En tres siglos, la corriente principal de la biología, que es reduccionista, ha logrado un éxito considerable culminado con la publicación del genoma humano. Se ha dicho que ese esfuerzo permitirá el tratamiento, la curación y la prevención de la mayoría, o todas, las enfermedades. Sólo hará falta seguir las indicaciones del llamado dogma central (la información va del ADN al ARN y de éste a las proteínas) para, mediante la sustitución de genes, su inhibición o el bloqueo de proteínas, evitar o curar las enfermedades.

Muchos biólogos, sin embargo, no están de acuerdo con ese optimismo, considerando que el comportamiento de los organismos depende de la interacción inescindible entre el medio y los genes, a sí como de la interacción de los genes entre sí, con sus productos y de esos productos entre sí. Se trata de una discusión que puede parecer filosófica, pero que se aborda al modo científico.

Entre los dos campos hay biólogos que reconocen que la segunda postura es más útil para abordar los organismos complejos, pero que el dogma central basta para dar cuenta del comportamiento de los organismos más sencillos, las bacterias y los virus.

Las respuestas están viniendo, no de la biología convencional, sino de la bioinformática, con la creación de programas que simulan organismos. Así, con la información de los 56 genes y 59 proteínas del bacteriófago T7, un virus que ataca a la bacteria presente en nuestro intestino Escherichia coli, se ha creado un programa que simula el comportamiento del virus inyectando su material genético en una bacteria y utilizando su maquinaria para multiplicarse en ella. Lo que se ha observado con estas simulaciones es que el programa tiene demasiados grados de libertad. Llanamente, que hace casi cualquier cosa.

Se supone que un fármaco, en esta era, debe inhibir un gen o bloquear una proteína para reorientar la célula a un comportamiento normal, pero nueve da cada diez veces esta estrategia no funciona. Debería haberse supuesto desde el momento que se han creado decenas de bacterias y ratones knockout (que tienen inactivado un gen) sin que se observe en ellos ninguna anomalía, desde la dificultad para entender cómo 30.000 genes generan el complejo comportamiento de los miles de tipos de células que componen el cuerpo de un ser humano. Estos hechos han hecho pensar a los bioinformáticos que hay que buscar unos principios en el comportamiento de un ser vivo, más allá del dogma central. Uno de esos principios es la robustez: los seres vivos soportan grandes cambios de temperatura, tóxicos y ataques internos y externos sin moverse de una misma zona de comportamiento. Hay que entenderlos como sistemas con reservas y redes tolerantes a las interferencias. Esto se evidencia en E-Cell, una simulación informática con la mayoría de los genes de Mycoplasma genitalium, el ser vivo más sencillo que se conoce de entre los que son capaces de autorreproducirse sin necesitar la maquinaria de otros. Cambios de varios órdenes de magnitud en la intensidad de expresión de los genes virtuales no producen apenas modificación del comportamiento de la célula virtual.

Por ello, entre los bioinformáticos está creciendo el número de quienes creen que el comportamiento no es lineal, gen a gen, sino fruto de la interacción dinámica entre todos ellos y entre sus productos, una complicada red de rutas genéticas y metabólicas.

Y esa compleja red es fruto de la evolución, otro principio que no tiene en cuenta el reduccionismo. John R. Koza, de la Universidad de Stanford, crea programas aleatorios que mutan rápidamente y los escruta por su adecuación a una tarea. Ha llegado a la conclusión de que esas complejas redes son eficientes en unas tareas y deficientes en otras, como resultado de procesos de selección concretos. Y locales, añado yo, como añadiría cualquier evolucionista.

© Julio Loras Zaera
Profesor Francho de Fortanete


Julio Loras Zaera
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