La próxima revolución del software: programar células biológicas

Las células de su cuerpo son como un software de computadora: están "programadas" para llevar a cabo funciones específicas en momentos específicos. Si podemos comprender mejor este proceso, podríamos desbloquear la capacidad de reprogramar las células nosotros mismos, dice la bióloga computacional Sara-Jane Dunn. En una charla de vanguardia de la ciencia, explica cómo su equipo está estudiando las células madre embrionarias para obtener una nueva comprensión de los programas biológicos que impulsan la vida y desarrollar un "software vivo" que podría transformar la medicina, la agricultura y la energía.

La segunda mitad del siglo pasado
estuvo completamente definida

por una revolución tecnológica:

la revolución del software.

La capacidad de programar electrones
en un material llamado silicio

hizo posibles tecnologías,
empresas e industrias

que en un punto fueron inimaginables
para muchos de nosotros,

pero que ya han cambiado fundamentalmente
la forma en que funciona el mundo.

Sin embargo, la primera
mitad de este siglo,

va a ser transformada
por una nueva revolución de software:

la revolución del software viviente.

Y esto será impulsado por
la capacidad de programación bioquímica

en un material llamado biología.

Y hacerlo nos permitirá aprovechar
las propiedades de la biología.

para generar nuevos tipos de terapias,

para reparar tejido dañado,

reprogramar células defectuosas

o incluso construir sistemas operativos
programables a partir de bioquímica.

Si podemos hacer esto,
y necesitamos hacerlo,

su impacto será tan grande

que hará palidecer, en comparación,
la primera revolución de software.

Y eso es porque el software viviente
transformaría la totalidad de la medicina,

la agricultura y la energía,

y estos son sectores que eclipsan
a los dominados por la TI.

Imaginen plantas programables que fijan
el nitrógeno de manera más efectiva

o resisten los hongos
patógenos emergentes,

o incluso programar cultivos
para que sean perennes en lugar de anuales

para que puedan duplicar
los rendimientos cada año.

Eso transformaría la agricultura

y es como mantendremos alimentada
a nuestra creciente población mundial.

O imaginen inmunidad programable,

diseño y aprovechamiento
de dispositivos moleculares que guían

su sistema inmunológico para detectar,
erradicar o incluso prevenir enfermedades.

Esto transformaría la medicina

y la forma de mantener la salud
de una población que crece y envejece.

Ya tenemos muchas de las herramientas
que harán realidad el software viviente.

Podemos editar genes
con precisión con CRISPR.

Podemos reescribir el código genético
una base a la vez.

Incluso podemos construir circuitos
sintéticos que funcionen con ADN.

Pero descubrir cómo y cuándo
manejar estas herramientas

todavía es un proceso de ensayo y error.

Se necesita una gran experiencia,
años de especialización.

Y los protocolos experimentales
son difíciles de descubrir.

y con demasiada frecuencia,
difíciles de reproducir.

Y, ya saben, hay una tendencia en biología
a enfocarnos mucho en las partes,

pero todos sabemos que algo
como volar no se entendería

solo estudiando plumas.

Por lo tanto, programar biología aún no es
tan simple como programar su computadora.

Y para empeorar las cosas,

los sistemas vivos no se parecen
en gran medida a los sistemas diseñados

que Uds. y yo programamos todos los días.

A diferencia de
los sistemas de ingeniería,

los sistemas vivos se autogeneran,

se autoorganizan,

operan a escalas moleculares.

Y estas interacciones a nivel molecular

conducen generalmente
a una salida robusta a escala macro.

Incluso pueden repararse a sí mismos.

Consideren, por ejemplo,
la humilde planta doméstica,

como la de sus repisas
de la chimenea en casa

que siguen olvidando regar.

Todos los días, a pesar de su negligencia,
esa planta tiene que despertarse

y descubrir cómo asignar sus recursos.

¿Crecerá, fotosintetizará,
producirá semillas o florecerá?

