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Los cient\u00edficos se preguntan si la evoluci\u00f3n podr\u00eda haber transcurrido por otro camino diferente. Por ejemplo, si era inevitable que surgiese el ser humano, o si somos el producto de una serie de carambolas naturales que podr\u00eda no haber sucedido, dando como resultado un mundo alternativo. No hay una respuesta definitiva, pero hoy la inteligencia artificial (IA) puede emprender experimentos evolutivos. Uno de ellos, publicado esta semana en la revista Ciencia<\/i>revela que en el dise\u00f1o de un tipo de prote\u00edna hubo otras rutas posibles que la naturaleza no explor\u00f3. Y esta tecnolog\u00eda puede aportar valiosas pistas en la creaci\u00f3n de nuevas terapias y otras aplicaciones.<\/p>\n
En su libro de 1989 La vida maravillosa<\/i>el bi\u00f3logo evolutivo Stephen Jay Gould planteaba un experimento mental: si la cinta de la evoluci\u00f3n de la vida terrestre pudiese rebobinarse para volver al principio y comenzar de nuevo, \u00bfel resultado ser\u00eda el mismo que conocemos, o bien otro completamente diferente? Gould argumentaba a favor de lo segundo: en una nueva partida, empleando el s\u00edmil de los videojuegos, la evoluci\u00f3n habr\u00eda tomado otro derrotero muy distinto y los humanos no existir\u00edamos. \u201cVuelve a reproducir la cinta un mill\u00f3n de veces\u2026 y dudo que algo como el Homo sapiens<\/i> pudiese evolucionar de nuevo\u201d, escribi\u00f3.<\/p>\n
La tesis de Gould ha sido ampliamente debatida desde entonces, con opiniones a favor del determinismo y otras que defienden la contingencia. En su cuento de 1952 El ruido de un trueno<\/i>el autor de ciencia ficci\u00f3n Ray Bradbury narraba c\u00f3mo un viajero en el tiempo que pisaba una mariposa en la \u00e9poca de los dinosaurios cambiaba el rumbo del futuro. Gould expresaba esta misma idea: \u201cAltera cualquier acontecimiento temprano, incluso de forma muy leve y sin aparente importancia entonces, y la evoluci\u00f3n fluye a un canal totalmente distinto\u201d.<\/p>\nHablar el lenguaje de las prote\u00ednas<\/h3>\n
Los cient\u00edficos han investigado este problema mediante experimentos que tratan de recrear la evoluci\u00f3n en el laboratorio o en la naturaleza, o bien comparando especies que han surgido en condiciones similares. Hoy existe una nueva v\u00eda: la IA. En Nueva York, un grupo de antiguos investigadores de Meta \u2014la compa\u00f1\u00eda matriz de redes sociales como Facebook, Instagram y WhatsApp\u2014 fund\u00f3 EvolutionaryScale, una startup de IA enfocada a la biolog\u00eda. El sistema ESM3 (EvolutionaryScale Model 3), creado por esta empresa, es un modelo generativo de lenguaje; el tipo de plataforma al que pertenece el archiconocido ChatGPT, pero ESM3 no genera textos, sino prote\u00ednas, los ladrillos fundamentales de la vida.<\/p>\n
ESM3 se alimenta de datos de secuencia, estructura y funci\u00f3n de prote\u00ednas existentes para aprender el lenguaje biol\u00f3gico de estas mol\u00e9culas y crear otras nuevas. Sus creadores lo han entrenado con 771.000 millones de paquetes de datos creados a partir de 3.150 millones de secuencias, 236 millones de estructuras y 539 millones de rasgos funcionales, sumando un total de m\u00e1s de un bill\u00f3n de teraflops (una medida del rendimiento computacional), el mayor poder de computaci\u00f3n jam\u00e1s utilizado en biolog\u00eda, seg\u00fan la propia compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n
