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martes

LA VISIÓN DE UN BIOQUÍMICO SOBRE EL ORIGEN DE LA VIDA REPLANTEA EL CÁNCER Y EL ENVEJECIMIENTO

El bioquímico Nick Lane cree que la vida evolucionó primero en los respiraderos hidrotermales donde aparecieron los precursores del metabolismo antes que la información genética. Sus ideas podrían llevarnos a pensar de manera diferente sobre el envejecimiento y el cáncer.

Por Viviane Calier , Vía QUANTA MAGAZINE

A diferencia de muchos otros investigadores que estudian el origen de la vida, Nick Lane, profesor de bioquímica evolutiva en el University College London, sugiere que alguna forma de metabolismo primitivo puede haber surgido en los respiraderos hidrotermales de aguas profundas antes de la aparición de la información genética.

Todas las células vivas se alimentan a sí mismas mediante la persuasión de electrones energéticos de un lado de una membrana al otro. Los mecanismos basados ​​en membranas para lograr esto son, en cierto sentido, una característica de la vida tan universal como el código genético. Pero a diferencia del código genético, estos mecanismos no son los mismos en todas partes: las dos categorías más simples de células, bacterias y arqueas, tienen membranas y complejos de proteínas para producir energía que son química y estructuralmente diferentes. Esas diferencias hacen que sea difícil adivinar cómo las primeras células satisfacían sus necesidades energéticas.

Este misterio llevó a Nick Lane , profesor de bioquímica evolutiva en el University College London, a una hipótesis poco ortodoxa sobre el origen de la vida. ¿Qué pasaría si la vida surgiera en un entorno geológico donde los gradientes electroquímicos a través de diminutas barreras ocurrieran de forma natural, apoyando una forma primitiva de metabolismo mientras las células como las conocemos evolucionaron? Se sugirió un lugar donde esto podría ser posible: respiraderos hidrotermales alcalinos en el lecho marino profundo, dentro de formaciones rocosas altamente porosas que son casi como esponjas mineralizadas.

Lane ha explorado esta idea provocativa en una variedad de artículos periodísticos , y la ha tocado en algunos de sus libros, como The Vital Question , donde escribió: “El metabolismo del carbono y la energía son impulsados ​​por gradientes de protones, exactamente lo que sucede con las fuentes de ventilación. proporcionada de forma gratuita.” Describe la idea con más detalle para el público en general en su último libro, Transformer: The Deep Chemistry of Life and Death . En su opinión, el metabolismo es fundamental para la vida, y la información genética surge naturalmente de él y no al revés. Lane cree que las implicaciones de esta inversión tocan casi todos los grandes misterios de la biología, incluida la naturaleza del cáncer y el envejecimiento.

Dentro del material inorgánico poroso alrededor de los respiraderos hidrotermales profundos, las moléculas orgánicas podrían haberse organizado en entidades similares a células que se hicieron más de sí mismas. “Es una forma muy tosca de crecimiento, pero es realista en ese sentido”, dijo Lane.
Philipp Ammon para la revista Quanta

La teoría de Lane sigue siendo sólo una entre muchas en el escaso campo de los estudios sobre el origen de la vida. Muchos, si no la mayoría de los científicos, defienden las teorías de que la vida comenzó con mezclas autorreplicantes de ARN y otras moléculas , y que surgió en o cerca de la superficie de la Tierra, alimentada por la luz solar. Los estudios de los respiraderos hidrotermales como crisoles para la vida se han disparado en las últimas décadas, pero algunos de ellos favorecen los respiraderos volcánicos en agua dulce , no los respiraderos profundos en el lecho marino. Aún así, aunque la explicación de Lane no responde a todas las preguntas sobre cómo comenzó la vida, aborda las difíciles sobre cómo podría haber ocurrido la síntesis de proteínas y otras biomoléculas esenciales que consumen mucha energía.

La investigación sobre cómo la necesidad de energía ha influido y limitado la evolución de la vida siempre ha sido un tema central de la carrera de Lane como científico, con más de 100 artículos en revistas revisadas por pares en su haber, y como escritor científico. Lane recibió el Premio de la Sociedad Bioquímica de 2015 por sus contribuciones a las ciencias de la vida, y en 2016 la Royal Society de Londres le otorgó el Premio Michael Faraday a la excelencia en la comunicación de la ciencia al público.

Quanta habló recientemente con Lane en su casa de Londres a través de una videoconferencia. La entrevista ha sido condensada y editada para mayor claridad.

Su libro argumenta que el flujo de energía y materia estructura la evolución de la vida y es cómo el metabolismo “ conjura la existencia de los genes. ¿ Cuál es la razón más convincente para pensar que el metabolismo, y no la información genética, evolucionó primero?

La visión purista de "la información primero" es el mundo del ARN, donde algún proceso en el medio ambiente produce nucleótidos, y los nucleótidos pasan por un proceso que los une en cadenas de polímeros. Luego tenemos una población de ARN, y ellos inventan todo, porque son capaces tanto de catalizar reacciones como de copiarse a sí mismos. Pero entonces, ¿cómo inventaron los ARN todo el metabolismo, las células, la estructura espacial, etc.? Los genes en realidad no hacen eso incluso hoy. Las células provienen de las células, y los genes las acompañan. Entonces, ¿por qué los genes lo harían desde el principio?

¿Y cómo lo harían? Digamos que hay 10 pasos en un camino bioquímico, y cualquier paso por sí solo no es de mucha utilidad. Cada producto en un camino tendría que ser útil para que evolucione, lo cual no es el caso. Parece tan difícil evolucionar incluso en un solo camino.

Este prototipo de reactor hidrotermal fue construido por Lane y su equipo para probar sus ideas sobre cómo los precursores de las reacciones metabólicas podrían haber surgido dentro de los respiraderos hidrotermales. 

¿Cuál es la alternativa?

La alternativa es que estas cosas sucedan espontáneamente en condiciones favorables, y que obtenga cantidades muy pequeñas de interconversión de un intermedio al siguiente intermedio a lo largo de todo el camino. No sería mucho y no sería muy rápido en comparación con las reacciones catalizadas por enzimas, pero estaría allí. Luego, cuando surge un gen en una etapa posterior, puede catalizar cualquiera de esos pasos, lo que tenderá a acelerar todo el camino.

Eso hace que el problema sea mucho más fácil. Pero también hace esta desconcertante predicción de que toda la química en este camino tiene que ser favorecida. Y luego dices eso para otro camino y otro, y se convierte en una proposición cada vez más aterradora de que el núcleo de la bioquímica resulta estar favorecido termodinámicamente en ausencia de genes.

Hace seis o siete años, esta no era una posición fácil de sostener, porque realmente no había pruebas para ello. Pero desde entonces, se ha demostrado que al menos tres o cuatro de estas vías ocurren espontáneamente y en niveles bajos en el laboratorio. No todas las vías están completas, pero ocurren pasos intermedios. Empieza a parecer que no es una posición irrazonable decir que los genes surgieron en un mundo en el que ya teníamos un protometabolismo bastante sofisticado.

Hablemos de cómo podría haber evolucionado el protometabolismo en los respiraderos hidrotermales de aguas profundas. ¿Qué tiene el entorno de ventilación que le hace pensar que favoreció el comienzo de lo que llamamos el ciclo de Krebs, el proceso metabólico que obtiene energía de los carbohidratos, las grasas y las proteínas?

