La inteligencia artificial desvela los secretos del gusano ‘inmortal’
Un algoritmo descubre detalles
de la regeneración de las planarias. Por Miguel Ángel Criado
I El País.com
Si a una planaria se le
corta la cola, como una lagartija, a las pocas semanas tendrá una nueva. Pero
lo que no pueden las lagartijas es regenerarse si le cortas la cabeza como
consiguen estos gusanos planos. Si los troceamos en 100 partes, tendrás no un
gusano sino 100. Ahora, un sistema de inteligencia artificial ha descubierto el modelo que siguen
estos seres para ser inmortales.
Las planarias (de la
clase de las Turbellaria)
son unos gusanos que se pueden encontrar en agua dulce, los mares y en terrenos
húmedos. Por su increíble capacidad de regenerarse, el naturalista escocés John
Dalyell las definió como ese "gusano inmortal bajo la hoja de un
cuchillo" a comienzos del siglo XIX. Desde entonces, los científicos le
han hecho toda clase de perrerías a las planarias: le han cortado la cabeza, la
cola, la han diseccionado tanto longitudinalmente como en trocitos. Siempre
sobrevive.
Más recientemente, le
han inyectado todo tipo de fármacos y han jugado con sus genes obteniendo planarias
de múltiples colas o, como la Hidra de Lerna, con varias cabezas. Incluso, al
inyectarle cadenas de ARN se pueden crear quimeras o planarias siamesas. Detrás
de esta capacidad de regeneración puede estar el hecho de que al menos el 25%
de su tejido celular está formado por células madre. A pesar de todos esos
experimentos, los científicos siguen sin un modelo claro de cómo se regeneran.
"Nuestro sistema ha
descubierto el primer conjunto de normas, una red, el que que cuando cada
célula sigue esas normas, los resultados son exactamente iguales a los
publicados en la literatura científica", dice el director del Centro de
Biología Regenerativa y del Desarrollo de la Universidad Tufts (EE UU),
Michael Levin. "Puede explicar porqué las distintas partes del gusano
toman la correcta identidad cabeza/cola y muestra porqué los diversos
experimentos previamente publicados tienen los resultados que tienen", añade.
Lo particular de este
modelo es que no lo ha descubierto Levin o su colega, el español Daniel Lobo. Lo sorprendente es que ha sido un
sistema de inteligencia artificial. Diseñaron un algoritmo matemático que
alimentaron con lo que se sabe de las planarias: genética, expresión de los
genes, patrones de división celular...
"Creamos una base
de datos con más de un centenar de experimentos sobre la regeneración de las
planarias", explica Lobo, principal autor del estudio publicado en PLoS Computational
Biology. "Para esta investigación, seleccionamos los más
importantes, incluyendo manipulaciones quirúrgicas, genéticas y farmacológicas
de la regeneración de la cola y la cabeza en las planarias, 16 experimentos en
total. Hay que tener en cuenta que ningún modelo previo podía explicar más de
uno o dos experimentos a la vez. Aquí, mostramos por primera vez un modelo que
puede explicarlos casi todos", añade.
Pero su algoritmo no
solo ha replicado con éxito lo que ya han hecho los humanos. En uno de los
primeros ejemplos de ciencia hecha por robot (no confundir con la robótica),
este sistema de inteligencia artificial descubrió al menos dos elementos nuevos
en el puzle de la regeneración de estos gusanos. "Predijo la existencia de
dos proteínas que deben formar parte de la red", comenta Levin.
Para el planariólogo del departamento de genética
la Universitat de Barcelona, Emili Saló, el algoritmo no solo viene a poner orden en la
investigación sobre estos gusanos. "Hace una predicción de que, para que
la red funcione correctamente, ahí debe de haber algo. Los modelos teóricos
hacen predicciones que iluminan al investigador de que falta algo",
comenta. De hecho, los investigadores compararon con los genes humanos para
hacer su predicción. Eso sí, como aclara Saló, que no está relacionado con este
estudio, "es un descubrimiento que habrá que confirmar con posteriores
experimentos".
Saló, que lleva 40 años estudiando a las planarias,
considera que este modelo generado por una inteligencia artificial permite ir
más allá. "Los científicos analizaban hasta ahora en una sola dimensión,
el algoritmo lo hace en dos dimensiones", reconoce. Sin embargo, aún
quedan muchas cosas por descubrir de este organismo antes de que, como algunos
sueñan, muestre todos sus secretos y la medicina regenerativa aprenda a fabricar
órganos humanos en el laboratorio como hace la planaria.
Ciencia hecha por robots
Si otros científicos, quizá otra máquina, confirman
el descubrimiento de este sistema de inteligencia artificial, se trataría de
uno de los primeros descubrimientos hechos por una máquina. Ya hay robot
cirujanos, algoritmos que superan a los humanos en un número creciente de actividades. Logros como el del genoma
humano o los del LHC no habrían sido posibles sin la asistencia de potentes
ordenadores y no menos potentes agentes artificiales. Pero descubrirde novo es
otra cosa.
"La ventaja de los sistemas robóticos es que
pueden trabajar más barato, rápido y con mayor acierto y por más tiempo que los
humanos", asegura el profesor del Instituto de Biotecnología de la
Universidad de Manchester (Reino Unido), Ross King.
Este investigador, especializado en la automatización de la ciencia, fue de los
primeros en hablar de ciencia hecha por robots. De hecho, su equipo diseñó los
robot Adán y Eva, que no solo replican los resultados de los investigadores
humanos, sino que descubren por sí solos.
"Los robots científicos tienen el potencial de
mejorar la calidad de la ciencia. Como todo lo que hacen es explícito, esto les
permite describir los experimentos con mayor detalle y claridad
semántica", dice Ross. Eso sí, "los ordenadores tienen habilidades
diferentes de los humanos, pueden analizar un millón de estudios científicos,
pero ellos no podránn comprender en profundidad ninguno de ellos", añade.
A Ross no le parece descabellada la idea de Frank Wilczek, Nobel de
Física en 2004, que llegó a decir que, en 100 años, el mejor físico será una
máquina.
http://elpais.com/elpais/2015/06/08/ciencia/1433747121_522455.html?rel=epr
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