artículos, escritos y demás piezas perfectamente obviables perpetradas por Javier Armentia (@javierarmentia por algunas redes)
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2002-03-06
La Biología De Lo Complejo
TERRITORIOS, CIENCIA/FUTURO, Miércoles 6 de marzo de 2002
El Correo
�El todo es más que la suma de las partes� es un dicho que plantea una paradoja desde el punto de vista de la matemática, pero que reconoce una realidad en el mundo en que vivimos. Cuando intentamos conocer un sistema, el acercamiento habitual del método científico es descomponerlo en sus partes constituyentes, que serán más sencillas de entender o modelar. Esta estrategia reduccionista se ha demostrado como una poderosa herramienta capaz de describir los sistemas físicos, porque proporciona un mapa completo de las piezas fundamentales, y de las funciones que las mismas van realizando. Sin embargo, ese libro de instrucciones no es lo mismo que el sistema original: además, se deben conocer las interacciones entre los diferentes elementos, la manera en que cooperan en cada proceso o alteran el funcionamiento de las otras partes. Un sistema complejo real es mucho más que la suma de las partes. Y parece que todavía más si pensamos en un sistema vivo.
Los avances en biología en el último siglo han sido sorprendentes, abriéndonos un universo desconocido hace solamente cien años. La genética molecular, los grandes proyectos de desentramar la base bioquímica de la vida, constituyen uno de los ejemplos más poderosos para entender que el reduccionismo científico es una herramienta necesaria. Un proyecto como el del Genoma Humano, que va a proporcionar el mapa detallado de los aproximadamente sesenta mil genes que operan en uno de nosotros, nos proporciona algo así como el �despiece� en la escala molecular de lo que somos. Sin embargo, no lo es todo.
Hace treinta años, el astrofísico Fred Hoyle planteó una analogía entre un ser vivo (incluso el más sencillo de ellos) y un gran avión comercial, en concreto un Jumbo. La ciencia proporciona algo así como disponer de todas las piezas que componen un 747 desmontadas en una pista de aterrizaje. De ahí a hacer que, sin más, esas piezas se unan solas para conseguir que el avión vuele, va un gran trecho. La analogía de Hoyle intentaba mostrar lo improbable que es que de manera aleatoria, por puro azar, hubieran nacido seres vivos. Sin embargo, todos podemos entender que un avión de ese tamaño es el resultado no simplemente de una acumulación de piezas metálicas. Por un lado, existiría un mapa que permitiría ensamblarlas adecuadamente. Además, un libro de instrucciones determinaría la manera en que ha de funcionar. Para realizar ambos, los ingenieros aeronáuticos han realizado complejos cálculos y simulaciones, que han permitido integrar diferentes sistemas, que aseguran un nivel de fallos mínimo, una estrategia que permite el funcionamiento. En el caso de los seres vivos sucede lo mismo, eso sí, de una manera más compleja, porque no existe un plan definido a priori, sino que un ser vivo concreto es el resultado de la aplicación y la evolución de estrategias que tienen una base molecular.
En el caso de un ser humano, las decenas de miles de genes interactúan de manera que permiten una gran plasticidad: las mismas estrategias (que en el caso de los genes son la creación de sustancias, proteínas, capaces de realizar diferentes funciones bioquímicas) se pueden usar de manera diferente según cuándo y dónde. La proteómica pretende, de la misma forma que la genómica permite la descripción completa de esos genes, una cartografía de las proteínas que derivan de los mismos.
Pero hay una nueva biología que a partir de ahí tiene que integrar todo: la biología de sistemas, planteada en modo teórico a comienzos de los años 40, y que ahora supone uno de los campos más activos, aprovechando no sólo los avances en el conocimiento de las partes fundamentales, sino también la posibilidad de realizar cálculos mucho más complejos y elaborar modelos informáticos gracias a los avances en las ciencias de computación y análisis. Durante la II Guerra Mundial el matemático e ingeniero Norbert Wiener, trabajando en el desarrollo de armas antiaéreas, desarrolló una serie de principios fundamentales para el desarrollo de la cibernética (y dio nombre a la disciplina en su libro homónimo de 1948), en los que vio la importancia de una comprensión sistémica de los procesos reales: los sistemas se describen como redes de interacciones, que procesan información que pasan de unas partes a otras. Un ser vivo puede ser comprendido de esta manera como un sistema complejo.