Comencemos con lo que comienza la vida: hidrógeno y dióxido de carbono, que no reaccionan muy fácilmente. ¿Cómo les hace reaccionar la vida? Como vemos en las mitocondrias y en ciertas bacterias, la vida usa una carga eléctrica en la membrana para transferir electrones del hidrógeno a las proteínas de azufre de hierro como la ferredoxina. Estos pequeños grupos de iones de hierro e iones de azufre en el corazón de las proteínas antiguas son como pequeños minerales. Obtienes estos minerales en los respiraderos hidrotermales, y también obtienes dióxido de carbono e hidrógeno, e incluso hay barreras delgadas en la roca porosa con una carga eléctrica sobre ellas.

La pregunta es: ¿Esta estructura en las ventilaciones impulsa efectivamente la reacción entre el dióxido de carbono y el hidrógeno? Y la respuesta que estamos encontrando en el último año o dos en el laboratorio es sí, realmente lo hace. No obtenemos mucho, pero estamos obteniendo más a medida que comenzamos a optimizar nuestro proceso, y lo que estamos viendo producidos son intermedios del ciclo de Krebs. Y si pones algo de nitrógeno, obtienes los mismos aminoácidos que usa la vida.

“Los cánceres no son causados ​​simplemente por una mutación genéticamente determinista que obliga a las células a seguir creciendo sin parar”, dijo Lane. “El metabolismo también es importante, ya que proporciona un entorno propicio para el crecimiento”. 

Así que esta química se favorece termodinámicamente. Son solo estos primeros pasos los que son recalcitrantes, pero las cargas eléctricas en el respiradero hidrotermal parecen bajar la barrera de ese primer paso, por lo que el resto puede suceder. En efecto, lo que tienes es un flujo continuo de fluidos hidrotermales que pasan por esta reacción electroquímica, convirtiendo los gases en el medio ambiente en moléculas más orgánicas, que puedes imaginar acurrucándose en los poros similares a células, estructurándose en entidades similares a células y haciendo más de ellos mismos. Es una forma muy tosca de crecimiento, pero es realista en ese sentido.

Pero entonces, ¿cómo se independizaron estas primeras protocélulas de los gradientes de protones que obtuvieron gratis en las fuentes hidrotermales?

Mucho de esto sigue siendo especulativo, pero la respuesta parece ser que necesitas genes para ser independiente. Entonces, esta es una pregunta fundamental: ¿dónde y cuándo entran los genes?

Hemos demostrado que teóricamente, si introduces secuencias aleatorias de ARN y asumes que los nucleótidos allí pueden polimerizarse, obtienes pequeñas cadenas de nucleótidos. Digamos siete u ocho letras aleatorias de largo, sin ninguna información codificada allí en absoluto. Hay dos maneras en que esto ahora realmente puede ayudarte. Una es que actúa como una plantilla para más ARN: es capaz de crear una plantilla de una copia exacta de la misma secuencia, incluso si esa secuencia no tiene información. Pero lo segundo que puede hacer en principio es actuar como molde para los aminoácidos. Hay patrones de interacciones biofísicas no específicas entre los aminoácidos y las letras en el ARN: es más probable que los aminoácidos hidrofóbicos interactúen con las bases hidrofóbicas.

Así que tienes una secuencia aleatoria de ARN que genera un péptido no aleatorio. Y ese péptido no aleatorio podría, por casualidad, tener alguna función en una protocélula en crecimiento. Podría hacer que la célula crezca mejor o empeore; podría ayudar al ARN a replicarse; podría unirse a los cofactores. Luego tienes la selección de ese péptido y la secuencia de ARN que lo originó. Aunque es un sistema muy rudimentario, esto significa que acabamos de entrar en el mundo de los genes, la información y la selección natural.

Acabamos de pasar de un sistema sin información a un sistema con información, sin apenas cambios en el propio sistema. Todo lo que hemos hecho es introducir ARN aleatorio. Ahora, ¿es verdad? Dicen que las ideas más bellas se pueden matar con hechos feos. Y puede que no sea cierto, pero tiene un poder explicativo tan alto que no puedo creer que no sea cierto.

Así que en los respiraderos hidrotermales tenemos algunos intermedios del ciclo de Krebs. Pero entonces, ¿cómo se unieron todos como un ciclo? ¿Es significativo que esto funcione como un ciclo y no como una cadena lineal de reacciones?

A menudo nos enfocamos en el ciclo de Krebs realizando las mismas reacciones generadoras de energía una y otra vez. Pero el ciclo de Krebs puede operar en ambas direcciones. En nuestras mitocondrias, elimina el dióxido de carbono y el hidrógeno de las moléculas intermedias para generar una carga eléctrica en una membrana para obtener energía. En muchas bacterias antiguas, sin embargo, hace exactamente lo contrario: usa la carga eléctrica en una membrana para impulsar reacciones con dióxido de carbono e hidrógeno para producir esos intermediarios, que se convierten en precursores para producir los aminoácidos necesarios para el crecimiento.

Y no es solo en las bacterias antiguas: nuestras células también usan el ciclo de Krebs para la biosíntesis. Sabemos desde la década de 1940 que el ciclo de Krebs a veces puede retroceder en nuestras células, y que sus moléculas intermedias a veces se usan como precursores para producir aminoácidos. Nuestras mitocondrias equilibran dos procesos opuestos, la generación de energía y la biosíntesis, en función de las necesidades de nuestras células. Hay una especie de yin y yang en esto.

El ciclo de Krebs nunca operó realmente como un verdadero ciclo, excepto en las células más energéticas, como los músculos de vuelo de las palomas, donde se descubrió por primera vez. En la mayoría de las células, el ciclo de Krebs se parece más a una rotonda que a un ciclo, con cosas que entran y salen en diferentes puntos. Y es una rotonda que puede ir en ambas direcciones, por lo que es un poco desordenado.

¿Cómo se relacionó el aumento de oxígeno con la dirección favorecida del flujo metabólico y la evolución de los primeros animales multicelulares? 

Los primeros animales parecen haber evolucionado cuando los niveles de oxígeno eran realmente bajos la mayor parte del tiempo. Se arrastraron por el lodo que estaba lleno de sulfuro, como los gases en una alcantarilla. Estos primeros gusanos necesitaban algo de oxígeno para arrastrarse, pero también necesitaban desintoxicarse de todo este sulfuro y lidiar con una gran cantidad de dióxido de carbono en su entorno.

Me di cuenta de que la única manera de hacerlo es teniendo diferentes tipos de tejido que hacen diferentes trabajos. Tan pronto como estás gateando, necesitas músculos y necesitas algún tipo de sistema respiratorio. Esos son dos tipos diferentes de tejido, uno de los cuales debe retener oxígeno y proporcionarlo cuando lo necesite, mientras que el otro intenta operar en ausencia de oxígeno. Tienen que hacer su bioquímica de diferentes maneras, con diferentes flujos a lo largo de su ciclo de Krebs. Estás como obligado a hacer dos o tres cosas a la vez.

