La próxima revolución del software: programar células biológicas
-
0:01 - 0:05La segunda mitad del siglo pasado
estuvo completamente definida -
0:05 - 0:07por una revolución tecnológica:
-
0:07 - 0:09la revolución del software.
-
0:09 - 0:14La capacidad de programar electrones
en un material llamado silicio -
0:14 - 0:17hizo posibles tecnologías,
empresas e industrias -
0:17 - 0:21que en un punto fueron inimaginables
para muchos de nosotros, -
0:21 - 0:25pero que ya han cambiado fundamentalmente
la forma en que funciona el mundo. -
0:26 - 0:28Sin embargo, la primera
mitad de este siglo, -
0:28 - 0:32va a ser transformada
por una nueva revolución de software: -
0:32 - 0:35la revolución del software viviente.
-
0:35 - 0:39Y esto será impulsado por
la capacidad de programación bioquímica -
0:39 - 0:41en un material llamado biología.
-
0:41 - 0:45Y hacerlo nos permitirá aprovechar
las propiedades de la biología. -
0:45 - 0:48para generar nuevos tipos de terapias,
-
0:48 - 0:50para reparar tejido dañado,
-
0:50 - 0:53reprogramar células defectuosas
-
0:53 - 0:57o incluso construir sistemas operativos
programables a partir de bioquímica. -
0:58 - 1:02Si podemos hacer esto,
y necesitamos hacerlo, -
1:02 - 1:04su impacto será tan grande
-
1:04 - 1:08que hará palidecer, en comparación,
la primera revolución de software. -
1:08 - 1:12Y eso es porque el software viviente
transformaría la totalidad de la medicina, -
1:12 - 1:14la agricultura y la energía,
-
1:14 - 1:18y estos son sectores que eclipsan
a los dominados por la TI. -
1:19 - 1:23Imaginen plantas programables que fijan
el nitrógeno de manera más efectiva -
1:23 - 1:26o resisten los hongos
patógenos emergentes, -
1:26 - 1:29o incluso programar cultivos
para que sean perennes en lugar de anuales -
1:29 - 1:32para que puedan duplicar
los rendimientos cada año. -
1:32 - 1:34Eso transformaría la agricultura
-
1:34 - 1:38y es como mantendremos alimentada
a nuestra creciente población mundial. -
1:39 - 1:41O imaginen inmunidad programable,
-
1:41 - 1:45diseño y aprovechamiento
de dispositivos moleculares que guían -
1:45 - 1:49su sistema inmunológico para detectar,
erradicar o incluso prevenir enfermedades. -
1:49 - 1:51Esto transformaría la medicina
-
1:51 - 1:55y la forma de mantener la salud
de una población que crece y envejece. -
1:56 - 2:00Ya tenemos muchas de las herramientas
que harán realidad el software viviente. -
2:00 - 2:02Podemos editar genes
con precisión con CRISPR. -
2:02 - 2:05Podemos reescribir el código genético
una base a la vez. -
2:05 - 2:10Incluso podemos construir circuitos
sintéticos que funcionen con ADN. -
2:10 - 2:13Pero descubrir cómo y cuándo
manejar estas herramientas -
2:13 - 2:15todavía es un proceso de ensayo y error.
-
2:15 - 2:19Se necesita una gran experiencia,
años de especialización. -
2:19 - 2:22Y los protocolos experimentales
son difíciles de descubrir. -
2:22 - 2:25y con demasiada frecuencia,
difíciles de reproducir. -
2:25 - 2:30Y, ya saben, hay una tendencia en biología
a enfocarnos mucho en las partes, -
2:30 - 2:33pero todos sabemos que algo
como volar no se entendería -
2:33 - 2:34solo estudiando plumas.
-
2:35 - 2:39Por lo tanto, programar biología aún no es
tan simple como programar su computadora. -
2:39 - 2:41Y para empeorar las cosas,
-
2:41 - 2:45los sistemas vivos no se parecen
en gran medida a los sistemas diseñados -
2:45 - 2:47que Uds. y yo programamos todos los días.
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2:48 - 2:50A diferencia de
los sistemas de ingeniería, -
2:50 - 2:52los sistemas vivos se autogeneran,
-
2:52 - 2:53se autoorganizan,
-
2:53 - 2:55operan a escalas moleculares.
-
2:55 - 2:57Y estas interacciones a nivel molecular
-
2:57 - 3:00conducen generalmente
a una salida robusta a escala macro. -
3:00 - 3:03Incluso pueden repararse a sí mismos.
