El científico frente a la sociedad  
Artículo de opinión  
Tendencias del procesamiento computacional:  
bioinformática y cómputo ubicuo  
Trends in computational processing:  
bioinformatics and ubiquitous computing  
1,2  
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LUIS CARLOS GONZÁLEZ-GURROLA Y FERNANDO MARTÍNEZ-REYES  
Resumen  
Abstract  
Desde sus inicios, la computación ha sido una herramienta eficaz y  
popular para la resolución de problemas de distinta índole y niveles  
de complejidad. Los usos que la computadora ha tenido van desde  
operación de editores de texto y hojas de cálculo hasta procesamiento  
intensivo a través de computadoras interconectadas que buscan dar  
solución a problemas con un gran número de variables. Las tendencias  
del procesamiento computacional han estado ligadas a los avances  
en diversas áreas de la ciencia, creando una simbiosis que motiva  
diseños más eficientes de cómputo y a la vez hace posible extender  
los límites del conocimiento. Dos áreas que han explotado el  
procesamiento computacional buscando elevar la calidad de vida de  
la sociedad son la bioinformática y el cómputo ubicuo. Las  
aportaciones de cada una de estas líneas son evidentes, aún así  
creemos que lo mejor de ambas está por venir.  
Since its beginnings, the computing has been an efficient and  
popular tool for solving problems of different kinds and levels of  
complexity. The uses of computers range from text editors and  
spreadsheet programs to intensive processing via computer clusters  
that seek to tackle problems with a big number of variables. The  
trends in the computational processing have been linked to  
advances in the sciences, creating a symbiosis that motivates  
more efficient computing designs as well as to increase the  
knowledge. Two main areas that have exploited the computational  
processing to achieve a better life quality in our society are the  
bioinformatics and ubiquitous computing. The contributions made  
by each of these areas are evident, even though the best of both  
is yet to come.  
Keywords: information processing, computational biology,  
Palabras clave: procesamiento de información, biocomputación,  
context awareness, human-computer interaction.  
cómputo consciente del contexto, interacción humano-máquina.  
Introducción  
l poder de procesamiento de las computadoras ha abierto la posibilidad de abordar nuevos  
problemas que antes no se alcanzaban a visualizar o incluso eran pospuestos por la falta de  
técnicas y procedimientos adecuados para lograr su solución. Hoy sabemos que es raro aquel  
E
descubrimiento científico que no conlleve el uso de una computadora.Yes precisamente esta la justificación  
delusodelprocesamientocomputacional:extendernuestrosalcances, validarhipótesis, realizarexperimentos,  
ejecutar simulaciones y muchas otras tareas que nos permiten extender los horizontes de nuestro  
entendimiento. Conforme este conocimiento se hace más palpable, nuevas áreas de aplicación inmediata  
surgen, este es el caso de la bioinformática y el cómputo ubicuo.  
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Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Ingeniería. Campus II, Chihuahua, Chih. México. Tel: (614) 442 9500.  
Dirección electrónica del autor de correspondencia: lcgonzalez@uach.mx.  
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Vol. VII, No. 1  Enero-Abril 2013 •  
LUIS CARLOS GONZÁLEZ-GURROLA Y FERNANDO MARTÍNEZ-REYES: Tendencias del procesamiento computacional:  
bioinformática y cómputo ubicuo  
A finales de la década de 1990, una de las  
grandes esperanzas de la humanidad se centraba en  
la decodificación del genoma humano, es decir,  
desentrañar los misterios mismos de nuestro  
organismo. Muy pocos alcanzaron a visualizar que  
ese logro no concluía la búsqueda, sino que apenas  
la iniciaba. Hoy, a 10 años de la publicación del  
genoma, mucha información se ha generado, pero  
también muchas preguntas siguen en el aire. Este es  
precisamente uno de los objetivos de la bioinformática,  
darle sentido a los enormes bancos de datos de  
experimentos biológicos que se generan día con día.  
estos datos. La adquisición de este conocimiento  
permitirá tomar medidas preventivas y correctivas  
para elevar la calidad de nuestro nivel de vida, siendo  
ésta precisamente una de las acepciones de la  
medicina genómica. Los primeros pasos para conocer  
el "genoma mexicano" ya se han dado (Silva-Zolezzi  
et al., 2009), sin embargo, es necesario completar  
esta información y lograr su análisis e interpretación.  
Los centros nacionales de salud de Estados  
Unidos definen la bioinformática como la  
investigación, desarrollo o aplicación de herramientas  
computacionales para ampliar el uso de información  
biológica, médica, conductual y de salud. Desde la  
digitalización de las primeras secuencias deADN en  
1977, se ha registrado un crecimiento constante en  
la información biológica almacenada en repositorios  
digitales. Para tener una idea de la magnitud de  
información nueva, basta observar que un solo  
secuenciador deADN de última generación es capaz  
de producir más de 20 gigabytes de información por  
semana. Podemos observar pues, que generar datos  
biológicos es cada vez más fácil y barato, el reto se  
encuentra en analizar e interpretar estos datos con  
el objetivo de transformarlos en información útil cuya  
aplicación incida en la salud pública.  
