encuentros en la biología

Conectómica

Música evolutiva

Vol IX | No 159

OTOÑO | 2016

Jóvenes científicos

Revista de divulgación científica open access

VOL.IX. No.159

http://www.encuentros.uma.es

14 DE NOVIEMBRE DE 2016

EJEMPLAR GRATUITO

Periodicidad: 4 números ordinarios (trimestrales) y al menos 1 número extraordinario monográfico al año

Encuentros en la Biología Revista de divulgación científica Indexada en Dialnet Entidad editora: Universidad de Málaga Editada sin financiación institucional, pública ni privada Depósito legal: MA-1.133/94 ISSN (versión electrónica): 2254-0296 ISSN (versión impresa): 1134-8496

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La portada

Índice

La armoniosa combinación de bases y la secuencia de notas en una combinación musical tienen algo más en común que el parecido entre el pentagrama y la doble hélice. Página 138

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Editorial

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La imagen comentada

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Conectómica

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Jóvenes científicos

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Algoritmos evolutivos (I)

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Escribir bien no cuesta trabajo

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Música evolutiva

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Hormesis

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Reseña: Orígenes

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Encuentros con las novedades

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Ilustración quimérica de esto y esto otro

Editorial Biólogos de bata, de bota y de byte ¿Qué habría hecho von Humboldt con Google Earth, Poincaré con R o Leonardo con AutoCAD? Ríase de esta incongruencia anacrónica, pero mírese antes la viga en el propio. La biología ha saltado al siglo XXI y sigue contando el manido chiste del biólogo de bata o de bota, más propio de los 50 y, lo más grave, tal vez con razón: algunas ramas de la biología aún siguen de espaldas a la potencia de cálculo que nos ofrecen las nuevas máquinas. Tal vez porque siempre vamos a remolque de los avances técnicos en química y física, los biólogos tardamos más que el científico medio en cambiar nuestros protocolos. No se trata solo de animarse por la bajada de precio de la secuenciación, de las cámaras microscópicas, de los minielectrodos o de los nuevos «maquintos», esos son meros instrumentos. Hay una fuerza bruta, tan barata como poderosa, a disposición del biólogo que quiera reconstruir in silico lo que no se puede estudiar in vitro ni,

mucho menos, in vivo. En un proceso tan reduccionista que puede resultar hasta ofensivo para el emergentismo, muchos biólogos, ingenieros y matemáticos transitan en los bordes de sus disciplinas, tan al filo, que llegan a tocarse. Es una nueva generación de científicos que están explorando vías desiertas con billetes de tren muy baratos: un ordenador y la chispa para lanzar la idea. Si esto es biología o no, queda a su juicio cuando lea este 159. Para conocer algo sobre el nuevo biólogo de byte, vea en las páginas siguientes algunas pruebas de lo que pueden aportar a la biología nuevas técnicas más propias de la informática y sorpréndase de lo que, por primera vez en la historia, puede aportar la biología a la informática. El mecanismo evolutivo mediante el que la vida se abrió paso en los mares no es inherente a lo vivo, sino que se puede contagiar a los océanos de bytes para provocar en ellos oleadas de inteligencia, creatividad y consciencia.

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La imagen comentada

Plantas que parecen bichos No es necesario un complejo instrumental para contemplar algunos fenómenos interesantes de la Biología. En este caso nos ocupa una fotografía de una especie vegetal, la Homalocladium platycladum, cuya particularidad reside en uno de sus nombres populares, «planta tenia», debido a la similitud de los segmentos de sus tallos (que no hojas) con las progótides del parásito al que evoca. Estos segmentos o fitómeros son tallos modificados con apariencia de hojas, llamados filocladios, que permiten a la planta realizar su actividad fotosinté-

tica sin presencia de verdaderas hojas (aunque pueden presentarlas fuera del periodo de floración). Sin duda se trata de una estrategia de adaptación evolutiva en favor de la eficiencia de los recursos del vegetal. Originaria de las Islas Salomón (Oceanía) y de la familia de las poligonáceas, se encuentra en la colección de cariofílidas del Jardin Botánico de la Universidad de Málaga. Francisco J. Villena (estudiante de biología, Universidad de Málaga). @villena_francis

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¿Qué es la conectómica? por CARLOS RODRÍGUEZ-CASO, DOMINGO LÓPEZ-RODRÍGUEZ Brain Dynamics S.L. Edificio de Bioinnovación. Parque Tecnológico de Andalucía. 29590 - Málaga (España) [email protected]

Palabras clave: conectómica, redes, neuroimagen Keywords: connectomics, networks, neuroimaging

Enviado: 6 octubre 2016 Aceptado: 18 octubre 2016

Los avances en neuroimagen han proporcionado un marco sin precedentes sobre cómo es el cerebro. Más allá de la visualización de estructuras del cerebro, esta nueva disciplina surge de la interacción de las técnicas de neuroimagen y la llamada teoría de redes. El resultado de esta convergencia es la conectómica. En este artículo mostramos qué es y cómo está transformando la comprensión del cerebro. The advances in neuroimaging have provided unprecedented insight about how the brain is. Beyond brain structure visualisation, a new discipline has emerged from the interaction between neuroimaging techniques and the so-called network theory. The result of this convergence is the connectomics. This article talks about what it is and how is transforming our understanding of the brain.

Introducción El cerebro es quizás el órgano que ha generado más incógnitas en su comprensión del ser humano tanto a nivel científico como filosófico. En él depositamos la conciencia, personalidad, memoria, creatividad, juicio y locura y, pese a su transcendencia, no deja de ser al ojo desnudo una masa blanquecina que poco refleja la complejidad que se le atribuye.

Figura 1. Ilustración de las lesiones causadas en el accidente de Phineas Gage, uno de los primeros casos de estudio de la neuropsicología cognitiva. Créditos de la imagen

Como en tantos otros casos, sabemos de su capital importancia cuando éste falla o es dañado. En 1848, el joven de 25 años Phineas Gage, responsable trabajador en la construcción de la vía de ferrocarril Rutland & Bulrington, sufre un accidente en el que

una barra de hierro, de poco más de tres centímetros de grosor y un metro de largo, literalmente le atraviesa el cráneo, dañándole parte del lóbulo frontal (ver Figura 1). Sorprendentemente, ni siquiera llegó a perder la consciencia. Tras una convalecencia de escasos meses, tiempo razonable para el tipo de herida y riesgo de infección al que estaba expuesto, salió del hospital sin secuelas aparentes. Al menos eso diría alguien que no hubiera conocido al joven Gage con anterioridad. Algo cambió en su mente y es que Phineas Gage ya no fue más Phineas Gage. El nuevo Gage fue desde entonces, y hasta el fin de sus días, una persona irregular, irreverente, blasfemo e impaciente. ¿Qué albergaban aquellas estructuras dañadas en el accidente? El caso de Gage está considerado como una de las primeras pruebas científicas que sugerían la relación de una estructura cerebral con aspectos tan intangibles como la personalidad, la emoción y la interacción social. En ese momento nacía la neuropsicología cognitiva. Desde ese momento los científicos buscaron evidencias de las relaciones entre las estructuras y los comportamientos con la única herramienta que proporcionaba el azar de poner ante los ojos de un experto la desgracia personal de un individuo, y la paciencia de esperar que se pudiera analizar su cerebro en un estudio post-morten. A través de este avance torpe hemos ido, poco a poco, a lo largo del siglo xx, perfilando un mapa de las estructuras que nos dice qué parte nos mantiene vivos, nos hace animales sociales e incluso nos dota de aspectos de la consciencia. Sin embargo, en las últimas décadas, tras la aparición y avance de las técnicas de neuroimagen se dibujan otras alternativas. A día de hoy no es necesario abrir un cerebro para detectar una malformación

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venosa, un tumor o un proceso neurodegenerativo. Poseemos técnicas sofisticadas que permiten adentrarnos en la anatomía e incluso en la forma de activación de las regiones del cerebro de un paciente. Y sobre estas técnicas se levanta una disciplina emergente: la conectómica. La conectómica es una disciplina híbrida resultado de la fusión de las técnicas de adquisición y análisis de neuroimagen con la teoría de redes. Esta disciplina, de poco más de diez años de historia, busca dilucidar las bases en las que se sustentan las relaciones de estructura y función, desarrollo y evolución del cerebro a partir del estudio de la complejidad de su red de conexiones. La promesa de la conectómica es simple: si bien nuestro cerebro es en sí un complejo entramado de conexiones, el estudio del patrón de conexiones nos proporcionará información clave para su entendimiento. La conectómica se aprovecha del avance de un conjunto de técnicas que tienen como elemento común el análisis de la actividad o la estructura del cerebro a partir de métodos no invasivos e inocuos para el sujeto de estudio. La técnica estrella es la resonancia magnética nuclear en sus vertientes de análisis estructural y funcional como veremos posteriormente. Sin embargo técnicas como la electroencefalografía (EEG) y magnetoencefalografía (MEG) son alternativas o complementan la información proporcionadas por las primeras. Es precisamente por la inocuidad de las técnicas por lo que se ha abierto una puerta al estudio del cerebro humano sin precedentes hasta el momento. Y es a través de su objeto de estudio, el conectoma, por el que se pretende entender el cerebro.

