Raramente la promesa de la biología ha captado tanta atención del mundo como lo ha hecho durante la crisis de COVID-19. A medida que el nuevo coronavirus infecta a millones de personas en todo el mundo y destruye la economía mundial, nuestra mejor esperanza para superarlo es una generación nueva y rápidamente en evolución de herramientas y capacidades biológicas. Pero abordar COVID-19 solo rasca la superficie de lo que puede hacer la innovación biológica.
Los avances en las ciencias biológicas se han acelerado desde que se mapeó el genoma humano, un proceso de 13 años completado en 2003. Como lo demuestra una nueva investigación del McKinsey Global Institute, la biorevolución resultante ha sido impulsada por el rápido progreso en informática, automatización, e inteligencia artificial (IA).
La investigación de MGI identificó alrededor de 400 aplicaciones biotecnológicas ya visibles en la línea de innovación, que juntas podrían generar hasta $ 4 billones anuales durante las próximas 1-2 décadas. Más de la mitad de eso quedaría fuera del ámbito de la salud humana, en ámbitos como la agricultura y la alimentación, los productos y servicios de consumo, y los materiales, productos químicos y producción de energía.
Pero el impacto final de la biorevolución será un orden de magnitud mayor. Por ejemplo, hasta el 60% de los insumos físicos de la economía global podrían, en principio, producirse utilizando medios biológicos. Esto incluye no solo materiales biológicos (un tercio), sino también bienes producidos mediante procesos biológicos innovadores, como los bioplásticos (dos tercios). Dichos bienes podrían ofrecer un rendimiento y sostenibilidad superiores.
Además, la innovación biológica podría reducir la carga global de enfermedad en un 1-3%, aproximadamente equivalente a la carga combinada de cáncer de pulmón, mama y próstata, en los próximos 10-20 años. Si se aprovecha todo el potencial de estas innovaciones, la carga global de enfermedad podría reducirse en un 45%.
Alcanzar ese punto requerirá que superemos muchos desafíos, tanto desde una perspectiva científica como en términos de comercialización y ampliación de innovaciones. Pero aquí, también, hay tendencias prometedoras. Para empezar, el costo de mapear el genoma humano se ha desplomado, de aproximadamente $ 3 mil millones en 2003 a menos de $ 1,000 en 2016. Esa cifra podría caer a menos de $ 100 en una década.
El genoma completo de SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19, fue secuenciado y publicado pocas semanas después de su identificación. Por el contrario, tardó varios meses en secuenciar y publicar el genoma del SARS-CoV-1, el virus que causa el síndrome respiratorio agudo severo, después de que surgió en 2002. Ahora, el genoma del SARS-CoV-2 se secuencia regularmente en diferentes ubicaciones, para examinar las mutaciones y obtener información sobre la dinámica de transmisión.
Otra faceta de la innovación biológica que se está implementando contra COVID-19 es la mejora sustancial en la velocidad de los diagnósticos. Del mismo modo, la miniaturización continua de las máquinas de reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (RT-PCR), lo último en tecnología para las pruebas de COVID-19, ha hecho que la tecnología sea más accesible para su uso en el campo.
Luego está el aprendizaje automático y otras tecnologías de IA, que los científicos están aprovechando para obtener información de grandes cantidades de datos genómicos (y microbiómicos) mucho más rápido que nunca. Estas capacidades, junto con una producción de vacuna basada en ácido nucleico más rápida y versátil, han acelerado considerablemente la búsqueda de una vacuna COVID-19.
A mediados de abril, menos de cuatro meses después de la identificación oficial de COVID-19, había más de 150 vacunas candidatas en laboratorios de todo el mundo. Después de que comenzó la epidemia de Zika en 2015, llevó más de un año lanzar ensayos clínicos de fase 1 sobre una posible vacuna.
