El físico teórico de formación dirige un ambicioso proyecto de investigación contra el cáncer en la Universidad de Columbia (EEUU). Mediante un abordaje interdisciplinar, este madrileño intenta resolver problemas biomédicos a través del estudio del big data.
Si la física, las matemáticas o la computación nos han permitido desentrañar enigmas como los agujeros negros, ¿por qué no emplearlas contra el cáncer, ese verdadero universo de enfermedades cuyas nebulosas aún no podemos comprender? Ese es el objetivo de Raúl Rabadán (Madrid, 1974), físico teórico de formación que inició su carrera en el Laboratorio Europeo de Física de Partículas (CERN) y hoy dirige un ambicioso proyecto de investigación contra el cáncer en la Universidad de Columbia (EEUU). Mediante un abordaje interdisciplinar, este madrileño intenta resolver problemas biomédicos a través del estudio del big data. “La respuesta a nuestras preguntas está en los datos biológicos. Sólo tenemos que aprender a interpretarlos”, señaló recientemente en la jornada ‘Nuevos horizontes de la investigación del cáncer: del laboratorio al paciente’, organizada en Madrid por el CNIO con el apoyo de la “la Caixa”.
¿Cómo dio el salto de la física teórica a la investigación del cáncer?
Como todas las cosas importantes en la vida, fue algo que pasó por pura casualidad. Era 2003, yo estaba en el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, donde llegué desde el CERN para seguir investigando en teoría de cuerdas. Pero fui a un seminario que impartía Arnold Levine, el descubridor del gen más mutado en cáncer, el p53, sobre problemas en biología para físicos. Y me gustó mucho. En física yo estaba investigando problemas muy interesantes, pero que eran muy teóricos, muy académicos, con los que se tardan muchos años en poder hacer experimentos. Y la biología me ofrecía lo contrario: una gran cantidad de datos y una teoría por desarrollar. Me pareció que era un buen momento para poder hacer contribuciones importantes en ese campo y di el salto.
Dirige el programa de Genómica Matemática de la Universidad de Columbia, ¿qué está tratando de averiguar su laboratorio?
En mi laboratorio no hay tubos de ensayo. Solo ordenadores y pizarras. Entonces lo que hacemos es preguntarnos cosas e intentar responderlas a través de los datos biológicos. Una de las preguntas que nos hacemos es por qué la inmunoterapia sólo funciona en algunos casos. Por ejemplo, sabemos que en el glioblastoma, un tumor muy agresivo, únicamente el 10% de los pacientes responde a la terapia. ¿Por qué ocurre esto? ¿Son distintos estos tumores a otros? ¿Es algo en el sistema inmune del paciente lo que marca la diferencia? Estamos extrayendo datos genómicos de distintas clases y recopilando muchos datos asociados a distintos pacientes para buscar patrones comunes que nos lleven a esas respuestas.
¿Tienen ya alguna idea de por dónde van los tiros?
Cuando tenemos una hipótesis, colaboramos con grupos experimentales que la validan o no. Sabemos que la genética de los tumores que responden es distinta de los que no responden a la terapia. Hemos identificado algunas mutaciones asociadas y estamos intentando saber qué hacen esas mutaciones, cuál es su papel.
¿Es más difícil entender la complejidad de un sistema como el cáncer que un agujero negro?
Es muy distinto. El agujero negro podemos entenderlo de manera teórica y podemos utilizar las matemáticas para estudiarlo. En biología, sin embargo, no hay una teoría tan rica. Disponemos de una gran cantidad de datos, pero el problema es que aún no sabemos cuál es la estructura de esos datos.
Tenemos un manual de instrucciones, pero no sabemos interpretarlo…
Cada genoma humano se compone de 6.000 millones de bases. Eso es como tener una enciclopedia de mil volúmenes con 1.000 páginas cada uno. Ahí, escondidas, están las instrucciones de cada persona. ¿Cómo una célula sabe que tiene que convertirse en parte de un ojo y no de una uña? Sabemos leer algunas partes, por ejemplo las que llevan información sobre proteínas, pero eso supone una proporción pequeña. En general, hay muchísimas cosas que no comprendemos todavía. Estamos intentando coger esa información, encontrar patrones estadísticos y empezar a sacar conclusiones.
¿Cuánto tardaremos en interpretarlo?
Depende de lo que queramos saber. Se avanza bastante rápido. Hay que tener en cuenta que el primer borrador del genoma humano se realizó a principios de los años 2.000, no hace ni 20 años, y ya entendemos muchas cosas. Habrá problemas que se resistirán, seguro, pero se harán muchos avances.
¿Vencer al cáncer pasa, sí o sí, por el estudio del big data?
Una de las cosas que está clara, no sólo en cáncer, sino en toda la biología y en la sociedad global, es que cada vez tenemos más datos y que esos datos no son aleatorios, sino que tienen una estructura. Tenemos que encontrar formas de hallar esa estructura. No sé si la victoria final contra el cáncer vendrá de ahí o no, pero lo cierto es que hay mucha información que está ahí oculta y que puede facilitar el camino. En los próximos años va a haber más desarrollo de métodos, hipótesis e ideas… porque muchas veces los datos nos aportan cosas que no esperábamos y esa yo creo que es la parte más interesante de lo que estamos haciendo.
También ha trabajado con virus…
Sí, el primer problema en el que estuve trabajando es intentar entender cómo los virus que están en otras especies pueden saltar a los humanos. Por ejemplo, con la gripe. Cada 30 años aproximadamente hay una pandemia procedente de un virus que está en otra especie y salta a los humanos. La pregunta que planteamos es muy sencilla: ¿Qué es lo que hace que un virus que está en otra especie salte a los humanos? Ahora lo que tenemos son 100.000 genomas de virus que se han estado recogiendo en todas partes del mundo, en diferentes tiempos, en diferentes especies. Y se está intentando predecir cuáles de ellos son capaces de saltar.
En su equipo hay matemáticos, físicos, ingenieros… ¿Hace falta un punto de vista interdisciplinar para abordar los problemas médicos?
Me gusta contratar a gente que viene de otras campos, con ideas diferentes a las que yo tengo, con retos diferentes, porque eso permite aportar ángulos distintos a la investigación. Cuando estaba en el Instituto de Estudios Avanzados tuve mucha suerte porque tenía una libertad académica absoluta. Esta institución favorece que la gente que tiene una idea pueda desarrollarla sin tener que estar pendiente de publicar o de la financiación. Hay muy pocos sitios donde eso se pueda hacer, pero es fundamental para poder mirar las cosas un poco más a largo plazo.