Como licenciado en Biología y doctor en Sistemas de Información, esta entrevista en Ars Technica con Jakob Uszkoreit, uno de los autores del mítico paper titulado «Attention is all you need« que dio origen a la inteligencia artificial generativa y ahora cofundador de Inceptive, me tenía necesariamente que gustar: en ella, Jakob hace una introducción al concepto de computación biológica, y proporciona unos cuantos puntos muy interesantes de los que tirar para hacerse una idea del progreso en ese fascinante campo.

La computación biológica es una frontera en la que confluyen la biología y la inteligencia artificial, un concepto que busca programar sistemas vivos mediante moléculas diseñadas como secuencias de ácido ribonucleico (ARN) que ejecutan funciones específicas dentro de organismos al ser convertidas en proteínas a través de los ribosomas, de una forma muy parecida a cómo el software dirige el funcionamiento de un ordenador. Hablamos de un enfoque que promete revolucionar la medicina y la biotecnología, transformándolas en disciplinas mucho más precisas y programables.

Jakob es uno de los pioneros en este campo: fundó Inceptive tras su salida de Google para aplicar el deep learning y experimentación bioquímica de alta velocidad al diseño de medicamentos programables. El objetivo es avanzar hacia lo que él denomina «software biológico», un concepto que puede redefinir por completo nuestra relación con la biología y la salud. Que Jakob, como el resto de los autores de aquel famoso paper, tuviese que salir de Google para desarrollar la computación biológica en una nueva compañía cuando Google ya tenía entre sus participadas una empresa como Verily es una de esas cosas que demuestran las patéticas prácticas de management de la compañía.

El software biológico sigue un modelo conceptual parecido al del desarrollo de software tradicional, pero con un enfoque completamente nuevo: el comportamiento deseado se define como la función biológica que se desea lograr, como, por ejemplo, activar la producción de una proteína específica o inhibir un gen particular. En lugar de un compilador convencional, se utiliza un compilador basado en inteligencia artificial: este modelo, que es entrenado con enormes volúmenes de datos biológicos, traduce la especificación deseada en una molécula funcional, como una secuencia de ARN. Finalmente, una vez diseñada la molécula, se introduce en el organismo o célula donde se activa la maquinaria celular para ejecutar la función programada, tal como si se tratara de un programa informático corriendo en un sistema operativo biológico.

Un ejemplo citado por el propio Jakob en la entrevista son las vacunas de ARN contra el COVID-19 por compañías como Pfizer-BioNTech (ayer mismo me puse mi sexta dosis) o Moderna (mis tres primeras). Estas vacunas contienen un programa molecular que hace que las células produzcan una versión modificada de la proteína de la espiga del virus, que pasa a desencadenar una respuesta inmunitaria que enseña al cuerpo a combatir el virus real. Pero este caso es solo un ejemplo relativamente sencillo. En realidad, el potencial del software biológico va mucho más allá: moléculas capaces de regular genes de forma ultra-precisa, de actuar en tipos específicos de células o de ejecutar comportamientos complejos durante un tiempo determinado.

La inspiración, en realidad, proviene de los virus de ARN, que con una simple secuencia genética son perfectamente capaces de replicarse, distribuirse y adaptarse en organismos y en el entorno. Si llegásemos a ser capaces de diseñar moléculas que imitasen una fracción de esa complejidad con fines terapéuticos en lugar de patogénicos, podríamos sin duda aspirar a transformar completamente la medicina tal y como la conocemos.

El concepto de computación biológica plantea oportunidades interesantísimas en áreas como la gestión y el análisis de datos, porque los experimentos bioquímicos generan cantidades masivas de datos que requieren infraestructura informática muy robusta para su gestión. La bioinformática y los modelos de machine learning son clave para analizar estos datos y entrenar compiladores de inteligencia artificial capaces de diseñar moléculas efectivas. Además, las herramientas computacionales permiten simular interacciones moleculares y predecir cómo responderán las células a los programas biológicos, reduciendo así la necesidad de pruebas extensivas. Ser capaces de comprender las redes biológicas como los sistemas integrados que son permite identificar objetivos terapéuticos, y anticipar posibles efectos secundarios o interacciones no deseadas.

El potencial es enorme. Pero lógicamente, la computación biológica se enfrenta con desafíos como el hecho de que los sistemas vivos son no lineales y emergentes, lo que en muchos casos dificulta predecir los resultados de un programa biológico con precisión absoluta. En este ámbito, es fundamental e imprescindible ser capaces de garantizar que las moléculas diseñadas sean seguras y efectivas. Asegurar la estabilidad y la entrega eficiente de las moléculas diseñadas en el organismo es un reto crucial, y para complicar la cuestión más aún, el diseño de programas biológicos complejos requiere datos de muy alta calidad, que no siempre están disponibles o son fáciles de obtener. Además, la capacidad de programar sistemas vivos plantea evidentes dilemas éticos significativos sobre el posible alcance que podría llegar a tener esta tecnología.

Con todo ello en consideración, mi impresión es que la computación biológica puede traernos avances revolucionarios, desde la personalización total de la medicina con tratamientos diseñados específicamente para las características genéticas y biológicas de cada paciente, a la biología sintética, como organismos diseñados para, por ejemplo, producir biocombustibles, materiales sostenibles o reparar ecosistemas dañados. También pueden ayudarnos, como de hecho ya han conseguido, en la respuestas rápidas a pandemias, mediante vacunas y terapias que pueden diseñarse y producirse en semanas frente a nuevos patógenos (mientras los más ignorantes, que de no ser por esas vacunas estarían ya todos muertos, ponían absurdamente el grito en el cielo). Ser capaces de desarrollar de manera avanzada la computación biológica, finalmente, nos permitiría explorar y comprender procesos vitales con una precisión a la que jamás hemos podido llegar.

En el fondo, somos máquinas, y como tales, somos programables. La computación biológica no solo es susceptible de redefinir cómo entendemos y tratamos las enfermedades, sino de abrir toda una nueva era en la que la biología va a poder programarse como si fuera software. Para los que combinamos conocimientos en biología y sistemas de información, hablamos de una oportunidad única de liderar una revolución tecnológica y científica en la que la clave está en colaborar entre disciplinas, mantenerse al día con los avances en inteligencia artificial y biotecnología, y trabajar con el necesario rigor ético y científico que reclama y precisa esta tecnología. Porque en último término, estaremos programando no solo moléculas, sino el mismísimo futuro de la vida y de la salud, con todo lo que ello puede llegar a conllevar.

Nota:https://www.enriquedans.com/