Ahora, en contraste, existía este misterioso grupo de organismos simples llamado fauna de Ediacara. Vivieron a unos 200 metros de profundidad en el océano y se extinguieron justo antes de la explosión del Cámbrico hace unos 540 millones de años, cuando los niveles de oxígeno en el medio ambiente cayeron. La fauna de Ediacara no tenía mucha diferenciación de tejidos y solo podían hacer una cosa bioquímicamente a la vez. Cuando los niveles de oxígeno cayeron justo antes del Cámbrico, no pudieron adaptarse a los nuevos entornos.

Pero tan pronto como tenga varios tejidos, puede hacer cosas en paralelo. Puede equilibrar lo que está haciendo este tejido con lo que está haciendo ese tejido. No se puede hacer energía y biosíntesis por igual al mismo tiempo con mucha facilidad; es más fácil hacer una cosa o la otra. Eso nos obliga a tener diferentes metabolismos en diferentes tejidos.

Entonces, la diferenciación de tejidos no se trata solo de tener genes que digan: "Esto se convertirá en un hígado" o "Esto se convertirá en tejido nervioso". Permite estilos de vida que simplemente no eran posibles antes, y permitió que los primeros gusanos atravesaran malas condiciones que mataron todo lo demás. La explosión del Cámbrico ocurrió después de eso. Cuando los niveles de oxígeno finalmente aumentaron, estos gusanos glorificados con múltiples tejidos fueron de repente el único espectáculo en la ciudad.

Esto se relaciona con algunas de sus ideas sobre el cáncer. Desde la década de 1970, la mayor parte del establecimiento biomédico que trabaja para curar y prevenir el cáncer se ha centrado en los oncogenes. Sin embargo, usted argumenta que el cáncer no es tanto una enfermedad genómica como metabólica. ¿Puedes explicar porque?

Hace aproximadamente 10 años, la comunidad del cáncer se sorprendió con el descubrimiento de que, en algunos tipos de cáncer, las mutaciones pueden hacer que partes del ciclo de Krebs retrocedan. Fue una gran sorpresa porque generalmente se enseña que el ciclo de Krebs solo gira hacia adelante para generar energía. Pero resulta que, si bien una célula cancerosa necesita energía, lo que realmente necesita aún más son componentes básicos basados en el carbono para crecer. Así que todo el campo de la oncología comenzó a ver esta inversión del ciclo de Krebs como una especie de cableado metabólico que ayuda al crecimiento de las células cancerosas.

Este descubrimiento también provocó una reinterpretación del hecho de que las células cancerosas crecen principalmente por lo que se llama glucólisis aeróbica. En efecto, las células cancerosas pasan de quemar oxígeno en sus mitocondrias para respirar a fermentar para obtener energía como las células de levadura, incluso en presencia de oxígeno. Cuando Otto Warburg informó esto hace casi 100 años, se centró en el lado de la energía. Pero la comunidad del cáncer ahora ve que este cambio tiene que ver con el crecimiento. Al cambiar a la glucólisis aeróbica para obtener energía, las células cancerosas liberan sus mitocondrias para otros fines. Las células cancerosas tienen mitocondrias biosintéticas para fabricar los componentes básicos de la vida.

En entornos desafiantes, los animales multicelulares pueden segregar tareas bioquímicas útiles pero incompatibles en diferentes tejidos. “Puedes hacer cosas en paralelo”, dijo Lane. “Puedes equilibrar lo que hace este tejido con lo que hace ese tejido”. 

Es cierto que se ven mutaciones de oncogenes en los cánceres. Pero los cánceres no son causados ​​simplemente por una mutación genéticamente determinista que obliga a las células a seguir creciendo sin parar. El metabolismo también es importante, ya que proporciona un entorno propicio para el crecimiento. El crecimiento viene antes que los genes en este sentido.

¿Qué nos hace más vulnerables al cáncer a medida que envejecemos, si no es una acumulación de mutaciones?

Creo que cualquier daño a la respiración que ralentiza el ciclo de Krebs hace que sea más probable que se revierta en biosíntesis. A medida que envejecemos y acumulamos todo tipo de daño celular, es probable que esta parte central de nuestro metabolismo comience a retroceder o que no avance con tanta eficacia. Eso significa que tendremos menos energía; significa que comenzaremos a aumentar de peso porque comenzamos a convertir el dióxido de carbono que exhalaríamos nuevamente en moléculas orgánicas. Nuestro riesgo de enfermedades como el cáncer aumenta porque tenemos un metabolismo que es propenso a ese tipo de crecimiento.

La comunidad de gerontología ha estado hablando en este sentido durante 10 a 20 años. El mayor factor de riesgo para las enfermedades relacionadas con la edad no son las mutaciones; es ser viejo. Si pudiéramos resolver el proceso subyacente del envejecimiento, entonces podríamos curar la mayoría de las enfermedades relacionadas con la edad. Parece tentadoramente simple en muchos aspectos. ¿Realmente vamos a vivir de repente hasta los 120 o los 800? No veo que suceda pronto. Pero entonces la pregunta es, ¿por qué no?

¿Por qué envejecemos? ¿Qué causa el daño celular creciente?

Hemos descubierto en los últimos cinco o seis años que los intermedios del ciclo de Krebs son señales potentes. Entonces, si el ciclo se ralentiza y comienza a retroceder, entonces comenzamos a acumular intermediarios y cosas como el succinato comienzan a sangrar fuera de las mitocondrias. Activan y desactivan miles de genes y cambian el estado epigenético de las células. El envejecimiento refleja su estado de metabolismo.

Tendemos a olvidar que el metabolismo involucra tal vez 20 mil millones de reacciones por segundo, segundo tras segundo, en cada célula de tu cuerpo. El gran volumen de moléculas que se transforman continuamente, en todas estas vías, incluido el corazón del ciclo de Krebs, es abrumador. Es un río inexorable de reacciones. No podemos revertir su flujo, pero tal vez podamos esperar canalizarlo un poco mejor entre los bancos. 

lunes

¿POR QUÉ LAS PLANTAS SON VERDES? REDUCIR EL RUIDO EN LA FOTOSÍNTESIS.

Las plantas ignoran la parte más rica en energía de la luz solar porque la estabilidad es más importante que la eficiencia, según un nuevo modelo de fotosíntesis.

Las plantas terrestres son verdes porque sus pigmentos fotosintéticos reflejan la luz verde, aunque esas longitudes de onda contienen la mayor cantidad de energía. Los científicos finalmente entienden por qué.

Por, Rodrigo Pérez Ortega, vía Quanta Magazine 

Desde grandes árboles en la selva amazónica hasta plantas de interior y algas en el océano, el verde es el color que reina sobre el reino vegetal. ¿Por qué verde y no azul, magenta o gris? La respuesta simple es que, aunque las plantas absorben casi todos los fotones en las regiones roja y azul del espectro de luz, absorben solo alrededor del 90% de los fotones verdes. Si absorbieran más, se verían negros a nuestros ojos. Las plantas son verdes porque la pequeña cantidad de luz que reflejan es de ese color.