Y esa es una decisión que debe tomarse
a nivel de todo el organismo.

Pero una planta no tiene cerebro
para resolver todo eso.

Tiene que conformarse
con las células de sus hojas.

Tienen que responder al medio ambiente

y tomar las decisiones
que afectan a toda la planta.

De alguna manera debe haber un programa
ejecutándose dentro de estas celdas,

un programa que responde
a señales y claves de entrada

y da forma a lo que hará esa célula.

Y luego esos programas
deben operar de manera distribuida

a través de células individuales,

para que puedan coordinarse
y que la planta pueda crecer y florecer.

Si pudiéramos entender
estos programas biológicos,

si pudiéramos entender
la computación biológica,

transformaría nuestra capacidad
de entender cómo y por qué

las células hacen lo que hacen.

Porque, si entendemos estos programas,

podríamos depurarlos
cuando las cosas salgan mal.

O podríamos aprender de ellos cómo
diseñar el tipo de circuitos sintéticos

que realmente explotan
el poder computacional de la bioquímica.

Mi pasión por esta idea
me llevó a una carrera en investigación

en la interfaz de matemáticas,
informática y biología.

En mi trabajo, me enfoco en el concepto
de biología como computación.

Y eso significa preguntar,
¿qué calculan las células,

y cómo podemos descubrir
estos programas biológicos?

Comencé a hacer estas preguntas junto
con algunos colaboradores brillantes

en Microsoft Research
y la Universidad de Cambridge,

donde en conjunto queremos entender

el programa biológico que se ejecuta
dentro de un tipo único de célula:

una célula madre embrionaria.

Estas células son únicas
porque son totalmente inocentes.

Pueden convertirse en lo que quieran:

una célula cerebral, cardíaca,
ósea, pulmonar,

cualquier tipo de célula adulta.

Esta inocencia, las distingue,

y también encendió la imaginación
de la comunidad científica,

que se dio cuenta, de que si
pudiéramos aprovechar ese potencial,

tendríamos una herramienta
poderosa para la medicina.

Si pudiéramos descubrir
cómo toman la decisión

de convertirse en un tipo
de célula u otro,

podríamos ser capaces de aprovecharlas

para generar células que necesitamos
para reparar tejidos enfermos o dañados.

Pero cumplir esta visión
no está exento de desafíos,

sobre todo porque
estas células particulares,

emergen solo seis días
después de la concepción.

Y luego, en un día más
o menos, se han ido.

Han emprendido los diferentes caminos

que forman todas las estructuras
y órganos del cuerpo adulto.

Pero resulta que el destino
de las células es mucho más plástico

de lo que imaginamos.

Hace unos 13 años,

algunos científicos mostraron
algo verdaderamente revolucionario.

Al insertar solo un puñado
de genes en una célula adulta,

como una de sus células de la piel,

se puede transformar
esa célula al estado inocente.

Es un proceso que en realidad
se conoce como "reprogramación"

y nos permite imaginar
una especie de utopía de células madre,

la capacidad de tomar una muestra
de las propias células de un paciente,

transformarlas de nuevo al estado inocente

y usar esas células para hacer
lo que ese paciente pueda necesitar,

ya sean células cerebrales o cardíacas.

Pero durante la última década más o menos,

averiguar cómo cambiar el destino celular,

todavía es un proceso de ensayo y error.

Incluso en los casos en que descubrimos
protocolos experimentales exitosos,

siguen siendo ineficientes

y carecemos de una comprensión
fundamental de cómo y por qué funcionan.

Si uno se las arregla para convertir
una célula madre en una célula cardíaca,

eso no nos dice cómo
cambiar una célula madre

en una célula cerebral.

Entonces queríamos entender
el programa biológico

que corre dentro de una
célula madre embrionaria,

y comprender el cálculo realizado
por un sistema vivo

comenzando con una
pregunta devastadoramente simple:

¿qué es lo que ese sistema
realmente tiene que hacer?