¿Qué es un conectoma? El término conectoma aparece en la bibliografía científica en dos artículos seminales de dos grupos independientes: el de Olaf Sporns de la Universidad de Indiana (EE. UU.) y el otro por el de Patrick Hagmann en la Universidad de Laussane (Suiza). Ambos trabajos hacen referencia al término conectoma como el mapa de conexiones neuronales de un cerebro. Siendo más precisos, el conectoma se define como el mapa de conexiones entre regiones de sustancia gris en el cerebro. A grandes rasgos en el cerebro –en el que excluimos el bulbo raquídeo y cerebelo– cuando hablamos de sustancia gris, nos referimos a aquellas regiones donde se encuentran los somas y dendritas de las neuronas. Estas regiones se corresponden fundamentalmente con la corteza cerebral. La sustancia blanca hace referencia a aquellas regiones donde mayoritariamente hay fibras nerviosas mielini-

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zadas. Compuestas en última instancia por axones, constituyen el medio de conexión (en cierto modo un «cableado») entre las distintas partes de sustancia gris. A través de técnicas de neuroimagen podemos reconstruir dicho «cableado» obteniendo una información estructural muy valiosa de cómo están conectadas las regiones del cerebro. Pero, además, también es posible conocer qué zonas se encuentran activas en una tarea determinada. Esto es posible gracias a las técnicas de resonancia magnética funcional, que nos permiten detectar qué zonas presentan mayor consumo de oxígeno o de glucosa cuando el sujeto está realizando una tarea concreta. Esa información se utiliza como un estimador de la actividad cerebral de una región. Desafortunadamente cuando hablamos de tareas debemos restringirnos a aquellas que se han de realizar inmóviles. Quizá no podamos saber qué le pasa en la cabeza a una persona que está alcanzando la cima del Everest, pero eso no impide hacer preguntas interesantes como qué regiones se activan ante una visualización o audición, una toma de decisiones, bajo estrés, miedo, sumido en los efectos de un compuesto o simplemente durante un más que digno estado de reposo. Y es en función de estos tipos de medidas estructurales y funcionales cuando nos encontramos que es posible definir distintos tipos de conectomas. Distinguimos dos tipos diferenciados, denominados como conectoma estructural y conectoma funcional. El conectoma estructural se refiere al mapa de conexiones físicas –el cableado– entre las regiones de sustancia gris. La técnica está lejos de proporcionarnos información a la resolución de conexiones celulares. Sin embargo, si utilizaramos la metáfora del conectoma como un mapa de carreteras, éste sería algo así como el mapa de autovías que conectan las ciudades de un país. La obtención del mapa estructural requiere un tipo de neuroimagen especial denominado imagen por tensor de difusión. De forma muy simplificada, a través de esta técnica podemos cuantificar los grados de libertad de las moléculas de agua ante una perturbación realizada mediante uno o varios campos magnéticos inducidos por el aparato de resonancia. Si orientamos nuestras medidas a las regiones de sustancia blanca, sabemos que su estructura y «libertad del agua» está condicionada por el recorrido de tales «cables nerviosos». La técnica se basa en que existirá por lo general una dirección en la que el grado de movimiento sea mayor y que ésta será coincidente con la dirección de la fibra nerviosa. Aunque existen diversas consideraciones y limitaciones, podemos decir que con la tecnología adecuada el aparato es capaz

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de detectar en la región de medida (generalmente de 1 a 3 mm3 ) la dirección hacia donde tienden las fibras nerviosas en ese espacio. El resultado de escanear cada milímetro cúbico del cerebro, es un mapa de puntos, cada cual con un vector asociado. Para reconstruir la fibra nerviosa sólo nos queda unir los puntos que van dibujando un camino con sus vectores. Este aspecto no es trivial ya que por cada punto de medida pueden pasar varias fibras y el escenario se complica. Para ello, se utilizan los llamados algoritmos de tractografía que rastrean el camino más plausible en base a la información obtenida. Es entonces cuando obtenemos el mapa de conexiones estructural como el que muestra la Figura 2: una representación tridimensional de las fibras nerviosas en sustancia blanca del cerebro.

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los nodos de una red y las fibras nerviosas como los enlaces. Dos nodos de la red estarán conectados si existe una o más fibras nerviosas que conecten las regiones de sustancia gris que representan tales nodos. De este modo lo que obtenemos es una red que caracterizamos en base a métricas como son el grado de conexión de los elementos o su modularidad. Esta aproximación ha revelado, por ejemplo, que el cerebro de la mujer y el hombre están cableados de forma significativamente diferente[1] . En su vertiente más aplicada se ha propuesto como técnica para la evaluación y predicción de recuperación ante un accidente cerebrovascular[2] . Estudios recientes sugieren su aplicación combinada con técnicas de inteligencia artificial como método predictor para la evaluación de pacientes con epilepsia[3] .

El conectoma funcional

Figura 2. Perspectivas coronal (A), sagital (B) y axial (C) del conectoma estructural humano. Créditos de la imagen

El conectoma como red Lo importante de esta aproximación es que nos permite una cuantificación de nuestros patrones de conexión. Sin embargo, la información no viene de la visualización y hacen falta medidas que permitan abordar la complejidad de un sistema basado en conexiones. Es aquí donde entra la teoría de redes, ya que ofrece toda una serie de métricas que permiten caracterizar el cerebro en base a las propiedades de su red de conexiones. Por lo general la red del conectoma estructural consiste en definir las regiones de sustancia gris como

Estos son sólo unos ejemplos del potencial que permite el uso de la aproximación de conectoma estructural. Por si esto fuera poco, las técnicas de resonancia magnética funcional nos permiten reconstruir otro conectoma, este sí, mucho más flexible que el anterior: el conectoma funcional. Se trata de una red cuyos nodos también representan regiones de sustancia gris. Aquí dos nodos están conectados, si su respectivas regiones de sustancia gris aparecen co-activadas en la prueba. La técnica llega a ser tan resolutiva que es capaz de discriminar grupos de pacientes por sus propiedades conectómicas funcionales[4] . Se ha visto que cuando medimos el conectoma funcional de un mismo sujeto en distintos días, estos muestran rasgos topológicos que permiten diferenciarlos de otros sujetos. En cierto modo nuestro patrón de conexiones funcionales es un atributo más de nuestra persona como nuestra talla, peso, forma de pensar o personalidad y podemos cuantificarla. Desde un punto de vista más aplicado, el uso de los conectomas funcionales para diagnóstico en enfermedades como esquizofrenia resulta prometedor. Se ha visto que existen diferencias topológicas en el conectoma funcional entre sujetos sanos y pacientes con esquizofrenia[5] o síndrome de espectro autista[6] y es cuestión de tiempo que aparezcan biomarcadores que ofrezcan apoyo a la detección y estimación del grado de severidad de dichas enfermedades.

El futuro Más allá de los pasos iniciales desesperadamente azarosos en el estudio de la estructura función del cerebro, las técnicas de neuroimagen nos han abierto a una visión privilegiada de su «cableado»

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funcional/estructural y gracias a la teoría de redes 3 Munsell BC y otros. Evaluation of machine learning algoes posible cuantificar esta complejidad. El futuro nos rithms for treatment outcome prediction in patients with dirá hasta qué punto el cerebro seguirá siendo ese epilepsy based on structural connectome data. NeuroImage 118: 219-230, 2015. 4 órgano misterioso. Finn ES y otros. Functional connectome fingerprinting: identifying individuals using patterns of brain connectivity. Nat Neurosci 18: 1664-1671, 2015. 5 Skåtun KC y otros. Global brain connectivity alterations in 1 Ingalhalikar M y otros. Sex differences in the structural patients with schizophrenia and bipolar spectrum disorders. J connectome of the human brain. Proc Natl Acad Sci USA 111: Psychiatry Neurosci 41(5): 331-341, 2016. 6 823-828, 2014. Monk C y otros. Abnormalities of intrinsic functional connec2 Grefkes C y otros. Connectivity-based approaches in stroke tivity in autism spectrum disorders. Neuroimage 47: 764-772, and recovery of function. The Lancet Neurology 13 (2): 206-216, 2009. 2014.