-
3:04 - 3:07Consideren, por ejemplo,
la humilde planta doméstica, -
3:07 - 3:09como la de sus repisas
de la chimenea en casa -
3:09 - 3:11que siguen olvidando regar.
-
3:12 - 3:15Todos los días, a pesar de su negligencia,
esa planta tiene que despertarse -
3:15 - 3:18y descubrir cómo asignar sus recursos.
-
3:18 - 3:22¿Crecerá, fotosintetizará,
producirá semillas o florecerá? -
3:22 - 3:26Y esa es una decisión que debe tomarse
a nivel de todo el organismo. -
3:26 - 3:29Pero una planta no tiene cerebro
para resolver todo eso. -
3:29 - 3:32Tiene que conformarse
con las células de sus hojas. -
3:32 - 3:34Tienen que responder al medio ambiente
-
3:34 - 3:37y tomar las decisiones
que afectan a toda la planta. -
3:37 - 3:41De alguna manera debe haber un programa
ejecutándose dentro de estas celdas, -
3:41 - 3:43un programa que responde
a señales y claves de entrada -
3:43 - 3:45y da forma a lo que hará esa célula.
-
3:46 - 3:49Y luego esos programas
deben operar de manera distribuida -
3:49 - 3:51a través de células individuales,
-
3:51 - 3:54para que puedan coordinarse
y que la planta pueda crecer y florecer. -
3:56 - 3:59Si pudiéramos entender
estos programas biológicos, -
3:59 - 4:02si pudiéramos entender
la computación biológica, -
4:02 - 4:06transformaría nuestra capacidad
de entender cómo y por qué -
4:06 - 4:08las células hacen lo que hacen.
-
4:08 - 4:10Porque, si entendemos estos programas,
-
4:10 - 4:12podríamos depurarlos
cuando las cosas salgan mal. -
4:12 - 4:17O podríamos aprender de ellos cómo
diseñar el tipo de circuitos sintéticos -
4:17 - 4:21que realmente explotan
el poder computacional de la bioquímica. -
4:22 - 4:25Mi pasión por esta idea
me llevó a una carrera en investigación -
4:25 - 4:29en la interfaz de matemáticas,
informática y biología. -
4:29 - 4:34En mi trabajo, me enfoco en el concepto
de biología como computación. -
4:34 - 4:37Y eso significa preguntar,
¿qué calculan las células, -
4:38 - 4:41y cómo podemos descubrir
estos programas biológicos? -
4:42 - 4:46Comencé a hacer estas preguntas junto
con algunos colaboradores brillantes -
4:46 - 4:48en Microsoft Research
y la Universidad de Cambridge, -
4:48 - 4:50donde en conjunto queremos entender
-
4:50 - 4:55el programa biológico que se ejecuta
dentro de un tipo único de célula: -
4:55 - 4:57una célula madre embrionaria.
-
4:57 - 5:00Estas células son únicas
porque son totalmente inocentes. -
5:00 - 5:02Pueden convertirse en lo que quieran:
-
5:02 - 5:05una célula cerebral, cardíaca,
ósea, pulmonar, -
5:05 - 5:07cualquier tipo de célula adulta.
-
5:07 - 5:09Esta inocencia, las distingue,
-
5:09 - 5:12y también encendió la imaginación
de la comunidad científica, -
5:12 - 5:15que se dio cuenta, de que si
pudiéramos aprovechar ese potencial, -
5:15 - 5:18tendríamos una herramienta
poderosa para la medicina. -
5:18 - 5:20Si pudiéramos descubrir
cómo toman la decisión -
5:20 - 5:23de convertirse en un tipo
de célula u otro, -
5:23 - 5:24podríamos ser capaces de aprovecharlas
-
5:25 - 5:29para generar células que necesitamos
para reparar tejidos enfermos o dañados. -
5:30 - 5:33Pero cumplir esta visión
no está exento de desafíos, -
5:33 - 5:36sobre todo porque
estas células particulares, -
5:36 - 5:38emergen solo seis días
después de la concepción. -
5:39 - 5:41Y luego, en un día más
o menos, se han ido. -
5:41 - 5:43Han emprendido los diferentes caminos
-
5:43 - 5:46que forman todas las estructuras
y órganos del cuerpo adulto. -
5:48 - 5:51Pero resulta que el destino
de las células es mucho más plástico -
5:51 - 5:52de lo que imaginamos.