En la actualidad la biología de sistemas se plantea diferentes retos. En primer lugar está la descripción para un determinado sistema biológico de su estructura. Esto, equivalente a un mapa de carreteras, permite conocer la manera en que se establece la red de genes y proteínas que interactúan, los mecanismos y vías mediante los que se dan estas interacciones, y la manera en que estos procesos modulan las propiedades físicas del sistema. Actualmente, se realizan numerosas investigaciones que intentan modelar estas interacciones en sistemas reales, la manera en que estas redes funcionan. La creación de bases de datos de las mismas permitirá desarrollar sistemas que descubran nuevas redes, incluso de forma automatizada. En el número de esta semana de la revista norteamericana Science, los biólogos Marie E. Csete y John C. Doyle proponen estrategias similares a las utilizadas en ingeniería. En cierto modo, el problema de comprender un sistema vivo es similar al de realizar lo que se llama ingeniería inversa de un mecanismo: tenemos algo que funciona de una determinada manera según las condiciones iniciales, y otros parámetros. Ello sucede porque numerosos procesos funcionan de manera robusta. Lo que interesa conocer es cómo esos procesos están provocados por los elementos constituyentes.
Pero teniendo la estructura todavía no lo sabemos todo: un segundo paso igualmente necesario es conocer la dinámica del sistema que se estudia. De la misma forma que además de un mapa, que es una visión de una red de carreteras, solemos necesitar información adicional sobre cómo está el tráfico por una zona u otra a la hora de decidir la mejor ruta, en los sistemas biológicos se hace necesario ver la manera en que funcionan bajo diferentes condiciones. La cosa se complica más porque los sistemas vivos incorporan además numerosos mecanismos para asegurar un control de calidad en su funcionamiento. Se hace necesario, pues, un tercer paso que es conocer estos métodos de control, que minimizan los errores. En esta escala la existencia de modelos �en seco�, modelos informáticos de todo el sistema será fundamental. En la actualidad se está consiguiendo realizar este tipo de análisis en el desarrollo embrionario de algunos seres vivos. Posiblemente, en el futuro, el mejor conocimiento de estos mecanismos de control, y por lo tanto de los puntos flacos de cada sistema, facilitará la elaboración de terapias y fabricación de nuevos medicamentos que actúen de forma concreta en el mecanismo necesario, sin alterar los demás.
Un cuarto paso en la comprensión de un sistema biológico entraña desentrañar lo que se llama el método de diseño. Muy ligado a lo anterior, parte de reconocer que los sistemas biológicos pueden desarrollarse a partir de ciertos principios (en la naturaleza son adaptaciones de sistemas anteriores, la evolución de los mismos...) y no simplemente como un ejercicio de ensayo y error. Un Boeing 747 no se ensambla solo, pero además ese avión no fue el primero que se hizo, sino que es la evolución de técnicas e ingenierías que han sido adecuadamente probadas en muchas generaciones de aviones anteriores.
La biología de sistemas permite empezar a comprender cómo funciona un corazón humano, y la manera en que un corazón enfermo (por ejemplo, debido a la obstrucción de alguna arteria) puede ser vuelto a funcionamiento de maneras adecuadas. Permite también entender la manera en que la transcripción de diferentes proteínas por los mismos genes está regulada por otros genes, y a la vez éstas regulan otros nuevos, estableciendo redes que, cuando se conocen, permitirán comprender mejor los mecanismos de aparición de enfermedades, o el desarrollo de nuevos fármacos. El todo, más que las suma de las partes, empieza a ser comprendido en profundidad.
Investigación Conducida Por Las Hipótesis
La biología de sistemas no solamente necesita de un mejor conocimiento de la bioquímica, o de rápidas y potentes herramientas de cálculo masivo. La investigación implica una metodología científica susceptible de ser aplicada no solamente por personas sino por las máquinas utilizadas. De esta manera, el desarrollo en modelizaciones, teoría de la decisión y formas de realizar análisis son fundamentales a la hora de avanzar.
Se suele plantear un mecanismo en el cual son las hipótesis las que van empujando el proceso. A partir de la existencia de fenómenos que no conocemos, los biólogos plantean hipótesis de por qué eso es así. Esto lleva a la elaboración de modelos informáticos, que permiten simulaciones de cómo los sistemas pueden estar operando. El análisis de estos modelos conduce a la formación de una teoría que permita comprender el sistema en su conjunto, y a la vez realizar predicciones. La tecnología permite entonces la realización de experimentos que contrasten las predicciones, una fase de experimentación y análisis que conlleva a la explicación del fenómeno, pero también a la aparición de otros resultados que requerirán una nueva vuelta del proceso. La investigación no se cierra, por lo tanto, sino que permite que las hipótesis la sigan ampliando.