Referencias

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Jóvenes científicos La Facultad de Ciencias de la Universidad de Málaga cobija a grandes promesas de la investigación. Con intención de darles visibilidad surge Jóvenes científicos: una nueva sección de entrevistas realizadas por estudiantes de este centro para acercar a los científicos en ciernes a los que pocos años por detrás les andan. Inquietas cuestiones en el lenguaje directo de los jóvenes es la forma más sencilla de enseñar que la ciencia puede ser tan bisoña como buena. Hola, soy Natalia Ortega, estudiante de segundo curso del Grado de Ciencias Medioambientales. En un principio no tenía claro qué estudiar y probé con las CCAA. A lo largo de primer curso fui descubriendo que me gustaba mucho y que en un futuro desearía dedicarme a algo relacionado con el medio ambiente. Recientemente me enteré de que en la UMA existía un grupo de investigación trabajando en la mejora del rendimiento de cultivos, un tema que siempre me ha parecido muy interesante. Para averiguar más sobre el asunto entrevisté a Jessica Pérez Sancho, que realiza

el doctorado en el Laboratorio de Bioquímica y Biotecnología Vegetal en la Universidad de Málaga. Investiga los mecanismos moleculares mediante los cuales las plantas son capaces de tolerar distintos tipos de estrés. Para ello utiliza la planta modelo Arabidopsis thaliana con objeto de mejorar el rendimiento de los cultivos de otras especies frente a condiciones adversas. Este es un aspecto muy importante que en el futuro lo será aún más debido al cambio climático y al aumento de la población mundial. Jessica lleva a cabo su trabajo con la supervisión de Miguel Ángel Botella.

Jessica Pérez Sancho en las instalaciones de la torre de I+D de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Málaga. Créditos de la foto

NO: ¿Qué fue lo que te impulsó realizar el doctorado? en un laboratorio de bioquímica animal. Trabajar con JP: Yo estudié Química y cuando estaba en tercero de animales no me convencía, es decir, me parecía muy carrera, cursé asignaturas de bioquímica que me gus- interesante pero no me veía capacitada para ello. taban mucho y por eso empecé como alumna interna

En los últimos años de carrera estuve mirando otros

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laboratorios donde poder hacer la tesis doctoral porque me gustaba la investigación. Me puse en contacto con el Dr. Miguel Ángel Botella, al que tuve como profesor en una asignatura optativa que me gustó mucho, y él me dio la oportunidad. Y bueno, este proyecto ya estaba empezado, él me presentó el proyecto que me pareció muy interesante y me quedé aquí. NO: ¿Resulta más fácil investigar en la planta Arabidopsis thaliana para que en el futuro se pueda aplicar las investigaciones a otros cultivos o podría realizarse en otro tipo de planta? JP: Se puede trabajar directamente en cultivos y aquí con nosotros hay mucha gente que trabaja en fresas, tomates... pero es verdad que Arabidopsis thaliana tiene muchas ventajas. Por ejemplo, hace un ciclo completo muy rápido, en dos meses tienes desde que plantas la semilla hasta que plantas las semillas nuevas, mientras que en otras plantas tienes que esperar un año entero o más. Otra ventaja que tiene es que el genoma está secuenciado por lo que es más fácil identificar o clonar un gen. También muchas técnicas están más desarrolladas en arabidopsis que en otras plantas. Por ello creo que es una buena herramienta para hacer investigación básica, así cuando descubras algo interesante puedes intentar aplicarlo a otras plantas o cultivos. Con cultivos las aproximaciones son diferentes, se trabaja de otra manera. NO: ¿La mejora del rendimiento podría provocar una disminución de la calidad? JP: Podría, aunque lo que se pretende es que no sea así. Tradicionalmente eso ha pasado mucho, se ha buscado mejorar la producción o la calidad, en el sentido de facilitar la venta; por ejemplo, conseguir un fruto que se mantenga mucho tiempo justo antes de ponerse malo, pero el inconveniente es que durante todo ese tiempo a lo mejor no está igual de sabroso. Ahora se está intentando conseguir lo contrario, dado que se tienen buenas calidades de producción y de estabilidad, interesa volver a conseguir el sabor de la fruta tradicional. Precisamente en nuestro departamento se está investigando en

Natalia Ortega @NataliiaOt

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ese sentido, para tratar de recuperar las características organolépticas de la fresa. NO: Por último, ¿cómo crees que afectaría el cambio climático a esta investigación? Es decir, cuando se implante a los cultivos. JP: Es un poco impredecible saber cómo va a afectar a un cultivo en particular. Yo creo que le puede afectar igual que a cualquiera de los otros cultivos que tenemos. Pero también hay muchas investigaciones en ese sentido. Aquí por ejemplo hacemos investigaciones en sequía, en ver cómo se pueden conseguir plantas que sean capaces de crecer, no en sequía extrema, pero sí con menores condiciones de riego. Por ejemplo, parte de mi investigación es crecer las plantas en condiciones de frío o calor. Se supone que las condiciones climáticas van a cambiar, por ello el objetivo es cómo conseguir que se puedan mantener la producción de vegetales.

Figura 1. Bandeja de cultivo con la planta modelo Arabidopsis thaliana.

El agua es un recurso limitado. Según el Instituto Geológico y Minero de EEUU sólo el 2,5 % del agua en la Tierra es “dulce” y únicamente el 0,007 % es accesible al hombre, pudiendo reducirse debido al inminente Cambio Climático. Se nos presenta el reto de lograr que el consumo de agua sea lo más eficiente posible y sin duda la investigación en biomejoramiento de nuestra entrevistada ayudará a alcanzarlo.

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Algoritmos evolutivos (I) por JOSÉ Ma BLANCO MARTÍN Departamento de Ecología, Universidad de Málaga, 29071 - Málaga (España) [email protected]

Palabras clave: evolución, autómata, celular, algoritmo

Enviado: 12 junio 2016

Keywords: evolution, cellular, automata, algorithm

Aceptado: 11 julio 2016

La evolución como selección de estrategias de vida se puede destilar hasta sus mínimos componentes: individuos, algoritmos y herencia. Estos elementos bastan para reproducir el fenómeno evolutivo desde el neodarwinismo más radical: la selección del más eficaz va mejorando progresivamente la adaptación de toda la población hasta que, finalmente, surge el individuo perfecto o, al menos, uno que lo hace bastante bien. En esta sencilla aproximación no sólo se escriben novelas con monos afortunados, sino que también se puede ensayar la importancia de la mutación y el sexo, como agentes similares pero de efecto distinto. Y no sólo esto; la pureza del razonamiento es tal que ha sido una de las primeras contribuciones de la biología a las ciencias computacionales. Evolution as selection of life strategies can be distilled to its minimum components: individuals, algorithms and inheritance. These elements are enough to reproduce the evolutionary phenomenon from the most radical neo-Darwinism basis: the selection of the fittest is gradually improving the adaptation of the entire population until the perfect individual or, at least one that does pretty well, arise. In this simple approach not only novels are written by lucky monkeys, but also we can test the importance of mutation and sex, as similar agents but completely different effect. And not only that; this is such a neat reasoning that has been one of the first contributions from biology to computer science.

Introducción Vivimos en plena euforia virtual: hablas con personas que nunca has visto ni verás, visitas lugares que nunca pisarás, haces negocios con mercancías que ni siquiera existen, recibes e-mail desde todo el mundo sin salir de tu casa. El ordenador –internet– está alterando nuestro concepto del mundo, cada vez nos cuesta más distinguir lo real de lo virtual. En estos días cibernéticos, parece el momento adecuado para buscarle un sosias virtual a uno de los fenómenos biológicos más aparentes y que más admiración despierta entre los estudiantes de biología cuando lo comprenden por primera vez: la evolución. ¡Destilemos los rudimentos de la evolución en un ordenador y exploremos virtualmente los procesos que la mueven a lo largo del tiempo! Para esta tarea, el lector con habilidades informáticas puede lanzarse a codificar los entresijos neodarwinistas en el lenguaje que le mole o, si no se quiere entretener, puede recurrir al programa e-Voluzión (Figura 1) cuyo nombre remeda un tipo electrónico de evolución, del mismo modo que «e-mail» hace lo propio con el correo celulósico. Este programa es libre y está disponible en Voluzion.7z (aunque tiene más de cinco lustros y puede dar alguna pejigera en los sistemas modernos). Antes de describir el uso del programa, convendría describir cómo funciona. No

cómo está programado, sino qué ideas se han tomado para crearlo. Como dice Richard Dawkins, autor de El relojero ciego[1] uno de los libros divulgativos más célebres sobre la teoría de la evolución: «Quienes, como yo, no sean matemáticos, podrán encontrar en el ordenador un poderoso amigo de la imaginación».

Figura 1. Evolución de la eficacia en una población con e-Voluzión. La línea verde representa la eficacia máxima en cada momento, la roja es la mínima y la azul es la media de la población. Para comprender la figura entera tendrá que leer un poco más de texto.

