La empresa biotecnológica GeneGebra eligió Uruguay como uno de sus centros de desarrollo y validación de una tecnología que busca cambiar la forma en que se almacenan y analizan los datos genómicos —la información que se obtiene al leer y analizar el ADN de un organismo— a partir de una combinación poco habitual: álgebra genómico e inteligencia artificial.
La startup integra LAB+, una iniciativa de creación y desarrollo de empresas de base científica vinculada al Institut Pasteur de Montevideo, y cuenta con inversión uruguaya. Uno de sus fundadores, Xavier Berthet, se trasladó a Uruguay desde Senegal para desarrollar el proyecto y contratar personal en el país.
El análisis del ADN es cada vez más relevante para la medicina, la investigación científica y la vigilancia de enfermedades. Permite, entre otras cosas, identificar variantes genéticas, orientar tratamientos y estudiar la evolución de virus y bacterias.
La tecnología parte de un nuevo modo de representar el ADN y apunta a reducir de manera significativa el tiempo, los recursos computacionales y los conocimientos especializados necesarios para realizar análisis genómicos.
“El álgebra genómico es una nueva forma de representar el lenguaje de la vida, no como un conjunto de letras, sino como un pequeño y compacto objeto matemático que se llama una matriz, entendida como una tabla de números”, explicó a la diaria Berthet, quien fundó, junto con los doctores Laimi Ashipala y Amadou Alpha Sall, la startup.
En lugar de representar el ADN únicamente como una extensa secuencia de letras, la propuesta consiste en transformarlo en estructuras matemáticas que permitan representar la información de forma más compacta y procesarla con mayor eficiencia.
El ADN suele representarse como el “libro de cocina de la vida” o una extensa secuencia de letras que contiene las instrucciones necesarias para construir los seres vivos. En el caso del genoma humano, se trata de más de 3.000 millones de letras.
Según Berthet, el equipo descubrió una simetría en la forma en que se organiza el ADN que hasta ahora no se había aprovechado para su representación.
“Encontramos que podíamos expresar, presentar y almacenar el ADN de forma muchísimo más chica y compacta”, señaló Berthet, ingeniero en biotecnología, doctor en microbiología y exdirector científico del Institut Pasteur de Dakar.
Menos recursos para analizar el genoma
El objetivo de la tecnología no es solamente hacer más eficiente el almacenamiento de información genética, sino reducir las barreras de acceso a la bioinformática, una disciplina cada vez más importante para la medicina.
“La medicina de precisión, que consiste en tomar decisiones médicas basadas en la lectura del genoma de una persona, representa los ojos de la medicina”, sostuvo Berthet.
El análisis genómico permite, entre otras cosas, adaptar tratamientos, seleccionar antibióticos, determinar estrategias de vacunación y contribuir al diagnóstico del cáncer. Pero para realizarlo se necesitan especialistas capaces de procesar grandes cantidades de información y también recursos computacionales.
“Esos análisis, hoy en día, se saben revisar muy bien con la tecnología existente, pero requieren un conocimiento de lo que se llama la bioinformática, es decir, el manejo de estas toneladas de letras y ficheros de texto que contienen la información genética”, explicó.
“No solo hacen falta recursos humanos, sino que también computacionales, lo que hace que estos análisis no estén disponibles para los países más pobres”, agregó. GeneGebra busca llevar esa capacidad a países de ingresos bajos y medios.
“Así que ponemos nuestra tecnología al servicio de los países con los ingresos más bajos, de forma que cualquier persona pueda hacer bioinformática sin ser un experto”, afirmó.
Según Berthet, el objetivo es “democratizar el acceso” al análisis de los genomas y hacerlo “de forma muy sencilla, barata y rápida”.
De días a minutos
La tecnología se apoya en dos pilares. El primero es la eficiencia computacional: reducir el tiempo necesario para realizar determinados análisis.
“Para llevar a cabo una tarea con el método actual no se necesitan horas, sino días. Y ahora, con nuestro método, simplemente porque utilizamos matemáticas más eficientes, lo podemos llevar a cabo en minutos, quizá alguna hora, pero la diferencia es abismal”, explicó.
