Durante años, entender el cáncer fue como mirar una tormenta por la ventana: sabíamos que algo poderoso ocurría dentro de las células, pero no teníamos forma de descifrarlo.
Hoy, gracias a la bioinformática, empezamos por fin a leer su lenguaje.

Cada tumor contiene miles de alteraciones genéticas. Algunas son inocentes; otras, las verdaderas culpables. El trabajo del bioinformático consiste en distinguirlas.
A partir de muestras de ADN y ARN, analizamos millones de secuencias, buscamos patrones y reconstruimos la historia molecular del tumor. Es un proceso donde los datos se convierten en pistas biológicas.

De las mutaciones a los tratamientos

Cuando un laboratorio secuencia el genoma de un paciente oncológico, genera terabytes de información cruda. Por sí sola, esa información no sirve de mucho.
Es la bioinformática la que transforma esos datos en conocimiento:
identifica las mutaciones que impulsan el crecimiento del tumor, predice cómo podrían responder a distintos fármacos y ayuda a los médicos a elegir terapias más específicas y efectivas.

Este trabajo no ocurre en soledad. Detrás de cada avance en oncología molecular hay equipos de bioinformáticos, biólogos computacionales y clínicos colaborando para encontrar relaciones entre genes, vías metabólicas y tratamientos.
De esos cruces nacen las llamadas terapias dirigidas, fármacos diseñados para atacar mutaciones concretas en lugar de aplicar tratamientos generalizados.

Y cada nuevo descubrimiento deja claro algo: sin bioinformática, no hay medicina de precisión.

La brecha formativa que aún persiste

A pesar de su impacto, la bioinformática sigue siendo un territorio difícil de explorar. Muchos profesionales del laboratorio sienten curiosidad, pero no saben por dónde empezar.
Las herramientas cambian rápido, los entornos técnicos pueden ser abrumadores y la formación académica tradicional rara vez prepara para el trabajo real.

Por eso creé Bioinformatics Skills Hub: una plataforma pensada para acortar esa distancia entre la biología y la computación, y ofrecer una vía práctica de aprendizaje.
Aquí enseñamos desde los fundamentos —como programación en R y Python para datos biológicos— hasta el uso de workflows reproducibles con Nextflow, todo en entornos preconfigurados en la nube.
La idea es simple: que cualquier persona con base en biología pueda dar el salto a la bioinformática sin perderse entre líneas de código.

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