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El ordenador, aparte de llevarnos por mundos virtuales, también nos permite crear mundos virtuales donde ensayar las reglas del mundo real. El nivel de abstracción al que se recurre en e-Voluzión es tal que, posiblemente, no tenga ninguna aplicación práctica en biología, pero esto no debe desanimar al estudiante, sino al contrario: el reducir el análisis de un fenómeno al mínimo de sus componentes es un ejercicio que facilita la comprensión del mismo, y su extrapolación a casos reales. El proceso de abstracción necesario para «e-voluzionar» se produce en las siguientes etapas:

1. Identificación de los elementos y de los procesos ¿Cuáles son los elementos indispensables para explicar el fenómeno evolutivo? Vamos a detallar unos cuantos y luego los perfilaremos. El individuo es la pieza clave, pues es el que sufre (o disfruta) los procesos biológicos y es el que se evalúa en términos de eficacia biológica. De lo bien o mal que se desenvuelva en el ambiente donde viva, dependerá su éxito a la hora de dejar descencencia. Bien, ya tenemos aquí los elementos indispensables: individuos, ambiente y descendencia. ¿Cuáles son los procesos que actúan? Lo más inmediato es identificar algún mecanismo que evalúe las aptitudes del individuo para subsistir. Tal mecanismo ha de tener en cuenta el ambiente, dado que las aptitudes de un organismo pueden ser estupendas en un ambiente determinado y completamente inútiles en otro. La naturaleza nos aturde con tal número de estrategias de vida, formas de alimentación y diversidad metabólica que la identificación a priori de tal mecanismo es completamente imposible; se recurre, entonces, a la evaluación a posteriori de estas aptitudes, fundiéndolas en una nota única que el individuo obtiene una vez concluido su objetivo: procrear. A esta nota única se le llama «eficacia biológica» –fitness en inglés, término más conocido, aunque mucho más difuso que el castellano, tampoco muy aclaratorio, lo cual demuestra de nuevo nuestra incapacidad para definir las aptitudes de los individuos– y se calcula como la fracción que su descendencia supone en la siguiente generación. También es necesario un mecanismo de herencia: algún proceso que transmita las habilidades de los progenitores a su prole; si no, la evolución sería una mera sucesión de palos de ciego. El último mecanismo necesario es uno que introduzca variabilidad entre los individuos, más concretamente, entre las aptitudes que los individuos pueden mostrar; también analizaremos qué efecto tiene este proceso sobre la evolución. Bien, ya tenemos aquí los mecanis-

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mos indispensables: selección del más eficaz, herencia de las aptitudes y fuente de variabilidad.

2. Premisas de la evolución Con sólo estos rudimentos en mente, ya podemos establecer algunas premisas acerca del funcionamiento de la evolución: i) La selección es un proceso que actúa sobre el individuo. Dado que la eficacia biológica es una característica individual, el mecanismo seleccionador evalúa individuos y los premia con una descendencia proporcional a su eficacia. Es importante recordar esto, pues después diremos con ligereza cosas como «el alelo que se selecciona es...» y otras similares, en las que parece que los sujetos de la selección pueden ser otros entes distintos al individuo. La forma correcta de expresar la frase anterior debería ser «como resultado de la selección de individuos, el alelo más común es...», o algo así. Igualmente, no tiene sentido hablar de «la eficacia biológica del alelo...». Todo esto quedará claro en cuanto hagamos una simulación. ii) La evolución es un fenómeno que ocurre a nivel de población. Los individuos no evolucionan, sino que es la población la que va cambiando en su composición de tal forma que van quedando en ella las mejores eficacias biológicas, portadas por las líneas genealógicas de los individuos que se van seleccionando. Como consecuencia de la selección natural, la eficacia media de la población (esto es, la media de las eficacias de todos los individuos que la componen) va aumentado: tras cierto número de generaciones, el individuo medio de la población será muy distinto de sus ancestros –casi siempre más eficaz en el ambiente donde vive– y podremos decir que la especie ha evolucionado. Aparece aquí una de las más laxas definiciones de especie: conjunto de rasgos que caracterizan biológicamente a un grupo más o menos homogéneo de organismos. Las especies, entes abstractos considerados como compendio de aptitudes, están sometidas a la evolución; los organismos individuales no. iii) La evolución es un proceso con una dirección determinada, pero multitud de caminos posibles. Desde el punto de vista termodinámico, la evolución es un proceso irreversible: una vez alcanzado un grado de eficacia biológica (que podríamos considerar también eficacia termodinámica), y según las asunciones que hemos realizado, la única forma en que podría disminuir tal grado es por culpa

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de una catástrofe, que no ha de ser obligatoriamente meteórica ni climática, sino que muy bien podría tratarse de un cataclismo estadístico. Si la herencia de una determinada aptitud está asegurada por su magnífica eficacia biológica, la única forma de que deje de propagarse a lo largo de los sucesivos linajes es que aparezca una nueva estrategia que la desplace de su privilegiado lugar. Esta nueva estrategia podría ser derivada de la anterior, o podría tratarse de una auténtica revolución pero, según las reglas establecidas, sólo podría propagarse si la eficacia biológica de los individuos que la poseen fuese mayor (o igual) que la de los organismos que utilizan la estrategia antigua; en cualquier caso, la eficacia biológica sólo podría aumentar (o permanecer constante). Ahora bien, si el ambiente cambia drásticamente, las estrategias seleccionadas –obsérvese ahora como empezamos a abreviar con ligereza las frases anteriores, más correctas pero también más engorrosas– se volverían ineficaces, permitiendo la selección de otras que hasta la fecha habían estado condenadas a la extinción. El otro motivo, independiente del anterior, que puede concurrir para provocar un descenso de la eficacia es la fluctuación estadística, azar del muestreo, deriva genética, fluctuación estocástica, y demás nombres para el mismo fenómeno: las poblaciones son de tamaño finito y, por tanto, la frecuencia con la que ocurre determinado hecho no coincide exactamente con la probabilidad del mismo. Podremos observar este dinamismo en nuestras simulaciones de la evolución.

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se pueda elegir la más apta. El proceso de selección empobrece la variabilidad, al favorecer la proliferación de una estrategia; pasado el tiempo suficiente, de no existir alguna fuente que surta de variabilidad a la población, la estrategia más apta será la única existente en la población, no existirán entonces alternativas y se detendrá la evolución. ¿Cuáles son las fuentes de variabilidad que posibilitan la aparición de nuevas estrategias? Básicamente dos: la mutación y la reproducción sexual. Ambos fenómenos generan continuamente nuevos genotipos (la forma codificada que permite la heredabilidad de la estrategia de vida) a partir de los ya existentes. Estos nuevos genotipos, corporeizados en forma de individuos, serán evaluados y seleccionados y la constante aparición de nuevas variantes constituye una amenaza continua (aunque poco temida, como ya veremos) hacia las estrategias –genotipos– ya instituidas.

Figura 3. Mientras le sale el Quijote, este mono escribirá todos los libros que Borges describe en su Biblioteca de Babel. Considere una máquina con sólo 28 teclas (de la A a la Z, más el espacio) con la que hay que escribir 24 caracteres en secuencia exacta. Si se aprieta las teclas al azar, se puede generar 2824 = 5,4 × 1034 secuencias distintas: si el mono que la gobierna tardase 1 segundo en escribir cada sentencia y pudiésemos colocar a una multitud de monos, trabajando sin cesar codo con codo, y ocupando toda la superfie de los continentes, tardarían más de 12 billones de años en lograr al azar la primera frase de Don Quijote de la Mancha, es decir, más de veinte mil veces la duración estimada de nuestro sistema solar... ¡sólo para la primera frase! No es extraño que los antiguos pensaran en Figura 2. La visión más sintética de la evolución neo- que alguien había escrito conscientemente la historia de darwinista necesita tres elementos: algo de donde elegir la vida. No obstante, vea la Figura 4. (diversificación), alguna forma de evaluación (selección) y una manera de perpertuar logros (reproducción).

iv) El motor de la evolución es la variabilidad. Para que actúe la selección, ha de existir algo que seleccionar. Más concretamente, ha de existir un abanico de estrategias diferentes de entre las cuales

Las fuentes de variabilidad generan alternativas de un modo completamente al azar, motivo que provocó duras críticas a la teoría de la evolución: en su libro El relojero ciego, Richard Dawkins establece un paradigma de la evolución comparándola con la actividad de un constructor de relojes invidente, ¿cuál

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es la probabilidad de que, montando las piezas al azar, alguno de los relojes llegue a funcionar? Una versión tal vez más conocida es la de un mono que pulsa –aporrea– teclas al azar en una máquina de escribir ¿cuánto tiempo pasará hasta que el mono escriba, casualmente, el Quijote? (en la versión original el objetivo es la obra completa de Shakespeare que, dicho sea de paso, le sería mucho más fácil al mono, dada la laxitud de la gramática anglosajona).

