2024-04-23 01:01:51
Cómo el ex operador bursátil Barry Scott sació su apetito por la investigación realizando un doctorado en bioinformática.
¿Cómo se da el salto de operador bursátil a bioinformático?
Después de graduarse en matemáticas en el Trinity College Dublin y la Dublin City University, Barry Scott pasó 14 años operando en los mercados financieros. Le encantaba la autonomía de su trabajo, las oportunidades de innovar y colaborar con colegas en desarrollo de software y ciencia de datos.
También le encantaba el elemento de investigación de su trabajo. «O ganabas dinero o lo perdías en los mercados, por lo que podías saber fácilmente si tus ideas tenían valor», explica Scott.
En su tiempo libre, hacía cursos de biología que le resultaban “fascinantes”.
“El ritmo del cambio en biología es realmente rápido y cada vez requiere más datos.
«Me preguntaba si podría transferir mis datos y mis habilidades cuantitativas a un dominio donde pudieran contribuir a los avances científicos».
Scott regresó a la academia para completar una maestría en genética y biología celular en la University College Dublin, y ahora está en su cuarto año de doctorado en bioinformática en Trinity.
Él atribuye el éxito que disfrutó como comerciante a haberle dado la confianza y la resiliencia para afrontar los desafíos de la investigación científica interdisciplinaria, «donde diversas experiencias impulsan la innovación y el progreso».
Aquí, Scott nos cuenta sobre su trabajo sobre conjuntos de datos biológicos y cómo ha generado avances en la investigación de la obesidad.
Cuéntanos sobre tu investigación actual.
Mi investigación actual se centra en una molécula conocida como N-lactoilfenilalanina, o Lac-Phe para abreviar, que hemos descubierto que aumenta después del tratamiento con el medicamento para la diabetes metformina y también después de comer. El camino hacia estos descubrimientos no fue nada sencillo y estuvo marcado por una serie de acontecimientos fortuitos.
Estaba trabajando en un conjunto de datos sobre obesidad que mi supervisora, la profesora Lydia Lynch en la Universidad de Princeton, había recopilado de voluntarios diabéticos y no diabéticos. Curiosamente, notamos que ciertos metabolitos estaban elevados en los sujetos diabéticos. Sin embargo, un caso curioso de un voluntario diabético que no mostraba los niveles altos esperados condujo a un gran avance; el voluntario no había estado tomando la metformina prescrita, lo que sugiere que era la metformina, no la diabetes per se, la que estaba afectando los niveles de metabolitos.
Nuestra hipótesis obtuvo mayor apoyo cuando, después de revisar más de cien conjuntos de datos, observé un aumento constante en los niveles de Lac-Phe después de las comidas, lo que sugiere su papel como señal de saciedad también en este contexto. Este descubrimiento desató una carrera frenética para publicar nuestros hallazgos en medio del temor de ser «sacados» por un grupo de investigación de Stanford, que tenía resultados similares pendientes de publicación en Nature Metabolism.
Alentado por el profesor Jon Long, líder del grupo de investigación de Stanford, Lynch se puso rápidamente en contacto con el editor de Nature Metabolism. Nos dijeron que si podíamos presentar nuestros hallazgos rápidamente (confirmando y ampliando el trabajo del grupo de Stanford) podríamos ser incluidos en la próxima edición. Esto condujo a un período vertiginoso de intensa escritura y revisión. El profesor David Finlay, mi supervisor en el Trinity College de Dublín, tomó la inusual medida de elaborar personalmente las figuras, algo esencial para transmitir nuestros hallazgos de manera efectiva. Gracias a innumerables trasnoches y esfuerzos de colaboración, nuestro artículo se publicó con éxito, contribuyendo con una pieza importante al rompecabezas de cómo la metformina influye en las vías metabólicas y el apetito.
En su opinión, ¿por qué es importante su investigación?
En este desafiante contexto, mi investigación es particularmente significativa ya que arroja luz sobre el mecanismo de acción de la metformina, el medicamento más comúnmente recetado para la diabetes tipo 2. Nuestro descubrimiento de que la metformina aumenta los niveles de Lac-Phe, un supresor natural del apetito, abre nuevas puertas para comprender cómo este fármaco reduce el hambre.
Al mismo tiempo, los agonistas del receptor GLP-1, como la semaglutida, han surgido como transformadores en el control de la obesidad y la diabetes tipo 2. Estos medicamentos actúan imitando una hormona incretina, lo que provoca una disminución del apetito y una mejor secreción de insulina. La exploración de tratamientos con moléculas pequeñas que puedan emular los efectos de Lac-Phe podría ofrecer un complemento disponible por vía oral a las terapias con GLP-1, lo que podría marcar el comienzo de una nueva era en el control de la obesidad y la diabetes.
Al ampliar nuestra comprensión de cómo funciona Lac-Phe y su modulación por la metformina, podríamos estar en la cúspide del desarrollo de nuevas estrategias contra la obesidad. Estas intervenciones podrían ser invaluables en la búsqueda de frenar la creciente crisis de salud pública que plantean la obesidad y la diabetes, ofreciendo un rayo de esperanza para tratamientos seguros, efectivos e inclusivos.
¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos o conceptos erróneos que enfrenta como investigador en su campo?
Uno de los desafíos más importantes que encuentro como bioinformático es la evolución del campo desde estar dominado por experimentos tradicionales de laboratorio húmedo a uno donde el análisis de datos a gran escala se vuelve cada vez más crucial. Persiste la percepción de que el verdadero descubrimiento está confinado dentro de las paredes de un laboratorio húmedo, pero la bioinformática abre una amplia gama de oportunidades. La capacidad de analizar conjuntos de datos extensos a menudo supera el cronograma de los experimentos de laboratorio húmedo, lo que facilita un avance más rápido en la investigación.
Sin embargo, este cambio viene acompañado del trabajo fundamental de los científicos de laboratorio húmedo. La calidad y disponibilidad de los datos son primordiales; Sin experimentos meticulosamente realizados para producir estos conjuntos de datos, nuestra capacidad para extraer conocimientos significativos sería gravemente limitada. Por ejemplo, en nuestro estudio reciente sobre el impacto de la metformina en los niveles de Lac-Phe, aprovechamos conjuntos de datos de fuente abierta para fundamentar nuestros hallazgos. Con estos conjuntos de datos, basados en estudios intervencionistas, pudimos establecer una relación causal entre la metformina y el aumento de Lac-Phe.
Quizás un error en nuestro campo sea la subestimación de la bioinformática como una mera herramienta complementaria, en lugar de reconocer su capacidad como un poderoso motor de descubrimiento. Cerrar la brecha entre bioinformáticos y experimentalistas y fomentar esfuerzos de colaboración es esencial para superar este desafío y continuar impulsando el campo hacia adelante.
¿Cómo fomentas el compromiso con tu trabajo?
Este compromiso no sólo ayuda a difundir más ampliamente nuestros hallazgos, sino que también invita a recibir comentarios e ideas que podrían dar forma a futuras direcciones de investigación. Al alejarme de la naturaleza reservada de mi carrera anterior, estoy aprendiendo el valor de la apertura y la colaboración en la ciencia, que son esenciales para impulsar la innovación y fomentar una base de conocimiento acumulativo.
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