Alan González; Daniela Quibano-Ordoñez; Laura Ortega-Muñoz; Pedro A. Moreno; Patricia E. Vélez-Varela. (2025) Genetic variants in the development of autoimmune complaints and capsular contracture in women with breast implants: A systematic review. JPRAS Open. DOI: 10.1016/j.jpra.2025.04.007. ISSN: 2352-5878
Alan González; Laura Ortega-Muñoz; Daniela Quibano-Ordoñez; Pedro A. Moreno; Patricia E. Vélez-Varela (2025) Silicone Breast Implants and Autoimmunity: A case report. JPRAS Open. DOI: 10.1016/j.jpra.2024.10.017. ISSN: 2352-5878
<DOCUMENT filename=“C1_HistoriaBiologiaMolecular_Actualizada_2025.pdf”> Total pages: 95 <PAGE 1> Biología Molecular – Genómica Bioinformática y Ciencias Ómicas
Pedro A. Moreno
Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación
Facultad de Ingenierías - Universidad del Valle
Cali, COLOMBIA
</PAGE> <PAGE 2> Bioinformática
Biología Las Ciencias de
la Computación
La Tecnología de
la Información
Matemáticas Estadística
</PAGE> <PAGE 3> Tres sub-disciplinas dentro
de la Bioinformática
1) Desarrollo de nuevos algoritmos, estadísticas y
bases de datos para evaluar las relaciones entre un gran número de datos.
2) El análisis y la interpretación de datos que incluyen secuencias de nucleótidos y aminoácidos, dominios de proteínas y estructuras de proteínas.
3) El desarrollo e implementación de herramientas que proporcionan acceso eficiente y manejo de los diferentes tipos de información.
</PAGE> <PAGE 4> Requerimientos ¨core¨ para los
bioinformáticos
1) Conocimiento en algunos aspectos de la biología molecular.
2) Entender perfectamente el dogma central de la biología
molecular.
3) Debería tener alguna experiencia substancial en uno o dos
de los grandes paquetes de programas de biología molecular.
4) Debería trabajar confortablemente en medio ambiente de
computación de comandos de líneas, como Linux o Unix.
5) Debería tener experiencia en programación, como C++, Perl, Python, R, etc. Gibas & Jambeck. 2001. Developing. Bioinformatics computer skills (actualizado con lenguajes modernos)
</PAGE> <PAGE 5> Biólogo Molecular: Clonar y secuenciar un gen
desconocido.
- Biólogo Computacional: Identificar un gen desconocido.
- Bioquímico: Conocer la especificidad del sustrato.
- Biólogo Celular: Localización intracelular y sus cascadas
de interacción.
- Genetista: La ruta que éste afecta.
- Fisiólogo: El órgano que éste afecta.
- Bioinformático: Crear algoritmos y bases de datos que
puedan integrar parcial o totalmente toda esta información, incluyendo IA para predicciones.
La función de los genes es entendida
en Biología a varios niveles
</PAGE> <PAGE 6> Historia de la Biología Molecular
</PAGE> <PAGE 7> Fases de la historia
Moreno & Vélez, 2021 (actualizado 2025)
Fase 1: La genética: • 1865 – 1930. Mendel y sus leyes. • 1865 – 1952. La búsqueda del gen y la sustancia
hereditaria.