\u201cESM3 da un paso hacia un futuro de la biolog\u00eda, donde la IA es una herramienta para construir desde los primeros principios, del modo que construimos estructuras, m\u00e1quinas y microchips\u201d, afirma el cofundador y jefe cient\u00edfico de EvolutionaryScale y director del nuevo estudio, Alejandro Rives. Su visi\u00f3n es que la biolog\u00eda es la tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada jam\u00e1s creada y que es programable, ya que utiliza un alfabeto com\u00fan, el c\u00f3digo gen\u00e9tico que se traduce en los amino\u00e1cidos, eslabones de las prote\u00ednas. \u201cESM3 entiende todos estos datos biol\u00f3gicos, los traduce y los habla con fluidez para usarlos como herramienta generativa\u201d.<\/p>\n
Rives y sus colaboradores han aplicado ESM3 al problema de crear una nueva prote\u00edna fluorescente verde (GFP, por sus siglas en ingl\u00e9s). La GFP es una prote\u00edna natural que brilla en verde bajo la luz ultravioleta, y que se usa en investigaci\u00f3n como marcador. La primera se descubri\u00f3 en una medusa, pero existen otras versiones en corales o an\u00e9monas. Los cient\u00edficos entrenaron a ESM3 para crear una nueva GFP, y el resultado les sorprendi\u00f3: una prote\u00edna fluorescente, a la que han llamado esmGFP, que solo se parece en un 58% a la m\u00e1s similar, lo que seg\u00fan los investigadores equivale a similar 500 Millones de a\u00f1os de evoluci\u00f3n. ESM3 est\u00e1 ahora a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica como una nueva herramienta para el dise\u00f1o de nuevas prote\u00ednas con funciones terap\u00e9uticas, de remediaci\u00f3n ambiental y otros usos.<\/p>\n
As\u00ed, la IA ha encontrado un nuevo camino que la naturaleza pudo haber emprendido hace 500 millones de a\u00f1os, pero que, por razones que desconocemos, lo ignor\u00f3. Rives y sus colaboradores explican que solo unas pocas mutaciones de la GFP pueden destruir la fluorescencia; y que, sin embargo, ESM3 ha encontrado un nuevo espacio de prote\u00ednas fluorescentes que podr\u00edan haber sido, pero que no fueron: \u201cBajo estas secuencias existe un lenguaje fundamental de la biolog\u00eda de las prote\u00ednas que puede entenderse usando modelos de lenguaje\u201d.<\/p>\n
Seg\u00fan Jonathan Losos, profesor de la Universidad de Washington que trabaja en la cuesti\u00f3n del rebobinado de la evoluci\u00f3n estudiando especies en la naturaleza, \u201ceste estudio es un brillante ejemplo de que existen muchas maneras en que la evoluci\u00f3n podr\u00eda haber procedido\u201d. Losos valora los resultados del trabajo como una confirmaci\u00f3n de la contingencia defendida por Gould. As\u00ed lo contempla tambi\u00e9n Zachary Blount, profesor de la Universidad Estatal de Michigan que mostr\u00f3 la contingencia de la evoluci\u00f3n en un famoso experimento de cultivo de bacterias iniciado en 1988 por su antiguo supervisor, Richard Lenski, y que a\u00fan contin\u00faa despu\u00e9s de m\u00e1s de 80.000 generaciones. .<\/p>\n
\u201cEl estudio muestra que hay posibilidades biol\u00f3gicas viables que no han evolucionado (creemos) en la Tierra, lo que sugiere caminos genuinos que la evoluci\u00f3n pudo tomar, pero no lo hizo porque la historia necesaria no ocurri\u00f3\u201d, comenta Blount, advirtiendo de que tambi\u00e9n existe algo de determinismo en la naturaleza; en el experimento de ESM3 hay un 42% de semejanza con otras GFP. Blount no cree que la IA acabe de zanjar el problema del rebobinado, pero s\u00ed que ayudar\u00e1 a entender qu\u00e9 es contingente, qu\u00e9 no y por qu\u00e9: \u201cNos proporciona maneras de sondear la esfera de las posibilidades biol\u00f3gicas, lo que nos permite comparar lo que es biol\u00f3gicamente posible con lo que existe o ha existido\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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