Genesis machines - The new science of biocomputing, de Martyn Amos

Seguramente todos habréis oído hablar del ordenador cuántico. Es inevitable. Cada pequeño avance producido en ese campo desde que David Deutsch parió la idea, por nimio que fuera, ha sido anunciado a bombo y platillo. Y estamos a thousand fucking miles (como diría mi amigo Marcellus Wallace) de ver nada parecido a una computación cuántica digna de ese nombre. De lo que no estoy tan seguro es de que hayáis oído hablar de computación basada en ADN. Y os aseguro que antes veremos wetware que q-ware. Porque el campo ha experimentado un avance espectacular en muy pocos años y, a diferencia de la computación cuántica, los avances y la diversificación se están produciendo a un ritmo vertiginoso. La primera vez que oí hablar de este asunto (ya no recuerdo por qué) se trataba de un experimento de Adleman (la A de la criptografía de clave pública RSA) en el que conseguía encontrar el camino hamiltoniano de un grafo (un problema de clase NP) utilizando para ello cadenas de ADN, ATP, enzimas y electroforesis en gel. Apareció un artículo divulgativo en el número de octubre de 1998 de la revista Investigación y Ciencia.  El artículo me dejó con la boca abierta. Algo después leí en Nature que el grupo de Shapiro en el Insituto Weizmann de Israel había construido una máquina de Turing con ADN que era capaz de determinar la paridad del número de bases de un cierto tipo (no recuerdo si A, C, G o T) de una cadena formada por dos de esas bases. Por aquél entonces oí hablar de un libro de Springer sobre computación con ADN de Martyn Amos (al que hasta hace poco no he podido echarle el guante), y ese nombre reapareció un día navegando por Amazon asociado al libro que presento (que, por cierto, no compré en Amazon, sino en Iberlibro, por algo así como 4 euros).

Ya ha pasado el verano, así que leo con más parsimonia, y llevo con este libro algo más de un mes. Me atasqué al acabar el penúltimo capítulo (no por el libro, sino por otros menesteres) y por entonces andaba con la idea de ir elaborando esta entrada del blog, con un enfoque muy distinto al que ahora quiero darle. Mi impresión del libro entonces no era muy buena. El libro me había decepcionado en bastantes aspectos. Por ejemplo, tiene 7 capítulos y un epílogo, y hasta el capítulo 4 no menciona el experimento de Adleman, pionero de este negocio. Se pasa los tres primeros capítulos contando la historia de la computación desde von Neumann hasta nuestros día, entreverada, para mi desesperación, con anécdotas de la historia y el carácter de sus protagonistas. Cuando arranca el capítulo 4 empezando a hablar de Adleman y su experimento, de pronto interrumpe la narración para hacer una larga digresión acerca del descubrimiento de la PCR (polymerase chain reaction), crucial, qué duda cabe, en este negocio, pero inapropiada en ese momento porque corta el ritmo del relato. La digresión es, una vez más, prolija en cotilleos, chascarrillos y demás anécdotas insufribles que te hacen morderte las uñas, desesperado por que entre de nuevo en materia. El capítulo 5 trata del experimento de Shapiro y de otros que  lo siguieron, pero de nuevo viene todo envasado en experiencias autobiográficas, sus impresiones personales mientras hacía su tesis, y demás gilipolleces de las que estaba empezando a hartarme. Total, que durante 200 páginas no leí nada nuevo, y el capítulo 6, que sí tenía material nuevo, estaba bien, pero no justificaba el esfuerzo. Ahí fue donde tuve que interrumpir la lectura. Y sigo pensando que yo habría escrito este libro de una forma muy distinta. Dejando de lado lo que aprendí en este capítulo 6 (al que, por cierto, le faltan figuras por un tubo que aclaren las espesas descripciones de los mecanismos moleculares) sobre computación con ADN, lo que más interesante me pareció hasta el momento fue una reflexión que el autor hace en el capítulo introductorio tratando de convencernos de que la computación trasciende el silicio; que la biología es computación, y que tenemos que abrir nuestra mente y mirar con otros ojos lo que antes veíamos como vida, para empezar a verlo como algoritmia. Es una reflexión bien defendida y apoyada con ejemplos.

Y entonces, hace un par de días, retomé la lectura en el capítulo 7. Lo he devorado literalmente. Lo que cuenta ese capítulo es fascinante. Es ahí donde se elabora esa idea de la biología como computación. He aprendido que la biología de sistemas se puede ver como el diseño de circuitos biológicos. He descubierto que hay una base de datos de acceso libre donde están publicados todos los circuitos biológicos elementales que se van construyendo, para formar una especie de catálogo para ingenieros que quieran construir wetware. He sabido que se han diseñado circuitos luminosos intermitentes con bacterias, que se puede hacer que éstas se dispongan formando dibujos (el anagrama de Nature o un corazón, por ejemplo) o que se las puede tunear para que se suiciden cuando su población alcance un cierto nivel. Me he enterado de que se han aplicado algoritmos evolutivos (¡cómo no!) para hacer que los circuitos biológicos diseñados in vitro funcionen perfectamente también in vivo. Y por último, lo que me ha parecido más alucinante de todo. ¿Os acordáis de aquéllos bichejos unicelulares de la Biología de primero de BUP llamados paramecios? Son representantes canónicos de una gran familia denominada "ciliados" (¿adivináis por qué?). Estos individuos tienen dos (repito, dos) núcleos, uno grande, el normal, y uno pequeño, que es... ¡la versión .zip del grande! Cuando se duplican, los ciliados dividen ese pequeño núcleo, que entonces se descomprime y reconstruye el núcleo normal (el que codifica las proteínas). Pero ahí no queda todo: las condiciones ambientales influyen en la descompresión, de manera que este pequeño núcleo se reensambla de mil formas distintas para adaptarse al entorno en que se encuentra el bicho. Y nosotros que los mirábamos en el instituto con la arrogancia y el desprecio de eucariotas evolucionados... Cómo ha surgido semejante mecanismo es hoy por hoy un enigma evolutivo.

Sólo el capítulo 7 justifica el libro entero, y todas mis apreciaciones del principio quedan en ridiculeces comparadas con la nueva visión de la biología y de la computación que uno adquiere al leerlo. No diré que es dinero bien gastado, porque me costó como 4 cafés, pero lo habría sido incluso si hubiese costado diez veces más. Ni que decir tiene que después de leer esto uno se queda con ganas de más. Y hasta con ganas de dejarlo todo y ponerse a hacer computación con bacterias...