La metodología de trabajo a la hora de
plantear un ensayo con
una plataforma de biochips está dividida en varios pasos,
y la realización de algunos de ellos está
condicionada por el tipo de Biochip que se desee emplear durante
el experimento. Aún así, a grandes rasgos, la
metodología a seguir es la misma y
sería la siguiente:
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
- Diseño del biochip: durante este proceso se
produce la selección del tipo y cantidad de material
biológico que se va a inmovilizar sobre la superficie,
que variará en función
del tipo de experimento que se desee llevar a cabo. Se
determina también la densidad de
integración, es decir el número de
sondas que se desean inmovilizar sobre la superficie del chip,
que se verá limitada por el método
de fabricación que se desee emplear. Se seleccionan los
estándares internos para el tipo de ensayo.
Todas estas selecciones deben ser realizadas por el
investigador en el caso de que se vaya a emplear un biochip
"personalizado". - Fabricación: este paso esté muy
diversificado como consecuencia de la gran cantidad de soluciones
tecnológicas presentes en el mercado.
Este paso determina la densidad de
integración que se puede lograr en un
chip. En general las grandes empresas que
comercializan los chips ya listos son capaces de ofrecer
mayores densidades de integración que las que se pueden
alcanzar empleando los arrayers para la fabricación en
el laboratorio
de un biochip personalizado. - Preparación
de la muestra: en
este paso están incluidos todos los procesos que
debe sufrir la muestra para
ser empleada en este tipo de ensayos. Los
procesos a
seguir son la extracción y purificación del
material a analizar (ADN, ARN o
proteínas), un proceso de
amplificación en el caso de tratarse de material
genético y por último el marcaje de la muestra
para permitir su detección en el proceso de revelado.
Los marcadores más comúnmente empleados son los
fluorescentes pero también puede utilizarse marcaje
radiactivo o quimioluminiscencia. - Hibridación y
lavado: a partir de este paso el procedimiento
de trabajo es prácticamente igual para los chips
comerciales y para los personalizados, con algunas diferencias
debidas a las diferentes soluciones
tecnológicas empleadas. Resulta un paso clave ya que en
él se produce la reacción de afinidad en la que
se hibridan las hebras de ADN de la
muestra marcadas para permitir su posterior
identificación, con sus complementarias inmovilizadas en
la superficie del chip. Según las condiciones en las que
se produzca esta reacción de afinidad se
obtendrán mejores o peores resultados posteriormente en
el proceso de revelado. El lavado se realiza para eliminar las
interacciones inespecíficas que se dan entre la muestra
y el material inmovilizado o la superficie del
biochip. - Revelado: es un
proceso que viene condicionado por la gran variedad de
alternativas tecnológicas diseñadas para esta
función. Entre estas soluciones las
más comunes son la utilización de
escáneres láser y
cámaras CCD para la detección de marcadores
fluorescentes con los que se ha marcado la muestra. Otra
solución algo más económica es la
utilización de isótopos radiactivos para el
marcaje de los blancos y su posterior
detección. - Almacenamiento de resultados: tras el revelado al que
se someten los biochips se debe proceder al almacenamiento de los datos
obtenidos. - Análisis de resultados: etapa final de todo
experimento con la tecnología basada en biochips. A este
paso llegan los datos
procedentes del revelado y se presentan en forma
numérica o en forma de una imagen de 16
bits en la cual se pueden apreciar los puntos en los que la
reacción de hibridación ha sido positiva y los
puntos en los que no ha habido tal hibridación. Es en
este punto en el que se aplican una mayor cantidad de elementos
de software
bioinformático destinados a la extracción de
conocimiento
del experimento realizado.
Técnicas y Métodos de
Fabricación
Las técnicas
de fabricación de los biochips surgieron de la
combinación de las técnicas
de miniaturización con el uso de las herramientas
de la biología molecular. Los procesos de
fabricación y generación de las matrices de
material genético se han diversificado mucho desde su
origen y permiten establecer grandes diferencias entre los
distintos dispositivos y plataformas existentes en los mercados
().
En esta sección nos vamos a centrar en algunas de las
diferentes posibilidades que existen en los procesos de
fabricación de las matrices de
material biológico; para ello hemos seleccionado algunas
de las más relevantes tecnologías existentes en la
fabricación de biochips con una alta densidad de
integración.
Entre las matrices de material genético se debe
hacer una primera y muy clara diferenciación entre las
micromatrices y las macromatrices. Como el nombre indica, la
diferencia entre estos dos tipos de dispositivos radica en el
tamaño, pero más que por el tamaño
físico de los dispositivos es por el tamaño de los
puntos en los que el material genético es depositado. En
las micromatrices la densidad de integración es mucho
más alta, debido a que los dispositivos de
generación de los puntos están mucho más
avanzados tecnológicamente. Por el contrario, las
macromatrices son más sencillas de conseguir. Las
diferencias en la capacidad de integración entre ambos
dispositivos son enormes y esto determina las posibles
aplicaciones de unas y otras, por ejemplo en una micromatriz se
pueden llegar a generar hasta más de 10.000 posiciones
reactivas esta cifra se aleja mucho del millar que podría
llegar a conseguirse mediante una macromatriz.
El material sobre el que se va a generar la matriz es un
componente muy importante del proceso ya que según su
resistencia se
podrán llevar a cabo determinados procesos de lavado y
eliminación de uniones inespecíficas, podrán
o no ser reutilizados, existirán diferentes mecanismos de
revelado y un aspecto muy importante es también el coste
que conlleva la fabricación de la matriz.