La informática en realidad
tiene un conjunto de estrategias

para lidiar con lo que el software
y el hardware están destinados a hacer.

Cuando escriben un programa,
codifican una pieza de software,

desean que se ejecute correctamente.

Desean rendimiento, funcionalidad.

Desean evitar errores.

Les puede costar mucho.

Cuando un desarrollador
escribe un programa,

podría escribir un conjunto
de especificaciones.

Esto es lo que debe hacer su programa.

Tal vez debería comparar
el tamaño de dos números

u ordenar números por tamaño.

Existe la tecnología que nos
permite verificar automáticamente

si están satisfechas
nuestras especificaciones,

si ese programa hace lo que debería hacer.

Nuestra idea era que de la misma manera,

observaciones experimentales,
cosas que medimos en el laboratorio,

corresponden a especificaciones de lo
que debe hacer el programa biológico.

Así que solo necesitábamos
encontrar una manera

para codificar este nuevo
tipo de especificación.

Digamos que han estado ocupado
en el laboratorio midiendo sus genes

y descubrieron que
si el Gene A está activo,

entonces Gene B o Gene C
parece estar activo.

Podemos escribir esa observación
como una expresión matemática

si podemos usar el lenguaje de la lógica:

Si A, entonces B o C.

Ahora, este es un ejemplo muy simple,

Es solo para ilustrar el punto.

Podemos codificar expresiones
verdaderamente ricas

que capturan el proceder de múltiples
genes o proteínas a lo largo del tiempo

a través de múltiples
experimentos diferentes.

Y así, al traducir nuestras observaciones

en expresiones matemáticas
de esta manera,

es posible probar si esas
observaciones pueden surgir o no

de un programa de interacciones genéticas.

Y desarrollamos una herramienta
para hacer justamente esto.

Pudimos usar esta herramienta
para codificar observaciones

como expresiones matemáticas

y luego esa herramienta nos permitiría
descubrir el programa genético

que podría dar explicación de todos.

Y luego aplicamos
este enfoque para descubrir

el programa genético que se ejecuta
dentro de las células madre embrionarias

para ver si podíamos entender
cómo inducir ese estado inocente.

Esta herramienta se construyó realmente

en un solucionador que se implementa
habitualmente en todo el mundo

para verificación
de software convencional.

Entonces comenzamos con un conjunto
de casi 50 especificaciones diferentes

que generamos a partir
de observaciones experimentales

de células madre embrionarias.

Y al codificar estas observaciones
en esta herramienta,

pudimos descubrir
el primer programa molecular

que podría explicarlos todos.

Eso es una hazaña en sí misma, ¿verdad?

Ser capaz de conciliar todas
estas observaciones diferentes

no es el tipo de cosas que pueden
hacer al dorso de un sobre,

incluso si tienen un sobre
realmente grande.

Como tenemos este tipo de comprensión,

podríamos ir un paso más allá.

Podríamos usar este programa para
predecir qué podría hacer esta célula

en condiciones que aún
no habíamos probado.

Podríamos sondear el programa en silico.

Y así lo hicimos:

generamos predicciones
que probamos en el laboratorio,

y encontramos que este programa
era altamente predictivo.

Nos dijo cómo podríamos
acelerar el progreso,

volver al estado inocente
de forma rápida y eficiente.

Nos dijo a qué genes
apuntar para hacer eso,

qué genes podrían incluso
obstaculizar ese proceso.

Incluso el programa predijo el orden
en que se activarían los genes.

Entonces, este enfoque realmente
nos permitió descubrir la dinámica

de lo que están haciendo las células.

El desarrollo no es un método específico
para la biología de células madre.

Más bien, nos permite
dar sentido a la computación.

siendo llevada a cabo por la célula

en el contexto de interacciones genéticas.

En realidad, es solo
un componente básico.