-
5:52 - 5:53Hace unos 13 años,
-
5:53 - 5:57algunos científicos mostraron
algo verdaderamente revolucionario. -
5:57 - 6:02Al insertar solo un puñado
de genes en una célula adulta, -
6:02 - 6:04como una de sus células de la piel,
-
6:04 - 6:08se puede transformar
esa célula al estado inocente. -
6:08 - 6:11Es un proceso que en realidad
se conoce como "reprogramación" -
6:11 - 6:14y nos permite imaginar
una especie de utopía de células madre, -
6:14 - 6:18la capacidad de tomar una muestra
de las propias células de un paciente, -
6:18 - 6:20transformarlas de nuevo al estado inocente
-
6:20 - 6:23y usar esas células para hacer
lo que ese paciente pueda necesitar, -
6:23 - 6:25ya sean células cerebrales o cardíacas.
-
6:27 - 6:29Pero durante la última década más o menos,
-
6:29 - 6:31averiguar cómo cambiar el destino celular,
-
6:31 - 6:34todavía es un proceso de ensayo y error.
-
6:34 - 6:38Incluso en los casos en que descubrimos
protocolos experimentales exitosos, -
6:38 - 6:40siguen siendo ineficientes
-
6:40 - 6:44y carecemos de una comprensión
fundamental de cómo y por qué funcionan. -
6:45 - 6:48Si uno se las arregla para convertir
una célula madre en una célula cardíaca, -
6:48 - 6:51eso no nos dice cómo
cambiar una célula madre -
6:51 - 6:52en una célula cerebral.
-
6:53 - 6:56Entonces queríamos entender
el programa biológico -
6:56 - 6:58que corre dentro de una
célula madre embrionaria, -
6:58 - 7:02y comprender el cálculo realizado
por un sistema vivo -
7:02 - 7:06comenzando con una
pregunta devastadoramente simple: -
7:06 - 7:09¿qué es lo que ese sistema
realmente tiene que hacer? -
7:10 - 7:13La informática en realidad
tiene un conjunto de estrategias -
7:13 - 7:17para lidiar con lo que el software
y el hardware están destinados a hacer. -
7:17 - 7:19Cuando escriben un programa,
codifican una pieza de software, -
7:20 - 7:21desean que se ejecute correctamente.
-
7:21 - 7:23Desean rendimiento, funcionalidad.
-
7:23 - 7:24Desean evitar errores.
-
7:24 - 7:26Les puede costar mucho.
-
7:26 - 7:28Cuando un desarrollador
escribe un programa, -
7:28 - 7:30podría escribir un conjunto
de especificaciones. -
7:30 - 7:32Esto es lo que debe hacer su programa.
-
7:32 - 7:35Tal vez debería comparar
el tamaño de dos números -
7:35 - 7:37u ordenar números por tamaño.
-
7:37 - 7:42Existe la tecnología que nos
permite verificar automáticamente -
7:42 - 7:44si están satisfechas
nuestras especificaciones, -
7:44 - 7:47si ese programa hace lo que debería hacer.
-
7:47 - 7:50Nuestra idea era que de la misma manera,
-
7:50 - 7:53observaciones experimentales,
cosas que medimos en el laboratorio, -
7:53 - 7:58corresponden a especificaciones de lo
que debe hacer el programa biológico. -
7:59 - 8:01Así que solo necesitábamos
encontrar una manera -
8:01 - 8:04para codificar este nuevo
tipo de especificación. -
8:05 - 8:08Digamos que han estado ocupado
en el laboratorio midiendo sus genes -
8:08 - 8:11y descubrieron que
si el Gene A está activo, -
8:11 - 8:14entonces Gene B o Gene C
parece estar activo. -
8:15 - 8:18Podemos escribir esa observación
como una expresión matemática -
8:18 - 8:21si podemos usar el lenguaje de la lógica:
-
8:21 - 8:23Si A, entonces B o C.
-
8:24 - 8:27Ahora, este es un ejemplo muy simple,
-
8:27 - 8:28Es solo para ilustrar el punto.
-
8:28 - 8:31Podemos codificar expresiones
verdaderamente ricas -
8:31 - 8:36que capturan el proceder de múltiples
genes o proteínas a lo largo del tiempo -
8:36 - 8:38a través de múltiples
experimentos diferentes. -
8:39 - 8:41Y así, al traducir nuestras observaciones
-
8:41 - 8:43en expresiones matemáticas
de esta manera, -
8:43 - 8:48es posible probar si esas
observaciones pueden surgir o no -
8:48 - 8:51de un programa de interacciones genéticas.
-
8:52 - 8:55Y desarrollamos una herramienta
para hacer justamente esto. -
8:55 - 8:58Pudimos usar esta herramienta
para codificar observaciones -
8:58 - 8:59como expresiones matemáticas
-
8:59 - 9:03y luego esa herramienta nos permitiría
descubrir el programa genético -
9:03 - 9:05que podría dar explicación de todos.