Fase 2: La biología molecular: • 1953 – 1966. La doble hélice y el código genético. • 1967 – 1989. La ingeniería genética y la reacción
en cadena de la polimerasa. Fase 3: La genómica - Bioinformática: • 1990 – 2004. El proyecto genoma
Fase 4: La era post-genómica: • 2005 – 2015. Ciencias ómicas y multi-ómicas
Fase 5: Era de la biología impulsada por IA y sintética: • 2016 – Presente. Edición génica, IA en biología, biología sintética y medicina de precisión
</PAGE> <PAGE 8> 1865 – 1930. Mendel y sus leyes
El nacimiento de la genética
Gregor Mendel
Moreno & Vélez, 2021 (corregido)
</PAGE> <PAGE 9> Leyes de Mendel
•1.ª Principio de la uniformidad de los híbridos de la primera generación filial
•2.ª Principio de la segregación
•3.ª Transmisión independiente de los alelos
Cruce monohíbrido Cruce dihíbrido
</PAGE> <PAGE 10> 1865 – 1952. La búsqueda del gen y la
sustancia hereditaria
Moreno & Vélez, 2021
Friedrich Miescher Aisló por primera vez los ácidos nucleicos
Richard Altmann: acuñó el término “ácido nucleico” en 1889, reemplazando el término “nucleína” de Friedrich Miescher cuando se demostró que la nucleína era ácida.
Albrecht Kossel: describe sus componentes, distinguiendo entre adenina, citosina, guanina,
timina y uracilo. Kossel estableció las bases que condujeron a esclarecer la estructura del ADN. (PN 1910)
</PAGE> <PAGE 11> 1900 – 1952. La búsqueda del gen y
la sustancia hereditaria
El papel jugado por los cromosomas
en la herencia
Thomas H. Morgan
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 12> Cruces y recombinación durante la meiósis
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 13> La física: las propiedades cuánticas y
estadísticas de electrones y fotones
Congreso de Solvay – 1927
Moreno & Vélez, 2021
1.Peter Debye 2.Irving Langmuir 3.Martin Knudsen 4.Auguste Piccard 5.Max Planck 6.William Lawrence Bragg 7.Émile Henriot 8.Paul Ehrenfest 9.Marie Curie 10.Hendrik Anthony Kramers 11.Édouard Herzen 12.Hendrik Antoon Lorentz 13.Théophile de Donder 14.Paul Adrien Maurice Dirac 15.Albert Einstein 16.Erwin Schrödinger 17.Arthur Holly Compton 18.Jules-Émile Verschaffelt 19.Paul Langevin 20.Louis-Victor de Broglie 21.Charles-Eugène Guye 22.Wolfgang Pauli 23.Werner Heisenberg 24.Max Born 25.Charles Thomson Rees Wilson 26.Ralph Howard Fowler 27.Léon Brillouin 28.Niels Bohr 29.Owen Willans Richardson
</PAGE> <PAGE 14> La física: las propiedades estadísticas esperadas para el cromosoma y el gen
(1932 – 1944)
Max Delbrück Francis H. C. Crick
Erwin Schrödinger
Qué es la vida?
Niels Bohr
Congreso Internacional de Luminoterapia en
Copenhague, Dinamarca
Moreno & Vélez, 2021
Claude Shannon
John von Neumann
</PAGE> <PAGE 15> El grupo del fago
(1935 – 1952)
Max Delbrück Salvador Luria
Moreno & Vélez, 2021
Alfred D. Hershey
</PAGE> <PAGE 16> El experimento de la “licuadora” El grupo del fago
Moreno & Vélez, 2021
1 Fago infecta la bacteria
2 Los fagos son removidos de las células en la licuadora
3 Las células y los fagos son separados por centrifugación
Cápside de proteínas
marcada con S
No se detecto S
en las células
S detectado en el sobrenadante
ADN marcado con P
P es detectado
en las células
Ningún P es detectado en el
sobrenadante
</PAGE> <PAGE 17> El neumococo transformante
(1928)
El experimento de Frederick Griffith
1
2
3
4
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 18> El neumococo transformante
(1934 – 1944)
Moreno & Vélez, 2021
Oswald T. Avery
Maclyn McCarty
Colin M. MacLeod
</PAGE> <PAGE 19> Un gen ….una enzima
(1945 – 1955)
George Beadle Edward Tatum
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 20> La genética de la resistencia bacteriana
(1945 – 1956)
Joshua Lederberg
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 21> La composición de los ácidos nucleicos
(1945 – 1953)
Erwin Chargaff
[A] = [T] [G] = [C]
Pu/Pi = 1.0
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 22> Composición de bases en moles por ciento
Relación de bases
Relación de
asimetría A G C T A/T G/C Pu/Pi A+T/G+C Animales
Hombre
Cordero
Salmón
30,9
29,3 29,7
19,9
21,4 20,8
19,8
21 20,4
29,4
28,3 29,1
1,05
1,03 1,02
1
1,02 1,02
1,04
1,03 1,02
1,52
1,36 1,43
Plantas
Gérmen de trigo
Zanahoria
27,3 26,7
22,7 23,1
22,8 23,2
27,1 26,9
1,01 0,99
1 1
1 0,99