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3. Algoritmos genéticos: un método biológico para resolver problemas matemáticos Habitualmente suele ser al revés: los biólogos continuamente pedimos prestados métodos, modelos y técnicas desde las matemáticas y la física para resolver nuestros casos de estudio y encontrar nuevos enfoques en biología. De esta forma es cómo encontramos concentraciones, abundancias de individuos, cinéticas enzimáticas, coeficientes e índices de todo tipo, etc. El procedimiento que se sigue para resolver un problema típico es generalmente un camino único: una sucesión de pasos o instrucciones que conducen hasta la solución. A esta secuencia de instrucciones se le llama «algoritmo» (esta palabra procede del sobrenombre del célebre matemático árabe Mohamed ben Musa, al-Jwarizmi). El algortimo para realizar una multiplicación de dos números se aprendía en EGB –ahora en la ESO tengo mis dudas y por eso me entretengo– era el siguiente, cuando uno de los números constaba de sólo un dígito: 1. Multiplicar el número de un sólo dígito por el primer dígito de la derecha del número más largo.

Figura 4. Doce monos aplicando las reglas de la evolución en forma de algoritmo genético (vea el texto más adelante) tardan sólo 6500 rondas en tener éxito. Al principio, el mejor de los 12 sólo consigue un 8 % del objetivo pero, muy pocas rondas después, ya se vislumbra la frase. Este personal cabría perfectamente en cualquier departamento de universidad y, protegidos por los estatutos, al ritmo de una ronda por día sólo echarían unos 20 años (descontando festivos y días de asuntos propios) en emular a Cervantes; tesis más livianas se han escrito en más tiempo...

El genotipo de cualquier ser vivo es más complicado –contiene más información y requiere la misma precisión «gramatical»– que cualquiera de las obras citadas, así que cuesta creer que haya sido producto del azar. Este fue el argumento principal para rebatir la teoría evolucionista. Sin embargo, ya veremos en nuestra simulación que el mecanismo de selección combinado con la herencia apremian la evolución: un ocasional acierto parcial (p. ej. «An in lagar du la Mencha») no es completamente descartado, sino que se premia con el recuerdo y sirve como base para posteriores modificaciones. Este sistema de acumulación de aciertos es sorprendentemente potente y rápido. Tanto que se ha constituido en una técnica matemática de resolución de problemas muy difíciles, de la que a continuación hablaremos.

2. Anotar el número resultante. Si este número tiene dos dígitos, anotar sólo el dígito menos significativo –el de la derecha– y recordar el más significativo. 3. Multiplicar el número de un sólo dígito por el siguiente dígito del número largo y sumar al resultado el dígito reservado anteriormente, si existiese. Anotar el resultado a la izquierda del que ya está escrito, pero sólo el dígito menos significativo, recordando el otro. 4. Repetir el paso 3 hasta que se acaben los dígitos del primer número y anotar el último dígito recordado a la izquierda de todos los demás. Observe que el algoritmo no es la solución del problema, sino un camino para llegar a ella, y sirve para todos los casos que se puedan presentar (siempre que cumplan las condiciones para las que se ha construido el algoritmo, en este caso, si el número pequeño tuviera dos o más dígitos, el algoritmo necesario sería otro, similar a éste, pero más complejo). Una propiedad interesante de los algoritmos es que, aunque la solución sea única, pueden existir varios algoritmos distintos para encontrarla. El ejemplo anterior es el algoritmo estándar para multiplicar pero no es el único: algunas personas tienen una habilidad especial para el cálculo y son capaces de realizar multiplicaciones asombrosas con inusitada rapidez; no

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utilizan el algoritmo estándar, sino otro mucho más rápido, más eficaz, aunque requiere mayor capacidad de concentración porque no es sólo un dígito el que hay que recordar entre paso y paso, sino muchos más o combinaciones de ellos. CÓMO RESOLVER PROBLEMAS DE EXAMEN 1) En lo posible, evita leer el problema. Leer el problema sólo consume tiempo y causa confusión. 2) Extrae los números del problema en el orden en que aparecen. 3) Si con la regla 2 obtienes tres o más números, lo mejor para dar con la respuesta es sumarlos. 4) Si sólo hay dos números que son más o menos del mismo tamaño, la resta da los mejores resultados. 5) Si hay sólo dos números en el problema y uno es mucho más pequeño que el otro, divídelos si el resultado da exacto; en caso contrario multiplícalos. 6) Si el problema parece necesitar una fórmula, escoge una que tenga letras suficientes para usar todos los números del problema. 7) Si las reglas 1 a 6 no funcionan, haz un último intento desesperado. Toma el conjunto de números que has encontrado en el paso 2 y llena por lo menos dos páginas de operaciones utilizándolos al azar. Marca cinco o seis respuestas en cada página por si acaso alguna es por casualidad la correcta. Puedes conseguir alguna nota por haberlo intentado tenazmente. 8) Nunca emplees mucho tiempo resolviendo problemas. Este algoritmo te permite realizar el examen más largo en no más de diez minutos y sin tener que pensar mucho.

Figura 5. Un algoritmo para resolver problemas, más acorde con las circunstancias educativas actuales.

Vale, vale, pero... ¿qué tiene la biología que ofrecer al mundo de los algoritmos? Imaginemos que deseamos resolver un problema y nos embarcamos en el diseño de un algoritmo. Después de varios intentos sólo hemos encontrado aproximaciones a la solución, con algunos algoritmos nos hemos acercado más y con otros menos. ¿Se podría construir un algoritmo mejor tomando partes de los que no funcionan del todo bien? Por supuesto que sí, y es la forma en la que actúa el ser humano cuando ha de resolver un problema, juntar las partes que funcionan y eliminar las que no. Claro que el humano realiza conscientemente esas acciones con un objetivo determinado y sabe qué partes tomar y cuáles no. Casi siempre, porque hay problemas aparentemente sencillos que no tienen una solución sencilla, como el famoso problema del turista, con el que nos encontramos todas las vacaciones: dado el mapa de n ciudades, enlazadas por una red de carreteras, encontrar el circuito más corto que pase por todas ellas. El algoritmo requerido en este problema es muy sencillo, simplemente, dada una ciudad, determinar cuál debe ser la siguiente en la ruta. Sin embargo, la solución se suele encontrar por tanteo y casi nunca quedamos convencidos de que la ruta finalmente elegida sea realmente la más corta, pero al menos sí que es la más corta de todas las que hemos ensayado. ¡Esta es la forma en la que progresa la evolución, tanteando soluciones para escoger finalmente la más eficiente, aunque tal vez no sea la ideal! Hay muchos problemas que han de resolverse por tanteo, hasta encontrar un algoritmo que se aproxime lo suficiente a la solución.

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La codificación del algoritmo es algo que se parece mucho a un programa de ordenador, una ristra de instrucciones, de ceros y unos. Con un poco de cuidado, se pueden codificar los algoritmos de forma que, al intercambiar partes entre ellos, sigan funcionando. Así surgen nuevos algoritmos a partir de los existentes, que generan nuevas aproximaciones a la solución. Si se mezclan las partes al azar y además añadimos algún cambio puntual al azar, lo más probable es que las nuevas aproximaciones sean bastante peores que las ya existentes, pero podría darse la casualidad de que surgiese una combinación superior: hemos creado algoritmos genéticos que se seleccionan con las mismas premisas que las descritas para la evolución natural. El concepto de algoritmo genético fue desarrollado a finales de los sesenta por John Holland[2] , un programador de computadoras y también psicólogo que pretendía que aquellas aprendiesen por sí mismas (la técnica de programación se denominó originalmente planes reproductivo, y luego se popularizó como algoritmos genéticos a raíz de la publicación de su libro en 1975. Holland se inspiró en la teoría de la evolución natural y creó un método de resolución de problemas muy potente, que es capaz de encontrar soluciones, o al menos aproximarlas, en casos en los que el análisis tradicional fracasa decepcionantemente, como la encrucijada del turista. Nosotros vamos a recorrer el camino inverso, utilizaremos el método de algoritmos genéticos para resolver un problema e iremos interpretando biológicamente cada una de las características que vayan apareciendo. No es un mero paralelismo, sino que ambos procesos son exactamente el mismo, en su forma natural y artificial.

