Sequentia Biotech desarrolla un software 'cloud' que ofrece metagenómica comparativa en tiempo real
<p>La herramienta gestiona y analiza datos de muestras humanas, animales y vegetales a nivel de cualquier organismo, sea eucariota, procariota o virus</p>
La bioinformática Sequentia Biotech ha creado un software cloud computing capaz de gestionar y analizar datos metagenómicos del microbioma de diferentes ambientes procedentes del cuerpo humano, animal, residuos orgánicos, agricultura y medio ambiente. La herramienta, que se llama Gaia, genera los datos mediante tecnologías de nueva secuenciación (NGS, por sus siglas en inglés) e integra automáticamente todos los niveles de la clasificación taxonómica con la funcional (desde el reino hasta la subespecie) en sólo 12 horas.
El software online permite hacer un análisis comparativo entre muestras en tiempo real, conocido como metagenómica comparativa, por lo que se convierte en mucho más amplio, rápido y eficiente. A diferencia de la mayoría de sistemas bioinformáticos actuales, éste trabaja a nivel de cualquier organismo (eucariotas, procariotas y virus).
El cofundador y CEO de la empresa, Walter Sanseverino, explica que la herramienta proporciona análisis de datos metagenómicos a partir de muestras ambientales. "Es una gran ventaja, ya que se estima que con los métodos tradicionales –basados en el aislamiento y cultivo de microorganismos in vitro– se" pierden "entre un 90-99% de los microbios de la muestra", afirma Sanseverino.
La plataforma se distribuye en la modalidad SaaS Software as a Service (basada en la facturación por el consumo) y no requiere la instalación del software en el servidor, por lo que agiliza la velocidad de las terminales. La herramienta es intuitiva y está pensada para que cualquier investigador que no sea experto en bioinformática la pueda utilizar. Reduce los costes de inversiones en servidores, licencias y formación.
Sequentia Biotech ha apuntado hacia la metagenómica, que es el análisis del ADN de varios microorganismos presentes en un hábitat sin necesidad de aislarlos o hacer el cultivo in vitro, e intenta dar respuesta a uno de los grandes retos de la bioinformática en este campo: analizar la ingente cantidad de datos resultante de la mezcla de genomas de cientos de microorganismos presentes en una muestra.