Se han buscado diferentes soluciones que permitan la
inmovilización del material genético a la
superficie, de esta forma se pueden distinguir dos procesos
claramente diferenciados en la fabricación de las
matrices:
- En el primero de ellos el material genético de
las sondas es sintetizado en un lugar ajeno a la matriz y
posteriormente se deposita sobre la superficie. Ha impulsado el
desarrollo
de robots que son capaces de generar las matrices tomando para
ello las diferentes muestras del material genético y
depositándolas sobre una superficie en forma de una
matriz con puntos. Estos robots tienen un brazo que porta unos
cabezales encargados de recoger la muestra cuando se introducen
en ella para depositarla posteriormente sobre la superficie. La
aplicación de esta técnica ha supuesto un aumento
en la capacidad de producción de matrices, pero no es la
única que emplea un material ya sintetizado. - La segunda posibilidad alternativa para la
generación de las matrices consiste en la unión
química
de la muestra sobre la superficie de la matriz. En algunos
casos el material genético es sintetizado "in situ"
sobre un substrato para generar de esta manera sobre la
superficie un conjunto de diferentes productos
separados espacialmente.
Tecnología de | Permite síntesis "in | Capacidad de | Densidad Máx. |
Química | Sí | <10 | >10e6 |
Química digito | Sí | 20 | 2x10e6 |
Litografía | Sí | 0.5-100 | >10e6 |
Pin & | No | 100 | x |
Inyectores | Sí | 20-80 | x |
Microimpresión | Sí | 50 | x |
Inmovilización en | No | 10-100 | x |
XNA on | No | —- | 96 |
Algunos ejemplos de las técnicas empleadas para
la fabricación de estos dispositivos descritos
brevemente son:
Fotolitografía –
Affymetrix y la Digital Optical Chemistry – Texas
University-Texas Instruments
Localización electrónica
– Nanogen- Robots
piezoeléctricos – Varios
fabricantes
Pin & Ring – Genetic Microsystems
(ahora parte de Affymetrix)- Otras
Técnicas
El revelado es uno de los proceso clave durante el trabajo con
los sistemas basados
en biochips. Durante este paso se produce la localización
de los puntos en los que la reacción ha sido positiva,
para ello se pueden emplear diferentes aproximaciones.
Uno de los puntos clave en el proceso de revelado se
produce durante la selección
del marcador que se va a detectar. La selección y desarrollo de
las técnicas de revelado basadas en la detección de
fluorescencia proveniente de marcadores fluorescentes frente a la
utilización de otras técnicas como la
radioactividad, surge como una consecuencia de la necesidad de
automatizar y acelerar los procesos de revelado.
Los sistemas de
revelado más comúnmente empleados son los que se
basan en la utilización de escáneres láser o la
detección mediante cámaras CCD. El fundamento de
estos dispositivos es la emisión de un haz de luz de una
determinada longitud de onda (excitación) capaz de
estimular la liberación de un fotón en una longitud
de onda distinta por parte del marcador fluorescente y la
posterior detección de estos fotones mediante un
dispositivo de recolector.
Los dispositivos de revelado presentan una gran carga
bioinformática dirigida al almacenamiento y
tratamiento de los datos recogidos por los detectores. En este
proceso se generan las imágenes
correspondientes al patrón de reacciones positivas y
negativas que se han producido en la superficie del chip. Los
datos son adquiridos como una imagen con puntos
de diferente intensidad que deben ser interpretados y
transformados. A este proceso se le puede denominar como
procesamiento de las imágenes y
en el se procede a la interpretación de las intensidades
detectadas en cada uno de los puntos en los que la
reacción de afinidad ha sido positiva por el hardware de
detección.
En el proceso de visualización se pueden
distinguir diferentes etapas a medida que se va realizando el
proceso.
- La primera etapa consiste en el establecimiento
de la malla conformada por los puntos inmovilizados y el
tratamiento de la imagen para constituir la matriz de puntos
que se representa posteriormente. Para ello se localizan los
puntos en los que la detección de la hibridación
ha sido positiva y muy intensa, se buscan sus centros y a
partir de estos centros se extraen las coordenadas. - El siguiente paso en el tratamiento de los
datos proporcionados por las unidades detectoras consiste en la
detección y eliminación del ruido de
fondo que acompaña a las señales. Este paso es
importante y la cantidad de ruido que
acompaña a la señal es muy variable en
función del tipo de biochip con el que se esté
trabajando y del tipo de marcaje al que se han sometido las
muestras. En general se encuentra más ruido de fondo en
los biochips que emplean como soporte de inmovilización
membranas, viéndose reducido en aquellos desarrollados
sobre vidrio. El
tratamiento para discernir el ruido de la señal se puede
hacer mediante una modelización Gaussiana o bien
considerando los pixel más externos de la imagen como
ruido de fondo. - El siguiente paso en el tratamiento de la
imagen consiste en la limitación del tamaño de
los puntos detectados. - La cuarta etapa del proceso de tratamiento de
la imagen es la asignación de las intensidades de cada
punto. En el caso de la utilización de más de dos
fluorocromos para la detección este paso se repite
tantas veces como fluorocromos diferentes existen en la
muestra, mediante la excitación sucesiva con diferentes
longitudes de onda y posterior detección de la
excitación. En este punto se establece también la
relación (ratio) entre las intensidades de cada uno de
los fluorocromos detectados, que va a ser proporcionada
finalmente al investigador como resultado del ensayo.
