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La implementación de las herramientas de las ciencias ómicas (genómica, metabolómica, proteómica, metagenómica, etc) y de la bioinformática en los procesos de bioprospección, es uno de los grandes retos del Centro de Bioinformática y Biología Computacional BIOS. Mediante Esta implementación permite complementar los análisis tradicionales in vitro, con análisis in silico para mejorar y acelerar la identificación de compuestos químicos, genes, proteínas, microorganismos y derivados, que tengan un potencial comercial y que pueden ser útilmente ligados a diversas industrias como la farmacéutica, cosmética y de alimentos.

Colombia cuenta con cerca de 2404 especies de plantas que han sido descritas por sus propiedades medicinales o cosméticas pero que no han sido caracterizadas a profundidad. Adicionalmente, la cantidad de metabolitos que son producidos por estas especies vegetales representan un interés económico importante por sus innumerables aplicaciones en diferentes industrias, ya sea como calmantes, antídotos, exfoliantes, analgésicos, desinfectantes, colorantes, antiinflamatorios, etc.

Es por ello que la exploración sistemática de la biodiversidad colombiana a nivel molecular, genética y metabólica, a través de proyectos de bioprospección es necesaria para generar el conocimiento inexistente acerca de esta biodiversidad y para su guiar su aprovechamiento sostenible.

La secuenciación del genoma completo de un organismo permite generar el catálogo completo de sus genes, entender los elementos regulatorios que controlan sus funciones biológicas y brinda un marco de trabajo para comprender su funcionalidad.

Esta información, junto con los conocimientos en proteómica, metabolómica y transcriptómica permiten conocer a mayor resolución el significado real de diversidad en términos de genes, metabolitos y procesos celulares que tienen un potencial industrial y que pueden ser aprovechados de forma sostenible.

La reconstrucción de redes metabólicas permite identificar las capacidades génicas y enzimáticas de las especies de estudio, y entender los procesos bioquímicos que desarrollan. El objetivo es representar de una manera comprensible el metabolismo y sus componentes asociados (enzimas, sustratos y productos) para generar modelos a escala genómica.

Estos modelos capturan la interconversión de metabolitos a través de reacciones catalizadas por enzimas y su simulación permite identificar las rutas principales y alternativas de producción de metabolitos que representan un interés para la industria farmacéutica, cosmética y de alimentos.