El segundo componente es la inteligencia artificial (IA). La intención es utilizar dicha tecnología para suplir parte de la escasez de especialistas en bioinformática, especialmente en los países con menos recursos.
“El problema de los expertos bioinformáticos es que hay muy pocos y están todos en los países ricos. Y cuando vas a los países menos avanzados, los bioinformáticos son inexistentes o están superbuscados”, afirmó.
Por eso, GeneGebra desarrolló un agente de IA que puede asistir al médico en el análisis.
“Hemos hecho un agente de IA que tiene los mismos conocimientos, pero dejamos la decisión en las manos del médico. Es decir, el agente va a hacer el trabajo sucio y el médico va a decidir si el resultado está bien o mal”, señaló.
Un análisis que podría costar menos de diez dólares
Uno de los principales impactos que busca conseguir GeneGebra está relacionado con los costos. Berthet estimó que un análisis genético puede costar actualmente en Uruguay entre 100 y 500 dólares.
“Nosotros lo queremos pasar a que esté entre cinco y diez dólares”, afirmó Berthet.
La reducción de costos, junto con la simplificación del proceso, permitiría ampliar el acceso a herramientas de medicina de precisión en países donde actualmente existen mayores barreras para realizar este tipo de análisis.
La startup se encuentra trabajando en la validación de su tecnología en Uruguay, Senegal y Sudáfrica.
“De momento, estamos validando aquí en Uruguay; también estamos trabajando con el Senegal, el Institut Pasteur de Dakar y con la Universidad de Stellenbosch en África del Sur”, explicó Berthet.
El objetivo es posteriormente llevar el producto a distintos mercados.
“Queremos lanzar la tecnología en enero del 2026. Vamos a entrar en Europa, en Estados Unidos, en Latinoamérica”, señaló.
¿Por qué Uruguay?
La elección de Uruguay como uno de los lugares para validar la tecnología responde, según Berthet, a dos razones. La primera está vinculada con su ubicación dentro del Sur Global.
“Uruguay forma parte del Sur Global. (...) Preferimos estar en países que todavía se hacen preguntas que en aquellos donde todo está cerrado”, afirmó.
La segunda está relacionada con el vínculo con inversores uruguayos, que sostienen el proyecto a nivel financiero.
Berthet explicó que se trasladó desde Senegal a Uruguay para desarrollar la empresa y contratar personal tanto en el país como en otras partes del mundo.
Vigilancia de virus en tiempo real
La tecnología desarrollada por GeneGebra no se limita a la medicina personalizada. Berthet también ve posibilidades en la vigilancia de virus y bacterias.
Uno de los escenarios que planteó es la instalación de sensores capaces de recoger muestras del aire en lugares de alta circulación de personas.
“Una cosa que hoy en día no existe es la vigilancia en tiempo real. Con esta tecnología, se puede colectar un sensor de aire en una escuela, en una estación de tren, en un avión, que va a aspirar el aire, extraer el ADN y secuenciar y analizar todo en tiempo real”, explicó.
El sistema podría programarse para detectar determinados virus y activar una alerta. Además, sostuvo que el proceso podría realizarse a un costo mucho menor que los sistemas actuales.
Según el investigador, dicha tecnología podría “aumentar el nivel de vigilancia y abaratar muchísimo la detección de la próxima pandemia”.
Uruguay y el potencial de la biología computacional
Berthet consideró que Uruguay tiene condiciones favorables para desarrollar este campo.
“La bioinformática es, a nivel mundial, una ciencia en ebullición, en la que realmente pasan muchas cosas. Uruguay está a la punta”, afirmó.
En particular, destacó el trabajo que se desarrolla en el Institut Pasteur de Montevideo.
“Hay un grupo muy fuerte de bioinformática y también hay muchos usuarios, investigadores, que lo utilizan al máximo nivel. La biología computacional es realmente un sector de la economía que tiene muchísimo potencial”, concluyó.