El campo necesita urgentemente
desarrollar nuevos enfoques

para entender la computación
biológica más ampliamente

y a diferentes niveles,

desde el ADN hasta el flujo
de información entre las células.

Solo este tipo de
comprensión transformadora

nos permitirá aprovechar la biología
de manera predecible y confiable.

Pero para programar la biología,
también necesitaremos desarrollar

los tipos de herramientas e idiomas

que permiten a los experimentadores
y científicos computacionales

diseñar la función biológica

y hacer que esos diseños se compilen
en el código de máquina de la celda,

su bioquímica

para que luego podamos
construir esas estructuras.

Eso es algo parecido
a un compilador de software vivo,

y estoy orgullosa de ser parte
de un equipo en Microsoft

que está trabajando para desarrollar uno.

Aunque decir que es
un gran desafío es un eufemismo,

pero si se lleva a cabo,

sería el puente final entre
el software y el wetware.

Sin embargo, en términos más generales, la
biología de programación solo será posible

si podemos transformar el campo
en uno verdaderamente interdisciplinario.

Se necesita unir
las ciencias físicas y de la vida,

y científicos de cada una
de estas disciplinas

necesitan poder trabajar
juntos con idiomas comunes

y compartir preguntas científicas.

A largo plazo, vale la pena recordar
que muchas de las compañías gigantes

de software y tecnología con las que Uds.
y yo trabajamos todos los días

difícilmente podrían haber sido imaginadas

cuando comenzamos a programar
en microchips de silicio.

Y si comenzamos ahora a pensar
en el potencial de la tecnología

habilitado por la biología computacional,

veremos algunos de los pasos
que debemos seguir en el camino

para hacer eso realidad.

Existe el pensamiento aleccionador
de que este tipo de tecnología

podría estar abierto al mal uso.

Si estamos dispuestos
a hablar sobre el potencial

para programar células inmunes,

también deberíamos pensar
en el potencial de las bacterias

diseñadas para evadirlos.

Puede haber gente dispuesta a hacer eso.

Un pensamiento tranquilizador en esto

es que, bueno, menos para los científicos

es que la biología es frágil
al ser manipuleada.

Así que programar biología no será algo

que harán en el cobertizo de su jardín.

Pero como estamos al comienzo de esto,

podemos avanzar
con los ojos bien abiertos.

Podemos hacer las preguntas
difíciles por adelantado,

podemos establecer
las salvaguardas necesarias

y, como parte de eso, tendremos
que pensar en nuestra ética.

Tendremos que pensar
en poner límites a la implementación

de la función biológica.

Como parte de esto, la investigación
en bioética tendrá que ser una prioridad.

No puede ser relegado al segundo lugar

en la emoción de la innovación científica.

Pero el premio final,
el destino final en este viaje,

serían aplicaciones innovadoras
e industrias innovadoras

en áreas desde agricultura y medicina
hasta energía y materiales

e incluso la informática en sí misma.

Imagínense, que algún día podríamos
alimentar el planeta de manera sostenible

en la máxima energía verde

si pudiéramos imitar algo que
las plantas descubrieron hace milenios:

cómo aprovechar la energía del sol
con una eficiencia que no tiene paralelo

por nuestras células solares actuales.

Si entendiéramos ese programa
de interacciones cuánticas

que permiten que las plantas absorban
la luz solar de manera tan eficiente,

podríamos traducir eso en
construir circuitos sintéticos de ADN

que ofrecen el material
para mejores células solares.

Hay equipos y científicos trabajando en
los fundamentos de esto en este momento,

entonces, si recibiera la atención
adecuada y la inversión correcta,

se podría realizar en 10 o 15 años.

Estamos al comienzo
de una revolución tecnológica.

Comprender este antiguo tipo
de computación biológica

es el primer paso crítico.

Y si podemos darnos cuenta de esto,

entraríamos en la era
de un sistema operativo

que ejecuta software vivo

Muchas gracias.

(Aplausos)