Covid-19 absorbió la mayor parte del oxígeno de la ciencia este año, pero todavía tuvimos victorias brillantes.
La pandemia no pudo derribar cohetes ni humanos: múltiples misiones despegaron hacia el planeta rojo en el “verano de Marte”. Dos astronautas se lanzaron a la Estación Espacial Internacional, y regresaron a salvo, en un cambio de juego para los viajes espaciales comerciales. La NASA publicó docenas de hallazgos sobre cómo los viajes espaciales cambian nuestros cuerpos, allanando el camino para mantenernos saludables en órbita, o algún día, en Marte y más allá.
De vuelta en la Tierra, los científicos registraron estanques de lodo y extrajeron una enzima CRISPR diminuta que tiene un gran impacto en la edición del genoma. La inteligencia artificial y la neurociencia se entrelazaron aún más, a veces literalmente. Las neuronas biológicas se conectaron a dos neuronas artificiales basadas en silicio, en varios países, en una red neuronal biohíbrida completamente funcional. Otros aprovecharon la dopamina, el principal mensajero del sistema de recompensa del cerebro, para unir la electricidad y la computación química en una computadora semi-viviente. Si bien siguen siendo en gran parte una curiosidad, estos estudios llevan las computadoras inspiradas en el cerebro a otro nivel al incorporar sin problemas neuronas vivas en el hardware de IA. Ahora imagina circuitos similares dentro del cerebro, seguro que Neuralink lo es.
De manera más abstracta, los cerebros biológicos y artificiales se alimentan mutuamente en nuestra comprensión y elaboración de la inteligencia. Este año, los científicos encontraron “miniordenadores” en las ramas de las neuronas en forma de árbol de entrada. Al igual que las redes neuronales completas, estos cables eran capaces de realizar cálculos lógicos complejos, lo que sugiere que nuestras células cerebrales son mucho más inteligentes de lo que pensábamos, algo de lo que la IA puede aprender. Por otro lado, un algoritmo de referencia inspirado en el cerebro llamado aprendizaje por refuerzo empujó a los neurocientíficos a reexaminar cómo respondemos a la retroalimentación a medida que aprendemos. La IA también ayudó a construir el atlas cerebral más dinámico hasta la fecha, un “mapa viviente” que puede incorporar continuamente nuevos datos y capturar las diferencias individuales.
Al dejar atrás 2020, dos temas principales se filtran en mi mente, no solo por lo que han logrado, sino como indicadores de lo que está por venir. Estas son las tendencias en las que estaré atento durante el próximo año.
Carriles de cruces antienvejecimiento
Por qué envejecemos es extremadamente complejo. También lo son los métodos que intentan prevenir enfermedades relacionadas con la edad o retrasar el proceso de envejecimiento en sí. Esta complejidad de n-ésima dimensión casi dicta que la investigación sobre la longevidad debe auto-segregarse en carriles.
Tomemos como ejemplo sondear los mecanismos biológicos que impulsan el envejecimiento. Por ejemplo, la fábrica de energía de nuestras células arroja moléculas en forma de bala que dañan la célula. El genoma se vuelve inestable. Las células se vuelven “parecidas a zombies”. Las células madre en funcionamiento desaparecen. Sufre la regeneración de tejidos. Los científicos a menudo pasan toda su carrera entendiendo una faceta de un único “sello distintivo” del envejecimiento, o buscando genes relacionados con la edad. Los afortunados encuentran formas de combatir a ese enemigo, por ejemplo, los senolíticos, una familia de medicamentos que eliminan las células zombis para protegerlas contra las enfermedades relacionadas con la edad.
Pero los sellos del envejecimiento no asoman sus cabezas de forma aislada. Trabajan juntos. Una tendencia cada vez mayor es revelar el “cómo” de sus interacciones funcionan (“diafonía”, en lenguaje científico) con la esperanza de que varios pájaros de un tiro.
Este año, los investigadores de longevidad cruzaron carriles.
Un estudio, por ejemplo, tomó un libro de estrategias de células madre para rejuvenecer la vista en ratones ancianos con pérdida de visión. Se centraron en un sello destacado del envejecimiento: la epigenética. Nuestro ADN está salpicado de miles de marcas químicas. A medida que envejecemos, estas marcas se acumulan. Mediante la terapia génica, el equipo introdujo tres genes “superestrella” en los ojos de ratones envejecidos para revertir esas marcas y reprogramar las células a un estado más joven. Probablemente haya oído hablar de esos genes: son tres de los cuatro factores que se utilizan para revertir las células de la piel adultas a un estado similar a una célula madre, o iPSC (células madre pluripotentes inducidas). Restablecer el reloj epigenético fue tan poderoso que mejoró la agudeza visual en ratones viejos, y el equipo ahora ha licenciado la tecnología a Life Biosciences en Boston para que la desarrolle aún más para los humanos.
Otro estudio combinó tres piezas principales del rompecabezas del envejecimiento (células zombis, inflamación y mitocondrias defectuosas) en una imagen completa, con el sorprendente final de que los senolíticos tienen múltiples poderes antienvejecimiento en las células. Habla de matar dos pájaros de un tiro. Finalmente, un equipo (del cual yo formaba parte) combinó dos enfoques prometedores para el rejuvenecimiento del cerebro, el ejercicio y la sangre joven, para comenzar a empujar los límites de reavivar la memoria y la cognición vacilantes debido al envejecimiento.