Pero la capacidad de analizar sistemas y procesos biológicos es solo una parte de la historia. En el corazón de la biorevolución de hoy está nuestra creciente capacidad para "diseñar" la biología utilizando herramientas modernas de edición de genes, como CRISPR-Cas9. Con el SARS-CoV-2, se han utilizado organismos genéticamente modificados para desarrollar posibles terapias. Por ejemplo, los ratones han sido modificados genéticamente para producir anticuerpos monoclonales, y las vacas para producir anticuerpos policlonales.
Además, los científicos están explorando los tratamientos de COVID-19 que usan ARNip para interferir con moléculas específicas, o ARNi para suprimir ciertos genes. Otros tratamientos dependen de las células T (jugadores clave en el sistema inmune) y las células madre (que se pueden usar para producir diferentes tipos de células). En total, actualmente se están investigando más de 200 posibles terapias COVID-19.
Nuestra capacidad cada vez más sofisticada para extraer información a partir de datos genómicos (y microbiómicos), y para diseñar células, tejidos y órganos, tiene aplicaciones mucho más allá de la salud humana. Ya se está aplicando en sectores tan diversos como la agricultura y la fabricación de textiles y combustibles. Y está surgiendo una nueva frontera: la interfaz cerebro-máquina. Las aplicaciones alimentadas directamente por señales del cerebro no solo impulsarían una revolución en prótesis; También podrían hacer posible el almacenamiento de datos de ADN.
No se deben subestimar los riesgos de tales innovaciones innovadoras. Por un lado, el acceso desigual a las innovaciones biológicas podría profundizar las disparidades socioeconómicas, dentro y entre los países. Además, los sistemas biológicos son fundamentalmente autosuficientes y auto-replicantes. Interferir con ellos podría tener efectos profundos, duraderos y a menudo impredecibles en los ecosistemas. Cuando se abre la caja de Pandora, lo que sucede a continuación puede estar fuera de nuestro control.
El valor de la inversión en innovación biológica nunca es tan evidente como durante una pandemia. Pero dicha inversión debe ir acompañada de rigurosos esfuerzos de mitigación de riesgos, idealmente realizados de manera coordinada a nivel mundial. Desafortunadamente, como lo demuestran las respuestas a nivel nacional en gran medida a COVID-19, esto puede plantear su propio desafío.
Los avances en las ciencias biológicas se han acelerado desde que se mapeó el genoma humano, un proceso de 13 años completado en 2003. Como lo demuestra una nueva investigación del McKinsey Global Institute, la biorevolución resultante ha sido impulsada por el rápido progreso en informática, automatización, e inteligencia artificial (IA).
La investigación de MGI identificó alrededor de 400 aplicaciones biotecnológicas ya visibles en la línea de innovación, que juntas podrían generar hasta $ 4 billones anuales durante las próximas 1-2 décadas. Más de la mitad de eso quedaría fuera del ámbito de la salud humana, en ámbitos como la agricultura y la alimentación, los productos y servicios de consumo, y los materiales, productos químicos y producción de energía.
Pero el impacto final de la biorevolución será un orden de magnitud mayor. Por ejemplo, hasta el 60% de los insumos físicos de la economía global podrían, en principio, producirse utilizando medios biológicos. Esto incluye no solo materiales biológicos (un tercio), sino también bienes producidos mediante procesos biológicos innovadores, como los bioplásticos (dos tercios). Dichos bienes podrían ofrecer un rendimiento y sostenibilidad superiores.
Además, la innovación biológica podría reducir la carga global de enfermedad en un 1-3%, aproximadamente equivalente a la carga combinada de cáncer de pulmón, mama y próstata, en los próximos 10-20 años. Si se aprovecha todo el potencial de estas innovaciones, la carga global de enfermedad podría reducirse en un 45%.
Alcanzar ese punto requerirá que superemos muchos desafíos, tanto desde una perspectiva científica como en términos de comercialización y ampliación de innovaciones. Pero aquí, también, hay tendencias prometedoras. Para empezar, el costo de mapear el genoma humano se ha desplomado, de aproximadamente $ 3 mil millones en 2003 a menos de $ 1,000 en 2016. Esa cifra podría caer a menos de $ 100 en una década.
