1
00:00:00,750 --> 00:00:05,259
La segunda mitad del siglo pasado 
estuvo completamente definida

2
00:00:05,283 --> 00:00:07,282
por una revolución tecnológica:

3
00:00:07,306 --> 00:00:08,741
la revolución del software.

4
00:00:09,313 --> 00:00:14,121
La capacidad de programar electrones 
en un material llamado silicio

5
00:00:14,145 --> 00:00:17,218
hizo posibles tecnologías, 
empresas e industrias

6
00:00:17,242 --> 00:00:21,219
que en un punto fueron inimaginables 
para muchos de nosotros,

7
00:00:21,243 --> 00:00:25,158
pero que ya han cambiado fundamentalmente
la forma en que funciona el mundo.

8
00:00:26,158 --> 00:00:28,233
Sin embargo, la primera
mitad de este siglo,

9
00:00:28,273 --> 00:00:32,081
va a ser transformada
por una nueva revolución de software:

10
00:00:32,105 --> 00:00:34,540
la revolución del software viviente.

11
00:00:34,921 --> 00:00:38,971
Y esto será impulsado por 
la capacidad de programación bioquímica

12
00:00:38,995 --> 00:00:41,290
en un material llamado biología.

13
00:00:41,314 --> 00:00:45,455
Y hacerlo nos permitirá aprovechar 
las propiedades de la biología.

14
00:00:45,479 --> 00:00:48,135
para generar nuevos tipos de terapias,

15
00:00:48,159 --> 00:00:50,027
para reparar tejido dañado,

16
00:00:50,051 --> 00:00:52,776
reprogramar células defectuosas

17
00:00:52,800 --> 00:00:57,354
o incluso construir sistemas operativos 
programables a partir de bioquímica.

18
00:00:58,420 --> 00:01:01,993
Si podemos hacer esto, 
y necesitamos hacerlo,

19
00:01:02,017 --> 00:01:04,179
su impacto será tan grande

20
00:01:04,203 --> 00:01:08,080
que hará palidecer, en comparación, 
la primera revolución de software.

21
00:01:08,104 --> 00:01:12,338
Y eso es porque el software viviente 
transformaría la totalidad de la medicina,

22
00:01:12,362 --> 00:01:13,921
la agricultura y la energía,

23
00:01:13,945 --> 00:01:17,773
y estos son sectores que eclipsan 
a los dominados por la TI.

24
00:01:18,812 --> 00:01:22,986
Imaginen plantas programables que fijan 
el nitrógeno de manera más efectiva

25
00:01:23,010 --> 00:01:25,915
o resisten los hongos 
patógenos emergentes,

26
00:01:25,939 --> 00:01:29,266
o incluso programar cultivos
para que sean perennes en lugar de anuales

27
00:01:29,310 --> 00:01:31,768
para que puedan duplicar
los rendimientos cada año.

28
00:01:31,792 --> 00:01:33,890
Eso transformaría la agricultura

29
00:01:33,914 --> 00:01:38,018
y es como mantendremos alimentada 
a nuestra creciente población mundial.

30
00:01:38,794 --> 00:01:41,056
O imaginen inmunidad programable,

31
00:01:41,090 --> 00:01:44,718
diseño y aprovechamiento
de dispositivos moleculares que guían

32
00:01:44,762 --> 00:01:49,172
su sistema inmunológico para detectar,
erradicar o incluso prevenir enfermedades.

33
00:01:49,196 --> 00:01:50,767
Esto transformaría la medicina

34
00:01:50,791 --> 00:01:54,850
y la forma de mantener la salud
de una población que crece y envejece.

35
00:01:55,501 --> 00:01:59,704
Ya tenemos muchas de las herramientas 
que harán realidad el software viviente.

36
00:01:59,728 --> 00:02:02,075
Podemos editar genes 
con precisión con CRISPR.

37
00:02:02,099 --> 00:02:05,182
Podemos reescribir el código genético 
una base a la vez.

38
00:02:05,206 --> 00:02:09,642
Incluso podemos construir circuitos 
sintéticos que funcionen con ADN.

39
00:02:10,428 --> 00:02:13,017
Pero descubrir cómo y cuándo
manejar estas herramientas

40
00:02:13,041 --> 00:02:15,343
todavía es un proceso de ensayo y error.

41
00:02:15,367 --> 00:02:19,027
Se necesita una gran experiencia, 
años de especialización.