Durante esa misma década, Mark Weiser  
presentó al mundo un nuevo concepto que  
exitosamente describía la forma en la que la  
computadora empezaba a cambiar la forma en como  
vivíamos. La tecnología invisible nos rodea y muchas  
veces está "atenta" a nuestras necesidades. Esta es  
una de las premisas del cómputo ubicuo. Con  
dispositivos cada vez más sensibles, pequeños y  
sustentables, la tecnología nos facilita la vida. El  
abaratamiento de sensores, teléfonos celulares,  
tabletas y computadoras ha incrementado el número  
de usuarios de servicios relacionados a estos  
dispositivos. Esto requiere un manejo eficiente del  
procesamiento computacional donde los servicios de  
cómputo deben estar siempre presentes y disponibles.  
Una de las principales bases de datos (BD) de  
secuencias de ácidos nucleicos en el mundo es el  
GenBank; su crecimiento es impresionante, de hecho,  
el número de secuencias digitalizadas ha crecido  
exponencialmente. La Figura 1 muestra el acumulado  
de secuencias de ADN almacenadas en un periodo  
de 25 años. Esta BD duplica su capacidad cada 1.4  
años, incluso superando la tasa de crecimiento de los  
transistores en circuitos integrados descritos por la  
popular ley de Moore (un procesador duplica su  
número de transistores cada dos años). Mucha de la  
información que almacena esta BD todavía se  
encuentra en espera de ser analizada, esto nos indica  
que aún estamos lejos de mantenernos al día respecto  
al estudio y entendimiento de nueva información.  
Estas dos áreas tecnológicas requieren, pues,  
de un procesamiento computacional eficiente. El  
objetivo principal de este artículo es realizar una  
introducción de estas tendencias del procesamiento  
computacional, presentaremos hechos significativos,  
retos y problemas actuales, buscando en todo  
momento impulsar el desarrollo de trabajo en estas  
áreas.  
Bioinformática  
Padecimientos comunes en la población  
mexicana como diabetes mellitus o hipertensión  
arterial pueden ser abordados desde el análisis de la  
predisposición genética. Existe una necesidad genuina  
de contar con mecanismos eficaces que permitan,  
primero, un conocimiento detallado de nuestra carga  
genética como población (codificada en nuestro  
genoma), para después desarrollar e implementar  
estrategias y tecnología que hagan posible interpretar  
Uno de los hitos más populares de la  
bioinformática (ver el apartado de Eventos  
significativos en la Figura 1) ha sido la consecución  
del primer borrador del genoma humano, publicado  
simultáneamente por las revistas Science y Nature  
en el año 2003. Este logro, que inicialmente provocó  
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grandes expectativas sobre el advenimiento de una  
nueva era de medicina personalizada basada en el  
genoma, dio inicio a una etapa de trabajo intenso y  
desarrollo de procedimientos con el firme objetivo  
de darle interpretación a la secuencia de 3,000,000,000  
de letras que forman nuestro genoma (cada letra  
representa una base, Apara adenina, C para citosina,  
T para timina y G para guanina). Hoy en día, ya  
computadora de escritorio con características similares  
a las requeridas en la instalación de cualquier  
procesador de textos. Proyectos de reingeniería de  
proteínas (Frey et al., 2010) hacen factible el diseño  
de fármacos que se adapten a las mutaciones en  
bacterias, dejando atrás protocolos médicos clásicos,  
y atacando con una sola dosis de medicamento la  
bacteria y sus mecanismos de supervivencia.  
Figura 1. Acumulado del número de secuencias de ADN disponibles en el GenBank en los últimos 25 años. También se muestran  
algunos eventos significativos en el campo de la bioinformática.  
disponemos de un mayor número de genomas, tanto  
de animales como de plantas (recientemente se  
conoció la secuencia del genoma del frijol), pero es  
claro que esto es sólo el principio de una avalancha  
de preguntas de investigación, retos, hipótesis e  
intuiciones que se empiezan a generar respecto a  
toda esta información genómica.  
Con esta explosión de información, nuevos y  
fascinantes retos se hacen presentes: reducción del  
error en la secuenciación de ADN, secuenciar y  
caracterizar genomas de comunidades enteras  
(ecosistemas, metagenómica), identificación de la  
estructura tridimensional del ARN, entender el rol  
que juega el ambiente en las diferencias a nivel  
fenotípico (epigenética), identificación de la estructura  
tridimensional de las proteínas, extracción de patrones  
y análisis estadístico de grupos de secuencias,  
entendimiento del procedimiento de plegado de  
proteínas (dinámica molecular), reingeniería de  
proteínas, reducción de incertidumbre y ensamble de  
árboles filogenéticos y medicina genómica, son parte  
de un pequeño grupo de tareas que todavía quedan  
pendientes en esta área.  
El campo de la bioinformática ha permitido darle  
un nuevo enfoque a algoritmos tradicionales, así como  
motivar el diseño de nuevos procedimientos. Uno de  
los algoritmos más representativos de esta área es el  
Smith-Waterman, que permite comparar un par de  
secuencias e identificar las regiones de mayor  
similitud entre éstas. Otra herramienta que ha sido  
de gran ayuda para encontrar relaciones de homología  
entre grupos de secuencias es BLAST, llegando a  
consolidarse como la herramienta de mayor uso entre  
la comunidad bioinformática. Los logros en materia  
algorítmica de hace un par de años a la fecha han  
sido sobresalientes. El programa Bowtie (Langmed  
et al., 2009) permite alinear el genoma humano  
completo a otro de referencia, utilizando sólo una  
La omnipresencia de la computación  
Si volteamos a nuestro alrededor seguramente  
observaremos la existencia, además de nuestra  
computadora de escritorio, iPAD y teléfono inteligente,  
de una variedad de dispositivos, objetos y artefactos  
que cuentan con algún tipo de computadora integrada.  
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