El genoma completo de SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19, fue secuenciado y publicado pocas semanas después de su identificación. Por el contrario, tardó varios meses en secuenciar y publicar el genoma del SARS-CoV-1, el virus que causa el síndrome respiratorio agudo severo, después de que surgió en 2002. Ahora, el genoma del SARS-CoV-2 se secuencia regularmente en diferentes ubicaciones, para examinar las mutaciones y obtener información sobre la dinámica de transmisión.
Otra faceta de la innovación biológica que se está implementando contra COVID-19 es la mejora sustancial en la velocidad de los diagnósticos. Del mismo modo, la miniaturización continua de las máquinas de reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (RT-PCR), lo último en tecnología para las pruebas de COVID-19, ha hecho que la tecnología sea más accesible para su uso en el campo.
Luego está el aprendizaje automático y otras tecnologías de IA, que los científicos están aprovechando para obtener información de grandes cantidades de datos genómicos (y microbiómicos) mucho más rápido que nunca. Estas capacidades, junto con una producción de vacuna basada en ácido nucleico más rápida y versátil, han acelerado considerablemente la búsqueda de una vacuna COVID-19.
A mediados de abril, menos de cuatro meses después de la identificación oficial de COVID-19, había más de 150 vacunas candidatas en laboratorios de todo el mundo. Después de que comenzó la epidemia de Zika en 2015, llevó más de un año lanzar ensayos clínicos de fase 1 sobre una posible vacuna.
Pero la capacidad de analizar sistemas y procesos biológicos es solo una parte de la historia. En el corazón de la biorevolución de hoy está nuestra creciente capacidad para "diseñar" la biología utilizando herramientas modernas de edición de genes, como CRISPR-Cas9. Con el SARS-CoV-2, se han utilizado organismos genéticamente modificados para desarrollar posibles terapias. Por ejemplo, los ratones han sido modificados genéticamente para producir anticuerpos monoclonales, y las vacas para producir anticuerpos policlonales.
Además, los científicos están explorando los tratamientos de COVID-19 que usan ARNip para interferir con moléculas específicas, o ARNi para suprimir ciertos genes. Otros tratamientos dependen de las células T (jugadores clave en el sistema inmune) y las células madre (que se pueden usar para producir diferentes tipos de células). En total, actualmente se están investigando más de 200 posibles terapias COVID-19.
Nuestra capacidad cada vez más sofisticada para extraer información a partir de datos genómicos (y microbiómicos), y para diseñar células, tejidos y órganos, tiene aplicaciones mucho más allá de la salud humana. Ya se está aplicando en sectores tan diversos como la agricultura y la fabricación de textiles y combustibles. Y está surgiendo una nueva frontera: la interfaz cerebro-máquina. Las aplicaciones alimentadas directamente por señales del cerebro no solo impulsarían una revolución en prótesis; También podrían hacer posible el almacenamiento de datos de ADN.
No se deben subestimar los riesgos de tales innovaciones innovadoras. Por un lado, el acceso desigual a las innovaciones biológicas podría profundizar las disparidades socioeconómicas, dentro y entre los países. Además, los sistemas biológicos son fundamentalmente autosuficientes y auto-replicantes. Interferir con ellos podría tener efectos profundos, duraderos y a menudo impredecibles en los ecosistemas. Cuando se abre la caja de Pandora, lo que sucede a continuación puede estar fuera de nuestro control.
El valor de la inversión en innovación biológica nunca es tan evidente como durante una pandemia. Pero dicha inversión debe ir acompañada de rigurosos esfuerzos de mitigación de riesgos, idealmente realizados de manera coordinada a nivel mundial. Desafortunadamente, como lo demuestran las respuestas a nivel nacional en gran medida a COVID-19, esto puede plantear su propio desafío.