-
9:05 - 9:08Y luego aplicamos
este enfoque para descubrir -
9:08 - 9:12el programa genético que se ejecuta
dentro de las células madre embrionarias -
9:12 - 9:16para ver si podíamos entender
cómo inducir ese estado inocente. -
9:16 - 9:18Esta herramienta se construyó realmente
-
9:18 - 9:21en un solucionador que se implementa
habitualmente en todo el mundo -
9:21 - 9:23para verificación
de software convencional. -
9:24 - 9:27Entonces comenzamos con un conjunto
de casi 50 especificaciones diferentes -
9:27 - 9:30que generamos a partir
de observaciones experimentales -
9:30 - 9:32de células madre embrionarias.
-
9:32 - 9:35Y al codificar estas observaciones
en esta herramienta, -
9:35 - 9:38pudimos descubrir
el primer programa molecular -
9:38 - 9:40que podría explicarlos todos.
-
9:40 - 9:43Eso es una hazaña en sí misma, ¿verdad?
-
9:43 - 9:46Ser capaz de conciliar todas
estas observaciones diferentes -
9:46 - 9:49no es el tipo de cosas que pueden
hacer al dorso de un sobre, -
9:49 - 9:52incluso si tienen un sobre
realmente grande. -
9:52 - 9:54Como tenemos este tipo de comprensión,
-
9:54 - 9:56podríamos ir un paso más allá.
-
9:56 - 9:59Podríamos usar este programa para
predecir qué podría hacer esta célula -
9:59 - 10:01en condiciones que aún
no habíamos probado. -
10:01 - 10:04Podríamos sondear el programa en silico.
-
10:05 - 10:06Y así lo hicimos:
-
10:06 - 10:09generamos predicciones
que probamos en el laboratorio, -
10:09 - 10:12y encontramos que este programa
era altamente predictivo. -
10:12 - 10:15Nos dijo cómo podríamos
acelerar el progreso, -
10:15 - 10:18volver al estado inocente
de forma rápida y eficiente. -
10:18 - 10:21Nos dijo a qué genes
apuntar para hacer eso, -
10:21 - 10:23qué genes podrían incluso
obstaculizar ese proceso. -
10:23 - 10:28Incluso el programa predijo el orden
en que se activarían los genes. -
10:29 - 10:32Entonces, este enfoque realmente
nos permitió descubrir la dinámica -
10:32 - 10:35de lo que están haciendo las células.
-
10:36 - 10:39El desarrollo no es un método específico
para la biología de células madre. -
10:39 - 10:42Más bien, nos permite
dar sentido a la computación. -
10:42 - 10:44siendo llevada a cabo por la célula
-
10:44 - 10:47en el contexto de interacciones genéticas.
-
10:47 - 10:49En realidad, es solo
un componente básico. -
10:49 - 10:52El campo necesita urgentemente
desarrollar nuevos enfoques -
10:52 - 10:54para entender la computación
biológica más ampliamente -
10:54 - 10:56y a diferentes niveles,
-
10:56 - 11:00desde el ADN hasta el flujo
de información entre las células. -
11:00 - 11:03Solo este tipo de
comprensión transformadora -
11:03 - 11:08nos permitirá aprovechar la biología
de manera predecible y confiable. -
11:09 - 11:12Pero para programar la biología,
también necesitaremos desarrollar -
11:12 - 11:14los tipos de herramientas e idiomas
-
11:14 - 11:18que permiten a los experimentadores
y científicos computacionales -
11:18 - 11:20diseñar la función biológica
-
11:20 - 11:24y hacer que esos diseños se compilen
en el código de máquina de la celda, -
11:24 - 11:25su bioquímica
-
11:25 - 11:27para que luego podamos
construir esas estructuras. -
11:27 - 11:30Eso es algo parecido
a un compilador de software vivo, -
11:30 - 11:33y estoy orgullosa de ser parte
de un equipo en Microsoft -
11:33 - 11:35que está trabajando para desarrollar uno.
-
11:35 - 11:39Aunque decir que es
un gran desafío es un eufemismo, -
11:39 - 11:40pero si se lleva a cabo,
-
11:40 - 11:44sería el puente final entre
el software y el wetware. -
11:45 - 11:49Sin embargo, en términos más generales, la
biología de programación solo será posible -
11:49 - 11:53si podemos transformar el campo
en uno verdaderamente interdisciplinario. -
11:53 - 11:56Se necesita unir
las ciencias físicas y de la vida, -
11:56 - 11:58y científicos de cada una
de estas disciplinas -
11:58 - 12:01necesitan poder trabajar
juntos con idiomas comunes -
12:01 - 12:03y compartir preguntas científicas.