Existen diferentes programas de
tratamiento de imágenes, algunos de los cuales permiten
analizar las entradas de múltiples biochips
simultáneamente.
Posteriormente a la detección de la imagen y a
esta primera interpretación de los resultados los datos
pueden ser almacenados y presentados en diferentes formatos. La
posibilidad de utilizar diferentes formatos permite que los datos
sean posteriormente importados por el software de análisis. En la mayoría de los casos
los datos son presentados al investigador en forma de una imagen
en formato TIFF de 16 bits.
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Labchips
La inclusión
de una página dedicada a los Labchips surge como
consecuencia de la estrecha relación que existe entre
estos dispositivos miniaturizados y los Biochips.
Los labchips, también conocidos como dispositivos
microfuídicos, son sistemas miniaturizados capaces de
realizar ensayos de
laboratorio en
una red de
canales miniaturizados generalmente grabados mediante
láseres o reacciones
químicas sobre polímeros, plásticos
cristal o silicio. Por lo tanto los Labchips pueden considerarse
como "microchips analíticos".
La finalidad de esta tecnología es la de
suministrar un método
rápido, portátil, desechable y económico
para la realización de ensayos.
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labchip desarrollado por
la empresa
Agilent en colaboración con Caliper (fuente
www.Agilent.com)
La principal característica de estos dispositivos es su
pequeño tamaño, como consecuencia de ello, logran
que los volúmenes que se emplean sean mínimos. Esto
redunda en un menor coste en reactivos en la necesidad de menores
cantidades de muestra, y por último en un gran aumento de
las velocidades a las que se pueden realizar los
ensayos.
Estos dispositivos están siendo
empleados para la realización entre otras de las
siguientes reacciones:
- Cromatografías
- PCR
- Detección de
antígenos - Citometrías
- Purificación de nuestras de ADN y
ARN
Los nuevos enfoques
experimentales en los que se están aplicando
tecnologías basadas en biochips están permitiendo
al obtención de grandes cantidades de información que deben ser almacenadas y
procesadas mediante la colaboración de la
bioinformática que se hermana con estas tecnologías
al proporcionar las herramientas
necesarias para poder
completar los ensayos mediante el análisis de los resultados. Asimismo la
bioinformática ofrece utilidades que son empleadas durante
todo el proceso de trabajo con los biochips.
En la actualidad se han desarrollado herramientas
bioinformáticas que permiten monitorizar el conjunto del
proceso de trabajo en el laboratorio con los sistemas LIMS
(sistemas de gestión
de la información de laboratorio). Gracias a
estos sistemas se puede seguir y gestionar todo el proceso de
trabajo de laboratorio con detalle desde el diseño
de los biochips hasta el análisis, la información
que se almacena en estos sistemas incluye la descripción del material de las
sondas inmovilizadas en la superficie del chip,
información del proceso de fabricación del chip
proveniente de la gestión
del robot, la descripción del material de la muestra, la
descripción de los reactivos empleados así como de
los investigadores encargados del proceso.
Las principales etapas en las que participa la
bioinformática en el proceso de trabajo con estos
dispositivos son los siguientes:
- Diseño del Chip, la bioinformática
participa muy activamente a la hora de seleccionar las sondas
de análisis que se van a inmovilizar a la
superficie del chip. El tipo de sonda que se desee inmovilizar
variará según el tipo de experimento que se desee
realizar. La bioinformática participa en los estudios
previos necesarios para la determinación de las
secuencias que proporcionarán una hibridación
más específica, que son seleccionadas como sondas
para su inmovilización. - Fabricación: Los procesos de
gestión de los equipos en cargados de la
fabricación de los biochips están regulados
mediante herramientas informáticas. - Revelado: En este proceso la
participación bioinformática es clave para la
obtención de los datos procedentes de los dispositivos
de detección de señales positivas procedentes de
los dispositivos de detección. - Almacenamiento de los datos, los datos son
ofrecidos en soporte electrónico por lo que se debe
recurrir a herramientas de las tecnologías de la
información y las comunicaciones que gestionen y almacenen estos
datos. - Análisis, debido a la gran cantidad de
datos que generan este tipo de ensayos se hace imprescindible
la participación bioinformática para realizar los
análisis de datos.
Una de las
consecuencias del alto grado de automatización y de la gran cantidad de
datos que son capaces de generar estos dispositivos, es la
necesidad de emplear la bioinformática en casi todos los
pasos de trabajo. Por tanto la necesidad de aplicaciones de
software que permitan la gestión y análisis de los
experimentos
se ha convertido en un área candente en el campo de los
Biochips. En la actualidad se podrían distinguir varios
tipos de
software destinados cada uno a un proceso de los que se
realizan durante los experimentos.
Asimismo también existen entornos integrados capaces de
ofrecer en un único paquete muchas de las aplicaciones
requeridas.
En el mundo del software desarrollado para su
aplicación en entornos bioinformáticos de trabajo
con biochips volvemos a encontrar una tendencia bipolar. En un
polo podemos encontrar aquellos programas que se
ofrecen de forma gratuita y que pueden ser descargados a
través de Internet, por los
investigadores para su utilización en el laboratorio. En
muchos casos este tipo de software se puede encontrar en las
páginas de grupos que
trabajan en universidades y otros centros públicos de
investigación y que han desarrollado ellos
mismos estas aplicaciones.