42
00:02:19,051 --> 00:02:22,088
Y los protocolos experimentales 
son difíciles de descubrir.

43
00:02:22,112 --> 00:02:24,694
y con demasiada frecuencia, 
difíciles de reproducir.

44
00:02:25,256 --> 00:02:29,729
Y, ya saben, hay una tendencia en biología
a enfocarnos mucho en las partes,

45
00:02:29,753 --> 00:02:32,886
pero todos sabemos que algo 
como volar no se entendería

46
00:02:32,910 --> 00:02:34,249
solo estudiando plumas.

47
00:02:34,846 --> 00:02:39,367
Por lo tanto, programar biología aún no es
tan simple como programar su computadora.

48
00:02:39,391 --> 00:02:41,069
Y para empeorar las cosas,

49
00:02:41,093 --> 00:02:45,103
los sistemas vivos no se parecen 
en gran medida a los sistemas diseñados

50
00:02:45,127 --> 00:02:47,223
que Uds. y yo programamos todos los días.

51
00:02:47,691 --> 00:02:49,746
A diferencia de 
los sistemas de ingeniería,

52
00:02:49,746 --> 00:02:51,802
los sistemas vivos se autogeneran,

53
00:02:51,826 --> 00:02:53,297
se autoorganizan,

54
00:02:53,321 --> 00:02:55,008
operan a escalas moleculares.

55
00:02:55,032 --> 00:02:57,168
Y estas interacciones a nivel molecular

56
00:02:57,192 --> 00:03:00,210
conducen generalmente
a una salida robusta a escala macro.

57
00:03:00,234 --> 00:03:02,954
Incluso pueden repararse a sí mismos.

58
00:03:04,256 --> 00:03:07,250
Consideren, por ejemplo, 
la humilde planta doméstica,

59
00:03:07,274 --> 00:03:09,461
como la de sus repisas 
de la chimenea en casa

60
00:03:09,485 --> 00:03:11,272
que siguen olvidando regar.

61
00:03:11,749 --> 00:03:15,364
Todos los días, a pesar de su negligencia,
esa planta tiene que despertarse

62
00:03:15,388 --> 00:03:18,135
y descubrir cómo asignar sus recursos.

63
00:03:18,159 --> 00:03:21,730
¿Crecerá, fotosintetizará, 
producirá semillas o florecerá?

64
00:03:21,754 --> 00:03:25,693
Y esa es una decisión que debe tomarse 
a nivel de todo el organismo.

65
00:03:25,717 --> 00:03:29,198
Pero una planta no tiene cerebro 
para resolver todo eso.

66
00:03:29,222 --> 00:03:31,939
Tiene que conformarse 
con las células de sus hojas.

67
00:03:31,963 --> 00:03:33,866
Tienen que responder al medio ambiente

68
00:03:33,890 --> 00:03:36,539
y tomar las decisiones 
que afectan a toda la planta.

69
00:03:36,563 --> 00:03:40,551
De alguna manera debe haber un programa 
ejecutándose dentro de estas celdas,

70
00:03:40,575 --> 00:03:43,302
un programa que responde 
a señales y claves de entrada

71
00:03:43,326 --> 00:03:45,266
y da forma a lo que hará esa célula.

72
00:03:45,679 --> 00:03:48,926
Y luego esos programas 
deben operar de manera distribuida

73
00:03:48,950 --> 00:03:50,557
a través de células individuales,

74
00:03:50,591 --> 00:03:53,874
para que puedan coordinarse
y que la planta pueda crecer y florecer.

75
00:03:55,675 --> 00:03:58,991
Si pudiéramos entender 
estos programas biológicos,

76
00:03:59,015 --> 00:04:02,137
si pudiéramos entender 
la computación biológica,

77
00:04:02,161 --> 00:04:06,098
transformaría nuestra capacidad 
de entender cómo y por qué

78
00:04:06,122 --> 00:04:07,668
las células hacen lo que hacen.

79
00:04:08,152 --> 00:04:09,969
Porque, si entendemos estos programas,

80
00:04:09,993 --> 00:04:12,296
podríamos depurarlos
cuando las cosas salgan mal.

81
00:04:12,320 --> 00:04:16,513
O podríamos aprender de ellos cómo 
diseñar el tipo de circuitos sintéticos

82
00:04:16,537 --> 00:04:21,011
que realmente explotan 
el poder computacional de la bioquímica.