Pero eso parece un desperdicio insatisfactorio porque la mayor parte de la energía que irradia el sol está en la parte verde del espectro. Cuando se les presiona para que expliquen más, los biólogos a veces han sugerido que la luz verde podría ser demasiado poderosa para que las plantas la usen sin dañar, pero la razón por la cual no ha sido clara. Incluso después de décadas de investigación molecular sobre la maquinaria de recolección de luz en las plantas, los científicos no pudieron establecer una justificación detallada del color de las plantas.

cientemente, sin embargo, en las páginas de Science , los científicos finalmente dieron una respuesta más completa. Construyeron un modelo para explicar por qué la maquinaria fotosintética de las plantas desperdicia luz verde. Lo que no esperaban era que su modelo también explicara los colores de otras formas de vida fotosintéticas. Sus hallazgos apuntan a un principio evolutivo que gobierna los organismos recolectores de luz que podrían aplicarse en todo el universo. También ofrecen una lección de que, al menos a veces, la evolución se preocupa menos por hacer que los sistemas biológicos sean eficientes que por mantenerlos estables.

El misterio del color de las plantas es uno con el que Nathaniel Gabor , un físico de la Universidad de California, Riverside, se topó hace años mientras completaba su doctorado. Extrapolando de su trabajo sobre la absorción de luz por los nanotubos de carbono, comenzó a pensar en cómo sería el colector solar ideal, uno que absorbiera la energía máxima del espectro solar. "Debería tener este dispositivo estrecho que obtenga la mayor cantidad de energía para la luz verde", dijo. "Y luego se me ocurrió de inmediato que las plantas están haciendo lo contrario: están escupiendo luz verde".

En 2016, Gabor y sus colegas modelaron las mejores condiciones para una célula fotoeléctrica que regula el flujo de energía . Pero para saber por qué las plantas reflejan la luz verde, Gabor y un equipo que incluía a Richard Cogdell , botánico de la Universidad de Glasgow, analizaron más de cerca lo que sucede durante la fotosíntesis como un problema en la teoría de redes.

El primer paso de la fotosíntesis ocurre en un complejo de recolección de luz, una malla de proteínas en la que se incrustan los pigmentos, formando una antena. Los pigmentos, clorofilas en las plantas verdes, absorben la luz y transfieren la energía a un centro de reacción, donde se inicia la producción de energía química para el uso de la célula. La eficiencia de esta primera etapa de la fotosíntesis de la mecánica cuántica es casi perfecta: casi toda la luz absorbida se convierte en electrones que el sistema puede usar.

Pero este complejo de antenas dentro de las células se mueve constantemente. "Es como gelatina", dijo Gabor. "Esos movimientos afectan cómo fluye la energía a través de los pigmentos" y traen ruido e ineficiencia al sistema. Las rápidas fluctuaciones en la intensidad de la luz que incide sobre las plantas, por ejemplo, por cambios en la cantidad de sombra, también hacen que la entrada sea ruidosa. Para la célula, lo mejor es una entrada constante de energía eléctrica junto con una salida constante de energía química: muy pocos electrones que lleguen al centro de reacción pueden causar una falla de energía, mientras que "demasiada energía causará radicales libres y todo tipo de efectos de sobrecarga" que dañan los tejidos, dijo Gabor.

Gabor y su equipo desarrollaron un modelo para los sistemas de captación de luz de las plantas y lo aplicaron al espectro solar medido debajo de un dosel de hojas. Su trabajo dejó en claro por qué lo que funciona para las células solares de nanotubos no funciona para las plantas: podría ser muy eficiente especializarse en recolectar solo la energía máxima en luz verde, pero eso sería perjudicial para las plantas porque, cuando la luz del sol parpadea, el ruido de la señal de entrada fluctuaría demasiado salvajemente para que el complejo regule el flujo de energía.

Revista Samuel Velasco / Quanta; Fuente: Trevor B. Arp et al, doi.org/10.1126/science.aba6630

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En cambio, para una producción de energía segura y constante, los pigmentos del fotosistema tenían que ajustarse muy finamente de cierta manera. Los pigmentos necesitaban absorber luz en longitudes de onda similares para reducir el ruido interno. Pero también necesitaban absorber la luz a diferentes velocidades para amortiguar el ruido externo causado por los cambios en la intensidad de la luz. La mejor luz para que los pigmentos absorbieran, entonces, estaba en las partes más empinadas de la curva de intensidad del espectro solar: las partes roja y azul del espectro.

Las predicciones del modelo coinciden los picos de absorción de clorofila a y b , que las plantas verdes utilizan para cosechar la luz roja y azul. Parece que la maquinaria de fotosíntesis evolucionó no para obtener la máxima eficiencia, sino más bien para una producción óptimamente suave y confiable.

Cogdell no estaba completamente convencido al principio de que este enfoque se mantuviera para otros organismos fotosintéticos, como las bacterias púrpuras y las bacterias de azufre verde que viven bajo el agua y reciben su nombre por los colores que reflejan sus pigmentos. Aplicando el modelo a la luz solar disponible donde viven esas bacterias, los investigadores predijeron cuáles deberían ser los picos de absorción óptimos. Una vez más, sus predicciones coincidieron con la actividad de los pigmentos de las células.

"Cuando me di cuenta de lo fundamental que era esto, me encontré mirándome al espejo y pensando: ¿Cómo pude ser tan tonto como para no pensar en esto antes?" Dijo Cogdell.

(Hay plantas que no parecen verdes, como la haya de cobre, porque contienen pigmentos como carotenoides. Pero esos pigmentos no son fotosintéticos: por lo general protegen a las plantas como protector solar, amortiguando los cambios lentos en su exposición a la luz).

“Creo que fue extraordinariamente impresionante explicar un patrón en biología con un modelo físico increíblemente simple”, dijo Christopher Duffy , biofísico de la Universidad Queen Mary de Londres, quien escribió un comentario sobre el modelo para la ciencia . “Fue agradable ver un trabajo dirigido teóricamente que comprende y promueve la idea de que la solidez del sistema parece ser la fuerza impulsora de la evolución”.

Los investigadores esperan que el modelo se pueda utilizar para ayudar en el diseño de mejores paneles solares y otros dispositivos solares. Aunque la eficiencia de la tecnología fotovoltaica ha avanzado considerablemente, “yo diría que no es un problema resuelto en términos de robustez y escalabilidad, que es algo que las plantas han resuelto”, dijo Gabriela Schlau-Cohen , química física del Instituto Tecnológico de Massachusetts. .

Gabor también se ha propuesto algún día aplicar el modelo a la vida más allá de la Tierra. "Si tuviera otro planeta y supiera cómo es su estrella, ¿podría adivinar cómo sería la vida fotosintética?" preguntó. En el código de su modelo, que está disponible públicamente , hay una opción para hacer exactamente eso con cualquier espectro seleccionado. Por ahora, el ejercicio es puramente hipotético. “En los próximos 20 años, probablemente tendremos suficientes datos sobre un exoplaneta para poder [responder] esa pregunta”, dijo Gabor.

jueves

10 DE LOS MEJORES LIBROS DE CIENCIA NO FICCIÓN PARA LEER EN ESTE MOMENTO.


 
Revolución inacabada de Einsteins

Allen Lane

La revolución inacabada de Einstein: la búsqueda de lo que se encuentra más allá de lo cuántico

por Lee Smolin

Allen Lane

"Es fácil establecer el problema básico de la mecánica cuántica como una teoría de la realidad", escribió Lee Smolin  en un ensayo el año pasado para New Scientist : "no nos dice lo que está sucediendo en la realidad".