El otro polo que existe es el dedicado al diseño
y comercialización de software por parte de
compañías privadas. Este tipo de software ha sido
desarrollado mayoritariamente por las empresas
dedicadas a al bioinformática pero también se puede
observar la presencia de empresas que originalmente se dedicaban
a la fabricación y diseño de biochips que
también desarrollan y comercializan sus propios entornos
bioinformáticos que permiten la gestión y/o
análisis de los chips por ellos desarrollados.
Categoría | Nombre del Programa | Fuente | Herramienta | Función |
LIMS | BioLIMS | PE Informatics |
| Genética |
Clone Tracker | Biodiscovery |
| Dedicado a fabricación de | |
Digital Genome | Molecularware | Dedicado a microarrays – todo el | ||
Genechip LIMS | Affymetrix |
| Dedicado a microarrays | |
GLIMS | MIPS |
| Clínico | |
LabManager iLIMS Quickstart | Beckman Coulter |
| General | |
LabView | National Instruments |
| General | |
LIMS | LabWare |
| General | |
LIMS 2000 | SAME |
| General | |
LIMS se | LIMS Corp. |
| General | |
LIMSOFT | Sola y Asoc. AEREN |
| General | |
Nautilus | LabSystems |
| General | |
StarLIMS | SoftTeam – STARLIMS |
| General | |
YourLIMS | LabVantage Solutions | General | ||
ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE | MolecularWare |
| Análisis Imagen | |
Array Viewer | T.I.G.R. | Tratamiento Imágenes | ||
Array Vision | Imaging Research |
| Análisis Imagen | |
Atlas Image | Clontech | WIN | Análisis Imagen | |
Autogene | BioDiscovery |
| Análisis Imagen | |
ARRAY-Pro Analyzer | Media Cybernetics | WIN | Análisis Imagen | |
Gleams 2.0 | NuTec | UNIX | Análisis Imagen | |
Expressionist | GeneData |
| Análisis Imagen | |
GEMTools | Incyte |
| Análisis Imagen | |
GenePix | Axon Instruments |
| Análisis Imagen | |
ImageQuant | Molecular Dynamics |
| Análisis Imagen | |
Imagine | BioDiscovery |
| Análisis Imagen | |
JMA Viewer | A.E.C.O.M. | On line | Análisis Imagen | |
MicroArray Suite | Signal Analystics-NHGRI | IPLab (Mac) | Análisis Imagen | |
Pathways | Research Genetics |
| Análisis Imagen | |
PartekPro 2000 | Partek | UNIX | Análisis Imagen | |
P-Scan | N.I.H. | MatLab | Análisis Imagen | |
QuantArray | GSI Lumonics |
| Análisis Imagen | |
Scanalyze | Univ. Stanford |
| Análisis Imagen | |
TotalLab | Phoretix |
| Análisis Imagen | |
Xdots Reader | COSE |
| Análisis Imagen | |
Scion Image | Scion Corp. |
| Análisis Imagen | |
DATA MINING | MolecularWare |
| Análisis de Datos | |
ArrayScout | LionBioscience |
| Análisis de Datos | |
Cluster – Treeview | Stanford |
| Análisis de Datos | |
Atlas Navigator | Clontech-Silicon Genetics | JAVA | Análisis de Datos | |
DecisionHouse | Quadstone |
| Propósito General | |
EDMT | Affymetrix |
| Análisis de Datos | |
GeneCluster | M.I.T.-Whitehead | JAVA | Análisis de Datos | |
GeneMine Stingray | Molecular Applications Group – |
| Análisis de Datos | |
GeneSpring | Silicon Genetics | JAVA | Análisis de Datos | |
GeneVision | BioDiscovery |
| Análisis de Datos | |
GenExplore | Applied Maths |
| Análisis de Datos | |
Enterprise Miner | SAS |
| Propósito General | |
Intelligent Miner | IBM |
| Propósito General | |
LifeArray | Incyte |
| Análisis de Datos | |
MedMiner | NCI-NIH |
| Propósito General | |
MineSet | SGI |
| Propósito General | |
Resolver | Rosetta Inpharmatics |
| Análisis de Datos | |
Sinergy | Netgenics |
| Análisis de Datos | |
Sirius | P.R.S. |
| Análisis de Datos | |
Spotfire Pro 4 | Spotfire |
| Análisis de Datos | |
Statistical Informatics | Imaging Research |
| Análisis de Datos | |
MÉTODOS Y SISTEMAS PARA MINERÍA VISUAL DE DATOS |
|
| Link analysis | |
Analyst´notebook |
|
| Link analysis | |
Imagix 4D |
|
| Link analysis | |
Daisy |
|
| Link analysis | |
Mineset – SGI |
|
| Landscape displays | |
Metaphor mixer |
| Landscape displays | ||
In3D |
|
| Landscape displays | |
Spotfire |
|
| Landscape displays | |
Clementine |
|
| Quantitative | |
Enterprise Miner – SAS |
|
| Quantitative | |
Diamond |
|
| Quantitative | |
Crossgraphs |
|
| Quantitative | |
GVA |
|
| Sistemas de representación | |
DNA_MAP | VRML |
En la actualidad el
incremento en el numero de centros capaces de acceder a este tipo
de tecnologías ha provocado la demanda de
creación de bases de datos
públicas en las que se puedan almacenar y publicar los
resultados de ensayos que hasta el momento se almacenaban en
bases de datos
privadas de los propios investigadores o centros.