83
00:04:22,407 --> 00:04:25,425
Mi pasión por esta idea
me llevó a una carrera en investigación

84
00:04:25,449 --> 00:04:29,080
en la interfaz de matemáticas, 
informática y biología.

85
00:04:29,104 --> 00:04:33,830
En mi trabajo, me enfoco en el concepto 
de biología como computación.

86
00:04:34,334 --> 00:04:37,476
Y eso significa preguntar,
¿qué calculan las células,

87
00:04:37,500 --> 00:04:41,017
y cómo podemos descubrir 
estos programas biológicos?

88
00:04:41,760 --> 00:04:45,517
Comencé a hacer estas preguntas junto 
con algunos colaboradores brillantes

89
00:04:45,541 --> 00:04:48,112
en Microsoft Research 
y la Universidad de Cambridge,

90
00:04:48,136 --> 00:04:50,419
donde en conjunto queremos entender

91
00:04:50,443 --> 00:04:54,620
el programa biológico que se ejecuta 
dentro de un tipo único de célula:

92
00:04:54,644 --> 00:04:56,538
una célula madre embrionaria.

93
00:04:57,136 --> 00:05:00,296
Estas células son únicas 
porque son totalmente inocentes.

94
00:05:00,320 --> 00:05:02,348
Pueden convertirse en lo que quieran:

95
00:05:02,382 --> 00:05:05,097
una célula cerebral, cardíaca, 
ósea, pulmonar,

96
00:05:05,141 --> 00:05:06,998
cualquier tipo de célula adulta.

97
00:05:07,022 --> 00:05:08,699
Esta inocencia, las distingue,

98
00:05:08,723 --> 00:05:11,724
y también encendió la imaginación 
de la comunidad científica,

99
00:05:11,748 --> 00:05:15,011
que se dio cuenta, de que si 
pudiéramos aprovechar ese potencial,

100
00:05:15,035 --> 00:05:17,626
tendríamos una herramienta 
poderosa para la medicina.

101
00:05:17,857 --> 00:05:20,378
Si pudiéramos descubrir 
cómo toman la decisión

102
00:05:20,412 --> 00:05:22,563
de convertirse en un tipo 
de célula u otro,

103
00:05:22,587 --> 00:05:24,497
podríamos ser capaces de aprovecharlas

104
00:05:24,551 --> 00:05:28,984
para generar células que necesitamos 
para reparar tejidos enfermos o dañados.

105
00:05:29,794 --> 00:05:32,724
Pero cumplir esta visión 
no está exento de desafíos,

106
00:05:32,748 --> 00:05:35,512
sobre todo porque 
estas células particulares,

107
00:05:35,536 --> 00:05:38,365
emergen solo seis días 
después de la concepción.

108
00:05:38,826 --> 00:05:40,881
Y luego, en un día más 
o menos, se han ido.

109
00:05:40,905 --> 00:05:42,962
Han emprendido los diferentes caminos

110
00:05:42,986 --> 00:05:46,036
que forman todas las estructuras 
y órganos del cuerpo adulto.

111
00:05:47,770 --> 00:05:50,829
Pero resulta que el destino 
de las células es mucho más plástico

112
00:05:50,873 --> 00:05:52,286
de lo que imaginamos.

113
00:05:52,310 --> 00:05:53,310
Hace unos 13 años,

114
00:05:53,350 --> 00:05:56,631
algunos científicos mostraron
algo verdaderamente revolucionario.

115
00:05:57,393 --> 00:06:01,739
Al insertar solo un puñado 
de genes en una célula adulta,

116
00:06:01,763 --> 00:06:03,527
como una de sus células de la piel,

117
00:06:03,551 --> 00:06:07,510
se puede transformar 
esa célula al estado inocente.

118
00:06:07,534 --> 00:06:10,709
Es un proceso que en realidad 
se conoce como "reprogramación"

119
00:06:10,733 --> 00:06:14,092
y nos permite imaginar 
una especie de utopía de células madre,

120
00:06:14,116 --> 00:06:17,757
la capacidad de tomar una muestra 
de las propias células de un paciente,

121
00:06:17,781 --> 00:06:20,091
transformarlas de nuevo al estado inocente

122
00:06:20,115 --> 00:06:23,295
y usar esas células para hacer
lo que ese paciente pueda necesitar,

123
00:06:23,319 --> 00:06:25,394
ya sean células cerebrales o cardíacas.