Al igual que el niño pequeño en el cuento de hadas de Hans Christian Anderson, Lee Smolin, un físico teórico en el Perimeter Institute en Waterloo, Canadá, se deleita en señalar que los emperadores de la física cuántica contemporánea usan sorprendentemente poca ropa intelectual. Sus teorías son desordenadas. Ningún hallazgo podría falsificarlos. Y ni siquiera explican la realidad observable. Smolin declaró la guerra a los teóricos de cuerdas, en particular, en 2006 con The Trouble With Physics , y hay rigor, así como sinceridad, en su crítica en curso. La teoría debería ofrecer una explicación razonable de cómo funciona el mundo, no reemplazarla con una teoría matemática solipsista, por muy adornada que sea. Al enamorarnos de nuestras matemáticas, nos hemos alejado de lo real.

Einstein odiaba la teoría cuántica. Lo mismo hizo Louis de Broglie, quien predijo por primera vez los aspectos ondulantes de la materia. Lo mismo hizo Erwin Schrödinger, cuyas funciones de onda colapsante nos regalaron esa notoria metáfora de los muertos vivientes. Roger Penrose y Gerard 't Hooft no pueden soportarlo. No satisface a nadie, pero ¿quién lanzará la primera piedra? Los críticos dicen que Smolin se inclina hacia los molinos de viento. Los campeones dicen que él tiene cuántica en la carrera.

Una grieta en la creación

La cabeza de bodley

Una grieta en la creación: el nuevo poder para controlar la evolución

por Jennifer Doudna y Samuel Sternberg

La cabeza de bodley

"Comencé a sentirme un poco como el Doctor Frankenstein", escribe Jennifer Doudna, en un libro que nuestro crítico Adam Rutherford comparó con la clásica historia de descubrimiento de ADN de James Watson, The Double Helix . "¿Había creado un monstruo?"

En retrospectiva de tres años, podemos decir con seguridad que "monstruo" ni siquiera comienza a describir la escala y la magnitud del logro científico de Doudna. Ella fue la científica que dirigió y dirigió el esfuerzo para aprovechar los sistemas de edición del genoma que ocurren naturalmente en las bacterias.

Si eso no significa mucho, quizás el acrónimo lo haga: CRISPR nos permite cortar y pegar información genética. Identificar un gen, calcular lo que hizo y luego modificarlo para hacer otra cosa, o hacer algo mejor, era una habilidad milagrosa, adquirida hace un poco más de una década, y mantuvo a los investigadores y especialistas en ética despiertos preguntándose cuáles serían las consecuencias de esto. El trabajo sería para la humanidad y el planeta. En aquel entonces, sin embargo, todo el proceso podría llevar meses, incluso años. Con CRISPR, podemos realizar el mismo proceso en días.

Doudna y su colega Samuel Sternberg escriben muy bien sobre el duro trabajo de investigación y capturan la emoción del descubrimiento. Sin embargo, lo mejor de todo es que nunca apartan la vista del premio principal: explicar cómo podemos usar CRISPR para combatir enfermedades, por ejemplo, y manejar el genio que ellos y otros han lanzado.

Un mundo más allá de la física

prensa de la Universidad de Oxford

Un mundo más allá de la física: el surgimiento y la evolución de la vida

por Stuart Kauffman

prensa de la Universidad de Oxford

Stuart Kauffman es un polymath. Originalmente graduado en medicina, también está entrenado en bioquímica, genética, física y filosofía, recibió una beca MacArthur y una medalla Wiener. Y él puede escribir. En esta revaluación extraordinaria y extraordinariamente legible del trabajo de su vida, Kaufmann explica cómo surge la vida: cómo las máquinas moleculares pueden organizarse en sistemas acotados que construyen y ensamblan sus propias partes de trabajo. Evolucionando por selección natural, estas protocélulas crean nuevos nichos en los que pueden emerger nuevas criaturas novedosas. La diversidad que vemos es autoconstruible, autopropagante, y su desarrollo es imposible de predecir.

Kaufmann evita filosofar vacío. Pero las implicaciones de su trabajo son desalentadoras. En un universo que contiene aproximadamente 100 mil millones de sistemas solares, la vida en evolución podría estar en todas partes. En medio de una creatividad incesante, dice Kaufmann, no podemos predecir cómo evolucionará el universo. La física es insuficiente para guiarnos a través de un universo biológico . Argumenta que la biología es una herramienta débil, apenas capaz de comprender el viaje evolutivo de una sola especie en un solo planeta. Algo más, algo nuevo, una ciencia de sistemas completamente nueva, puede estar esperando ser descubierta.

Mentores

W. Norton & Company

Mind Fixers: la búsqueda problemática de la psiquiatría de la biología de la enfermedad mental

por Anne Harrington

WW Norton & Company

A diferencia de otros médicos, los psiquiatras no pueden mirar al microscopio y ver la causa biológica de las enfermedades que tratan. Están atrapados en la era premoderna, utilizando las manifestaciones externas de una enfermedad para diseñar diagnósticos y tratamientos, más bien en la forma en que los médicos solían tratar enfermedades vagas como la enfermedad y la hidropesía con tiritas de sangre y tiritas de mostaza.

En Mind Fixers , la historiadora de neurociencia Anne Harrington explica lo que sucedió cuando los ambiciosos científicos del siglo XX, frustrados por su disciplina primitiva, comenzaron a reclamar demasiado por su trabajo. A principios del siglo XX, la psiquiatría desechó los enfoques lanosos y centrados en el paciente de la psicoterapia. Los investigadores esperaban que el estudio científico revelara las verdaderas causas biológicas del sufrimiento mental. Pero no sucedió.

Algunas personas responden bien a los procedimientos farmacológicos y quirúrgicos de "talla única" que ha desarrollado la psiquiatría moderna. Sin embargo, en todos los casos, el tratamiento es lo primero, a menudo por accidente, y las explicaciones de su eficacia son engañosas o ausentes.

La historia de la psiquiatría no es un catálogo de descubrimiento heroico. Es la historia de advertencia de lo que sucede cuando el mundo no desempaqueta la forma en que nuestro sentido de la razón espera que lo haga. El cerebro es el objeto más complejo que conocemos en el universo. Los psiquiatras que lo critican con sus pequeñas selecciones de estudio objetivo no están del todo equivocados, pero, dice Harrington, en esta historia a menudo impactante pero admirablemente justa y sensata, no pueden esperar resultados instantáneos.

Cómo domar a un zorro

Prensa de la Universidad de Chicago

Cómo domar a un zorro (y construir un perro)

por Lee Alan Dugatkin y Lyudmila Trut

Prensa de la Universidad de Chicago

¿Te gustan las memorias encantadoras sobre las relaciones de las personas con animales entrañables? ¿Te gustan los relatos expansivos y dramáticos de la evolución en acción? ¿Te gustan los estudios de desarrollo animal basados ​​en laboratorio? Entonces te encantará este libro, que logra combinar los tres enfoques en su relato de algunos estudios innovadores en domesticación de animales , comenzados en la Unión Soviética por la coautora Lyudmila Trut y su jefe Dmitri Belyaev en 1959.

