La genómica es el "macho alfa" del 'big data' sanitario

El big data llegó al sector sanitario como la solución ideal para ampliar los horizontes de la investigación sanitaria al permitir que se aproveche la ingente cantidad de datos que se generan. Pero todo tiene un límite, incluso las tecnologías más avanzadas. Y quien va a poner a prueba esta herramienta es la genómica. La evolución de esta disciplina va a producir más información que la que almacena YouTube o Twitter, dos de las plataformas digitales que más datos reciben de millones de usuarios cada día. Y esto es un gran problema.

"Es bestial la información que contiene un genoma y digitalizamos tantos que, aunque pensábamos que no iba a haber problema para almacenar, sí hemos llegado al límite", ha asegurado Ignacio Hernández Medrano, neurólogo del Hospital Ramón y Cajal y moderador de la conferencia sobre este asunto celebrada en Biospain.   

Esta especialidad es "el macho alfa del big data" y "la que más se beneficia de esta herramienta, seguida de la oncología, "aunque hay que estar muy pendientes de la inmunología, que se va a comer la Medicina, más de lo que creemos".  Asimismo ha asegurado que el gran reto del big data en sanidad es "la organización de procesos, la legislación y la privacidad, además de poder alinear los intereses de quienes quieren analizar datos y por qué quieren hacerlo".

"En un breve perido de tiempo hemos descubierto que en el mundo de la salud hay muchos datos", ha asegurado Hernández Medrano, quien continuaba: "hasta ahora no ha habido nada que produzca tantos datos como la salud, tenemos poder computacional para analizarlos, algo que no es fácil porque son complejos y están interconectados".

A los problemas del almacenamiento de información genómica con big data también se ha referido Eduardo Pareja, CEO de Bioinformatics. "Se está dejando de almacenar información, los datos crudos ya no se guardan". Y es un problema que, en principio, "no va a desaparecer", aunque "como la tecnología avanza tanto, puede que acabemos almacenando la información en el propio ADN".  

Por su parte, David Fernández, de Noray Bioinformatics, ha planteado la necesidad de "ofrecer al investigador clínico técnicas informáticas intuitivas que incluyan herramientas sofisticadas sencillas de usar, en contraste con las grandes plataformas de big data".

Mientras, Juan Carlos Sánchez, de IBM, ha planteado la utilización de los sistemas cognitivos basados en la tecnología Watson para ayudar en la búsqueda de información relevante de mutaciones, tratamientos y cánceres. "A partir de la secuenciación de un paciente podemos encontrar mutaciones que aparecen en ese genoma, conocer cuáles son las más probables que afecten al tumor y la causa del mismo, así como los tratamientos que existen actualmente para tratarlo".