1,19 1,16
Hongos
Aspergillus niger
Levadura
25 31,3
25,1 18,7
25 17,1
24,9 32,9
1 0,95
1 1,09
1 1
1 1,79
Bacterias
E. coli
Sarcina lutea
24,7 13,4
26 37,1
25,7 37,1
23,6 12,4
1,04 1,08
1,01 1
1,03 1,04
0,93 0,35 Fagos
T7
lambda
26 21,3
24 28,6
24 27,2
26 22,9
1 0,92
1 1,05
1 1
1,08 0,79
</PAGE> <PAGE 23> La cristalografía y la estructura molecular de las proteínas
Frederick Sanger
Christian Anfinsen
John Kendrew
Linus C. Pauling
Max Perutz
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 24> 1953 – 1966. La doble hélice
y el código genético
La estructura molecular del ADN (1952 – 1953):
el nacimiento de la biología molecular
Maurice
Wilkins
James Watson
Moreno & Vélez, 2021
Rosalind Franklin
Francis
Crick
</PAGE> <PAGE 25> </PAGE> <PAGE 26> Biología Molecular
1953—
Genética Bioquímica Biología celular
Watson, Crick, Wilkins
y Franklin proponen la estructura
molecular del ADN
</PAGE> <PAGE 27> El dogma central de la
Biología Molecular
(1953 – 1956)
Francis Crick DNA RNA Proteína
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 28> Los mecanismos en la síntesis biológica
del ARN y el ADN (1956 – 1960)
Arthur Kornberg Severo Ochoa
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 29> El DNA se replica de manera semiconservativa
(1958)
Experimento de Meselson & Stahl Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 30> Elucidación del código genético y su función en la síntesis de proteínas
(1960 – 1966)
Robert W. Holley
Har Gobind Khorana Marshall W. Nirenberg
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 31> El código genético y su función en la síntesis de proteínas
(1960 – 1966)
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 32> t-RNA
Ala
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 33> La síntesis de Proteínas
</PAGE> <PAGE 34> El control genético de la síntesis
de enzimas y virus (1958 – 1964)
François Jacob André Lwoff Jacques Monod
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 35> El control genético: inducción del operon lac
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 36> 1967 – 1989. La ingeniería genética y la reacción en cadena de la polimerasa
El nacimiento del ADN-Recombinante
Hamilton O. Smith
Paul Berg
Werner Arber Daniel Nathans
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 37> </PAGE> <PAGE 38> El secuenciamiento de los ácidos nucleicos
(1960 – 1977)
Frederick Sanger Walter Gilbert
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 39> La reacción en cadena de la
polimerasa o PCR (1983)
80
70
60
50
40
Tiempo (min)
Temp. (oC)
Denaturación
Un ciclo de Polimerización
100
90
Hibridización
1 2 3
Moreno & Vélez, 2021
Kary B. Mullis
</PAGE> <PAGE 40> La mutagénesis dirigida
Moreno & Vélez, 2021
Michael Smith
</PAGE> <PAGE 41> La microscopía electrónica cristalográfica:
elucidación de complejos DNA-proteínas
(1973 – 1980)
Aaron Klug
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 42> La estructura molecular del Ribosoma
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 43> Virus tumorales y el material genético de la célula
(1965 – 1973)
David Baltimore Renato Dulbecco Howard M. Temin
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 44> El dogma central de la Biología Molecular
revisado (1972)
DNA
Francis Crick RNA Proteína
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 45> El dogma central dentro de la célula
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 46> Orígen celular de los oncogenes
retrovirales (HIV)
(1977 – 1983)
J. Michael Bishop Harold E. Varmus
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 47> El RNA catalítico y los elementos móviles
(1970 – 1977)
Sidney Altman Thomas R. Cech
Barbara McClintock
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 48> El RNA catalítico (1970 – 1977)
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 49> La redefinición del concepto del gen:
los genes interrumpidos
(1975 – 1977)
Richard J. Roberts y Phillip A. Sharp
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 50> Exón 1 Exón 2 Exón 3
Intrón 1 Intrón 2
Procesamiento del gen humano G0S19 (MIP1-alpha/CCL3) para formar el RNAm, parte del cual es luego traducido para formar la proteína quimioquina cuyo receptor (CCR5) es también un co-receptor HIV.