En aquellos días, la genética se etiquetaba como una "pseudociencia fascista"; su estudio podría costarle su trabajo e incluso exiliarse internamente. Pero Belyaev, bajo las narices de las autoridades, se embarcó en un programa de por vida para comprender la relación evolutiva entre la amistad, la inteligencia y los signos físicos de domesticación como las colas rizadas. La evolución natural de los perros de los lobos tomó alrededor de 15,000 años, pero a Belyaev y Trut les tomó menos de una década criar zorros domesticados como cachorros con orejas caídas, manchas de pie y colas rizadas.

Hasta la fecha, 56 generaciones de tales zorros han sido criados. Incluso es posible adoptar un zorro domesticado: son caros, aunque el dinero se usa para sostener el proyecto de investigación.

Generación por generación, nos están ayudando a comprender los mecanismos moleculares y evolutivos detrás de la domesticación. Parece que la mayoría de los animales domésticos tienen infanterías prolongadas, y que esta peculiaridad del desarrollo conduce a cambios en las hormonas y el comportamiento.

Trut, en colaboración con Lee Alan Dugatkin, un biólogo evolutivo de EE. UU., Captura tanto el encanto del trabajo de su vida como la brutalidad de todos esos inviernos siberianos en un libro lleno de delicias tanto intelectuales como humanas.

La era del capitalismo de vigilancia La lucha por la libertad y el poder en la era del capitalismo de vigilancia

Asuntos publicos

La era del capitalismo de vigilancia

por Shoshana Zuboff

Asuntos publicos

En 1988, Shoshana Zuboff, profesora de la Harvard Business School, publicó In the Age of the Smart Machine, un estudio sobre el impacto de la informatización en las organizaciones que nos permitió vislumbrar, como lo diría su subtítulo, sobre "el futuro del trabajo y poder".

Poco más de tres décadas después, ella regresa con un caso más grande (660 páginas), más preciso y de hecho mucho más aterrador sobre cómo nuestros sistemas comerciales han explotado esa tecnología para crear una forma de capitalismo completamente nueva y desconocida (y de hecho, deliberadamente oculta) - una que (en común con cualquier toma de poder que no haya sido controlada por el discurso cívico o la elaboración de leyes) nos está robando nuestra libertad.

El "capitalismo de vigilancia", explica Zuboff, funciona proporcionando servicios gratuitos que todos utilizamos alegremente y de los que dependemos. Estos servicios monitorean nuestros comportamientos y alimentan esos datos a través de algoritmos para hacer productos de predicción que anticipan lo que hará ahora, pronto y más tarde. Esto tiene valor monetario ya que muchas compañías están dispuestas a apostar por nuestro comportamiento futuro.

Los occidentales recurren al Sistema de Crédito Social de China, que actúa como un juez y jurado artificialmente inteligente sobre una población constantemente monitoreada, pero las lógicas comerciales de Google, Experian, Facebook y el resto son apenas diferentes, y las culturas políticas de la democracia y un partido La dictadura se está volviendo rápidamente indistinguible.

La era del capitalismo de vigilancia es un curso acelerado en el tipo de conversaciones que deberíamos haber tenido hace 20 años.

Mamas Last Hug

W. Norton & Company

El último abrazo de mamá: emociones animales y lo que nos dicen sobre nosotros

por Frans De Waal

WW Norton & Company

En abril de 2016, el biólogo Jan van Hooff visitó el Royal Burgers Zoo en Arnhem, Países Bajos, para despedirse de Mama, una matriarca de chimpancés que conoció y se hizo amiga de él 40 años antes. Mamá, que ahora tenía 58 años, se estaba muriendo y apenas podía moverse. Pero reconoció a Van Hoof, ahora de 79 años, y al ver a su vieja amiga, sonrió de oreja a oreja y se levantó para abrazarla.

Ese abrazo, y el resto de ese encuentro lloroso y feliz, se ha visto más de 10 millones de veces en YouTube.

Los humanos no son la única especie con capacidad de emoción. "Considerando la cantidad de animales que actúan como nosotros, compartimos nuestras reacciones fisiológicas, tenemos las mismas expresiones faciales y poseemos el mismo tipo de cerebro", escribe De Waal en Mama's Last Hug , "no sería extraño si sus experiencias internas fueran radicalmente diferente?

La historia de mamá y otras similares, desde perros que “adoptan” las heridas de sus compañeros hasta ratas que ayudan a otras ratas en apuros, convencerán al lector de que, en lugar de andar de puntillas alrededor de las emociones, “es hora de que enfrentemos el grado en que todos los animales son conducidos por ellos ".

Nuestro universo Guía de un astrónomo

Pelícano

Nuestro universo: la guía de un astrónomo

por Jo Dunkley

Pelícano

Si eres nuevo en astronomía, o simplemente quieres un libro delgado y directo que te diga cómo funciona el cosmos, entonces Jo Dunkley, profesor de física y ciencias astrofísicas en la Universidad de Princeton, ha escrito el libro para ti. En su trabajo diario, Dunkley descubre el origen y la evolución del universo. Aquí, ella demuestra ser tan experta en comunicación como lo es en investigación, proporcionando el tipo de explicación sin sentido, limpiamente escrita y no técnica de lo que hay más allá de la Tierra, y por qué se comporta de la manera que lo hace, que Patrick Moore proporcionó para una generación anterior

Y resulta que el cosmos es mucho más salvaje de lo que Moore y sus compañeros podrían haber imaginado. ¿Sabía, por ejemplo, que cada una de las múltiples imágenes de un objeto distante producidas por lentes gravitacionales captura el objeto en un momento diferente en el tiempo? ¿O que tenemos dos métodos para medir la tasa de crecimiento del espacio y la edad del universo, y que no están de acuerdo? La cuenta de Dunkley está llena de detalles encantadores, arrugas y misterios sin resolver. Este libro es un buen comienzo para un lector nuevo en astronomía y para un investigador que bien podría convertirse en la imagen pública de su disciplina en los próximos años.

La historia de los dinosaurios en 25 descubrimientos

Prensa de la universidad de Columbia

La historia de los dinosaurios en 25 descubrimientos

por Donald Prothero

Prensa de la universidad de Columbia

Los libros organizados como una serie de viñetas numeradas son una moneda de diez centavos en estos días, pero de vez en cuando aparece un autor que usa el formato para dar vida a su campo como nunca antes . Cada uno de los 25 fósiles de Donald Prothero es un rompecabezas complejo, que se desarrolla a través de las generaciones, a medida que los paleontólogos ensamblaban, desmontaban y volvían a armar el rompecabezas de cuatro dimensiones diabólicamente complejo de la evolución de los dinosaurios .

¿Cómo se ensamblan los huesos dispersos para hacer una criatura que nadie ha visto antes? ¿Cómo se reconoce a los dinosaurios de diferentes edades como pertenecientes a una especie? ¿Cómo sabemos cómo se veían los dinosaurios cuando las partes blandas desaparecen durante la fosilización? ¿Por qué la idea de que las aves descienden de los dinosaurios es tan controvertida durante tanto tiempo?