124
00:06:26,541 --> 00:06:28,586
Pero durante la última década más o menos,

125
00:06:28,610 --> 00:06:31,374
averiguar cómo cambiar el destino celular,

126
00:06:31,398 --> 00:06:33,550
todavía es un proceso de ensayo y error.

127
00:06:33,911 --> 00:06:38,419
Incluso en los casos en que descubrimos 
protocolos experimentales exitosos,

128
00:06:38,443 --> 00:06:39,910
siguen siendo ineficientes

129
00:06:39,934 --> 00:06:44,172
y carecemos de una comprensión 
fundamental de cómo y por qué funcionan.

130
00:06:44,650 --> 00:06:48,375
Si uno se las arregla para convertir 
una célula madre en una célula cardíaca,

131
00:06:48,419 --> 00:06:50,768
eso no nos dice cómo 
cambiar una célula madre

132
00:06:50,792 --> 00:06:51,993
en una célula cerebral.

133
00:06:52,633 --> 00:06:55,564
Entonces queríamos entender 
el programa biológico

134
00:06:55,588 --> 00:06:58,035
que corre dentro de una 
célula madre embrionaria,

135
00:06:58,059 --> 00:07:01,565
y comprender el cálculo realizado 
por un sistema vivo

136
00:07:01,589 --> 00:07:05,842
comenzando con una 
pregunta devastadoramente simple:

137
00:07:05,866 --> 00:07:09,222
¿qué es lo que ese sistema 
realmente tiene que hacer?

138
00:07:09,838 --> 00:07:12,688
La informática en realidad 
tiene un conjunto de estrategias

139
00:07:12,712 --> 00:07:16,539
para lidiar con lo que el software 
y el hardware están destinados a hacer.

140
00:07:16,563 --> 00:07:19,483
Cuando escriben un programa, 
codifican una pieza de software,

141
00:07:19,517 --> 00:07:21,247
desean que se ejecute correctamente.

142
00:07:21,271 --> 00:07:23,061
Desean rendimiento, funcionalidad.

143
00:07:23,085 --> 00:07:24,302
Desean evitar errores.

144
00:07:24,326 --> 00:07:25,634
Les puede costar mucho.

145
00:07:25,978 --> 00:07:28,030
Cuando un desarrollador
escribe un programa,

146
00:07:28,034 --> 00:07:30,304
podría escribir un conjunto
de especificaciones.

147
00:07:30,328 --> 00:07:32,199
Esto es lo que debe hacer su programa.

148
00:07:32,223 --> 00:07:34,615
Tal vez debería comparar 
el tamaño de dos números

149
00:07:34,645 --> 00:07:36,727
u ordenar números por tamaño.

150
00:07:37,037 --> 00:07:41,732
Existe la tecnología que nos 
permite verificar automáticamente

151
00:07:41,756 --> 00:07:44,134
si están satisfechas
nuestras especificaciones,

152
00:07:44,158 --> 00:07:46,791
si ese programa hace lo que debería hacer.

153
00:07:47,266 --> 00:07:50,012
Nuestra idea era que de la misma manera,

154
00:07:50,056 --> 00:07:53,214
observaciones experimentales,
cosas que medimos en el laboratorio,

155
00:07:53,238 --> 00:07:58,271
corresponden a especificaciones de lo 
que debe hacer el programa biológico.

156
00:07:58,769 --> 00:08:01,015
Así que solo necesitábamos 
encontrar una manera

157
00:08:01,039 --> 00:08:03,852
para codificar este nuevo 
tipo de especificación.

158
00:08:04,594 --> 00:08:08,248
Digamos que han estado ocupado 
en el laboratorio midiendo sus genes

159
00:08:08,272 --> 00:08:10,708
y descubrieron que 
si el Gene A está activo,

160
00:08:10,732 --> 00:08:14,120
entonces Gene B o Gene C 
parece estar activo.

161
00:08:14,678 --> 00:08:18,260
Podemos escribir esa observación 
como una expresión matemática

162
00:08:18,284 --> 00:08:20,657
si podemos usar el lenguaje de la lógica:

163
00:08:21,125 --> 00:08:23,453
Si A, entonces B o C.

164
00:08:24,242 --> 00:08:26,696
Ahora, este es un ejemplo muy simple,

165
00:08:26,720 --> 00:08:28,463
Es solo para ilustrar el punto.

