Idoia Ochoa o c¨®mo programar algoritmos para trabajar con nuestro ADN

Que Idoia Ochoa (San Sebasti¨¢n, 1985) sea una mujer de ciencias le viene desde bien peque?a ¨C¡°yo no iba a estudiar precisamente literatura¡±, comenta por tel¨¦fono¨C. Termin¨® licenci¨¢ndose en Telecomunicaciones, aunque, como reconoce, no se ha convertido en ingeniera por vocaci¨®n. ¡°Pens¨¦ que era la carrera que me abr¨ªa m¨¢s puertas, en la que se daba un poco de todo lo que me gustaba, como inform¨¢tica y matem¨¢ticas¡±. Su pasi¨®n por los n¨²meros, en concreto por la programaci¨®n de algoritmos que facilitan y estandarizan el procesamiento de datos de nuestro ADN, le ha valido el nombramiento por parte del MIT (Instituto Tecnol¨®gico de Massachusetts) como una de las 35 j¨®venes europeas m¨¢s innovadoras.

Lo mismo innova con ADN que con ARN ¨Ccomo si fuera algo sencillo¨C. El primero contiene la informaci¨®n gen¨¦tica y el segundo consigue que la comprendan las c¨¦lulas. Lo que ha desarrollado, fruto de sus seis horas de media diarias dedicadas a la investigaci¨®n, son algoritmos que permiten extraer datos individuales concluyentes sobre c¨¢ncer, llamados marcadores gen¨¦ticos, que posibilitan tratamientos m¨¦dicos personalizados. ¡°Si tienes pacientes con c¨¢ncer de mama y su ADN secuenciado, puedes ver qu¨¦ genes se activan ante la enfermedad para determinar cu¨¢l ser¨ªa el mejor tratamiento oncol¨®gico¡±, razona. Porque, tal y como a?ade, hay genes afectados en unas personas y no en otras, pese a que el c¨¢ncer sea el mismo.

La investigadora donostiarra, madre de tres hijas y reconocida seri¨¦fila ¨Cahora mismo enganchada a Mad Men y Watchmen¨C concede que la inversi¨®n en gen¨®mica se llama lucha contra el c¨¢ncer, una tendencia que no tiene visos de cambiar y cuyo futuro pasa por encontrar el f¨¢rmaco v¨¢lido para cada paciente, sin caer en la generalidad. Cree que todav¨ªa faltan muchos datos para dar un salto realmente cualitativo, aunque ya estamos en un punto donde a trav¨¦s del ADN puede determinarse la propensi¨®n a padecer una enfermedad. ¡°Estas tecnolog¨ªas, estos algoritmos que aprenden autom¨¢ticamente gracias al machine y deep learning, pueden dar el salto a otros campos como la diabetes o el alzh¨¦imer para ayudar a personalizar los tratamientos¡±, concluye.

Uno de los ejemplos m¨¢s medi¨¢ticos de c¨®mo las herramientas digitales han contribuido a la medicina personalizada fue el de Angelina Jolie en 2013. Opt¨® voluntariamente por someterse a una doble mastectom¨ªa despu¨¦s de conocer que portaba un gen defectuoso que aumentaba en un 87% el riesgo de padecer c¨¢ncer de mama y un 50% el de ovario. Este es el camino, con una innovaci¨®n tecnol¨®gica cada vez m¨¢s avanzada, que busca mejorar Ochoa. Vive feliz rodeada de sus lenguajes de programaci¨®n en C, Python y R. Conviviendo en el despacho de profesora de Tecnun-Escuela de Ingenieros de la Universidad de Navarra con su ordenador. Aun as¨ª, no abandona las herramientas m¨¢s tradicionales: ¡°Tampoco me puedo separar del papel y boli para leer art¨ªculos¡±.

La incesante desigualdad de g¨¦nero

Ochoa, parte de ese porcentaje minoritario de mujeres dedicadas a la tecnolog¨ªa y la ciencia, reconoce la gran brecha de g¨¦nero existente. Nunca se ha sentido discriminada, pero su experiencia habla por s¨ª sola de la falta de igualdad. ¡°En Estados Unidos ¨Cdonde ha desarrollado la mayor¨ªa de actividad investigadora, entre las universidades de Stanford e Illinois¨C es mucho peor que en Espa?a. En clases de 120 personas, ser¨ªamos cuatro o cinco mujeres¡±, expone. Tiene claro que es fundamental visibilizar m¨¢s ejemplos femeninos relevantes para llegar a la paridad necesaria. ¡°Tiene que ser natural que haya mujeres con cargos de responsabilidad. Si creces donde una mujer cuenta con un buen puesto, creer¨¢s que puedes llegar hasta all¨ª. Ni lo vas a pensar¡±, vaticina.

Si la desigualdad de g¨¦nero es un problema en la ciencia y la tecnolog¨ªa, los archivos de trabajo en una rama como la gen¨®mica tampoco andan en muy buen lugar. Ochoa precisa que nunca fue de cosas muy te¨®ricas, sino m¨¢s bien de aplicar todo su conocimiento a lo que llama cosas gen¨®micas. Uno de sus mayores logros es la programaci¨®n de algoritmos para comprimir los archivos en los que guardamos el genoma humano. ¡°Al principio puede pesar un terabyte. ?Esto es gigante, dif¨ªcil de trabajar y compartir!. Cuesta m¨¢s dinero almacenarlo que secuenciarlo, que ahora ronda los mil euros¡±, sostiene. Demostr¨® que, al ganar espacio, lo limpiaba y quitaba informaci¨®n irrelevante. ¡°Es como sacar una foto en alta calidad y pasarla a JPEG. Pierdes datos, pero esto es imperceptible porque la imagen est¨¢ perfecta¡±, zanja.

La estandarizaci¨®n de los archivos tambi¨¦n se ha convertido para ella en un caballo de batalla. Seg¨²n sus palabras, los investigadores gen¨®micos no disponen de un patr¨®n com¨²n para trabajar. Los datos no se representan bajo el mismo formato. Evidentemente, no ayuda a mejorar las investigaciones. ¡°Es tan simple como determinar cu¨¢l empleamos. Al igual que sucede en la m¨²sica tenemos que optar por mp4, wma o aac¡±, compara a la vez que afirma que algunos de sus algoritmos sirven para encontrar este est¨¢ndar. Se muestra optimista en cuanto a la resoluci¨®n de este problema. No aporta una fecha concreta. Si la gen¨®mica quiere progresar m¨¢s r¨¢pidamente, mejor que llegue lo antes posible. Las enfermedades no entienden de plazos.