Una de las grandes consecuencias que ha tenido la enorme
capacidad de generar datos por parte de los biochips está
en el desarrollo de grandes bases de datos de expresión
génica. La creación de estas bases de datos
está polarizada en dos grupos:
- Uno que serían las bases de datos
públicas - En el otro estarían englobadas las
iniciativas privadas de creación de bases de datos
comerciales. - En el campo de las bases de datos de biochips el otro
foco de atención se encuentra centrado en la
estructura
que deben tomar estas bases de datos. Como de costumbre la
opinión se encuentra dividida entre dos
opciones: - La primera de ellas aboga por el almacenamiento
de los datos numéricos de las imágenes y las
imágenes. - La segunda opción propone una
solución completa en la que la base de datos
almacenaría los datos completos del experimento,
incluyendo los datos de los clones empleados para la
generación del chips.
La situación actual pasa por la
acumulación de los datos de los resultados de los
experimentos basados en biochips en las bases de datos privadas
de los investigadores. El importante auge que estas
técnicas están teniendo en el ámbito de la
investigación biomédica así
como la extensión de su uso está sirviendo como un
motor importante
para el desarrollo de bases de datos públicas, impulsando
la aparición de proyectos
destinados a la generación de estos repositorios
públicos con datos de estos experimentos en los que estos
datos puedan ser almacenados para su posterior comparación
y análisis. Una de las consecuencias de la gran capacidad
de los biochips es que han permitido el desarrollo de grandes
bases de datos de expresión génica, pudiendo ser
estas bases de datos de expresión génica privadas y
comercializadas, como por ejemplo Gene Express de Gene Logic, que
es una base de datos
generada empleando los GeneChips de Affymetrix.
Los proyectos de
creación de bases de datos públicas tienen que ir
necesariamente de la mano con los procesos de
estandarización del trabajo con biochips, en este sentido
es muy importante la estandarización de elementos tales
como los controles internos empleados en los experimentos, los
formatos en los que son presentadas las imágenes para ser
almacenadas y la anotación de la información del
material que se ha inmovilizado en cada punto del
biochip.
En estos momentos existen diversas bases de datos
capaces de recibir los datos de los resultados de los biochips,
pero en muchos casos son bases de datos de expresión
génica en general, es decir estas bases de datos lo que
reciben es exclusivamente los resultados del proceso. Por el
contrario se está desarrollando una nueva línea de
trabajo que está dirigiendo sus pasos hacia la
creación de bases de datos exclusivas de biochips con los
datos de este tipo de experimentos.
Categoría | Nombre del Programa | Fuente |
BASES DE DATOS DE EXPRESIÓN GÉNICA | PEDB – Prostate Expression Database. Univ. of | |
Array Express – EBI | ||
cDNA microarray database – NCI – CIT |
| |
ExpressDB y BIGED – Harvard | ||
MAT – AECOM |
| |
GENEX – NCGR – Silicon Genetics | ||
Stanford | ||
Genelogic – Gene Express2.000 |
| |
GXD – Gene expression database – Jackson | ||
HuGeIndex | Brigham & Women http://www.geneindex.org | |
CBIL – Genexpress |
| |
DDBJ |
| |
RZPD |
| |
RAD – Univ. Pennsilvania |
| |
ChipDB – Whitehead Inst. MIT |
| |
Glaxo-Wellcome |
| |
HESI – ILSI & S.B. |
| |
GEO – Gene expression omnibus – NCBI |
| |
ArrayDB . NHGRI |
|
Iniciativas de
Estandarización
La expansión del uso de estas tecnologías
ha traído consigo la proliferación y
diversificación de plataformas sobre las cuales realizar
los ensayos. Esta situación ha terminado por desembocar en
una ausencia casi absoluta de unos estándares que permitan
la interoperabilidad de los sistemas.
El terreno de la gestión y análisis de los
datos la situación es muy similar a la que se da en el
terreno tecnológico, propiciando una situación que
dificulta la comparabilidad de los resultados
obtenidos.
En este sentido se han venido desarrollando en los
últimos años diversas iniciativas que tratan de
proponer unos mínimos comunes que permitan un punto de
encuentro tanto entre los resultados obtenidos por las diversas
técnicas como la posibilidad de emplear las mismas
herramientas en diferentes plataformas.
Las iniciativas de estandarización han estado por
tanto siempre enfocadas a tres ámbitos:
- Estandarización del Hardware, es
decir una normalización de los propios biochips en
términos de dimensiones, superficies, etc… - Estandarización del material inmovilizado, en
este caso la necesidad de establecer unos criterios para la
determinación de los controles internos resulta muy
importante - Estandarización de los procedimientos
de análisis y almacenamiento de la información
proveniente de estos estudios. De esta manera se pretenden
encontrar unas normas comunes
que se puedan aplicar a las herramientas bioinformáticas
que se emplean en este entorno
Las primeras iniciativas de estandarización datan
de 1998 y aún no han tenido éxito,
ya que no se puede considerar aún un estándar. Los
primeros abordajes de estandarización surgieron como
iniciativas más o menos aisladas en la que se
podían distinguir muy claramente las tres áreas de
estandarización anteriormente propuestas. Estas
iniciativas estaban fueron el GATConsortium, que fue la
iniciativa liderada por Affymetrix y encaminada a establecer unos
parámetros que permitiesen la interoperabilidad de las
plataformas. Otra iniciativa fue la liderada por el NCGRI
encaminada a la determinación de unos estándares
sobre los clones humanos a inmovilizar sobre la superficie de los
chips y que se denominó como proyecto 15K. Por
último en la estandarización de las herramientas
bioinformáticas estuvo trabajando el Life Sciences
Research Domain Task Force del Object Management Group (OMG)
.