Procesamiento del RNA heteronuclear o primario
hnRNA
</PAGE> <PAGE 51> Susumu Tonegawa
El Orígen de la
diversidad
de los anticuerpos (1977-1983)
</PAGE> <PAGE 52> Las proteínas tienen señales intrínsecas que
gobiernan su transporte, localización
y comunicación dentro de la célula
(1979 – 1995)
Günter Blobel
Moreno & Vélez, 2021
</PAGE> <PAGE 53> Edward B. Lewis
Un gen codifica una forma en el cuerpo: el control genético
del desarrollo embrionario en
Drosophila (1995)
Eric F. Wieschaus
Christiane Nüsslein-Volhard
</PAGE> <PAGE 54> R. Timothy Hunt
El Control del ciclo celular (2001)
</PAGE> <PAGE 55> Leland H. Hartwell
El Control del ciclo celular (2001)
Paul M. Nurse
</PAGE> <PAGE 56> Sydney Brenner
H. Robert Horvitz
John E. Sulston
La regulación genética del desarrollo de los órganos
y la muerte celular
programada (2002)
</PAGE> <PAGE 57> Aplicaciones de las técnicas de ADN-Recombinante y
de ingeniería genética en todas las disciplinas de las
ciencias de la vida
• Agricultura: mejoramiento de cosechas, control de plagas. • Antropología: rastreo de haplotipos, movimientos migratorios.
• Biología celular: metabolismo, división celular, diferenciación
celular, morfogénesis, envejecimiento celular.
• Cuestiones legales: perfiles de DNA (“fingerprinting”). • Filogenía y sistemática. • Medicina: diagnóstico y tratamiento de enfermedades, terapia génica. • Medio ambiente: bioindicadores de fuentes contaminantes. • Parasitología: aislamiento de genes “blanco” para control. • Protección de la vida silvestre mediante rastreo de perfiles DNA • Biotecnologías. • Organismos transgénicos, edición génica con CRISPR,…….etc.
•M oren o & V él ez , 2021 (actualizado)
</PAGE> <PAGE 58> La biología del desarrollo busca primero un gen para especificar una forma en el embrión. La biología celular busca un gen que especifique un elemento estructural. La medicina busca genes para producir proteínas del cuerpo o trazar las causas de las enfermedades. Las cuestiones filogenéticas, desde el origen de la vida hasta el origen de las especies son todas trazadas por patrones de moléculas de ADN. La ecología caracteriza las poblaciones naturales por amplificación de ADN: los habitats sociales de los animales y las migraciones de las poblaciones humanas se conducen sobre patrones de ADN. Las cuestiones legales de vida o muerte pueden abordarse sobre patrones de restricción de ADN. Y ahora, el proyecto genoma contempla descubrir los patrones de ADN completos y listar cada uno de los genes que caracterizan todas las especies modelo que los biólogos estudian, incluida la nuestra (Gilbert, W. 1991). Hoy, con IA, predecimos estructuras y funciones.
