La inteligencia artificial desvela los secretos del gusano ¡®inmortal¡¯

Si a una planaria se le corta la cola, como una lagartija, a las pocas semanas tendr¨¢ una nueva. Pero lo que no pueden las lagartijas es regenerarse si le cortas la cabeza como consiguen estos gusanos planos. Si los troceamos en 100 partes, tendr¨¢s no un gusano sino 100. Ahora, un sistema de inteligencia artificial ha descubierto el modelo que siguen estos seres para ser inmortales.

Las planarias (de la clase de las Turbellaria) son unos gusanos que se pueden encontrar en agua dulce, los mares y en terrenos h¨²medos. Por su incre¨ªble capacidad de regenerarse, el naturalista escoc¨¦s John Dalyell las defini¨® como ese "gusano inmortal bajo la hoja de un cuchillo" a comienzos del siglo XIX. Desde entonces, los cient¨ªficos le han hecho toda clase de perrer¨ªas a las planarias: le han cortado la cabeza, la cola, la han diseccionado tanto longitudinalmente como en trocitos. Siempre sobrevive.

M¨¢s recientemente, le han inyectado todo tipo de f¨¢rmacos y han jugado con sus genes obteniendo planarias de m¨²ltiples colas o, como la Hidra de Lerna, con varias cabezas. Incluso, al inyectarle cadenas de ARN se pueden crear quimeras o planarias siamesas. Detr¨¢s de esta capacidad de regeneraci¨®n puede estar el hecho de que al menos el 25% de su tejido celular est¨¢ formado por c¨¦lulas madre. A pesar de todos esos experimentos, los cient¨ªficos siguen sin un modelo claro de c¨®mo se regeneran.

Si se corta una planaria en 100 trozos, en dos semanas tendr¨¢s 100 planarias viables y completas

"Nuestro sistema ha descubierto el primer conjunto de normas, una red, el que que cuando cada c¨¦lula sigue esas normas, los resultados son exactamente iguales a los publicados en la literatura cient¨ªfica", dice el director del Centro de Biolog¨ªa Regenerativa y del Desarrollo de la Universidad Tufts (EE UU), Michael Levin. "Puede explicar por qu¨¦ las distintas partes del gusano toman la correcta identidad cabeza/cola y muestra por qu¨¦ los diversos experimentos previamente publicados tienen los resultados que tienen", a?ade.

Lo particular de este modelo es que no lo ha descubierto Levin o su colega, el espa?ol Daniel Lobo. Lo sorprendente es que ha sido un sistema de inteligencia artificial. Dise?aron un algoritmo matem¨¢tico que alimentaron con lo que se sabe de las planarias: gen¨¦tica, expresi¨®n de los genes, patrones de divisi¨®n celular...

"Creamos una base de datos con m¨¢s de un centenar de experimentos sobre la regeneraci¨®n de las planarias", explica Lobo, principal autor del estudio publicado en PLoS Computational Biology. "Para esta investigaci¨®n, seleccionamos los m¨¢s importantes, incluyendo manipulaciones quir¨²rgicas, gen¨¦ticas y farmacol¨®gicas de la regeneraci¨®n de la cola y la cabeza en las planarias, 16 experimentos en total. Hay que tener en cuenta que ning¨²n modelo previo pod¨ªa explicar m¨¢s de uno o dos experimentos a la vez. Aqu¨ª, mostramos por primera vez un modelo que puede explicarlos casi todos", a?ade.

Pero su algoritmo no solo ha replicado con ¨¦xito lo que ya han hecho los humanos. En uno de los primeros ejemplos de ciencia hecha por robot (no confundir con la rob¨®tica), este sistema de inteligencia artificial descubri¨® al menos dos elementos nuevos en el puzle de la regeneraci¨®n de estos gusanos. "Predijo la existencia de dos prote¨ªnas que deben formar parte de la red", comenta Levin.

Para el planari¨®logo del departamento de gen¨¦tica la Universitat de Barcelona, Emili Sal¨®, el algoritmo no solo viene a poner orden en la investigaci¨®n sobre estos gusanos. "Hace una predicci¨®n de que, para que la red funcione correctamente, ah¨ª debe de haber algo. Los modelos te¨®ricos hacen predicciones que iluminan al investigador de que falta algo", comenta. De hecho, los investigadores compararon con los genes humanos para hacer su predicci¨®n. Eso s¨ª, como aclara Sal¨®, que no est¨¢ relacionado con este estudio, "es un descubrimiento que habr¨¢ que confirmar con posteriores experimentos".

Sal¨®, que lleva 40 a?os estudiando a las planarias, considera que este modelo generado por una inteligencia artificial permite ir m¨¢s all¨¢. "Los cient¨ªficos analizaban hasta ahora en una sola dimensi¨®n, el algoritmo lo hace en dos dimensiones", reconoce. Sin embargo, a¨²n quedan muchas cosas por descubrir de este organismo antes de que, como algunos sue?an, muestre todos sus secretos y la medicina regenerativa aprenda a fabricar ¨®rganos humanos en el laboratorio como hace la planaria.

Ciencia hecha por robots

Si otros cient¨ªficos, quiz¨¢ otra m¨¢quina, confirman el descubrimiento de este sistema de inteligencia artificial, se tratar¨ªa de uno de los primeros descubrimientos hechos por una m¨¢quina. Ya hay robot cirujanos, algoritmos que superan a los humanos en un n¨²mero creciente de actividades. Logros como el del genoma humano o los del LHC no habr¨ªan sido posibles sin la asistencia de potentes ordenadores y no menos potentes agentes artificiales. Pero descubrir de novo es otra cosa.

El algoritmo descubri¨® dos prote¨ªnas que intervienen en la regeneraci¨®n del gusano

"La ventaja de los sistemas rob¨®ticos es que pueden trabajar m¨¢s barato, r¨¢pido y con mayor acierto y por m¨¢s tiempo que los humanos", asegura el profesor del Instituto de Biotecnolog¨ªa de la Universidad de Manchester (Reino Unido), Ross King. Este investigador, especializado en la automatizaci¨®n de la ciencia, fue de los primeros en hablar de ciencia hecha por robots. De hecho, su equipo dise?¨® los robot Ad¨¢n y Eva, que no solo replican los resultados de los investigadores humanos, sino que descubren por s¨ª solos.

"Los robots cient¨ªficos tienen el potencial de mejorar la calidad de la ciencia. Como todo lo que hacen es expl¨ªcito, esto les permite describir los experimentos con mayor detalle y claridad sem¨¢ntica", dice Ross. Eso s¨ª, "los ordenadores tienen habilidades diferentes de los humanos, pueden analizar un mill¨®n de estudios cient¨ªficos, pero ellos no podr¨¢nn comprender en profundidad ninguno de ellos", a?ade. A Ross no le parece descabellada la idea de Frank Wilczek, Nobel de F¨ªsica en 2004, que lleg¨® a decir que, en 100 a?os, el mejor f¨ªsico ser¨¢ una m¨¢quina.