En el camino, aprenderemos por qué el brontosaurio nunca existió realmente, y cómo los tres cuernos del triceratops se negaron, por mucho tiempo, a encajar correctamente en su cabeza. Desde el escritorio de un paleontólogo experimentado y muy famoso con sede en California, esta es una historia de imaginación, rivalidad, error y, a menudo, un genio no tan tranquilo. Grandes personajes históricos se ciernen a lo grande. Está Richard Owen, brillante, infatigable, vanidoso, arrogante, envidioso y vengativo, y William Buckland, un excéntrico notorio cuya ambición era aplacar y comer a todos los seres vivos. Y como revela Prothero, el campo de hoy está lleno de maravillas y novedades, y apenas menos colorido.

Trascendencia

Libros básicos

Trascendencia: cómo los humanos evolucionaron a través del fuego, el lenguaje, la belleza y el tiempo.

por Gaia Vince

Libros básicos

El ex editor de noticias de Nature reúne la evidencia de las últimas décadas (genética, antropológica, paleontológica, arqueológica: la lista es larga) para revelar qué tiene de especial la especie humana. Lectores de Richard Wrangham ( Catching Fire , 2009), Richard Dawkins de medio período ( Climbing Mount Improbable, 1996), Sue Savage-Rumbaugh ( Kanzi: The Ape at the Brink of the Human Mind , 1994) o, de hecho, cualquiera de los Los volúmenes populares que han hablado con nuestro lugar en el mundo vivo durante los últimos 20 años, no tendrán problemas para reconocer de dónde provienen los riffs en el popurrí de Vince. Pero hay entretenimiento y perspicacia en la síntesis que proporciona.

Las cualidades que alguna vez pensamos que nos hicieron únicos: gramática, altruismo, arranque de fuego, uso de herramientas, guerra, búsqueda de la belleza, la emoción misma, son compartidas por muchas otras especies, que las perfeccionan según sus propias necesidades. Aún así, debe haber alguna razón por la cual esas cualidades, en combinación, han dado lugar al Homo sapiens contemporáneo , una especie que explota el 40 por ciento de la producción primaria total del planeta.

En la explicación de Vince, la cocina y la narración dominan. Ella es demasiado inteligente para ser triunfalista: lo suficientemente parecido a la civilización humana es un molde de limo, en el que las células individuales se unen para la acción grupal, protegiendo el centro y exponiendo a los que están en el margen al daño.

¿Pero por qué adoptar una perspectiva tan fría? Vince preferiría que nos deleitemos en ser nosotros mismos , en un planeta ocupado y variado, y, a pesar de nuestra rareza, no tan solo después de todo.


martes

LA COMBINACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) y BIOLOGÍA, PODRÍA RESOLVER LOS MAYORES PROBLEMAS DEL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS

El aprendizaje automático puede acelerar la creación de nuevos medicamentos y descubrir los misterios de las principales enfermedades, dice Daphne Koller, CEO de Insitro.

            [Foto: Ivan-balvan / iStock]

Escrito por Ruth Reader, vía Fast Company

Daphne Koller es mejor conocida como la cofundadora de Coursera , la base de datos abierta para el aprendizaje en línea que se lanzó en 2012. Pero antes de su trabajo en Coursera, estaba haciendo algo muy diferente. En 2000, Koller comenzó a trabajar en la aplicación del aprendizaje automático a conjuntos de datos biomédicos para comprender la actividad genética en todos los tipos de cáncer. Puso ese trabajo en espera para cultivar Coursera, lo que tomó muchos más años de lo que inicialmente pensó que sería. No volvió a la biología hasta 2016 cuando se unió al brazo de investigación y desarrollo de ciencias de la vida de Alphabet, Calico.

Dos años más tarde, Koller comenzó Insitro, una compañía de descubrimiento y desarrollo de medicamentos que combina la biología con el aprendizaje automático.  "En realidad estoy volviendo a este espacio", dice ella. 

Hay muchas esperanzas de que la inteligencia artificial pueda ayudar a acelerar el tiempo que lleva fabricar un medicamento y también aumentar la tasa de éxito . Han surgido varias startups para aprovechar esta oportunidad. Pero Insitro es un poco diferente de algunas de estas otras compañías, que dependen más del aprendizaje automático que de la biología.

Por el contrario, Insitro se ha tomado el tiempo para construir un laboratorio de vanguardia, un proyecto costoso y que requiere mucho tiempo. Aún así, tener la misma competencia en ciencias de laboratorio y ciencias de la computación puede ser el boleto ganador. Aunque solo tiene dos años, Insitro ya ha llamado la atención de las compañías farmacéuticas de la vieja guardia. El año pasado, la compañía llegó a un acuerdo con el gigante farmacéutico Gilead para desarrollar herramientas y, con suerte, nuevos objetivos de medicamentos para ayudar a detener la progresión de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). La asociación le dio a Insitro $ 15 millones con el potencial de ganar hasta $ 200 millones por cada objetivo de medicamentos.

Hablé con Koller para analizar lo que su compañía está haciendo de manera diferente y dónde el aprendizaje automático puede marcar la diferencia en el desarrollo y descubrimiento de medicamentos. Esta entrevista ha sido editada para su publicación:

   Daphne Koller [Foto: cortesía de Insitro]

Fast Company: lo que está haciendo es diferente a la mayoría de las compañías farmacéuticas de inteligencia artificial, que están utilizando la base de conocimiento existente de artículos y estudios publicados para llegar a objetivos de drogas. En cambio, ha desarrollado una compañía farmacéutica que usa inteligencia artificial pero que también tiene un laboratorio completo para biólogos. ¿Por qué tomaste este enfoque?

Daphne Koller: El otro modelo es un esfuerzo de inicio mucho más fácil en el sentido de que hay todos estos datos disponibles y puedes ir y recopilarlos. Puede hacerlo con un equipo de personas puramente de ciencia de datos. No necesita construir un laboratorio húmedo, simplemente va y recolecta todos esos datos y los pone en una gran pila, y luego deja que su gente de aprendizaje automático lo haga.

Lo que estamos haciendo es mucho más complicado y ambicioso en varias dimensiones diferentes. Una es que realmente necesitábamos construir un laboratorio de biología de alto rendimiento, que está más allá de la frontera en múltiples niveles. Eso requiere una construcción mucho más costosa. También requiere construir un equipo que realmente no se haya construido antes, que es tomar a algunas personas que están en la vanguardia de su campo, en el lado de la biología, y reunirlas en un solo equipo integrado con algunas personas que están en el vanguardia del aprendizaje automático y la ciencia de datos, y realmente les dice: "hablas idiomas diferentes, pero vas a trabajar juntos como un solo equipo". Y creo que ese es realmente un esfuerzo cultural muy desafiante que la mayoría de las empresas no han estado dispuestos o no han podido realizar.

FC: ¿Por qué haces eso? ¿Cuál es el beneficio de tener una compañía farmacéutica que brinde a biólogos y científicos de datos y expertos en aprendizaje automático la misma posición?

DK: Cuando observa el proceso de descubrimiento de drogas, que, si tiene suerte, es de 15 años de extremo a extremo con un 5% de posibilidades de éxito, hay múltiples bifurcaciones en el camino donde actualmente las personas están tomando decisiones. "¿Voy por el camino A o B o C o D?" Y si tienes suerte, un camino en 99 te llevará al éxito. Si baja por el equivocado, son años y decenas de millones de dólares en gastos desperdiciados. Entonces, ¿qué pasaría si pudiéramos hacer mejores predicciones sobre qué bifurcación tomar?

