No las conocen.
No las ven.
Pero siempre andan por ahí,
cuchicheando,
elaborando planes secretos,
creando ejércitos con millones de soldados...
Y cuando deciden atacar,
atacan todas al mismo tiempo.
Estoy hablando de las bacterias.
(Risas)
¿De quién pensaban que hablaba?
Las bacterias viven en comunidades al igual que los humanos.
Tienen familias,
hablan,
y planean sus actividades.
Y al igual que los humanos, hacen trampa, engañan
e incluso algunas se engañan unas a otras.
¿Y si les digo que podemos escuchar las conversaciones de las bacterias
y traducir su información confidencial al lenguaje humano?
¿Y que el traducir las conversaciones de las bacterias puede salvar vidas?
Tengo un doctorado en nanofísica
y usé la nanotecnología para desarrollar
una herramienta de traducción en tiempo real
que puede espiar a las comunidades de bacterias
y obtener grabaciones de lo que las bacterias están haciendo.
Las bacterias viven en todos lados.
Están en la tierra, en los muebles
y dentro de nuestros cuerpos.
De hecho, el 90 % de todas las células vivas en este escenario son bacterianas.
Algunas bacterias son beneficiosas;
nos ayudan a digerir la comida o producen antibióticos.
Y algunas bacterias son malas para nosotros;
causan enfermedades y muerte.
Para coordinar todas sus funciones,
las bacterias deben poder organizarse,
y las hacen como los humanos:
comunicándose.
Pero en vez de usar palabras
usan moléculas de señalización para comunicarse entre sí.
Cuando hay pocas bacterias,
las moléculas de señalización simplemente fluyen,
como los gritos de un hombre solo en el desierto.
Pero cuando hay muchas bacterias, las moléculas de señalización se acumulan,
y las bacterias empiezan a percibir que no están solas.
Se escuchan unas a otras.
De este modo, controlan cuántas son
y cuándo son suficientes como para iniciar una nueva acción.
Y cuando las moléculas de señalización han alcanzado un cierto umbral,
todas las bacterias perciben al unísono que deben realizar
la misma acción.
Así que las conversaciones bacterianas constan de una iniciativa y una reacción,
la producción de una molécula y la respuesta a esta.
En mi investigación me he concentrado en espiar a comunidades bacterianas
dentro del cuerpo humano.
¿Cómo funciona?
Tomamos una muestra de un paciente;
puede ser de sangre o saliva.
Disparamos electrones en la muestra,
y los electrones interactúan con cualquier molécula de comunicación presente;
esta interacción nos dará información
sobre la identidad de la bacteria,
el tipo de comunicación
y cuánto están hablando las bacterias.
Pero ¿cómo es cuando las bacterias se comunican?
Antes de desarrollar la herramienta de traducción
mi primera hipótesis era que las bacterias tenían un lenguaje primitivo,
como niños pequeños que aún no han desarrollado palabras ni oraciones.
Cuando se ríen están felices, cuando lloran están tristes.
Tan simple como eso.
Pero resultó que las bacterias no eran tan primitivas como supuse que serían.
Una molécula no es solo una molécula.
Puede significar cosas distintas dependiendo del contexto,
al igual que el llanto de los bebés significa cosas distintas:
a veces el bebé tiene hambre,
a veces está mojado,
a veces está lastimado o tiene miedo.
Los padres saben cómo decodificar esos llantos.
Y como herramienta de traducción real
tenía que decodificar las moléculas de señalización
y traducirlas dependiendo del contexto.
Y, ¿quién sabe?
Quizá el traductor de Google la adopte pronto.
(Risas)
Les daré un ejemplo.
Traje algunos datos bacterianos que quizá sean un poco difíciles de entender
si no están entrenados,
pero traten de observar.
(Risas)
Esta es una familia bacteriana feliz que ha infectado a un paciente.
Llamémosla la familia Montesco.
Comparten los recursos, se reproducen y crecen.
Un día reciben nuevos vecinos:
la familia bacteriana Capuleto.
(Risas)
Mientras trabajen juntas, todo va bien.
Pero entonces ocurre algo inesperado.
Romeo Montesco tiene una relación con Julieta Capuleto.
(Risas)
Y sí, comparten material genético.
(Risas)
Esta transferencia de genes puede ser peligrosa para los Montesco,
que ambicionan ser la única familia en el paciente que han infectado,
y compartir los genes contribuye
a que los Capuleto desarrollen una resistencia contra los antibióticos.
Así que los Montesco empiezan a hablar para deshacerse de la otra familia
liberando esta molécula.
(Risas)
Y con subtítulos:
[Coordinemos un ataque]
(Risas)
Coordinemos un ataque.
Y entonces todos responden al unísono
liberando un veneno que matará a la otra familia.
[¡Eliminar!]
(Risas)
Los Capuleto responden ordenando un contraataque.
[¡Contraataque!]
Y tienen una batalla.
Este video es de bacterias reales que luchan con orgánulos parecidos a espadas,
en el que tratan de matarse
literalmente apuñalándose y rompiéndose unas a otras.
La familia que gane esta batalla se convertirá en la bacteria dominante.
Así que, lo que puedo hacer es detectar conversaciones bacterianas
que conducen a distintas conductas colectivas
como la batalla que vieron.