4. Cómo destilar los elementos y procesos de la evolución en un ordenador Para describir cibernéticamente a los individuos de nuestra población virtual vamos a recurrir a lo que en ciencias de la computación denominan autómata finito. Un autómata está dotado de un sencillo aparato de decisión: cuando le llega una señal, cambia de estado y responde con otra señal. El repertorio de señales que puede recibir o emitir y el número de estados en los que puede estar son ambos finitos, de ahí el apellido. Los autómatas finitos son entes virtuales que pueden tomar cuerpo en forma de relés eléctricos, microchips de silicio o juguetes mecánicos, entre otros muchos objetos reales; lo realmente importante es cómo funcionan. Un organismo vivo funciona exactamente igual, recibe una señal (un indicio de comida, por ejemplo), cambia de estado (se vuelve hambriento, digamos) y responde en consecuencia (se

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mueve en dirección a la comida). Reconozco que esto es el colmo de la abstracción, ya que las señales que recibe y emite un organismo vivo son analógicas y muy complejas, pero todo es cuestión de proponerse digitalizar el comportamiento de los individuos en autómatas. En el fondo, las posibles señales vitales y los posibles estados de los organismos son enormemente variados, aunque finitos también.

maremos organismo, para no causarle menoscabo– puede encontrarse en 3 estados (A, B, C) y se comporta de la siguiente forma: supongamos que, casualmente, se encontrase en el estado A y recibiera una señal ambiental en forma de 1, entonces el organismo cambiaría al estado B y respondería con un 1. Si ahora recibiera otro 1, pasaría al estado C y respondería con un 0. Una nueva señal en forma de 0 no alteraría el estado del organismo, pero le haría responder con un 1. Y así. Este es el comportamiento de un autómata determinado, otros autómatas se comportarán de otra forma y responderán a las señales ambientales de otra manera. ¿Cuántos organismos triestado distintos pueden existir? Aproximadamente, un par de docenas (esta pregunta se la dejamos a los matemáticos expertos en combinatoria, pues ahora mismo nos importa poco; sean los que fueren, se trata de un número finito). ¿Cómo se puede codificar el comportamiento de este organismo en un cromosoma? Pues es muy sencillo, construyamos una tabla de doble entrada donde pondremos los distintos estados en filas y las distintas señales que pueden recibir en columnas. En Figura 6. El inocente burro cree que ha encontrado cada intersección colocaremos la señal de respuesta y comida, responde alegre y se la zampa cuando, en reali- el estado al que cambia. De esta forma, el organismo dad, es un simple chorro de información el que le hace anterior se puede codificar así: comportarse así, siguiendo fielmente el algoritmo grabado en sus genes.

A B C

0 0C 1C 1C

1 1B 0C 0A

El comportamiento de un autómata finito, igual que el de un organismo, se puede codiy para construir el cromosoma, sólo hemos de ficar en un cromosoma. Los genes del autómata son la codificación de los algoritmos que determi- encadenar las celdas, empezando por arriba desde nan su funcionamiento. Veamos a continuación la izquierda a derecha: representación de uno de estos autómatas (Figura 7). 0C1B1C0C1C0A cada uno de los 12 elementos de este cromosoma es un gen. Más correctamente, el símbolo C que ocupa el segundo locus del cromosoma es un alelo del gen encargado de decidir a qué estado cambiará el organismo cuando se encuentre en A y reciba un 0 ambiental. Cada gen tiene un trabajo encomendado y su alelo es la forma que en ese trabajo se realiza. En los autómatas triestado, los loci impares están ocupados por genes con dos alelos (0 y 1) y los pares, por genes con tres alelos (A, B y C). Al igual que en el mundo real, cada gen es la unidad autónoma mínima de codificación. Dos cromosomas pueden intercambiar genes y siguen funcionando. También es interesante observar que la posición de un gen en el cromosoma es también una información Figura 7. Diagrama de comportamiento de un autómata importante. Por ejemplo, el gen que se encarga de celular de tres estados. Diagrama inspirado en [3]. la respuesta del organismo cuando está en el estado Este autómata –a partir de ahora también le lla- B y recibe un 1 ocupa el locus 7. Su trabajo está

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intimamente relacionado con el gen del locus 8, (el que decide el próximo estado cuando se da la circunstancia anterior). Así, los loci 7 y 8 están ocupados por un grupo funcional de genes, precisamente los que se encargan del comportamiento del individuo cuando su estado es B y recibe un 1. De la misma forma, podemos encontrar grupos funcionales de jerarquía mayor, como el formado por los loci 9, 10, 11 y 12, que son el grupo encargado de determinar el comportamiento del individuo en estado C.

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ción será una medida de su eficacia. Consideremos, pues, la respuesta del autómata como una predicción del futuro inmediato que le espera. Imaginemos la siguiente secuencia ambiental 0110101001 de estar inmerso en este ambiente, nuestro organismo de la Figura 7 habría respondido con esta secuencia (supongámoslo en un estado inicial A): 0011000010

¿Cómo evaluar la eficacia de un organismo? Aquí volveremos a realizar un alarde de abstracción: un organismo será tanto más eficaz cuanto más capaz se muestre para actuar en concordancia con el futuro que le espera. En el mundo real esto equivale a una capacidad para predecir la procesión ambiental y actuar en consecuencia. Es difícil no dejarse atrapar por las expresiones finalistas cuando rondamos los conceptos de eficacia biológica: el cuento de la cigarra y la hormiga es una auténtica aberración (evolutivamente hablando, aunque no cabe duda de su capacidad moralizante). La hormiga se afana recolectando comida para atravesar la carestía del futuro invierno, mientras que la cigarra retoza al sol veraniego, ajena al negro destino que se le avecina. Considerar a la hormiga «más eficaz» según el criterio expresado arriba sería un error. Ninguna de ambas actúa con una finalidad, sino como está programado en su código genético. La sorprendente capacidad de la evolución para adaptar organismos al ambiente nos hace ver a menudo finalismo en sus acciones, pero sólo se trata de conductas seleccionadas entre muchísimas otras; sólo vemos la estrategia exitosa conseguida a base de tantear y descartar innumerables estrategias anteriores. El hecho de que observemos hormigas y cigarras en la naturaleza nos indica que ambas estrategias son hábiles; son distintos algoritmos que conducen a la misma solución. Para nuestros organismos virtuales tenemos un método muy sencillo para despojarlos de finalismo y evaluar su eficacia. Si consideramos la procesión de sucesos ambientales como un flujo continuo de información (ceros y unos), la aptitud del autómata para predecir la secuencia de informa-

¿Cuál ha sido su capacidad de predicción? Sólo tenemos que desplazar la secuencia ambiental un dígito hacia adelante, y compararla dígito a dígito con las respuestas. En este caso, el organismo ha pronosticado correctamente cinco cambios ambientales de los nueve que podría haber acertado. Su eficacia, mediocre, es del 55 %. Un organismo que actuase inopinadamente (con un cromosoma que lo único que hiciera fuese generar respuestas aleatoriamente) habría obtenido un 50 % como media de aciertos, pero no podemos culpar a nuestro organismo ya que, tanto él como la secuencia ambiental han sido obtenidos al azar. Seguro que ya se está preguntando: ¿Existe algún organismo que prediga exactamente tal ambiente? ¿Es un cromoma único o existen más variantes que podrían funcionar con un cien por cien de eficacia? Tal vez se vea tentado para resolver estas dos preguntas de una manera clásica, es decir, intentando diseñar un cromosoma perfecto con nuestro conocimiento de la secuencia ambiental. Sin duda es posible pero, mientras el lector intenta encontrar ese genotipo perfecto, yo voy a poner en marcha mi evolución virtual para ver si es capaz de encontrarlo. (Continuará...) Referencias 1

Dawkins R. El relojero ciego. Labor, Madrid. 1989. Holland JH. Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. Univ. Michigan Press, Michigan. 1975. 3 Dewney AK. Juegos de ordenador. Investigación y Ciencia 112: 94-98. 1986. 2

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Escribir bien no cuesta trabajo

Otra de acentos, esta vez para nota Palabras llanas que acaban en grupo consonántico: Hay que ponerles tilde, incluso cuando acaban en «n» o «s» precedida de otra consonante: crómlech, cíborg, wéstern, bíceps, tríceps, fórceps, sóviets o cómics). Dos vocales iguales juntas: Cuando hay dos vocales iguales seguidas, sean fuertes (a, e, o) o débiles (i, u), siempre forman un hiato, nunca un diptongo. Por tanto, poner o no la tilde dependerá solo de las reglas de acentuación, con lo que palabras como chiita o los diminutivos diita, tiito o Rociito no llevarán tilde nunca. ¿Cuándo se acentúa «ui»? Cuando el acento tónico de una palabra recae sobre diptongo ui, siempre se formará un hiato, ya que las dos vocales son débiles. Por eso no hace falta acentuarlo nunca para indicar que se ha roto el diptongo, sino únicamente cuando así lo indiquen las reglas de acentuación. En las siguientes palabras no se coloca el acento en ui por ser agudas acabadas en consonante que no es ni «n» ni «s»: construir, eluir, incluir, influir, huir o rehuir. Tampoco se acentúan las que sean llanas acabadas en vocal, como construido, eluido, incluido, influido, gratuito, huida, hinduismo, altruismo o altruista. Cuando sea un monosílabo agudo acabada en vocal, tampoco se acentúan: fui y ruin. Así que solo se acentuarán las agudas con más de una sílaba (eluí, influí, incluí, construí, contituís o rehuí) y las esdrújulas (casuística, jesuítico, cuídese, lingüística). Palabras compuestas: Existen dos casos bien distintos de palabras compuestas en los textos científicos. Por una parte, tenemos las compuestas por yuxtaposición, que se comportan como una sola palabra y han de seguir las reglas generales y particulares de acentuación, con independencia de cómo se acentúen sus formantes por separado. El acento prosódico principal recaerá siempre sobre la última palabra y se tildará cuando así lo requieran las reglas. Por tanto, no será ⊗ asímismo, sino asimismo, no será ⊗ décimoséptimo sino decimoséptimo, y será limpiaúñas, portalámparas, pasapurés o abrefácil. En los textos científicos abundan las palabras compuestas acabadas en gen (un monosílabo que no se acentúa), que sí se acentúan al ser agudas acabadas en n: oncogén y transgén. Otras ejemplos más técnicos son: farmacorresistente, inmunohistoquímica, vitreorretinopatía o balneofotoquimioterapia.

