos los proyectos requieren adaptaciones”.
El Grupo SPRI es uno de los agentes que ponen en marcha la estrategia RIS 3 Euskadi, que representa la apuesta estratégica de Euskadi por la Investigación y la Innovación enmarcada en el Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación PCTI 2030.
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