El avance de la tecnología computacional
Con el advenimiento del siglo XXI, nuestra generación ha presenciado como las fronteras científicas y técnicas se han expandido a una velocidad vertiginosa. En los últimos 500 años que nos separan de la llamada Revolución Científica, hemos acumulado mucho más conocimiento que en los 5 000 años de cultura escrita y eso nos convierte en herederos orgullosos de una travesía iniciada mucho antes, con el origen del humano mismo. El desarrollo de la tecnología computacional marcó un parteaguas en la velocidad con que los datos generados pudieron ser clasificados y, finalmente, analizados por poderosos algoritmos con los que extraemos la mayor cantidad de información posible.
Pensemos que los principios teóricos de la computadora no son recientes. La posibilidad de construir máquinas de cálculo se puede rastrear en épocas tan anteriores como la invención del ábaco y los fundamentos del álgebra booleana (pieza fundamental de toda computadora moderna) que se publicaron en 1847 por George Boole. El concepto de la computadora moderna, con un software (instrucciones o programas) y un hardware (la parte mecánica) bien diferenciados, se concibió alrededor de 1820 por Charles Babbage antes de Boole. Así, el problema de la computación no fue tanto de naturaleza teórica, sino técnica. Era necesario el descubrimiento de procesos, materiales y fenómenos físicos (en concreto la electricidad) para que las ideas que ya estaban planteadas, pudieran ser llevadas a la práctica.
La tecnología computacional en la biología moderna
La biología molecular moderna no hubiera nacido sin el impulso que las capacidades de las computadoras dieron a esta área de la ciencia desde sus primeros años de desarrollo. Pongamos un ejemplo: el elucidar la forma tridimensional de las biomoléculas como los carbohidratos, las proteínas, los lípidos y los ácidos nucleicos, fue un paso decisivo para la compresión de los mecanismos que operan a escala microscópica en las células.
La técnica por excelencia para este fin, fue la cristalografía por difracción de rayos X, que como su nombre lo indica, se basa en el análisis de los patrones de difracción producidos al irradiar un cristal de un compuesto de interés con un haz de rayos X. Aunque los primeros patrones de difracción se resolvieron con calculadoras mecánicas o a mano (no sin un considerable esfuerzo), el estudio de biomoléculas más complejas, como las proteínas, requirió del uso de las primeras computadoras.
John Kendrew, ganador del premio Nobel de química en 1962 (compartido con Max Perutz), por la resolución de la estructura de la mioglobina, utilizó la computadora EDSAC 2 en la universidad de Cambridge con una memoria de apenas 2 kilobytes, con la que se realizaron todas las operaciones requeridas en componer los llamados mapas de densidad electrónica, que permitieron entender la distribución tridimensional de la molécula dentro del cristal. Este científico, comprendió con una antelación casi profética, que el uso de las computadoras para la investigación en ciencias biológicas sería primordial en el futuro.
Nunca hubiéramos conocido el genoma humano sin las computadoras. Se estima que para comparar cada secuencia de ADN del genoma y para armar el rompecabezas por los métodos clásicos, hubiera tomado alrededor de 19 años de tedioso cálculo, además de que se habrían requerido 600 gigabytes de memoria RAM para completarlos. Gracias a las mejoras hechas en los primeros algoritmos de ensamblado, la labor de reconstrucción del genoma humano a partir de las secuencias tomó alrededor de una semana, con 40 computadoras trabajando en paralelo. Evidentemente, es muy difícil imaginar que semejante labor se hubiera alguna vez terminado sin el uso de la computación.
Surgimiento de la biología de sistemas
La biología de sistemas surgió de la inquietud por estudiar un aspecto muy particular de los seres vivos: su «complejidad». Desde el momento que negamos la existencia de una «esencia vital» que mueve a los organismos vivos, ahora sometidos a las mismas leyes físicas que gobiernan la materia inanimada, surge la pregunta ¿De qué manera se organizan sus partes y qué relación guardan con las funciones propias de lo que entendemos por vida? Uno de los primeros teóricos al respecto fue Ludwig von Bertalanffy, quien en 1968 publicó su «Teoría general de los sistemas».
Su propuesta era entender los fenómenos naturales y sociales como un conjunto de componente interactuantes y la relación que guardan entre ellos. No es casualidad que el propio Bertalanffy fuera un biólogo con una robusta formación en matemáticas, lo que le permitió abordar el problema de la complejidad con una propuesta multidisciplinaria. La biología de sistemas, a su vez, vive inmersa en lo que se ha llamado ciencias de sistemas; realmente es un movimiento científico surgido en la segunda mitad del siglo pasado, impulsado por diferentes contemporáneos de Bertalanffy.
