Idoia Ochoa o cómo programar algoritmos para trabajar con nuestro ADN

Que Idoia Ochoa (San Sebastián, 1985) sea una mujer de ciencias le viene desde bien pequeña –“yo no iba a estudiar precisamente literatura”, comenta por teléfono–. Terminó licenciándose en Telecomunicaciones, aunque, como reconoce, no se ha convertido en ingeniera por vocación. “Pensé que era la carrera que me abría más puertas, en la que se daba un poco de todo lo que me gustaba, como informática y matemáticas”. Su pasión por los números, en concreto por la programación de algoritmos que facilitan y estandarizan el procesamiento de datos de nuestro ADN, le ha valido el nombramiento por parte del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) como una de las 35 jóvenes europeas más innovadoras.

Lo mismo innova con ADN que con ARN –como si fuera algo sencillo–. El primero contiene la información genética y el segundo consigue que la comprendan las células. Lo que ha desarrollado, fruto de sus seis horas de media diarias dedicadas a la investigación, son algoritmos que permiten extraer datos individuales concluyentes sobre cáncer, llamados marcadores genéticos, que posibilitan tratamientos médicos personalizados. “Si tienes pacientes con cáncer de mama y su ADN secuenciado, puedes ver qué genes se activan ante la enfermedad para determinar cuál sería el mejor tratamiento oncológico”, razona. Porque, tal y como añade, hay genes afectados en unas personas y no en otras, pese a que el cáncer sea el mismo.

La investigadora donostiarra, madre de tres hijas y reconocida seriéfila –ahora mismo enganchada a Mad Men y Watchmen– concede que la inversión en genómica se llama lucha contra el cáncer, una tendencia que no tiene visos de cambiar y cuyo futuro pasa por encontrar el fármaco válido para cada paciente, sin caer en la generalidad. Cree que todavía faltan muchos datos para dar un salto realmente cualitativo, aunque ya estamos en un punto donde a través del ADN puede determinarse la propensión a padecer una enfermedad. “Estas tecnologías, estos algoritmos que aprenden automáticamente gracias al machine y deep learning, pueden dar el salto a otros campos como la diabetes o el alzhéimer para ayudar a personalizar los tratamientos”, concluye.

Uno de los ejemplos más mediáticos de cómo las herramientas digitales han contribuido a la medicina personalizada fue el de Angelina Jolie en 2013. Optó voluntariamente por someterse a una doble mastectomía después de conocer que portaba un gen defectuoso que aumentaba en un 87% el riesgo de padecer cáncer de mama y un 50% el de ovario. Este es el camino, con una innovación tecnológica cada vez más avanzada, que busca mejorar Ochoa. Vive feliz rodeada de sus lenguajes de programación en C, Python y R. Conviviendo en el despacho de profesora de Tecnun-Escuela de Ingenieros de la Universidad de Navarra con su ordenador. Aun así, no abandona las herramientas más tradicionales: “Tampoco me puedo separar del papel y boli para leer artículos”.

La incesante desigualdad de género

Ochoa, parte de ese porcentaje minoritario de mujeres dedicadas a la tecnología y la ciencia, reconoce la gran brecha de género existente. Nunca se ha sentido discriminada, pero su experiencia habla por sí sola de la falta de igualdad. “En Estados Unidos –donde ha desarrollado la mayoría de actividad investigadora, entre las universidades de Stanford e Illinois– es mucho peor que en España. En clases de 120 personas, seríamos cuatro o cinco mujeres”, expone. Tiene claro que es fundamental visibilizar más ejemplos femeninos relevantes para llegar a la paridad necesaria. “Tiene que ser natural que haya mujeres con cargos de responsabilidad. Si creces donde una mujer cuenta con un buen puesto, creerás que puedes llegar hasta allí. Ni lo vas a pensar”, vaticina.

Si la desigualdad de género es un problema en la ciencia y la tecnología, los archivos de trabajo en una rama como la genómica tampoco andan en muy buen lugar. Ochoa precisa que nunca fue de cosas muy teóricas, sino más bien de aplicar todo su conocimiento a lo que llama cosas genómicas. Uno de sus mayores logros es la programación de algoritmos para comprimir los archivos en los que guardamos el genoma humano. “Al principio puede pesar un terabyte. ¡Esto es gigante, difícil de trabajar y compartir!. Cuesta más dinero almacenarlo que secuenciarlo, que ahora ronda los mil euros”, sostiene. Demostró que, al ganar espacio, lo limpiaba y quitaba información irrelevante. “Es como sacar una foto en alta calidad y pasarla a JPEG. Pierdes datos, pero esto es imperceptible porque la imagen está perfecta”, zanja.

La estandarización de los archivos también se ha convertido para ella en un caballo de batalla. Según sus palabras, los investigadores genómicos no disponen de un patrón común para trabajar. Los datos no se representan bajo el mismo formato. Evidentemente, no ayuda a mejorar las investigaciones. “Es tan simple como determinar cuál empleamos. Al igual que sucede en la música tenemos que optar por mp4, wma o aac”, compara a la vez que afirma que algunos de sus algoritmos sirven para encontrar este estándar. Se muestra optimista en cuanto a la resolución de este problema. No aporta una fecha concreta. Si la genómica quiere progresar más rápidamente, mejor que llegue lo antes posible. Las enfermedades no entienden de plazos.