166
00:08:28,487 --> 00:08:31,411
Podemos codificar expresiones 
verdaderamente ricas

167
00:08:31,435 --> 00:08:35,588
que capturan el proceder de múltiples 
genes o proteínas a lo largo del tiempo

168
00:08:35,612 --> 00:08:38,148
a través de múltiples 
experimentos diferentes.

169
00:08:38,521 --> 00:08:41,147
Y así, al traducir nuestras observaciones

170
00:08:41,171 --> 00:08:43,164
en expresiones matemáticas
de esta manera,

171
00:08:43,188 --> 00:08:48,286
es posible probar si esas 
observaciones pueden surgir o no

172
00:08:48,310 --> 00:08:51,364
de un programa de interacciones genéticas.

173
00:08:51,923 --> 00:08:54,689
Y desarrollamos una herramienta
para hacer justamente esto.

174
00:08:54,713 --> 00:08:57,525
Pudimos usar esta herramienta 
para codificar observaciones

175
00:08:57,549 --> 00:08:58,956
como expresiones matemáticas

176
00:08:58,980 --> 00:09:02,590
y luego esa herramienta nos permitiría 
descubrir el programa genético

177
00:09:02,614 --> 00:09:04,682
que podría dar explicación de todos.

178
00:09:05,481 --> 00:09:07,761
Y luego aplicamos 
este enfoque para descubrir

179
00:09:07,785 --> 00:09:11,868
el programa genético que se ejecuta 
dentro de las células madre embrionarias

180
00:09:11,892 --> 00:09:16,081
para ver si podíamos entender 
cómo inducir ese estado inocente.

181
00:09:16,105 --> 00:09:18,057
Esta herramienta se construyó realmente

182
00:09:18,081 --> 00:09:21,223
en un solucionador que se implementa
habitualmente en todo el mundo

183
00:09:21,237 --> 00:09:23,296
para verificación 
de software convencional.

184
00:09:23,590 --> 00:09:27,081
Entonces comenzamos con un conjunto
de casi 50 especificaciones diferentes

185
00:09:27,105 --> 00:09:29,698
que generamos a partir
de observaciones experimentales

186
00:09:29,748 --> 00:09:31,851
de células madre embrionarias.

187
00:09:31,875 --> 00:09:34,511
Y al codificar estas observaciones 
en esta herramienta,

188
00:09:34,535 --> 00:09:37,720
pudimos descubrir 
el primer programa molecular

189
00:09:37,744 --> 00:09:39,705
que podría explicarlos todos.

190
00:09:40,309 --> 00:09:42,822
Eso es una hazaña en sí misma, ¿verdad?

191
00:09:42,846 --> 00:09:45,748
Ser capaz de conciliar todas 
estas observaciones diferentes

192
00:09:45,772 --> 00:09:48,839
no es el tipo de cosas que pueden 
hacer al dorso de un sobre,

193
00:09:48,863 --> 00:09:51,511
incluso si tienen un sobre 
realmente grande.

194
00:09:52,190 --> 00:09:54,348
Como tenemos este tipo de comprensión,

195
00:09:54,372 --> 00:09:55,834
podríamos ir un paso más allá.

196
00:09:55,858 --> 00:09:59,229
Podríamos usar este programa para
predecir qué podría hacer esta célula

197
00:09:59,253 --> 00:10:01,429
en condiciones que aún 
no habíamos probado.

198
00:10:01,453 --> 00:10:03,854
Podríamos sondear el programa en silico.

199
00:10:04,735 --> 00:10:05,982
Y así lo hicimos:

200
00:10:06,006 --> 00:10:09,186
generamos predicciones 
que probamos en el laboratorio,

201
00:10:09,210 --> 00:10:12,242
y encontramos que este programa
era altamente predictivo.

202
00:10:12,266 --> 00:10:14,891
Nos dijo cómo podríamos 
acelerar el progreso,

203
00:10:14,915 --> 00:10:17,975
volver al estado inocente 
de forma rápida y eficiente.

204
00:10:17,999 --> 00:10:20,569
Nos dijo a qué genes 
apuntar para hacer eso,

205
00:10:20,593 --> 00:10:23,217
qué genes podrían incluso 
obstaculizar ese proceso.

206
00:10:23,241 --> 00:10:28,231
Incluso el programa predijo el orden 
en que se activarían los genes.

207
00:10:28,980 --> 00:10:32,120
Entonces, este enfoque realmente
nos permitió descubrir la dinámica

208
00:10:32,144 --> 00:10:34,546
de lo que están haciendo las células.

