El HGP es un proyecto ambicioso, de grandes dimensiones, naturaleza interdisciplinar que involucra a biólogos, bioinformáticas, ingenieros y matemáticos y compañías biotecnológicas y que ha marcado un punto de inflexión en la biología y en la biomedicina por sus novedosos hallazgos.
Objetivos (1):
- Cartografiar el genoma completo del ser humano.
- Desarrollar mapas genéticos que permitan identificar las localizaciones específicas de los genes en los cromosomas.
- Identificar genes relacionados con las enfermedades poligénicas, sus patrones de variación y sus causas.
- Desarrollar nuevas plataformas de genotipado que ofrezcan un mayor rendimiento, velocidad y exactitud y menor coste frente a las técnicas de "secuenciación de primera generación" (electroforesis por gel).
- Generar nuevos métodos matemáticos, estadísticos y computacionales para la gestión de los datos genómicos.
- Generar nuevos softwares de acceso libre (librerías de genomas...)
- Establecer las bases fundacionales de estudios subsiguientes sobre el genoma humano.
Antecedentes (1):
Los orígenes del HGP no estuvieron exentos de polémica debido a un grupo de biólogos contrarios a su desarrollo que argumentaban que:
- La mayor parte del genoma se consideraba genoma basura y no merecía la pena que fuese secuenciado.
- La secuenciación del genoma sería una tarea monótona y ardua, por lo que cabría suponer que sólo una minoría de científicos estaría dispuestos a implicarse en la misma.
- Sólo debería implementarse cuando se dispusiese de la tecnología necesaria para ello.
- Impacto negativo de una empresa de dimensiones titánicas, que exigiría una cooperación entre distintos grupos de investigación para abordar la complejidad inherente al proyecto (Big Science), sobre la ciencia a pequeña escala realizada por pequeños grupos de investigación (Small Science).
Sorprendentemente el HGP suscitó más interés entre el Congreso norteamericano que entre la comunidad científica debido a los beneficios que comportaría:
- Aumento de la competitividad en ciencias biomédicas a nivel internacional.
- Desarrollo de spin offs con el consiguiente beneficio económico que retornaría a las arcas del estado.
- Mayor conocimiento de la base molecular de la enfermedad.
- Dilucidación del efecto de la radiación desprendida por la explosión de una bomba atómica sobre el genoma humano.
Iniciativas (1):
Dos iniciativas rivalizaron por ocupar un lugar en la historia como los primeros en decodificar el genoma humana:
- Consorcio Internacional que inicialmente integraba 20 centros. Tras haber completado la secuenciación del genoma humano cinco centros: the Wellcome Trust Sanger Institute, the Broad Institute del MIT and Harvard, The Genome Institute of Washington University in St Louis, the Joint Genome Institute, and the Whole Genome Laboratory at Baylor College of Medicine) han proseguido desarrollando tecnologías con este propósito y decodificando genomas.
- Compañía Celera de Craig Venter. Sugirió el shotgun de genoma completo, un abordaje alternativo al de los fragmentos clon a clon utilizando vectores BAC (Cromosomas Artificiales Bacterianos) del Consorcio Internacional.
Estos esfuerzos paralelos aceleraron el proceso.
Fechas relevantes del HGP (1):
1988: Un comité de la Academia Nacional de Ciencia respaldó el proyecto y la corriente general dentro de la comunidad científica pasó a posicionarse a favor.
1990: Inicio del HGP.
2004. Publicación de la primera secuencia del genoma humano por
Logros:
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Desarrollo de la biología de sistemas, que concibe al ser humano como un organismo complejo donde su comprensión global exige conocer la estructura y el funcionamiento de las partes, integra distintas fuentes de información biológica (genoma, transcriptoma, proteoma...) para crear una "red de redes" y establece modelos predictivos a partir de dichos datos.
- Establecimiento de las bases fundacionales de las ciencias ómicas (transcriptomica, metabolómica, proteómica...).
- Transición de la visión de un genoma estático (estructura) a funcional (dinámico: genoma no codificantes, proteinas, metabolitos...).
- Desarrollo de la segunda generación de tecnologías de secuenciación como los arrays (RNA-Seq, ChIP-Seq...) que permiten la lectura de cientos de bases en un solo barrido.
- Desarrollo de softwares gratuitos de bases de datos: GenBank, UCSC Genome Browser...que han permitido la democratización de los datos.
- Secuenciación del genoma humano.
- Filogenia de las especies: Desde la decodificación del genoma humano, se han completado o esbozado la secuencia de alrededor de 4000 especies, la mayor parte de especies bacterianas, proveyendo información sobre la diversidad genética y revelando la existencia de un ancestro común.
- Impulso de futuras iniciativas, como en la práctica ha sucedido, tales como: el International HapMap Project, 1000 genomes, The Cancer Genome Atlas, Human Brain Project, Human Proteome Project, ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements)...
- Conocimiento de la evolución humana: secuenciación del ADN de Neandertales y primates homínidos.
- Complementariedad y sinergismo de la Big Science con Small Science.
- Cuestionamiento de dilemas eticos-legales-sociales: privacidad de los datos, discriminación social, distribución de los beneficios económicos, determinismo genético, replanteamiento del concepto de ser humano en el contexto del Universo... No hay genes raza-específicos. Todos los seres humanos tenemos un ancestro común y las diferencias resultan de las migraciones y cruzamientos entre distintas poblaciones, lo que revela la necesidad imperiosa de velar por los derechos humanos, el acceso a la educación, al trabajo, clima y salud global.
- Beneficio económico: La inversión de 3,5 billones de dólares, conllevó un retorno de 800 billones de dólares.
El HGP es un ejemplo de un cambio de paradigma en el proceder en el desarrollo de los ensayos: de una resistencia inicial ejercida por sus detractores a una aceptación de éstos y superación de las expectativas de sus más firmes defensores.
Perspectivas de futuro (1):
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Un 5% del genoma humano no ha sido completamente secuenciado por razones técnicas.
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Existencia de regiones altamente conservadas, cuya función se desconoce y se presume sea regulatoria.
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Necesidad de perfeccionamiento de las técnicas analíticas (tecnologías omicas): velocidad, rendimiento...
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Necesidad de mejora de la base bioinformática para la comprensión de los Big Data: predicción de redes metabólicas a partir del transcriptoma, proteoma... y sus interacciones.
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