A diferencia de las anteriores, las palabras compuestas con guion conservan la tilde que corresponde a cada palabra por separado: franco-alemán, histórico-crítico, teórico-práctico o ácido-básico. Esta regla también debe aplicarse a los compuestos químicos, a pesar de que muchos autores quieran dejarlos como se escriben en inglés: naftalén-1-ilo, 5toluoíl-α-d-ribosa, 4-metiltetrahidrofurán-3-ilo o ácido p-(R,S)-α-[1-(9H -fluorén-9-il)-metoxiformamido]2,4-dimetoxibencil-fenoxiacético. Adverbios acabados en -mente: Este tipo de adverbios siempre lleva dos acentos fónicos: uno en el adjetivo y otro en el elemento compositivo -mente. Pero la fusión llevará la tilde solo donde lo llevaba el adjetivo. O sea, llevará tilde solo si el adjetivo la llevaba: lacónico → lacónicamente, fácil → fácilmente, y desesperado → desesperadamente. Voces extranjeras: En el vocabulario científico usamos muchas palabras procedentes de otros idiomas. Cuando se han aceptado en español, además de que seguramente han cambiado su escritura para adaptarlas a nuestras reglas, se tildarán siguiendo las reglas de acentuación. Tenemos como ejemplos corrientes bunker → búnker, Paris → París, stress → estrés, deletion → deleción y football → fútbol. Si no están aceptadas, se escribirán en cursiva con la misma grafía de su idioma original: catering, casting, lifting, dépôt, splicing... Los latinismos se escriben también en cursiva al ser voces extranjeras. Lo normal es que si el latinismo es de una sola palabra, se haya adaptado al español y hay que escribirlo en redonda, por ejemplo, memorándum, déficit, currículum, ínterin, factótum, hábitat, plácet, accésit, vademécum, réquiem, ítem, ultimátum, quid. En cambio, los de dos palabras sí se consideran latinismos: habeas corpus, delirium tremens, curriculum vitae, post mortem, grosso modo, ad libitum, ad nauseam, alter ego, vox populi, ab initio, in vivo, in vitro, ex vivo, motu proprio, sine die, statu quo, post scriptum... Como no hay regla sin excepción, tenemos que escribir en cursiva los monosílabos quorum y leitmotiv y en redonda los bisílabos ex cátedra y sui géneris. Principios activos: Los principios activos, también denominados sustancias farmacéuticas, que componen los medicamentos deben tildarse según las normas del español: clavulánico, diazóxido o tacrolimús. Para saber dónde va el acento, dado que no siempre es obvio, conviene consultar las Denominaciones Comunes Inter-

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nacionales de la OMS. En cambio, los nombres comerciales de los medicamentos podrían llevar la tilde en español (Voltarén, Manidón, Termalgín, Dórmicum), pero los fabricantes no suelen seguir un criterio claro, con lo que mejor los escribimos como los encontremos. Nombres propios: Los nombres de persona se dejan tal como son en su idioma original, y no se ponen en cursiva: Frédérique, Robinson, Robert, Adélaïde, Michèle, Réginald, etc. Los accidentes geográficos que cuenten con una traducción tradicional se acentuarán como corresponda (París, Moscú); si no es así, se escribirán en redonda tal como se escriba en su idioma original. Las voces que proceden de un idioma escrito con caracteres no latinos (principalmente griego, árabe, chino, japonés, hebreo, y los idiomas que usan el alfabeto ci-

rílico) no se dejan como el original, sino que hay que transcribir los sonidos al alfabeto latino para que en español suene lo más parecido posible al original; como parte de la transcripción, se ponen los acentos conforme señalan las reglas del castellano: Mustafá, Alí, Pávlov (Páulof), Iván, Chéjof (Chéjov) o Shostakóvich. Como parece lógico, en cada idioma se hará una transcripción diferente, dado que cada idioma tiene sus peculiaridades fonéticas y sintácticas. Por desgracia, dado que la mayor parte de las transliteraciones en el siglo XXI vienen de un texto en inglés, y que las transcripciones fonéticas en este idioma son diferentes a las del castellano, empezamos a ver con demasiada frecuencia nombres inadecuados, como ⊗ Tchekhov por Chéjov, ⊗ Sakharov por Sájarof, ⊗ Bin por Ben o ⊗ Khalifa por Jalifa.

Para saber más: Ideas, reglas y consejos para traducir y redactar textos científicos El nanoblog del Gonz M. Gonzalo Claros

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Nada tiene sentido en ingeniería si no es a la luz de la evolución por FRANCISCO VICO Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación, Universidad de Málaga, 29071 - Málaga (España) [email protected]

Palabras clave: computación, bioinspirada, evolutiva, algoritmo, evo-devo Keywords: computation, bioinspired, evolution, algorithm, evo-devo

Enviado: 12 octubre 2016 Aceptado: 31 octubre 2016

Suele asumirse que la evolución es un proceso exclusivo de la materia viva, sin embargo, tiene valor explicativo en otros campos, y también utilidad en ingeniería. La computación evolutiva es un prometedor campo de la ciencia informática, que se apoya en conceptos como la selección de los más aptos, la codificación genética y su variación por mutación o recombinación sexual. Los algoritmos evolutivos se aplican a problemas de diseño, donde aportan novedad, explorando múltiples soluciones en paralelo, frente a la estrategia «vertical» del cerebro. Esta capacidad inventiva convierte a la computación evolutiva en la estrategia de inteligencia artificial más apta para modelar una de las facetas más humanas: la creatividad artística. Iamus es un ordenador diseñado en la Universidad de Málaga y programado por un equipo multidisciplinar de investigadores para que aprendiese el lenguaje musical y las técnicas de composición. El lanzamiento de su primer álbum fue recibido con una mezcla de admiración, escepticismo y temor; iniciando en los medios una profunda discusión en torno a la naturaleza misma del arte. Que Iamus pueda componer obras de calidad humana es consecuencia de su origen bioinspirado, donde las estructuras musicales capturan muchos de los atributos propios de la compleja materia viva. We often take for granted that the evolution occurs only in the substrate of the living matter. However, it can explain phenomena in other fields, and it also has found utility in engineering. Evolutionary computation is among the most promising methodologies in the computer sciences. It is founded on concepts as the selection of the fittests, the genetic encoding, and how mutation or sexual recombination can introduce variation and diversity. Evolutionary algorithms are applied to design problems, where they contribute with novelty: exploring multiple solutions in parallel, as opposed to the “vertical” strategy of the brain. This inventive ability makes evolutionary computation a perfect candidate to model one of the most distinctive aspects of humans: artistic creativity. Iamus is a computer designed at the University of Malaga. It has been programmed by a multidisciplinary research team to learn the musical language and composition techniques. Its first album provoked mixed feelings of awe and skepticism, and started in the media a profound debate around the nature of the arts. The fact that Iamus can compose human-level music derives from its bioinspired grounding, providing the musical structures with some of the attributes responsible of the complexity of the living matter.