209
00:10:35,728 --> 00:10:39,370
El desarrollo no es un método específico 
para la biología de células madre.

210
00:10:39,394 --> 00:10:42,078
Más bien, nos permite 
dar sentido a la computación.

211
00:10:42,102 --> 00:10:43,787
siendo llevada a cabo por la célula

212
00:10:43,811 --> 00:10:46,642
en el contexto de interacciones genéticas.

213
00:10:46,666 --> 00:10:48,954
En realidad, es solo 
un componente básico.

214
00:10:48,978 --> 00:10:51,753
El campo necesita urgentemente 
desarrollar nuevos enfoques

215
00:10:51,787 --> 00:10:54,382
para entender la computación 
biológica más ampliamente

216
00:10:54,406 --> 00:10:55,773
y a diferentes niveles,

217
00:10:55,797 --> 00:10:59,926
desde el ADN hasta el flujo 
de información entre las células.

218
00:10:59,950 --> 00:11:02,747
Solo este tipo de 
comprensión transformadora

219
00:11:02,771 --> 00:11:07,757
nos permitirá aprovechar la biología 
de manera predecible y confiable.

220
00:11:08,969 --> 00:11:12,071
Pero para programar la biología,
también necesitaremos desarrollar

221
00:11:12,095 --> 00:11:14,090
los tipos de herramientas e idiomas

222
00:11:14,114 --> 00:11:17,522
que permiten a los experimentadores 
y científicos computacionales

223
00:11:17,546 --> 00:11:20,043
diseñar la función biológica

224
00:11:20,067 --> 00:11:23,572
y hacer que esos diseños se compilen 
en el código de máquina de la celda,

225
00:11:23,596 --> 00:11:24,777
su bioquímica

226
00:11:24,801 --> 00:11:27,285
para que luego podamos 
construir esas estructuras.

227
00:11:27,309 --> 00:11:30,442
Eso es algo parecido 
a un compilador de software vivo,

228
00:11:30,496 --> 00:11:33,222
y estoy orgullosa de ser parte 
de un equipo en Microsoft

229
00:11:33,246 --> 00:11:35,228
que está trabajando para desarrollar uno.

230
00:11:35,366 --> 00:11:38,592
Aunque decir que es
un gran desafío es un eufemismo,

231
00:11:38,616 --> 00:11:39,789
pero si se lleva a cabo,

232
00:11:39,813 --> 00:11:43,522
sería el puente final entre 
el software y el wetware.

233
00:11:45,006 --> 00:11:49,021
Sin embargo, en términos más generales, la
biología de programación solo será posible

234
00:11:49,045 --> 00:11:52,724
si podemos transformar el campo 
en uno verdaderamente interdisciplinario.

235
00:11:52,748 --> 00:11:55,700
Se necesita unir 
las ciencias físicas y de la vida,

236
00:11:55,724 --> 00:11:57,991
y científicos de cada una 
de estas disciplinas

237
00:11:58,015 --> 00:12:00,746
necesitan poder trabajar 
juntos con idiomas comunes

238
00:12:00,770 --> 00:12:03,489
y compartir preguntas científicas.

239
00:12:04,637 --> 00:12:08,180
A largo plazo, vale la pena recordar 
que muchas de las compañías gigantes

240
00:12:08,214 --> 00:12:11,626
de software y tecnología con las que Uds.
y yo trabajamos todos los días

241
00:12:11,640 --> 00:12:13,663
difícilmente podrían haber sido imaginadas

242
00:12:13,717 --> 00:12:16,422
cuando comenzamos a programar 
en microchips de silicio.

243
00:12:16,446 --> 00:12:19,477
Y si comenzamos ahora a pensar 
en el potencial de la tecnología

244
00:12:19,501 --> 00:12:21,927
habilitado por la biología computacional,

245
00:12:21,951 --> 00:12:24,886
veremos algunos de los pasos 
que debemos seguir en el camino

246
00:12:24,910 --> 00:12:26,343
para hacer eso realidad.

247
00:12:27,231 --> 00:12:30,313
Existe el pensamiento aleccionador
de que este tipo de tecnología

248
00:12:30,337 --> 00:12:32,114
podría estar abierto al mal uso.

