Este artículo apareció por primera vez en The Checkup, el boletín semanal de biotecnología de MIT Technology Review. Para recibirlo en tu bandeja de entrada todos los jueves y leer (en inglés) artículos como éste en primicia, suscríbete aquí.
¿Qué hace el genoma? Quizá haya oído que es el modelo de un organismo. O que es algo así como una receta de cocina. Pero construir un organismo es mucho más complejo que construir una casa u ho ear un pastel.
Esta semana me he topado con una nueva forma de concebir el genoma, inspirada por el campo de la inteligencia artificial. Dos investigadores sostienen que deberíamos considerarlo más como un modelo generativo, como algo similar a una inteligencia artificial capaz de generar cosas nuevas.
Es posible que ya conozcas este tipo de herramientas de IA: son las que pueden crear texto, imágenes o incluso películas a partir de varias instrucciones. ¿Funcionan nuestros genomas de la misma manera? Es una idea fascinante. Explorémosla.
En la escuela me enseñaron que, en esencia, el genoma era el código de un organismo. Contiene las instrucciones necesarias para fabricar las distintas proteínas que necesitamos para construir nuestras células y tejidos y mantenerlos en funcionamiento. Para mí tenía sentido pensar que el genoma humano era algo así como la programación de un ser humano.
Pero esta metáfora se desmorona en cuanto se empieza a hurgar en ella, según detalla Kevin Mitchell, neurogenético del Trinity College de Dublín (Irlanda) y que ha dedicado mucho tiempo a reflexionar sobre el funcionamiento del genoma.
Un programa informático es esencialmente una secuencia de pasos, cada uno de los cuales controla una parte específica del desarrollo. En términos humanos, sería como tener un conjunto de instrucciones para empezar a construir un cerebro, luego una cabeza, y luego un cuello, y así sucesivamente. Pero las cosas no funcionan así.
Otra metáfora popular compara el genoma con un plano del cuerpo. Pero un plano es esencialmente un plan de cómo debería ser una estructura cuando esté completamente construida, en el que cada parte del diagrama representa un trozo del producto final. Nuestros genomas tampoco funcionan así.
No es como si tuviéramos un gen para un codo y otro para una ceja. En el desarrollo de múltiples partes del cuerpo intervienen múltiples genes. Las funciones de los genes pueden solaparse y los mismos genes pueden funcionar de forma diferente dependiendo de cuándo y dónde estén activos. Es mucho más complicado que un plano.
Luego está la metáfora de la receta. En cierto modo, es más acertada que la analogía de un plano o un programa. Puede ser útil pensar en nuestros genes como un conjunto de ingredientes e instrucciones, y tener en cuenta que el producto final también está a merced de variaciones en la temperatura del ho o o el tipo de fuente de ho ear utilizada, por ejemplo. Después de todo, los gemelos idénticos nacen con el mismo ADN, pero a menudo son muy diferentes cuando llegan a adultos.
Pero la metáfora de la receta es demasiado vaga, dice Mitchell. En su lugar, él y su colega Nick Cheney, de la Universidad de Vermont, están tomando prestados conceptos de la IA para captar lo que hace el genoma. Mitchell señala modelos de IA generativa como Midjou ey y DALL-E, que pueden generar imágenes a partir de mensajes de texto. Estos modelos funcionan capturando elementos de imágenes existentes para crear otras nuevas.
Pongamos que escribes un texto pidiendo la imagen de un caballo. Los modelos se han entrenado con un gran número de imágenes de caballos y se han comprimido para que capten ciertos elementos de lo que podríamos llamar "caballería". La IA puede entonces construir una nueva imagen que contenga esos elementos.
Podemos pensar en los datos genéticos de forma similar. Según este modelo, podríamos considerar que la evolución son los datos de entrenamiento. El genoma son los datos comprimidos, el conjunto de información que puede utilizarse para crear el nuevo organismo. Contiene los elementos que necesitamos, pero hay mucho margen para la variación. (Hay muchos más detalles sobre los distintos aspectos del modelo en el artículo, que aún no ha sido revisado por pares).
Mitchell cree que es importante poner en orden nuestras metáforas cuando pensamos en el genoma. Las nuevas tecnologías permiten a los científicos profundizar cada vez más en nuestros genes y las funciones que desempeñan. Ahora pueden estudiar cómo se expresan todos los genes en una sola célula, por ejemplo, y cómo varía esto en cada célula de un embrión.
"Necesitamos un marco conceptual que nos permita entenderlo", afirma Mitchell. Espera que el concepto contribuya al desarrollo de modelos matemáticos que nos ayuden a comprender mejor las intrincadas relaciones entre los genes y los organismos de los que acaban formando parte, es decir, cómo contribuyen exactamente los componentes de nuestro genoma a nuestro desarrollo.