La biología molecular hace 30 años (actualizado)
</PAGE> <PAGE 59> El Proyecto genoma y el nacimiento
de la Genómica – Bioinformática
(1990 – 2001 – Presente)
Moreno & Vélez, 2021
• El proyecto oficial y público
GenBank, EMBL y DDBJ
Francis Collins
• El proyecto privado
TIGR & Celera Genomics
Craig Venter
27.176 novelas de 100 años de soledad
</PAGE> <PAGE 60> Bioinformática 1967 – 1990 - Presente
Moreno & Vélez, 2021
1. La pregunta 2. La base de datos 3. El enfoque y la
herramienta (incluyendo IA) 4. La interpretación 5. La comunicación
(publicación)
</PAGE> <PAGE 61> Con el proyecto genoma aparecieron:
Moreno & Vélez, 2021
• Nuevas esperanzas para la humanidad
• Nuevas alianzas • Nuevas concepciones
• Nuevas tecnologías (NGS, single-cell) • Nuevas empresas biotecnológicas
• Abundante información • Nuevas ambiciones humanas • Y mucha inversión económica
</PAGE> <PAGE 62> El dogma central de la biología molecular
en la era post-genómica
DNA1 RNA11 Proteína111 Proteína1111
Proteína1112 RNA12 Proteína121
RNA13 Proteína131
RNA1n Proteína1n+n
Moreno & Vélez, 2021
Genoma Transcriptoma Proteoma (Extendido a multi-ómicas: epigenoma, metaboloma, etc.)
</PAGE> <PAGE 63> Moreno & Vélez, 2021 (actualizado 2025)
La Post-Genómica: Ciencias ómicas
2005 - Presente
1995 - 2009
1975 - 1995
2005
Fluxómica Interactómica Single-cell omics Spatial omics
</PAGE> <PAGE 64> Moreno & Vélez, 2021
Perfiles Multi-ómicos
Medicina de precisión 4P:
Prevención
Predicción Participativa Personalizada
</PAGE> <PAGE 65> Moreno & Vélez, 2021
Metagenómica
En metagenómica, los materiales genéticos (ADN, C) se extraen directamente de muestras tomadas del medio ambiente (por ejemplo, suelo, agua de mar, intestino humano, A) después del filtrado (B), y se secuencian (E) después de la multiplicación por clonación (D) en un enfoque llamado secuenciación de escopeta. Estas secuencias cortas se pueden volver a juntar utilizando métodos de ensamblaje (F) para deducir los genomas individuales o partes de genomas que constituyen la muestra ambiental original. Esta información se puede utilizar para estudiar la diversidad de especies y el potencial funcional de la comunidad microbiana del medio ambiente.
(Actualizado: avances en metagenómica con NGS y AI para análisis)
</PAGE> <PAGE 66> Microbioma humano: Los microbios son parte del ser humano desde la etapa inicial de desarrollo y juegan un papel importante en el funcionamiento del cuerpo humano. El microbioma humano está compuesto por virus, bacterias y hongos que residen en comunidades dentro y fuera del cuerpo.
(Actualizado: Proyectos como Human Microbiome Project fase 2, enlaces con enfermedades)
</PAGE> <PAGE 67> Leroy Hood
La biología de sistemas
(2000 – Presente)
George Lake
Moreno & Vélez, 2021
Uno de los desafíos de la biología de sistemas y la genómica funcional es integrar la información genómica, transcriptómica,
proteómica y metabolómica para proporcionar una mejor
comprensión de la biología celular
¿Es posible producir
una descripción matemática completa de
sistemas biológicos
complejos? (Con AI, sí, ej. modelos predictivos)
</PAGE> <PAGE 68> La biología de sistemas es un enfoque en la investigación biomédica para comprender el panorama general, ya sea a nivel del organismo, tejido o célula, uniendo sus piezas. Está en marcado contraste con décadas de biología reduccionista, que implica desmontar las piezas.