Para ver el gráfico seleccione la
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En Noviembre de 1999 tuvo lugar una reunión en
Cambridge-UK una reunión internacional sobre las bases de
datos de expresión génica basadas en estudios de
microarrays. Como consecuencia de esta reunión se
estableció el MGED Group (http://www.mged.org)
que es un grupo muy
activo en el que se han integrado los principales actores del
mundo de los biochips, Affymetrix, Berkeley, DDBJ, DKFZ, EMBL,
Gene Logic, Incyte, Max Plank Institute, NCBI, NCGR, NHGRI,
Sanger Centre, Stanford, Universidad de
Pennsylvania, Universidad de
Washington y Whitehead Institute. Esta iniciativa tiene el
propósito de adoptar una serie de estándares para
la representación de datos de microarrays, así como
la utilización de controles para normalizar los métodos de
trabajo. Este grupo se puede
considerar como el fruto del trabajo desarrollado por el
OMG.
El MGED está organizado en cinco grupos de
trabajo que comprenden:
- Descripción de experimentos y
representación estándar de los datos, dirigido
por Alvis Brazma. (Homepage) - Formato XML para
interpretar los datos en microarrays dirigido por Paul
Spellman (Homepage) - Ontologías para la descripción de la
muestra dirigido por Michael Brittner (Homepage) - Normalización, control de
calidad y comparaciones cruzadas de los datos dirigido
por Frank Holtege - Usos futuros del grupo: queries, query language,
gestión
del conocimiento dirigido por Martín
Vingron.
Como fruto del trabajo desarrollado hasta ahora se
presentó en Noviembre de 2000 MIAME (Minimum Information
About a Microarray Experiment) que es la información
mínima que se debe almacenarse en una base de datos
orientada a ser un repositorio público. El objetivo es
aportar la información mínima de un experimento de
microarray de expresión génica que asegure a otros
grupos de trabajo la interpretación y verificación
de los resultados.
Otros proyectos en los que se está trabajando
desde esta misma iniciativa son:
Desarrollo de un formato XML para la
descripción de los datos en un microarray:
MAML (Microarray markup language) es el primer borrador
en lenguaje XML
que ya ha sido enviado a OMG en el año 2000. Este lenguaje tiene
como características:
- los datos se dan como un conjunto de matrices en dos
dimensiones: anotaciones + datos. - el formato de los datos es independiente del escáner
y del software de análisis. - la muestra y el tratamiento pueden representarse como
un DAG. - incluye el concepto de
"composite images" y "composite spots". - el sistema LIMS de
microarrays NOMAD exportará los datos en formato MAML y
ArrayExpress y GEO importara los datos en formato
NAML.
Desarrollo de Ontologías para la
descripción del tratamiento y de la fuente de las muestras
utilizadas.
Ontología es una especificación explicita
sobre algún tema en concreto. En
este caso es una representación que incluye el vocabulario
o nombres para referirnos a una materia
determinada y como estos términos están
relacionados entre sí. Puede obtenerse una
definición más extensa en
Grupos y Proyectos de
Ontologías.
Las Ontologías en bases de datos de
expresión génica deben:
- Tener un vocabulario controlado.
- Tener un esquema con los conceptos y objetos o tablas
de relaciones. - Ser una representación del conocimiento
que poseemos uniendo con otros dominios (secuencia
genéticas, rutas proteínicas…) y
facilitando el intercambio de datos mapeando los conceptos
más generales.
Steffen Schulze-Kremer ha preparado una ontología de un experimento de microarray
que puede visualizarse con Java
Ontology Browser.
Normalización de los datos
Deberían establecerse dos tipos de controles:
controles de normalización y controles de calidad para
poder
así comparar entre diferentes procedimientos
utilizados.
Desarrollo y puesta en marcha de repositorios de
datos públicos
Disponer de bases de datos de expresión
génica análogas a DDBJ, EMBL o GenBank para
secuencias supondría:
- disponer de los perfiles de expresión
génica para diferentes organismos, tejidos y
células - mediante uniones a otras bases de datos
genómicas se podrían ampliar conocimientos sobre
las funciones de
cada gen. - podrían repetirse los experimentos (control de
calidad de los
resultados obtenidos).
Ya hay varios proyectos de repositorios de datos de
expresión:
Proyectos públicos:
GEO-NCBI
GeneX-NCGR
Array Express-EBI
Bases de datos "in house"
Stanford-Microarray Database
MIT -CHIPDB
University of Pennsylvania-RAD
Bases de datos para organismos
específicos:
Mouse in Jackson-GXD
Bases de datos privadas:
Gene Logic
NCI.
International Life Science Institute (ILSI) que engloba
25 empresas farmacéuticas y alimentarias está
recopilando información sobre la expresión de genes
relacionados con la toxicidad bajo unas condiciones
experimentales definidas.