"PARTE DEL PROBLEMA QUE HA TENIDO EL BIOFARMA ES QUE ES REALMENTE DIFÍCIL FALLAR RÁPIDAMENTE”.

Es más como un modelo a prueba de fallas que Silicon Valley realmente ha sido pionero, pero dentro del contexto de la biología. Creo que parte del problema que ha tenido el biofarma es que es realmente difícil fallar rápidamente. A menudo realiza una inversión de 5-10 años en algo antes de darse cuenta de que no se ve tan bien. Y en ese punto, los costos hundidos son tan grandes que la gente dice: “Oh, está bien. ¿Sabes que? Solo voy a llevar esto a la clínica y esperar lo mejor ”. Creo que esa es una de las razones por las que vemos las tasas de fracaso que vemos es que las personas empujan cosas que probablemente no deberían empujarse porque sienten, en muchos casos correctamente, que no tienen otra opción.

Lo que esperamos poder hacer, porque estamos construyendo estos modelos predictivos, es poder tomar las decisiones más rápido.

La otra parte es que el aprendizaje automático se ha vuelto bastante bueno para hacer predicciones precisas en un amplio espectro de dominios. Hasta ahora no se ha aplicado de manera tan efectiva en las ciencias de la vida en general, y una de las principales razones es la falta de datos de alta calidad que tenemos [en comparación con] la visión por computadora o el procesamiento o la logística del lenguaje natural. Al mismo tiempo, la comunidad de bioingeniería de la biología celular ha inventado en los últimos años un conjunto notable de herramientas que realmente se pueden combinar de maneras únicas e interesantes para generar grandes cantidades de datos que pueden ayudar a alimentar esos algoritmos de aprendizaje automático.

FC: ¿Cuáles son las principales razones por las que las drogas fallan?

DK: Sabemos por las estadísticas que la mayoría de los medicamentos [que entran en los ensayos] fallan debido a la falta de eficacia en la fase dos o la fase tres. Y no es porque la droga no fuera buena. Estaba apuntando al objetivo equivocado. Donde entra el aprendizaje automático es observar de manera integral muchos, muchos atributos diferentes de esas células y decir cuáles de ellas son las más predictivas del resultado clínico humano. Y eso es algo en lo que la gente realmente no es tan buena, porque las células son complejas y hay muchas dimensiones para unir todas esas piezas para detectar lo que a menudo es una señal sutil. No es algo en lo que la gente se destaque.

FC: Entonces, una vez que configura estas aplicaciones, ¿cómo puede usarlas?

DK: puede usar esas aplicaciones de varias maneras. En primer lugar, puede usarlos para identificar objetivos básicamente diciendo: “Oye, ahora sabemos cómo se ve una célula enferma. Ahora sabemos cómo se ve una célula sana ”. ¿Qué sucede si [uso] CRISPR para perturbar la celda para pasar de un estado activo a uno inactivo o viceversa? Bueno, si haces eso, y el fenotipo pasa de un estado poco saludable a un estado saludable, tal vez ese gen sea un buen objetivo para un medicamento.

"LA GENTE PIENSA QUE EL ALZHEIMER ES UNA ENFERMEDAD, CASI CON CERTEZA, ESO NO ES CIERTO".

La otra cosa que permite la plataforma es la segmentación de lo que a menudo es una población de pacientes heterogénea en subconjuntos que son mucho más coherentes. La analogía aquí es pensar en lo que sucedió en la oncología de precisión. Hace unos 15 o 20 años, solíamos pensar en el cáncer de seno como una cosa. Pero luego, cuando comenzamos a obtener más datos moleculares sobre las personas cuyos cánceres eran diferentes, nos dimos cuenta de que había subtipos muy diferentes de cánceres. Hubo lo que se llama los cánceres positivos para HER2 que fueron muy bien dirigidos por Herceptin. Existen los cánceres BRCA-1 que ahora son blanco de los inhibidores de PARP. Y entonces, existen estos subconjuntos que son muy distintos entre sí y ahora son tratados mucho mejor por la terapéutica de precisión.

La gente piensa que el Alzheimer es una enfermedad, casi con certeza, eso no es cierto. La gente piensa que la diabetes tipo dos es una enfermedad, que probablemente tampoco sea cierta. Para estas enfermedades, aún no hemos identificado subtipos. Creemos que al recopilar suficientes datos sobre suficientes genéticas diferentes a nivel molecular, tal vez surjan esos subtipos.

FC:  ¿Tiene alguna idea sobre el papel que puede desempeñar el aprendizaje automático para ayudar a encontrar un tratamiento o una vacuna para COVID-19?

DK: Creo que hay oportunidades. En este momento, [la comunidad más grande del cuidado de la salud] está mirando los enfoques de vacunas que han desarrollado diferentes compañías, y los estamos colocando con un montón de proteínas virales y esperando lo mejor. Para predecir la eficacia de la vacuna, las técnicas simplemente no existen y no habrá tiempo suficiente para desarrollarlas. Pero sí creo que hay un trabajo interesante que está sucediendo en el lado terapéutico, donde se ha trabajado más en la aplicación del aprendizaje automático para todo, desde la interpretación de la [expresión génica] celular. Existe la posibilidad de diseñar nuevos medicamentos, nuevas combinaciones de medicamentos e incluso solo la interpretación del estado celular.

NUEVAS FRONTERAS

FC: Estás trabajando con Gilead para comprender mejor la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). Lo difícil de la NASH es que solo se puede diagnosticar y monitorear a través de una biopsia hepática, que es brutal para el paciente. Usted ha dicho que ha tenido cierto éxito con las aplicaciones de aprendizaje automático que pueden detectar aspectos de la enfermedad que un ser humano no puede detectar de otra manera, lo que es muy prometedor para cambiar incluso la forma en que los médicos rastrean la enfermedad en las personas. Tengo curiosidad por saber qué otras áreas de la salud humana le interesan.

DK: Sentimos que la neurociencia es un área que está a punto de estallar para comprender finalmente la genética muy compleja de las enfermedades del Sistema Nervioso Central. La necesidad insatisfecha es enorme, y los modelos animales son particularmente intraducibles. Entonces, para algunas enfermedades, podría decir: "Bueno, el modelo animal no es excelente, pero es aceptable". El modelo animal para la depresión, y esto va a sonar surrealista, pero te digo que no lo es, es tomar un mouse y ponerlo en un balde con agua y hacer que nade hasta que se canse y se ahogue. Y si nada más, está menos deprimido. Se llama prueba de natación forzada.

Ahora, si observamos la depresión, es una enfermedad con una heredabilidad genética significativa en la que sabemos que hay cientos de genes que están implicados con vías muy específicas, y cosas que ahora están comenzando a emerger de la genética y de la enfermedad. Análisis celular del tejido cerebral. Nada de eso tiene nada que ver con hacer que un ratón nade más tiempo. Creemos que en cosas como la neurodegeneración y la neuropsiquiatría hay una gran oportunidad para aplicar un conjunto diferente de herramientas. Te garantizo que no serán modelos perfectos de la enfermedad. Pero no pueden ser mucho peores que hacer que un ratón nade más tiempo. ¿Derecha?. 


SOBRE EL AUTOR

Ruth Reader es escritora de Fast Company . Ella cubre la intersección de la salud y la tecnología.

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