(Actualizado: integración con multi-omics y AI)
</PAGE> <PAGE 69> Análisis de Redes Biológicas
Some of the most common types of biological networks are: 1.Protein-protein interaction networks 2.Metabolic networks 3.Genetic interaction networks 4.Gene / transcriptional regulatory networks 5.Cell signalling networks
Esta subdisciplina se enfoca en el análisis de las interacciones entre moléculas biológicas, incluyendo proteínas, metabolitos y genes, para entender cómo funcionan los sistemas biológicos (Actualizado con graph neural networks via AI)
</PAGE> <PAGE 70> Modelamiento molecular
Esta subdisciplina se enfoca en la simulación y modelado de las estructuras moleculares de los organismos, incluyendo proteínas, ácidos nucleicos y otros componentes celulares.
Aplicaciones. Una gran cantidad de modelos moleculares de campos de fuerza están disponibles hoy en día en las bases de datos. Los tipos de actividad biológica que se han investigado utilizando modelos moleculares incluyen plegamiento de proteínas, catálisis enzimática, estabilidad de proteínas, cambios conformacionales asociados con la función biomolecular y reconocimiento molecular de proteínas, ADN y complejos de membrana. (Actualizado: AlphaFold para plegamiento de proteínas)
</PAGE> <PAGE 71> Inteligencia artificial aplicada a la
Bioinformática
La IA se utiliza en la bioinformática, para analizar y comprender los datos biológicos complejos.
1. Análisis de secuencias de ADN: La IA se utiliza para analizar grandes cantidades de datos de secuencias de ADN. Los algoritmos de aprendizaje automático y la minería de datos se utilizan para identificar patrones y características en las secuencias de ADN, lo que puede ayudar a los investigadores a comprender mejor la estructura y la función del ADN.
2. Modelado de proteínas: La IA se utiliza para modelar la estructura de las proteínas y predecir su función. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar los datos de secuencias de proteínas y crear modelos tridimensionales precisos de las proteínas (ej. AlphaFold 2021).
3. Análisis de imágenes médicas: La IA se utiliza para analizar imágenes médicas, como tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM). Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para identificar patrones y características en las imágenes, lo que puede ayudar a los médicos a detectar y diagnosticar enfermedades.
</PAGE> <PAGE 72> 4. Diagnóstico y tratamiento de enfermedades: La IA se utiliza para desarrollar herramientas de diagnóstico y tratamiento más precisas y efectivas para una variedad de enfermedades, como el cáncer. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar datos de pacientes y crear modelos predictivos que pueden ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento.
5. Descubrimiento de fármacos: La IA se utiliza para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos al identificar compuestos prometedores para su desarrollo. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar grandes conjuntos de datos y crear modelos predictivos que pueden predecir la efectividad y seguridad de los compuestos candidatos.
6. Integración multi-ómica: IA para fusionar datos de genómica, proteómica, etc.
Inteligencia artificial aplicada a la
Bioinformática (actualizado con desarrollos 2010-2025)
</PAGE> <PAGE 73> Sociedades en Bioinformática
e Inteligencia artificial (actualizado: ISCB, AMIA, etc.)