Las dificultades que se presentan para la
realización de estos repositorios son debidas a que los
datos obtenidos son imágenes y además faltan
unidades para la expresión génica y para la
anotación del tipo de muestra. Se necesita desarrollar un
sistema
estándar de medidas para cuantificar la expresión
génica, preparar controles estándar para los
experimentos (en los chips y en las muestras), así como un
sistema de nomenclatura para
describir la muestra (especies, tipos de células,
nomenclatura
de los compuestos, tratamientos…).
Descripción
Las
tecnologías basadas en biochips se están empleando
en estudios y aplicaciones de muy diverso tipo, a
continuación se presenta una visión general. Si
desea profundizar en una
clasificación de aplicaciones
más rigurosa, empleando diversos
criterios y apoyada en referencias
bibliográficas:
Monitorización de expresión
génica: posibilita la cuantificación
simultánea de la expresión de un número
elevado de genes. También permite una aproximación
cualitativa comprobando cuál es el patrón de
expresión. Se puede estudiar la función de los
genes al facilitar la identificación de qué genes
están activados de forma diferencial cuando se comparan
tejido sano y enfermo.
Detección de mutaciones y
polimorfismos: Permite el estudio de todos los posibles
polimorfismos y la detección de mutaciones en genes
complejos. El significado de la variación genética
humana se analiza observando las mutaciones de secuencias de
genes normales y correlacionándolas con enfermedades
específicas.
Secuenciación: existen
aún reservas sobre la aplicación de los biochips en
la secuenciación de novo de largas secuencias de DNA,
aunque se pueden utilizar como controles de calidad –
resecuenciación.
Diagnóstico clínico
– detección de microorganismos, permiten la
identificación rápida empleando unos marcadores
genéticos de los patógenos, así como de los
posibles mecanismos asociados a la patogenicidad. Su finalidad es
la de permitir la comprensión de la biología de los
microorganismos, estudiar los mecanismos de resistencia
frente a antibióticos, identificación de las cepas,
identificar nuevas dianas génicas con valor
terapéutico, desarrollo de medidas preventivas frente a
las enfermedades
infecciosas.
Screening y toxicología de
fármacos: el empleo de los
biochips permite el analizar los cambios de expresión
génica que se dan durante la
administración de un fármaco de forma
rápida así como la localización de nuevas
posibles dianas terapéuticas y los efectos
toxicológicos asociados.
Seguimiento de terapia: permite
valorar rasgos genéticos que pueden tener incidencia en la
respuesta a una terapia, que invitasen a una variación en
la misma o a su supresión en determinados
casos.
Medicina preventiva: el
conocimiento de los rasgos genéticos de las
poblaciones permitiría conocer la predisposición a
sufrir algunas enfermedades, antes de que aparezcan
síntomas, permitiendo así la realización de
una mejor y auténtica medicina
preventiva. Se pueden realizar estudios de epidemiología
genética.
Las ventajas más características de las
tecnologías basadas en biochips se pueden enumerar en los
siguientes epígrafes:
- Alto rendimiento y capacidad
- Baja relación coste/eficiencia
- Alta especificidad y sensibilidad
- Permiten realizar ensayos con enfoques
cuantitativos - Ensayos reproducibles y transportables
- Paralelismo, es decir, realizar ensayos
simultáneos utilizando muestras diferentes - Multiplexación, es decir, realizar varios
ensayos utilizando una única muestra - No se precisa el manejo de
radioactividad - No se precisa disponer de un plan especial
para la gestión de los residuos - No se precisa un elevado coste en
reactivos - Se pueden conservar por más tiempo
entidades biológicas raras, al emplearse cantidades
microscópicas.
A pesar de las enormes potencialidades aportadas por el
empleo de las
tecnologías basadas en biochips, éstas presentan,
en la actualidad, limitaciones que pueden ser enumeradas en los
siguientes epígrafes:
- Reciente desarrollo y puesta a punto de las
técnicas - Escasa difusión de la
tecnología - Elevado coste de inversión en la adquisición del
equipamiento necesario para el acceso a la
tecnología - Incompatibilidades entre los
equipamientos - Kits comerciales difícilmente
personalizables para las necesidades del
investigador
Algunas cuestiones que han de ser tenidas en cuenta
antes de llevar a cabo la compra de un equipo pueden ser las
siguientes:
- Velocidad y eficiencia en
la limpieza del "pin" - Velocidad y precisión del "pin"
- Precisión de impresión
- Facilidad operativa de todo el equipo
- Sensores para detectar las operaciones
defectuosas - Mantenimiento del equipo (cuánto tiempo se
puede dejar sin ser atendido sin que se deteriore de
algún modo) - Enfriamiento de las placas (uno de los gastos
mayores) - Control de la humedad y la temperatura en el equipo (factores
críticos para la morfología del "spot") - Número de "slides" que se pueden procesar de
una vez - Fiabilidad
Alianzas entre empresas
En esta sección se ofrece una perspectiva de los
principales acuerdos de colaboración entre las
compañías del sector.
