La lucha contra el coronavirus implica también una carrera contrarreloj en el mundo de la investigación. Desde sus primeras etapas, que implican la secuenciación del genoma del COVID-19. En ello trabajan centenares de investigadores no solo de China, sino también del resto del mundo. Hasta la fecha ya se han producido varios avances en este aspecto, y los investigadores ya han secuenciado algunos genomas del COVID-19, lo que sienta las bases esenciales para poder luchar contra él.
Pero como hemos comentado, esto es solo el principio. Más importante que eso, aunque también más complicado, para poder entender esta pandemia, es la secuenciación de los genomas de las personas infectadas. Solo de esta forma se podrá responder a preguntas sobre por qué es este virus más contagioso que otros, y qué mecanismos llevan a la neumonía y la hospitalización de algunos enfermos y no de otros. Las respuestas están en algún punto entre la interacción entre el genoma de un individuo y las cepas que les infectan. Una vez mapeados, los puntos de interacción impulsados por ADN llevarán a diagnósticos, vacunas y terapias.
Los investigadores de BGI Genomics, los que desarrollaron los primeros kits de diagnóstico para la enfermedad, y otros equipos alrededor del mundo están en medio del proceso de la genómica a escala para combatir el COVID-19. Pero para dar vida a una vacuna o a otras medidas de protección, los científicos necesitan grandes conjuntos de datos para dar con las diferencias genéticas que puedan ser protectoras. El trabajo a esta escala genera ingentes cantidades de datos. Demasiados para procesarlos sin análisis a gran escala, para lo que se necesita equipos de computación de alto rendimiento.
Como tantos otros centros de investigación, por tanto, en BGI Genomics necesitan equipos potentes. Y aquí es donde entran en escena Lenovo e Intel, que se han unido para donar un cluster de superordenadores dedicados, así como el software y la experiencia en hardware necesarias para sacar el máximo partido.
Mileidy Giraldo, Responsable de investigación y desarrollo en genómica de Lenovo, ha subrayado que «estamos donando equipamiento y experiencia, pero el auténtico avance y contribución llegará con lo que consigan los investigadores de BGI y el resto de la comunidad biomédica con base en los descubrimientos de BGI«.
La donación de este clúster de superordenadores permitirá a los investigadores acceder a la potencia de computación que necesitan para ensamblar y analizar cientos de genomas completos y miles de exomas. Según Giraldo, «con esta donación, nuestra esperanza es ampliar los recursos que tienen a su disposición los investigadores de BGI para que la comunidad biomédica pueda hacer más y cumplir objetivos con más rapidez. No puedo pensar en un ejemplo mejor del uso de la tecnología para enfrentarse a los desafíos más grandes de la humanidad que uno en el que un equipo multidisciplinar de científicos, médicos e ingenieros se han unido para utilizar su potencia de sabiduría combinada para luchar contra la pandemia global del coronavirus«.
A parte de una potente solución desarrollada por Intel, Lenovo desarrolló un hardware optimizado y una arquitectura de sistemas para reducir de forma radical los tiempos de proceso de los genomas. La sokución de Lenovo para genomas a nivel de población, la Herramienta de escalabilidad y optimización de genomas (GOAST), aprovecha el Kit de herramientas de análisis de genomas (GATK) open source del Instituto Broad, funcionando con una base de hardware optimizado. Identificar las optimizaciones correctas y los bloques de desarrollo hardware para acelerar la genómica precisó de la prueba de cientos de configuraciones de computación de alto rendimiento.
Como resultado, el sistema obtenido permite reducir el tiempo necesario hasta conseguir obtener un genoma humano completo en cinco horas y media, y exomas en solo cuatro minutos. Es una velocidad cuarenta veces superior a la que alcanzaban sin este equipamiento. Esto permitirá que los investigadores de BGI estén pronto concentrados en el estudio del COVID-19 para dar con una vacuna.
A corto plazo, la predicción de la virulencia basándose en las cepas dominantes en un paciente puede que ayuden también a los hospitales a realizar triajes más eficaces en los pacientes. Así sabrán quien tiene más riesgo tan pronto como lleguen a un hospital. También qué terapias pueden ser las más eficaces en su caso. A largo, incluso después de conseguir una vacuna, el genoma del COVID-19 puede ofrecer pistas sobre su origen. Conocer su historia genómica y el punto de origen puede ayudar a predecir y prevenir brotes en el futuro.