Y lo que yo hice fue espiar las comunidades de bacterias
dentro del cuerpo humano
en pacientes de un hospital.
Seguí a 62 pacientes en un experimento,
donde analicé muestras de pacientes sobre una infección en particular,
sin saber los resultados de las pruebas de diagnóstico tradicionales.
Ahora bien, para los diagnósticos de bacterias
se esparce una muestra sobre una placa
y si las bacterias en cinco días,
se diagnostica al paciente como infectado.
Cuando terminé el estudio y comparé los resultados de la herramienta
con la prueba de diagnóstico tradicional y la prueba de validación,
quedé sorprendida.
Fue mucho más asombroso de lo que nunca hubiera previsto.
Pero antes de decir lo que reveló la herramienta
quisiera contarles sobre una paciente específica a la que seguí:
una niña.
Tenía fibrosis cística,
una enfermedad genética que hacía que sus pulmones
fueran susceptibles a infecciones bacterianas.
La niña no formaba parte del ensayo clínico.
La seguí porque yo sabía, por su historia clínica,
que nunca antes había tenido una infección.
Una vez al mes esta niña iba al hospital
para expectorar una muestra de esputo en un recipiente.
Esta muestra se transfería para un análisis bacteriano
al laboratorio central,
de modo que los médicos pudieran actuar rápidamente si descubrían una infección.
Y esto me permitía también a mí probar sus muestras en mi dispositivo.
Los primeros dos meses en los que medí sus muestras, no había nada.
Pero al tercer mes,
descubrí algunas conversaciones bacterianas en su muestra.
Las bacterias estaban coordinándose para dañar su tejido pulmonar.
Pero los diagnósticos tradicionales no mostraban ninguna bacteria.
Lo medí nuevamente el mes siguiente,
y pude ver que las conversaciones entre las bacterias eran aún más agresivas.
Los diagnósticos tradicionales todavía no mostraban nada.
Mi estudio terminó, pero medio año después seguí su estado
para ver si las bacterias que solo yo conocía habían desaparecido
sin intervención médica.
No lo habían hecho.
Ahora habían diagnosticado a la niña con una infección aguda
de bacterias mortales.
Eran las mismas bacterias que mi herramienta había descubierto antes.
Y, a pesar de un tratamiento fuerte con antibióticos,
fue imposible erradicar la infección.
Los médicos consideraron que no viviría más allá de los 20 años.
Cuando medí las muestras de esta niña
mi herramienta aún estaba en la etapa inicial.
Ni siquiera sabía si mi método funcionaba,
por lo que acordé con los médicos
no decirles lo que reveló
para no comprometer su tratamiento.
Cuando vi estos resultados, que no habían sido validados,
no me atreví a decir nada
porque tratar a los pacientes sin una infección real
también tiene consecuencias negativas para ellos.
Pero ahora sabemos más,
y hay muchos niños y niñas a los que todavía podemos salvar
porque, lamentablemente, esta situación ocurre muy a menudo.
Los pacientes se infectan,
las bacterias no aparecen en la prueba de diagnóstico tradicional
y, de pronto, la infección se desencadena en el paciente con síntomas graves.
Y en ese momento ya es muy tarde.
El resultado sorprendente sobre los 62 pacientes que seguí
es que mi dispositivo captó conversaciones bacterianas
en más de la mitad de las muestras
que habían sido diagnosticadas como negativas por los métodos tradicionales.
Más de la mitad de estos pacientes se habían ido a casa pensando
que no tenían infección,
aunque en realidad eran portadores de bacterias peligrosas.
Dentro de estos pacientes mal diagnosticados
las bacterias se coordinaban para lanzar un ataque sincronizado.
Cuchicheaban unas con otras.
Yo llamo "bacterias cuchicheadoras"
a las bacterias que los métodos tradicionales no pueden diagnosticar.
Es la única herramienta de traducción que puede captar esos cuchicheos.
Creo que el tiempo durante el cual las bacterias aún están cuchicheando
es un período de oportunidad para el tratamiento dirigido.
Si la niña hubiera sido tratada durante esta período,
podría haber sido posible matar a las bacterias
en su estado inicial,
antes de que la infección se fuera de las manos.
Mi experiencia con esta niña me hizo decidir hacer todo lo posible
por impulsar el uso de esta tecnología en el hospital.
Junto con los médicos
trabajo para implementar esta herramienta en las clínicas
para diagnosticar las infecciones tempranas.
Aunque los médicos no saben todavía cómo tratar a los pacientes
durante la fase de cuchicheo,
puede ayudarlos a vigilar de cerca a los pacientes en riesgo.
Podría ayudarlos a confirmar si el tratamiento ha funcionado o no,
y a responder preguntas sencillas:
¿Está infectado el paciente?
¿Y qué están haciendo las bacterias?
Las bacterias hablan,
hacen planes secretos
y se envían información confidencial entre sí.
Pero no solo podemos captarlas mientras cuchichean,
también podemos aprender su lenguaje secreto
y volvernos cuchicheadores bacterianos.
Y, como dirían las bacterias:
"3-oxo-C12-aniline."
["Fin"]
(Risas)
(Aplausos)
Gracias.