Los científicos han recopilado datos de ADN y de imágenes microscópicas de células humanas, y ahora tienen una herramienta para darle sentido a toda esa información.
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Quizás el aspecto más importante de la biología que debemos comprender sean nuestras propias células. Si los científicos pueden predecir fácilmente cómo una mutación, un virus, un fármaco u otro cambio afecta a una célula y a todos los tejidos y órganos en los que funciona, podrán desbloquear rápidamente nuevas vacunas y fármacos. Varios biólogos celulares me lo describieron recientemente como el antiguo «santo grial» de su campo.
Pero las células humanas también se encuentran entre las cosas más difíciles de estudiar. Nuestro cuerpo está formado por decenas de billones de células comunicantes, cada una con su propia y compleja maquinaria interna. Los científicos no pueden acercarse a replicar ese mundo en el laboratorio y han tenido dificultades para hacerlo con las computadoras.
Eso puede estar cambiando. En las últimas décadas, los científicos han recopilado datos de ADN y de imágenes microscópicas de células humanas, y ahora tienen una herramienta, una IA generativa, que puede interpretar toda esa información. «Un chatbot que puede percibir el estilo y posiblemente el significado de grandes cantidades de lenguaje escrito, que luego utiliza para construir prosa similar a la humana, la IA podría teóricamente entrenarse con cantidades masivas de datos biológicos para extraer información importante sobre células u organismos completos». Lo expliqué en una historia esta semana.
La investigación se encuentra en sus primeras etapas y es posible que nunca se realicen «células virtuales» a gran escala impulsadas por IA. Pero los biólogos ya han logrado avances considerables utilizando la tecnología para estudiar los aspectos básicos de nuestros cuerpos, y pueden cambiar la naturaleza de ese estudio. Como en muchos otros ámbitos científicos, escribí, «la capacidad de explicar está siendo reemplazada por la capacidad de predecir, la invención humana está siendo reemplazada por la fe algorítmica».
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Una célula virtual es el «santo grial» de la ciencia. Se está acercando.
Por Matteo Wang
La célula humana es un tema miserable de estudio. Decenas de billones de ellos existen en el cuerpo, formando una red enorme y compleja que regula cada enfermedad y proceso metabólico. Cada célula de ese circuito es producto de una interacción igualmente densa y compleja entre genes, proteínas y otros fragmentos de maquinaria biológica diminuta y profunda.
Nuestra comprensión de este mundo está nublada y cambia constantemente. Hace apenas unos años, los científicos pensaban que sólo existían unos pocos cientos de tipos de células diferentes, pero las nuevas tecnologías han revelado miles (y esto es sólo el comienzo). La experimentación en este delicado campo puede ser una forma de especulación; Incluso el éxito suele confundirse. Se cree que los medicamentos de estilo Ozémico actúan sobre el intestino, por ejemplo, pero pueden resultar ser medicamentos para el cerebro, y Viagra se desarrolló inicialmente para tratar enfermedades cardiovasculares.
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Qué leer a continuación
- Por qué un científico cognitivo le pone una cámara frontal a su hijo: «Lake espera algún día poder introducir datos de Luna y otros en sus propios modelos», escribió mi colega Sarah Zhang el año pasado, «para encontrar mejores formas de entrenar la IA y comprender mejor cómo los niños dibujan lo ubicuo. Aún así, una hazaña notable en el aprendizaje de idiomas «.
- La ciencia se está volviendo menos humana: «Durante siglos, el conocimiento del mundo se ha basado en observarlo y describirlo», escribí en 2023. «Muchos de los modelos de IA actuales subvierten este esfuerzo, proporcionando respuestas sin justificación y llevando a los científicos a estudiar sus propios algoritmos. La naturaleza».
PD
A principios de esta semana, Meta anunció que pondría fin a su programa profesional de verificación de datos, comenzando en los Estados Unidos. «Adiós», escribió mi colega Ian Bogost. La verificación de datos es una práctica compleja y que requiere mucho tiempo y que «infunde a un trabajo publicado una ética de atención». Pero la implementación de plataformas de redes sociales como Facebook es superficial y «ha empañado la idea de que la verificación de datos puede hacer mucho».
– Mateo