La investigación sobre la longevidad se ha fragmentado durante mucho tiempo, pero está comenzando a fusionarse en un campo multidisciplinario. Estos crossovers son solo el comienzo de una trayectoria ascendente para combatir la Hydra de múltiples cabezas que está envejeciendo. Vendrán más.
La IA se infiltra completamente en la biología
Si está buscando una señal de que la IA está abandonando el ámbito digital de los juegos de Atari y se dirige al mundo real, este año fue.
En biotecnología, no hay duda de la promesa de la IA en el descubrimiento de fármacos o en los diagnósticos médicos. A finales de 2019, un equipo utilizó modelos generativos y de aprendizaje profundo, similar a AlphaGo, el algoritmo DeepMind que derrotó a los humanos en Go y borró la biblioteca de Atari, para conjurar más de 30.000 nuevas moléculas de fármacos, una hazaña con la que los químicos solo pueden soñar. Este año, el huracán viral Covid-19 desató aún más el descubrimiento de fármacos basados en la IA, como la detección de fármacos existentes en busca de candidatos que puedan funcionar contra el virus, o productos químicos de nuevo diseño para combatir la infección por SARS-CoV-2, el virus que causa Covid-19.
Por ahora, todavía no tenemos un fármaco diseñado por IA en el mercado, una prueba definitiva para la promesa de la tecnología. Sin embargo, aunque la IA no pudo causar un gran impacto en nuestra batalla pandémica actual, el escenario está listo para abordar la próxima, y el descubrimiento de fármacos en su conjunto.
Por el contrario, el diagnóstico médico basado en la inteligencia artificial tuvo una victoria rotunda. Este año, la FDA aprobó un software que utiliza inteligencia artificial para proporcionar una guía en tiempo real para la obtención de imágenes de ultrasonido del corazón, lo que esencialmente permite que quienes no tienen capacitación especializada realicen la prueba. La aprobación trae un total de 29 tecnologías médicas basadas en IA aprobadas por la FDA hasta la fecha. A pesar de que el debate sobre la confianza, la ética y la responsabilidad de los “médicos de la IA” subió de temperatura, la caja de Pandora se ha abierto.
Dejando de lado la medicina, el aprendizaje profundo perfeccionó aún más su oficio en una variedad de campos. El matrimonio neurociencia-IA es uno para todas las edades sin signos de fractura. Fuera del cerebro, la IA también le dio una ventaja a la biología sintética al analizar las interacciones entre los genes y las redes genéticas, un problema alucinante y enormemente complejo que antes solo se lograba mediante prueba y error. Con la ayuda de la IA, los biólogos sintéticos pueden predecir cómo los cambios en un gen en una célula podrían afectar a otros y, a su vez, a la bioquímica y el comportamiento de la célula. En pocas palabras: hace que el diseño de nuevos circuitos biológicos, como hacer que la levadura bombee combustibles verdes o cerveza artificialmente lupulada, sea mucho más fácil.
Pero el golpe de gracia contra la IA como tecnología sobrevalorada es la aniquilación de DeepMind de un desafío de 50 años en biología. Con un rendimiento que sorprendió a los expertos, AlphaFold de DeepMind pudo predecir la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos, los componentes individuales de una proteína, que coincidía con el estándar de oro actual. Como caballos de batalla de nuestro cuerpo, las proteínas dictan la vida. AlphaFold, en cierto sentido, resolvió una gran parte de la biología de la vida, con implicaciones tanto para el descubrimiento de fármacos como para la biología sintética.
Menciones honoríficas
Otro brillo científico de este año es el uso de la luz en neurociencia e ingeniería de tejidos. Un estudio, por ejemplo, utilizó láseres para imprimir directamente una estructura similar a una oreja humana debajo de la piel de los ratones, sin un solo corte quirúrgico. Otro usó la luz para inceptar el olfato en ratones, programando artificialmente una percepción completamente nueva, nunca vista en la naturaleza, de un aroma directamente en sus cerebros. Otro estudio combinó láseres con realidad virtual para analizar cómo nuestros cerebros procesan el espacio y la navegación, “transportando mentalmente” un ratón a una ubicación virtual vinculada a una recompensa. Para colmo, los científicos encontraron una nueva forma de usar la luz para controlar el cerebro a través del cráneo sin cirugía, aunque a partir de ahora, todavía necesitará terapia genética. Dadas las implicaciones del “control mental” no autorizado, probablemente sea menos un error y más una característica.
Nos estamos acercando al frustrante y lento, pero seguro, jadeo moribundo de Covid-19. La pandemia definió 2020, pero la ciencia siguió avanzando. No puedo esperar para compartir con ustedes lo que podría suceder el próximo año, que sea revolucionario, potencialmente aterrador, completamente extraño * o extrañamente reconfortante.
* Por ejemplo, “Por qué los pandas gigantes salvajes ruedan con frecuencia en el estiércol de caballo”. Sí, ese es el título real de un estudio. Sí, es una gran lectura. Y sí, es divertidísimo, pero tiene razón.