Ver un dossier completo sobre el tema en Science
2002-03-06
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La Biología De Lo Complejo
2002-03-06
TERRITORIOS, CIENCIA/FUTURO, Miércoles 6 de marzo de 2002
El Correo
�El todo es más que la suma de las partes� es un dicho que plantea una paradoja desde el punto de vista de la matemática, pero que reconoce una realidad en el mundo en que vivimos. Cuando intentamos conocer un sistema, el acercamiento habitual del método científico es descomponerlo en sus partes constituyentes, que serán más sencillas de entender o modelar. Esta estrategia reduccionista se ha demostrado como una poderosa herramienta capaz de describir los sistemas físicos, porque proporciona un mapa completo de las piezas fundamentales, y de las funciones que las mismas van realizando. Sin embargo, ese libro de instrucciones no es lo mismo que el sistema original: además, se deben conocer las interacciones entre los diferentes elementos, la manera en que cooperan en cada proceso o alteran el funcionamiento de las otras partes. Un sistema complejo real es mucho más que la suma de las partes. Y parece que todavía más si pensamos en un sistema vivo.
Los avances en biología en el último siglo han sido sorprendentes, abriéndonos un universo desconocido hace solamente cien años. La genética molecular, los grandes proyectos de desentramar la base bioquímica de la vida, constituyen uno de los ejemplos más poderosos para entender que el reduccionismo científico es una herramienta necesaria. Un proyecto como el del Genoma Humano, que va a proporcionar el mapa detallado de los aproximadamente sesenta mil genes que operan en uno de nosotros, nos proporciona algo así como el �despiece� en la escala molecular de lo que somos. Sin embargo, no lo es todo.
Hace treinta años, el astrofísico Fred Hoyle planteó una analogía entre un ser vivo (incluso el más sencillo de ellos) y un gran avión comercial, en concreto un Jumbo. La ciencia proporciona algo así como disponer de todas las piezas que componen un 747 desmontadas en una pista de aterrizaje. De ahí a hacer que, sin más, esas piezas se unan solas para conseguir que el avión vuele, va un gran trecho. La analogía de Hoyle intentaba mostrar lo improbable que es que de manera aleatoria, por puro azar, hubieran nacido seres vivos. Sin embargo, todos podemos entender que un avión de ese tamaño es el resultado no simplemente de una acumulación de piezas metálicas. Por un lado, existiría un mapa que permitiría ensamblarlas adecuadamente. Además, un libro de instrucciones determinaría la manera en que ha de funcionar. Para realizar ambos, los ingenieros aeronáuticos han realizado complejos cálculos y simulaciones, que han permitido integrar diferentes sistemas, que aseguran un nivel de fallos mínimo, una estrategia que permite el funcionamiento. En el caso de los seres vivos sucede lo mismo, eso sí, de una manera más compleja, porque no existe un plan definido a priori, sino que un ser vivo concreto es el resultado de la aplicación y la evolución de estrategias que tienen una base molecular.
En el caso de un ser humano, las decenas de miles de genes interactúan de manera que permiten una gran plasticidad: las mismas estrategias (que en el caso de los genes son la creación de sustancias, proteínas, capaces de realizar diferentes funciones bioquímicas) se pueden usar de manera diferente según cuándo y dónde. La proteómica pretende, de la misma forma que la genómica permite la descripción completa de esos genes, una cartografía de las proteínas que derivan de los mismos.
Pero hay una nueva biología que a partir de ahí tiene que integrar todo: la biología de sistemas, planteada en modo teórico a comienzos de los años 40, y que ahora supone uno de los campos más activos, aprovechando no sólo los avances en el conocimiento de las partes fundamentales, sino también la posibilidad de realizar cálculos mucho más complejos y elaborar modelos informáticos gracias a los avances en las ciencias de computación y análisis. Durante la II Guerra Mundial el matemático e ingeniero Norbert Wiener, trabajando en el desarrollo de armas antiaéreas, desarrolló una serie de principios fundamentales para el desarrollo de la cibernética (y dio nombre a la disciplina en su libro homónimo de 1948), en los que vio la importancia de una comprensión sistémica de los procesos reales: los sistemas se describen como redes de interacciones, que procesan información que pasan de unas partes a otras. Un ser vivo puede ser comprendido de esta manera como un sistema complejo.