249
00:12:32,138 --> 00:12:34,551
Si estamos dispuestos
a hablar sobre el potencial

250
00:12:34,585 --> 00:12:36,141
para programar células inmunes,

251
00:12:36,195 --> 00:12:38,973
también deberíamos pensar 
en el potencial de las bacterias

252
00:12:38,997 --> 00:12:40,658
diseñadas para evadirlos.

253
00:12:40,682 --> 00:12:42,769
Puede haber gente dispuesta a hacer eso.

254
00:12:43,506 --> 00:12:45,278
Un pensamiento tranquilizador en esto

255
00:12:45,312 --> 00:12:47,541
es que, bueno, menos para los científicos

256
00:12:47,565 --> 00:12:50,834
es que la biología es frágil
al ser manipuleada.

257
00:12:50,858 --> 00:12:53,270
Así que programar biología no será algo

258
00:12:53,270 --> 00:12:55,268
que harán en el cobertizo de su jardín.

259
00:12:55,642 --> 00:12:57,722
Pero como estamos al comienzo de esto,

260
00:12:57,746 --> 00:13:00,329
podemos avanzar 
con los ojos bien abiertos.

261
00:13:00,353 --> 00:13:02,868
Podemos hacer las preguntas
difíciles por adelantado,

262
00:13:02,898 --> 00:13:05,701
podemos establecer 
las salvaguardas necesarias

263
00:13:05,735 --> 00:13:08,562
y, como parte de eso, tendremos
que pensar en nuestra ética.

264
00:13:08,586 --> 00:13:11,758
Tendremos que pensar 
en poner límites a la implementación

265
00:13:11,782 --> 00:13:13,280
de la función biológica.

266
00:13:13,604 --> 00:13:17,319
Como parte de esto, la investigación 
en bioética tendrá que ser una prioridad.

267
00:13:17,343 --> 00:13:19,750
No puede ser relegado al segundo lugar

268
00:13:19,774 --> 00:13:22,288
en la emoción de la innovación científica.

269
00:13:23,154 --> 00:13:26,628
Pero el premio final, 
el destino final en este viaje,

270
00:13:26,652 --> 00:13:30,096
serían aplicaciones innovadoras 
e industrias innovadoras

271
00:13:30,120 --> 00:13:33,564
en áreas desde agricultura y medicina 
hasta energía y materiales

272
00:13:33,588 --> 00:13:35,849
e incluso la informática en sí misma.

273
00:13:36,490 --> 00:13:40,118
Imagínense, que algún día podríamos
alimentar el planeta de manera sostenible

274
00:13:40,142 --> 00:13:41,521
en la máxima energía verde

275
00:13:41,545 --> 00:13:45,488
si pudiéramos imitar algo que 
las plantas descubrieron hace milenios:

276
00:13:45,512 --> 00:13:49,283
cómo aprovechar la energía del sol 
con una eficiencia que no tiene paralelo

277
00:13:49,307 --> 00:13:51,163
por nuestras células solares actuales.

278
00:13:51,695 --> 00:13:54,626
Si entendiéramos ese programa
de interacciones cuánticas

279
00:13:54,650 --> 00:13:58,214
que permiten que las plantas absorban 
la luz solar de manera tan eficiente,

280
00:13:58,268 --> 00:14:01,552
podríamos traducir eso en 
construir circuitos sintéticos de ADN

281
00:14:01,576 --> 00:14:04,489
que ofrecen el material 
para mejores células solares.

282
00:14:05,279 --> 00:14:09,062
Hay equipos y científicos trabajando en
los fundamentos de esto en este momento,

283
00:14:09,076 --> 00:14:12,309
entonces, si recibiera la atención 
adecuada y la inversión correcta,

284
00:14:12,333 --> 00:14:14,613
se podría realizar en 10 o 15 años.

285
00:14:15,457 --> 00:14:18,654
Estamos al comienzo 
de una revolución tecnológica.

286
00:14:19,067 --> 00:14:22,288
Comprender este antiguo tipo 
de computación biológica

287
00:14:22,312 --> 00:14:24,444
es el primer paso crítico.

288
00:14:24,468 --> 00:14:26,145
Y si podemos darnos cuenta de esto,

289
00:14:26,179 --> 00:14:28,651
entraríamos en la era 
de un sistema operativo

290
00:14:28,675 --> 00:14:30,580
que ejecuta software vivo

291
00:14:30,604 --> 00:14:31,770
Muchas gracias.

292
00:14:31,794 --> 00:14:34,484
(Aplausos)