-
12:05 - 12:08A largo plazo, vale la pena recordar
que muchas de las compañías gigantes -
12:08 - 12:12de software y tecnología con las que Uds.
y yo trabajamos todos los días -
12:12 - 12:14difícilmente podrían haber sido imaginadas
-
12:14 - 12:16cuando comenzamos a programar
en microchips de silicio. -
12:16 - 12:19Y si comenzamos ahora a pensar
en el potencial de la tecnología -
12:20 - 12:22habilitado por la biología computacional,
-
12:22 - 12:25veremos algunos de los pasos
que debemos seguir en el camino -
12:25 - 12:26para hacer eso realidad.
-
12:27 - 12:30Existe el pensamiento aleccionador
de que este tipo de tecnología -
12:30 - 12:32podría estar abierto al mal uso.
-
12:32 - 12:35Si estamos dispuestos
a hablar sobre el potencial -
12:35 - 12:36para programar células inmunes,
-
12:36 - 12:39también deberíamos pensar
en el potencial de las bacterias -
12:39 - 12:41diseñadas para evadirlos.
-
12:41 - 12:43Puede haber gente dispuesta a hacer eso.
-
12:44 - 12:45Un pensamiento tranquilizador en esto
-
12:45 - 12:48es que, bueno, menos para los científicos
-
12:48 - 12:51es que la biología es frágil
al ser manipuleada. -
12:51 - 12:53Así que programar biología no será algo
-
12:53 - 12:55que harán en el cobertizo de su jardín.
-
12:56 - 12:58Pero como estamos al comienzo de esto,
-
12:58 - 13:00podemos avanzar
con los ojos bien abiertos. -
13:00 - 13:03Podemos hacer las preguntas
difíciles por adelantado, -
13:03 - 13:06podemos establecer
las salvaguardas necesarias -
13:06 - 13:09y, como parte de eso, tendremos
que pensar en nuestra ética. -
13:09 - 13:12Tendremos que pensar
en poner límites a la implementación -
13:12 - 13:13de la función biológica.
-
13:14 - 13:17Como parte de esto, la investigación
en bioética tendrá que ser una prioridad. -
13:17 - 13:20No puede ser relegado al segundo lugar
-
13:20 - 13:22en la emoción de la innovación científica.
-
13:23 - 13:27Pero el premio final,
el destino final en este viaje, -
13:27 - 13:30serían aplicaciones innovadoras
e industrias innovadoras -
13:30 - 13:34en áreas desde agricultura y medicina
hasta energía y materiales -
13:34 - 13:36e incluso la informática en sí misma.
-
13:36 - 13:40Imagínense, que algún día podríamos
alimentar el planeta de manera sostenible -
13:40 - 13:42en la máxima energía verde
-
13:42 - 13:45si pudiéramos imitar algo que
las plantas descubrieron hace milenios: -
13:46 - 13:49cómo aprovechar la energía del sol
con una eficiencia que no tiene paralelo -
13:49 - 13:51por nuestras células solares actuales.
-
13:52 - 13:55Si entendiéramos ese programa
de interacciones cuánticas -
13:55 - 13:58que permiten que las plantas absorban
la luz solar de manera tan eficiente, -
13:58 - 14:02podríamos traducir eso en
construir circuitos sintéticos de ADN -
14:02 - 14:04que ofrecen el material
para mejores células solares. -
14:05 - 14:09Hay equipos y científicos trabajando en
los fundamentos de esto en este momento, -
14:09 - 14:12entonces, si recibiera la atención
adecuada y la inversión correcta, -
14:12 - 14:15se podría realizar en 10 o 15 años.
-
14:15 - 14:19Estamos al comienzo
de una revolución tecnológica. -
14:19 - 14:22Comprender este antiguo tipo
de computación biológica -
14:22 - 14:24es el primer paso crítico.
-
14:24 - 14:26Y si podemos darnos cuenta de esto,
-
14:26 - 14:29entraríamos en la era
de un sistema operativo -
14:29 - 14:31que ejecuta software vivo
-
14:31 - 14:32Muchas gracias.
-
14:32 - 14:34(Aplausos)
- Title:
- La próxima revolución del software: programar células biológicas
- Speaker:
- Sara-Jane Dunn
- Description:
-
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.
- Video Language:
- English
- Team:
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- Project:
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- Duration:
- 14:47
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