Científicos del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST, por sus siglas en inglés) han creado una red de datos moleculares con un sistema bastante similar a la búsqueda gráfica de Facebook. Esta nueva “red social” y el intercambio de información de productos químicos y biológicos podrán ayudar a los investigadores a acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos o de materiales de diseño. Los resultados de este trabajo se han presentado en la American Crystallographic Association Meeting, que se ha celebrado del 20 al 24 de julio en Honolulu.
Obviamente las moléculas no pueden crear sus propios perfiles. Por eso el primer objetivo del NIST ha sido el de fijar un lenguaje estándar para que todos los científicos describan sus investigaciones. Aunque podían haber optado por un conjunto normativo de palabras, el equipo ha preferido un enfoque más flexible que pueda evolucionar.
El lenguaje de búsqueda desarrollado resulta similar a las lenguas indoeuropeas como el sánscrito y el latín, que usan raíces cortas para construir palabras sobre la base de un conjunto de reglas, comentó el químico Talapady Bhat, que ha liderado los esfuerzos por dotar el vocabulario para bases de datos científicos del NIST.
Una vez establecido el vocabulario preliminar, el equipo categorizó las descripciones de las moléculas y los experimentos científicos de manera jerárquica que permita una búsqueda de resultados completos y al mismo tiempo precisos.
Un problema común en las búsquedas es que se obtienen muchos resultados. El esquema para superarlo lo explica otro de los investigadores, John Elliot: “Es como localizar los Doritos en una tienda Walmart. En primer lugar, hay que encontrar la sección de mercado de comestibles, el siguiente nivel de la jerarquía es snacks, después usted va a la sección de fichas y, a continuación, sabrá rápidamente si tienen Doritos o no. Así que incluso si una tienda alberga un millón de productos, se puede averiguar si tienen el producto rápidamente”. El equipo aclara que el enfoque jerárquico también podría guiar los científicos a elegir las palabras clave para indexar sus trabajos de investigación.
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