En la actualidad la biología de sistemas se plantea diferentes retos. En primer lugar está la descripción para un determinado sistema biológico de su estructura. Esto, equivalente a un mapa de carreteras, permite conocer la manera en que se establece la red de genes y proteínas que interactúan, los mecanismos y vías mediante los que se dan estas interacciones, y la manera en que estos procesos modulan las propiedades físicas del sistema. Actualmente, se realizan numerosas investigaciones que intentan modelar estas interacciones en sistemas reales, la manera en que estas redes funcionan. La creación de bases de datos de las mismas permitirá desarrollar sistemas que descubran nuevas redes, incluso de forma automatizada. En el número de esta semana de la revista norteamericana Science, los biólogos Marie E. Csete y John C. Doyle proponen estrategias similares a las utilizadas en ingeniería. En cierto modo, el problema de comprender un sistema vivo es similar al de realizar lo que se llama ingeniería inversa de un mecanismo: tenemos algo que funciona de una determinada manera según las condiciones iniciales, y otros parámetros. Ello sucede porque numerosos procesos funcionan de manera robusta. Lo que interesa conocer es cómo esos procesos están provocados por los elementos constituyentes.
Pero teniendo la estructura todavía no lo sabemos todo: un segundo paso igualmente necesario es conocer la dinámica del sistema que se estudia. De la misma forma que además de un mapa, que es una visión de una red de carreteras, solemos necesitar información adicional sobre cómo está el tráfico por una zona u otra a la hora de decidir la mejor ruta, en los sistemas biológicos se hace necesario ver la manera en que funcionan bajo diferentes condiciones. La cosa se complica más porque los sistemas vivos incorporan además numerosos mecanismos para asegurar un control de calidad en su funcionamiento. Se hace necesario, pues, un tercer paso que es conocer estos métodos de control, que minimizan los errores. En esta escala la existencia de modelos �en seco�, modelos informáticos de todo el sistema será fundamental. En la actualidad se está consiguiendo realizar este tipo de análisis en el desarrollo embrionario de algunos seres vivos. Posiblemente, en el futuro, el mejor conocimiento de estos mecanismos de control, y por lo tanto de los puntos flacos de cada sistema, facilitará la elaboración de terapias y fabricación de nuevos medicamentos que actúen de forma concreta en el mecanismo necesario, sin alterar los demás.
Un cuarto paso en la comprensión de un sistema biológico entraña desentrañar lo que se llama el método de diseño. Muy ligado a lo anterior, parte de reconocer que los sistemas biológicos pueden desarrollarse a partir de ciertos principios (en la naturaleza son adaptaciones de sistemas anteriores, la evolución de los mismos...) y no simplemente como un ejercicio de ensayo y error. Un Boeing 747 no se ensambla solo, pero además ese avión no fue el primero que se hizo, sino que es la evolución de técnicas e ingenierías que han sido adecuadamente probadas en muchas generaciones de aviones anteriores.
La biología de sistemas permite empezar a comprender cómo funciona un corazón humano, y la manera en que un corazón enfermo (por ejemplo, debido a la obstrucción de alguna arteria) puede ser vuelto a funcionamiento de maneras adecuadas. Permite también entender la manera en que la transcripción de diferentes proteínas por los mismos genes está regulada por otros genes, y a la vez éstas regulan otros nuevos, estableciendo redes que, cuando se conocen, permitirán comprender mejor los mecanismos de aparición de enfermedades, o el desarrollo de nuevos fármacos. El todo, más que las suma de las partes, empieza a ser comprendido en profundidad.
Investigación Conducida Por Las Hipótesis
La biología de sistemas no solamente necesita de un mejor conocimiento de la bioquímica, o de rápidas y potentes herramientas de cálculo masivo. La investigación implica una metodología científica susceptible de ser aplicada no solamente por personas sino por las máquinas utilizadas. De esta manera, el desarrollo en modelizaciones, teoría de la decisión y formas de realizar análisis son fundamentales a la hora de avanzar.
Se suele plantear un mecanismo en el cual son las hipótesis las que van empujando el proceso. A partir de la existencia de fenómenos que no conocemos, los biólogos plantean hipótesis de por qué eso es así. Esto lleva a la elaboración de modelos informáticos, que permiten simulaciones de cómo los sistemas pueden estar operando. El análisis de estos modelos conduce a la formación de una teoría que permita comprender el sistema en su conjunto, y a la vez realizar predicciones. La tecnología permite entonces la realización de experimentos que contrasten las predicciones, una fase de experimentación y análisis que conlleva a la explicación del fenómeno, pero también a la aparición de otros resultados que requerirán una nueva vuelta del proceso. La investigación no se cierra, por lo tanto, sino que permite que las hipótesis la sigan ampliando.
Ver un dossier completo sobre el tema en Science
2002-03-06 11:11 Enlace
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es un mierda me gustaria las caracteristicas de un pez |
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