</PAGE> <PAGE 74> En resumen
Moreno & Vélez, 2021 (actualizado 2025)
• Biología • Genética
Siglos XVI-XVII
1865/1900 • Biología molecular • DNA–Recombinante • Bioinformática
• Genómica
estructural
funcional
1944/1953
1975
1967 1995 2000 2000
• Ciencias ómicas 2005 • Edición génica (CRISPR) 2012 • Células iPS 2006 • AlphaFold y IA en biología 2021 • Vacunas mRNA 2020 • Paleogenómica 2022
</PAGE> <PAGE 75> Moreno & Vélez, 2021 (actualizado 2025)
…Y la historia continua …
</PAGE> <PAGE 76> Avances post-2002: Nobel en Fisiología o Medicina relevantes
2003: Canales iónicos y de agua (Química, pero relacionado)
2004: Receptores olfatorios
2006: Interferencia de RNA (Andrew Fire, Craig Mello)
2007: Targeting génico en ratones (Mario Capecchi, Martin Evans, Oliver Smithies)
2009: Telómeros y telomerasa (Elizabeth Blackburn, Carol Greider, Jack Szostak)
2012: Células iPS (Shinya Yamanaka, John Gurdon)
2013: Tráfico vesicular (James Rothman, Randy Schekman, Thomas Südhof)
2016: Autofagia (Yoshinori Ohsumi)
2017: Ritmo circadiano (Jeffrey Hall, Michael Rosbash, Michael Young)
2019: Sensado de oxígeno (William Kaelin, Peter Ratcliffe, Gregg Semenza)
2022: Paleogenómica (Svante Pääbo)
2023: Vacunas mRNA (Katalin Karikó, Drew Weissman)
2024: microRNA (Victor Ambros, Gary Ruvkun)
</PAGE> <PAGE 77> Avances post-2002: Nobel en Química relevantes
2003: Canales en membranas (Peter Agre, Roderick MacKinnon)
2004: Degradación proteica por ubiquitina (Aaron Ciechanover, Avram Hershko, Irwin Rose)
2006: Transcripción eucariota (Roger Kornberg)
2008: GFP (Osamu Shimomura, Martin Chalfie, Roger Tsien)
2009: Estructura del ribosoma (Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz, Ada Yonath)
2012: Receptores acoplados a proteína G (Robert Lefkowitz, Brian Kobilka)
2013: Modelos multiescala para sistemas químicos (Martin Karplus, Michael Levitt, Arieh Warshel)
2014: Microscopía de super-resolución (Eric Betzig, Stefan Hell, William Moerner)
2015: Reparación del ADN (Tomas Lindahl, Paul Modrich, Aziz Sancar)
2017: Crio-microscopía electrónica (Jacques Dubochet, Joachim Frank, Richard Henderson)
2018: Evolución dirigida y phage display (Frances Arnold, George Smith, Gregory Winter)
2020: CRISPR-Cas9 (Emmanuelle Charpentier, Jennifer Doudna)
2022: Química click y bioortogonal (Carolyn Bertozzi, Morten Meldal, K. Barry Sharpless)
2024: Diseño de proteínas computacional y predicción de estructuras (David Baker, Demis Hassabis, John Jumper)
</PAGE> <PAGE 78> Descubrimientos clave post-2002 en Biología Molecular
- 2006: Descubrimiento de células madre pluripotentes inducidas (iPS) por Shinya Yamanaka.
- 2012: Desarrollo de CRISPR-Cas9 como herramienta de edición génica por Jennifer Doudna y Emmanuelle Charpentier.
- 2013: Avances en microscopía de super-resolución y crio-EM para estructuras moleculares.
- 2015: Mecanismos de reparación del ADN.
- 2020: Desarrollo rápido de vacunas mRNA contra COVID-19.
- 2021: AlphaFold de DeepMind revoluciona la predicción de estructuras proteicas.
- 2022: Secuenciación de genomas antiguos y paleogenómica.
- 2024: Reconocimiento de microRNA en regulación génica.
</PAGE> <PAGE 79> Avances en Genómica y Ómicas post-2005
- Next-Generation Sequencing (NGS): Reducción de costos y aumento de velocidad (Illumina, PacBio).
- Single-cell omics: Análisis a nivel de célula individual (scRNA-seq, 2010s).
- Spatial omics: Mapeo espacial de transcripciones (Spatial Transcriptomics, 2016; Visium).
- Multi-omics integration: Combinación de genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica con AI.
- Epigenomics: Proyectos como ENCODE (2003-2022) para mapa funcional del genoma.
- Metagenomics: Human Microbiome Project (2007-), estudios de microbiomas en salud.