En este esquema se ofrece un mapa que resume cuál
era la situación en Octubre de
1998,
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
en la actualidad, los principales
acuerdos suscritos por las empresas que lideran el sector
son:
Incyte
Motorola
Nanogen
Agilent- Affymetrix
- Hyseq
PerkinElmer
INCYTE | |
Nombre de empresa | Concepto |
diaDexus | Joint Venture creada en 1997 por Incyte y |
http://www.cnb.uam.es//t_blank GeneEd, Inc. | Ofrece cursos de |
Spotfire | Desarrollo de soluciones software para |
CV Therapeutics | Desarrollo de un prototipo de base de datos de |
NetGenics | Desarrollo de software para productos |
Oxford GlycoSciences plc | Desarrollo de bases de datos proteómicas |
Synomics | Desarrollo de integración de software de |
MOTOROLA | |
Nombre de empresa | Concepto |
Argonne National Laboratory | Motorola obtiene la licencia de patente sobre una |
Clinical Micro Sensors | Detección bioelectrónica de |
Engelhardt Institute for Molecular | Posee 19 invenciones sobre biochips. Junto con |
Genometrix Incorporated | Motorola es el licenciatario exclusivo de sus |
Lawrence Berkeley Laboratory |
|
Orchid Biocomputer | Motorola es el licenciatario exclusivo de sus |
Packard Instruments | Proveedor de tecnología de instrumentación para |
The Rockefeller University | Colaboración para utilizar "gel array" para |
The SNP Consortium | Creación de mapas de |
Xenometrix Incorporated | Motorola recibe el apoyo experto sobre perfiles de |
NANOGEN, | |
Nombre de empresa | Concepto |
Hitachi, Ltd./Nissei Sangyo Co. Ltd./ Hitachi | Desarrollo, fabricación y |
The Bode Technology Group | Empleo de NanoChip en técnicas |
Aventis Research & Technologies Gmbh Co KG | Colaboración en microarrays y |
Becton, Dickinson & Co. | Programas de diagnóstico de enfermedades |
AGILENT | |
Nombre de empresa | Concepto |
Rosetta Inpharmatics | Agilent es licenciataria del Rosetta Resolver |
Caliper Technologies | Kit de nuevas proteínas (LabChip) que acelera el |
Nombre de empresa | Concepto |
NEN Life Sciences | Adquisición de la |
Genomics Solutions | Socio estratégico de NEN en el mercado |
My Gene, compañía coreana de tipo
joint venture, prepara una solicitud de patente para un
tratamiento de la diabetes
utilizando un biochip que ella misma ha
desarrollado.
BATALLAS DE PATENTES.- Se han originado
diversos pleitos legales entre diferentes compañías
por considerar que se infringen derechos relativos a
patentes y de propiedad
industrial. Las demandas más notables que en la actualidad
se han presentado ante los tribunales de justicia
corresponden a:
- HySeq contra Affymetrix
- Incyte contra Affymetrix
- ACLARA Biosciences contra Caliper
- Caliper contra ACLARA Biosciences por
apropiación indebida de secretos
comerciales - La revista
norteamericana, Scientific American, publicó
en su número correspondiente a Febrero de 2001 el
siguiente cuadro que muestra gráficamente el cruce de
litigios legales entre las diferentes empresas del
sector:
Para
ver el gráfico seleccione la opción "Descargar" del
menú superior
Tendencias y proyecciones
En Noviembre de 2000 fue publicado el informe "The
State of the Art of Microarray Analysis: A profile of Microarray
Laboratories" por el Association of Biomolecular Resource
Facilities (ABRF) Microarray Research Group. Este estudio
tiene por objeto reunir información procedente de
laboratorios del ámbito académico,
farmacéutico y comercial que ofrecen la tecnología
de microarrays como un recurso compartido, así
como de laboratorios individuales que utilizan estas
tecnologías. En este informe se
ofrecen los resultados de los datos recogidos desde Diciembre de
1999 hasta Febrero de 2000. Este estudio tiene vocación de
continuidad, por lo que en Septiembre de 2000 se ha iniciado un
nuevo período de obtención de datos, cuyas
conclusiones se espera que sean hechas públicas en 2001.
Entre sus conclusiones
destacan:
- La mayoría de los laboratorios comenzaron a
utilizar las tecnologías de microarrays hace
menos de dos años. - La mayoría de los laboratorios planean su
expansión tanto en lo que se refiere al número de
su plantilla laboral como en
lo relativo a su equipamiento instrumental. - Los planes de expansión tanto de los usuarios
de Arrayers como de la tecnología GeneChip,
propiedad de la compañía Affymetrix, muestran una
tendencia a crear laboratorios de recursos
compartidos en los que ambas tecnologías coexisten y se
complementan mutuamente.
Según el informe "A Strategic Business Analysis",
publicado por Front Line Strategic Management Consulting,
Inc., grupo especializado en biotecnología farmacéutica e
industrias de
dispositivos médicos localizado en Foster City,
California, EE.UU:
- Se espera que las ventas de
biochips alcancen los 184 millones en el año 2000 frente
a los 12 millones de dólares que supusieron en el
año 1997, llegando a los 632 millones de dólares
para el año 2005. - En comparación con la tecnología
convencional en la que el coste por diana en el cribado de
fármacos es de 1-2 dólares, se calcula que la
tecnología basada en biochips puede reducir dicho coste
hasta diez mil veces (0,0001 dólares). - Los ADN chips suponen el 94% de la cuota de mercado
actual, mientras que los Protein chips representan el resto.
Los Labchips ya podrán ser adquiridos en el año
2000 siendo su previsión de cuota de mercado del 18%
para el año 2005. Para esta fecha los Protein chips
representarán el 10% del mercado, mientras que los ADN
chips supondrán el 72% de las ventas.
Mathielle Plourde Castillo
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