Podemos imaginar a la célula como un gran número de componentes que trabajan en coordinación para llevar a cabo todas las funciones vitales. Los científicos siempre han entendido que existen muchos procesos que no pueden explicarse sencillamente como la suma de sus partes. La molécula de agua es un caso muy ilustrativo, ya que puede caracterizarse su geometría de forma bastante exacta y sus propiedades físicas. Sin embargo, hay propiedades como el flujo del agua, la tensión superficial del líquido o su capacidad como solvente, que no surgen sencillamente de una molécula individual, sino de la interacción de cada molécula con otras que la rodean.
En todos los sistemas emergen nuevas propiedades, conforme se aumenta el número de componentes que interactúan y la escala a la que los observamos. Así, no hay nada en particular en los átomos de carbono o de hidrógeno, por ejemplo, que nos permita predecir con total certeza que tipo de organización debería tener una proteína en específico, o la forma en que se deberían de establecer la comunicación entre células vecinas. Esto es lo que se conoce como «propiedades emergentes» y se trata de un concepto central al tratar de hablar de biología de sistemas.
Biología de sistemas y la predicción de la realidad
Una visión totalizadora del fenómeno vivo tiene implicaciones metodológicas y filosóficas muy profundas. Si los sistemas vivos no son simplemente la suma de sus componentes, entonces para comprenderlos hay que intentar obtener la imagen más completa posible del sistema y así descifrar las interrelaciones entre los componentes, siempre con una visión a gran escala de ellos. El modelado matemático es una herramienta fundamental para esta aproximación metodológica, gracias a que los sistemas en la realidad y nuestros modelos matemáticos comparten cierto «isomorfismo». Esto significa que la expresión mínima de los componentes y la interrelación entre ellos quedan descrita en el modelo matemático.
Estudiar un fenómeno implica siempre ubicarse en la escala adecuada para analizarlo debidamente. Esto no implica que no podamos entender el movimiento de cada componente dentro del sistema, sino que existe un grado de organización por debajo del cual sería imposible esperar la emergencia de las propiedades inherentes de lo que está vivo y, por lo tanto, no podemos obtener una comprensión adecuada de cómo opera el sistema global, si nos limitamos a ver por debajo de esta escala.
Biología de sistemas y las ciencias ómicas
El movimiento de biología de sistemas cobra fuerza cada día, ahora también con el desarrollo de las llamadas ciencias «ómicas», que en su conjunto engloban tres disciplinas diferentes, pero íntimamente interconectadas: la genómica, la proteómica y la metabolómica. Estas prometen revolucionar nuestra compresión del fenómeno vivo para entenderlo como un «sistema complejo», y con ello comienza una nueva era para la biología misma, en donde el ser humano podría dejar de ser un espectador y esclavo de su organicidad, para tomar control de los componentes que nos constituyen y sacar el mayor provecho y bienestar posible de su manipulación.
Junto a esto, también surgen una serie de problemas de carácter ético que inevitablemente tendremos que enfrentar en el futuro, tal es el caso de la privacidad de la información proveniente de nuestro genoma. Sin embargo, los beneficios que obtendremos sin lugar a dudas son mucho mayores. El ejemplo reciente más claro son las investigaciones realizadas en torno al virus SARS-CoV-2, agente causal de la pandemia de COVID-19. En buena parte, la tecnología computacional que tenemos al alcance llevó a que en tiempo récord se identificara el agente causal y a desarrollar las primeras pruebas para su detección, además de que toda la investigación a nivel mundial que se hace para encontrar una vacuna eficaz para este agente viral, depende de que tengamos la capacidad de analizar muchos datos a la vez.
Las computadoras permiten abordar estas cuestiones con una seguridad inmensa y no podemos subestimar el papel central que tienen en el día a día de la ciencia moderna. Llegará una época en que la humanidad verá el surgimiento de la era digital como nosotros vemos a los forjadores de la Edad del Bronce, con una tecnología tan absurdamente ubicua y tan integrada en su vida (a un nivel que hoy no podemos ni siquiera imaginar) que les costará creer que hubo, alguna vez, mentes pioneras que imaginaron lo que el calcular miles de millones de operaciones por segundo implicaría para las generaciones venideras.
Para Saber Más:
Arnold M. y Osorio F. (1998). «Introducción a los principios básicos de teoría general de sistemas». Cinta de Moebio, 1998(3):40-49.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10100306
Romanelli L. (2006). «Teoría del caos en los sistemas biológicos». Revista Argentina de Cardiología, 74(6):478-482. https://www.redalyc.org/pdf/3053/305326824012.pdf
Duarte M. (2007). «Coagulación: sistema biológico complejo». Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia, 8(16-17):83-96. https://www.redalyc.org/pdf/414/41401707.pdf
M. en C. Arturo Ramírez-Ordorica. Estudiante del Laboratorio de Bioquímica Ecológica en el Programa de Doctorado en Ciencias en Biología Experimental del Instituto de Investigaciones Químico Biológicas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.
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D. en C. Lourdes Macías-Rodríguez. Profesor - Investigador responsable del Laboratorio de Bioquímica Ecológica en el Instituto de Investigaciones Químico Biológicas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.
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