- Fluxomics y Interactomics: Análisis de flujos metabólicos y interacciones.
</PAGE> <PAGE 80> Aplicaciones de IA en Bioinformática (2010-2025)
- 2010s: Machine learning para análisis de secuencias y predicción de funciones.
- 2018: Deep learning en genómica (e.g., DeepVariant para llamadas de variantes).
- 2021: AlphaFold resuelve el problema de plegamiento de proteínas.
- 2022: Modelos de lenguaje grandes para biología (e.g., ESM para proteínas).
- 2023-2025: IA en descubrimiento de fármacos, diseño de proteínas de novo (David Baker).
- Integración multi-ómica con graph neural networks.
- AI para medicina de precisión: Predicción de respuestas a tratamientos.
</PAGE> <PAGE 81> Pioneros clave post-2002
- Jennifer Doudna y Emmanuelle Charpentier: CRISPR (2020 Nobel Química).
- Shinya Yamanaka: iPS cells (2012 Nobel Medicina).
- Demis Hassabis y John Jumper: AlphaFold (2024 Nobel Química).
- David Baker: Diseño computacional de proteínas (2024 Nobel Química).
- Svante Pääbo: Paleogenómica (2022 Nobel Medicina).
- Katalin Karikó y Drew Weissman: Tecnología mRNA (2023 Nobel Medicina).
- Yoshinori Ohsumi: Autofagia (2016 Nobel Medicina).
</PAGE> <PAGE 82> Impacto en Medicina
- Terapia génica: Aprobaciones FDA para enfermedades raras (e.g., Zolgensma 2019).
- Inmunoterapia: CAR-T cells para cáncer (2017).
- Medicina de precisión: Oncología guiada por genómica (e.g., targeted therapies).
- Vacunas mRNA: COVID-19 (2020), potencial para otras enfermedades.
- Diagnóstico con AI: Análisis de imágenes y genómica para detección temprana.
</PAGE> <PAGE 83> Impacto en Química y Bioquímica
- Química bioortogonal: Reacciones en sistemas vivos (Bertozzi, 2022).
- Máquinas moleculares: Motores nanométricos (2016 Nobel).
- Evolución dirigida: Ingeniería de enzimas (Arnold, 2018).
- Quantum dots en biología: Imagen y sensores (2023 Nobel).
</PAGE> <PAGE 84> Futuro: Biología Sintética y Ética
- Biología sintética: Creación de organismos artificiales (e.g., minimal genome por Venter, 2010).
- Ética en edición génica: Debates sobre edición germinal (He Jiankui, 2018).
- AI ética en bio: Bias en datos, privacidad en genómica.
- Sostenibilidad: Biotecnología para cambio climático (e.g., biofábricas).
</PAGE> <PAGE 85> Referencias
Moreno & Vélez, 2021 (actualizado 2025)
1) Academia Nobel. Estocolmo, Suecia. http://www.nobel.se 2) Burke, A. 2000. Genome technology. Sep. 20-26. 3) Gribben, J. 1986. En busca de la doble hélice. Enciclopedia
científica Salvat. España.
4) La base molecular de la vida. 1972. Edt. Interamericana. 5) Schrödinger. E. 1986. Qué es la vida?. Edt. Tusquest. 6) Watson, JD. 1972. La doble hélice. Plaza y Janes. Bogotá. 7) Moreno, PA, Vélez, PE, Burgos JD, 2009. Biología
Molecular, Genómica y PostGenómica. Edt. UniCauca. 8) Bolaños, I, Vélez, P, Moreno PA, 2020. Metagenómica:
Pioneros, principios y aplicaciones. Edt. UniCauca. 9) Moreno PA, Vélez PE, 2023. Bioinformática para ciencias
de la vida e ingenierías. Edt. UniValle. 10) NobelPrize.org (actualizado a 2024) 11) Nature Reviews Genomics (varios artículos 2005-2025) 12) Science Magazine: Advances in AI and Omics
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