Bioinformatika informazio biologikoaren bolumen handien prozesamendua optimizatzeko tresna estrategiko gisa finkatu da. Diziplina horrek mehatxuak aurreratzeko aukera ematen du, eta ebidentziak ematen ditu, erabaki informatuak hartzeko eta lehen sektorearen jarduera optimizatzeko. Esparru horretan, nabarmentzekoa da José Luis Lavínen lana, NUPeko Genetika eta Mikrobiologian doktorea eta errendimendu handiko sekuentziazio-teknologietatik datozen “Omicos” datuen analisian aditua. Joint Genome Instituterekin (AEB) eta CIC bioGUNErekin lotutako ibilbidea du Lavínek, eta NEIKER teknologia-zentroko Matematika Aplikatuaren Sailean txertatzen ditu datu masiboen analisiaren arloa eta ikaste automatikoko tekniken aplikazioa (machine learning), EAEko lehen sektorearen erresilientzia babestu eta indartzeko.

 

Nola azalduko zenuke zer egiten duen bioinformatiko batek NEIKER bezalako zentro batean eta zergatik den funtsezko pieza lehen sektorearentzat?

Biologiaren eta datuen analisiaren arteko zubi gisa jarduten dugu. Gure lana informazio biologikoaren bolumen handiak prozesatzea eta aztertzea da, hala nola sekuentzia genomikoak, landa-erregistroak edo erregistro historikoak, ezagutza praktiko eta aplikatzeko moduko ezagutza bihurtzeko. Hori funtsezkoa da lehen sektorearentzat, gaur egun gaixotasun berrien eta klima-aldaketaren erronkei aurre egin behar baitie. Azken batean, bioinformatikak ebidentzietan oinarritutako ikuspegia eskaintzen du, eta horrek aukera ematen du erabaki informatuak hartzeko eta arrisku ekonomikoak murrizteko.

 

Espezie edo arlo bakar bati arreta jartzen dioten beste ikertzaile batzuek ez bezala, zure lana zeharkakoa da. Nola laguntzen du datu masiboen analisiak hain desberdinak diren arloetako proiektuek zehaztasun handiagoz aurrera egin dezaten?

Zeharkakotasun hori da gure abantailarik handienetako bat. Proiektuek hainbat gai jorratzen badituzte ere, hala nola ganaduaren gaixotasunekiko erresistentzia edo landare-barietateen hobekuntza, metodo analitikoak berberak izaten dira: patroi genetikoen detekzioa edo modelizazio prediktiboa. Datuen analisia modu partekatuan aplikatzean, lan-fluxuak eta metatutako esperientzia berrerabiltzen ditugu, eta beraz, proiektuak bizkortu, garapen-denborak murriztu eta modu isolatuan lan egitea saihesten da, arlo bateko ikaskuntzak berehala beste batean praktikan jartzen baitira.

 

Nola ahalbidetzen du diziplina horrek arazoei aurrea hartzea, baita landa-eremuan edo abeltegietan modu kritikoan agertu aurretik ere?

Erantzun erreaktibo batetik prebentzio-estrategia batera igarotzen laguntzen digu. Datu genetikoen eta ingurumenekoen analisiaren bidez, seinale goiztiarrak identifikatzen ditugu, hala nola patogenoen aldaera berrien agerpena edo lurzoruko mikrobioen aldaketak. Adierazle horiek alerta goiztiarreko sistema gisa funtzionatzen dute. Gaixotasun-agerraldiak edo klimara egokitzeko arazoak aurreikusteko aukera ematen digute, eta inpaktua larria izan baino lehen, maneiatzeko edo barietate erresistenteak hautatzeko neurrien bidez esku hartzeko aukera ematen digute.

 

Gaur egun informazio biologiko ugari sortzen dugu. Datu horiek kudeatzen eta prozesatzen aditua zaren aldetik, zein da zure erronka handiena informazio hori guztia gal ez dadin eta NEIKERentzat baliagarria izan dadin?

Erronka nagusia ez da biltegiratzea, datuak antolatzea, estandarizatzea eta epe luzera berrerabilgarriak direla bermatzea baizik. Datuak hainbat formatu eta kalitatetan sortzen dira. Datuok zorroztasunez txertatzea eta dokumentatzea da erronka, urte batzuk geroago aztertu ahal izateko. Hori lortzeko, azpiegitura egokiak behar ditugu, eta, batez ere, lankidetza erraza bioinformatikoen eta gainerako ikertzaile-taldearen artean.

 

Klima-aldaketaren testuinguruan, funtsezkoa da datu biologikoen kudeaketa. Nola laguntzen du bioinformatikak tokiko barietateen portaera iragartzen?

Datu-base integratuek informazio genetikoa datu klimatikoekin eta landa-saiakuntzekin konbinatzeko aukera ematen digute. Machine learning izeneko ikaste automatikoko ereduekin, genomaren zer zatik ematen duten lehortearekiko eta muturreko beroarekiko tolerantzia identifikatzen dugu. Horrek aukera ematen digu etorkizuneko agertokiak modelizatzeko eta tokiko barietateek nola erantzungo duten aurreikusteko. Horrela, erabaki praktikoak bultzatzen ditugu (adibidez, tokiko germoplasma kontserbatzea), eta nekazariei eta abeltzainei gomendio erabilgarriak ematen dizkiegu.

 

Zein da bioinformatika egungo nekazaritzaren eta abeltzaintzaren erronkei aplikatzearen balio bereizgarria?

Benetako balioa da zientzia aurreratuenak eguneroko arazo errealei erantzutea. Datu konplexuak informazio eragingarri bihurtzen ditugu: animalien osasuna hobetzea antibiotikoen erabilera arrazionalari esker edo ur eta ongarrien kontsumoa optimizatzea. Euskadi bezalako lurralde batean, orografia eta klima hain bereziak izanik, bioinformatikak zeregin estrategikoa du. Zuzenean laguntzen du gure lehen sektorea jasangarriagoa eta lehiakorragoa izan dadin, eta datozen hamarkadetarako hobeto prestatuta egon dadin.