Introducción Aún habrá quien considere presuntuosa la frase que popularizó Dobzhansky[1] : «Nothing in biology makes sense but in the light of evolution». Su objetivo, más que resaltar el papel omnipresente de la evolución en las formas vivas, era rebatir el creacionismo. Hoy sabemos que, si bien incompleta (como todo en ciencia, en todo momento), la teoría de la evolución por selección natural propuesta por Darwin y Wallace, es un hecho científico incontestable, así como un pilar imprescindible para entender la biología, desde el nivel molecular, hasta el de población. La teoría de la evolución ya era conocida antes de The origin of species (libro, por cierto, que explicaba mucho, excepto el origen de las especies). La evolución es un concepto arraigado en la cultura occidental, que se ha utilizado en sociología ligada a

la idea de progreso, tanto para explicar el avance cultural —en humanos y otras especies—, como para justificar ruinosas ideologías racistas. En física, por su parte, se considera que las leyes que gobiernan nuestro universo podrían ser igualmente el resultado de un proceso evolutivo, donde otros tipos de interacciones fundamentales entre partículas habrían originado la actual gravitación o el electromagnetismo. La lingüística también estudia las lenguas desde este punto de vista, en la medida en que unas devienen de otras, o van ligadas a la línea evolutiva del ser humano. En efecto, podemos considerar la evolución como un proceso general, en absoluto exclusivo de la materia viva. Si observamos, por ejemplo, el desarrollo de un producto industrial, encontraremos fenómenos análogos a los observados en la evolución biológica, como estructuras genealógicas, cambios graduales y saltos evolutivos. Basta comparar vehículos, mobilia-

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rio, o dispositivos electrónicos de hace unas décadas con los actuales para comprobar que han sufrido una suerte de evolución artificial. Aquí echamos en falta procesos genéticos, pues aunque el producto está descrito en sus planos de fabricación, estos difieren mucho de la codificación molecular de los seres vivos. Aún así, sin mutaciones, duplicaciones o recombinación sexual, de algún modo ocurre evolución en el sustrato neuronal que codifica un producto: la mente del diseñador. Al igual que otros procesos biológicos, como la neurocomputación o la inteligencia de enjambres, la evolución fue formalizada y utilizada como método de optimización desde los inicios de la ciencia informática, conocida actualmente como «computación evolutiva». Este tipo de estrategias (calificadas como «soft computing») difieren del enfoque tradicional de resolver problemas con ordenadores, por cuanto no se centran en cómo obtener la solución, sino en describir el problema, para que un proceso de búsqueda aproxime una solución. Y la computación evolutiva ha realizado notables aportaciones: en diseño electrónico (placas y antenas), robótica, arquitectura, y también en campos supuestamente vedados a la inteligencia artificial, como el arte.

Música: ¿creatividad desde la evolución? En otoño de 2012 se presentaba en la Universidad de Málaga el primer álbum de música contemporánea cuyas obras fueron compuestas por un ordenador en su propio estilo[2] , sin intervención humana, y grabado por intérpretes profesionales, de la talla de la London Symphony Orchestra. Naturalmente los ordenadores han creado muchas obras musicales, pero generalmente imitaban estilos de compositores humanos (Mozart o Bach) y su calidad artística no suponía un desafío para un músico. Iamus[3] , el ordenador compositor de la UMA, aprendió la teoría musical y las técnicas de composición como un alumno de conservatorio, y nunca escuchó obras de otros autores, por lo que su estilo puede considerarse original. Sin embargo, una cosa es disponer de la gramática inglesa, y otra muy distinta escribir como Shakespeare; por lo que podríamos preguntarnos: ¿de dónde surge la creatividad de Iamus? En un tiempo en que la Inteligencia Artificial experimenta uno de sus períodos más dorados, debemos reconocer humildemente que aún desconocemos las bases de la inteligencia. La creatividad, entendida como la capacidad de inventar o innovar, es una manifestación más de la inteligencia humana. Y, como tal, la ingeniería informática busca imitarla, construir artefactos creativos. Sabiendo que la inteligencia se

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origina en el cerebro, las redes neuronales artificiales constituyen uno de los modelos utilizados para producir comportamientos inteligentes. Sin embargo, el cerebro no es el único paradigma de creatividad a nuestro alcance. Existen otras fuentes de creatividad más fértiles y en las que, a menudo, el ser humano busca inspiración: la naturaleza y, en particular, la materia viva. La definición de Iamus es profundamente bioinspirada. En sus circuitos, las piezas musicales se asemejan más a formas vivas que a meros pentagramas; en el sentido de que cada una posee una especie de genoma y la composición se obtiene mediante un proceso de desarrollo (que en ingeniería se asocia al proceso embrionario, aunque difiere notablemente), similar a como una estructura arborizada resulta de la interpretación gráfica de un sistema de Lindenmayer. Así es como Iamus compone, digamos, una obra para orquesta completa: imitando el proceso evolutivo. Inicialmente genera obras extremadamente sencillas, cuyos genomas son simples y los fenotipos apenas contienen un puñado de notas. Si el proceso terminase ahí, la interpretación podría consistir en un fagot dando un fugaz do sostenido, mientras el resto de la orquesta permanece en silencio; nada impresionante. Pero la evolución entra en juego. La selección natural asigna valores de bondad a cada obra, y aunque pobres, en general, unas resultan ligeramente mejores que otras (la que incluye tres notas está mejor adaptada que la que sólo tiene una). Los genes musicales persisten según esta ley biológica: las mejores composiciones dejan más descendientes. Los genomas, además, están expuestos a errores de copia: mutaciones puntuales, duplicaciones, inversiones o translocaciones; que introducen variabilidad y riqueza en la obra. De esta forma, la selección natural, apoyándose en criterios como la validez musical, la densidad de notas, o la duración total, va esculpiendo la forma de la obra resultante, favoreciendo unas alteraciones sobre otras, dejando paso a aquellas con mayor valor artístico y validez interpretativa. Habiendo alcanzado obras que cumplen los requisitos exigidos, termina el proceso evolutivo e Iamus agrega una nueva obra a su repertorio. (Este proceso ocurre en minutos, por lo que la productividad de Iamus supera en órdenes de magnitud a la humana.) Por tanto, la estrategia creativa de Iamus se apoya fuertemente en la dinámica genética y en la evolución por selección. Que esta estrategia funcione no es sorprendente, pues los compositores utilizan a menudo técnicas similares a los procesos de alteración genética[4] (como la duplicación en el canon, o la inversión de partes de la obra), y la selección simplemente filtra los más prometedores.

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Figura 1. Tres individuos en una misma línea filogenética: una estructura musical muy simple (arriba), procedente de una población ancestral en el proceso evolutivo; una composición con una mayor complejidad (partitura central); y el resultado final (abajo), adaptada a los requisitos de duración, instrumentación y validez interpretativa que se entregaron a Iamus.

La técnica evolutiva de Iamus puede ilustrarse con ejemplos tomados del proceso compositivo. Pedimos a Iamus que crease un audio logo con una determinada duración e instrumentación. La Figura 1 muestra tres partituras extraídas de la misma línea evolutiva. La partitura de abajo y más a la derecha es el resultado final; arriba se muestra uno de sus ancestros primitivos, y en el centro una composición en un estadío evolutivo intermedio. Puede apreciarse que la partitura intermedia guarda un parecido estructural con su antecesor (arriba), y que la última también conserva rasgos de la intermedia. Este parentesco, plasmado en el pentagrama, resulta aún más evidente en su interpretación: [escuchar audio/ ancestro, intermedio y moderno.] Como se ha apuntado anteriormente, Iamus no trabaja con una única obra, sino que mantiene una población de individuos, que son potenciales soluciones y están sometidos a la presión selectiva. Por esto, cuando el proceso termina, Iamus dispone de múltiples composiciones que cumplen los requisitos. Escuchemos ejemplos de versiones en estilo [escuchar audio/ moderno y acústico] de la partitura resultante en la Figura 1, pertenecientes a ramas evolutivas diferentes. Por último, la representación de las obras musicales en esta especie de genomas artificiales (que poco tienen que ver con los ácidos nucleicos), abre la posibilidad de manipular voluntariamente la información que contienen. Es decir, si conocemos el efecto que una parte de este genoma produce en la composición final, puede pensarse en nuevos métodos de composición mediante ingeniería genética musical. Bastaría alterar el gen del tempo para que la partitura (o síntesis) resultante sea más lenta, o más

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rápida; retocar el gen del ritmo para añadir percusión; articulaciones, instrumentación, etc., cualquier parámetro compositivo es susceptible de ser codificado (y manipulado). Con esta técnica, Beethoven habría podido evaluar distintas formas del motivo principal en su quinta sinfonía (ta-ta-ta-taa), sin necesidad de reescribir la obra. También es de gran interés la posibilidad de crear variaciones sobre un tema (variantes sin plagio), o de insertar genes en los genomas de otras obras; como en este ejemplo, en que los genes del audio logo han sido incorporados al genoma de una obra de música electrónica, produciendo un resultado [escuchar audio/ híbrido] (apreciamos la melodía anterior en 0:23 y 1:58). Esta tecnología abre enormes posibilidades en el campo del audio branding (logotipos musicales) y la publicidad por emplazamiento (incrustar un logo en otro producto).

En un futuro inmediato La fertilización de ingeniería y biología está siendo fructífera en ambos sentidos: tanto por la aplicación de técnicas informáticas al procesamiento y comprensión de los datos biológicos, como en la creación de diseños, materiales y algoritmos bioinspirados[5] . Es en la comprensión de los mecanismos del cerebro y de la genética donde esperamos las aportaciones más sorprendentes a la ingeniería. El aprendizaje profundo (deep learning) y las técnicas «evo-devo» (evolución y desarrollo) lideran actualmente esta tendencia. Resulta tentador pensar en un futuro donde los planos sean sustituidos por genomas artificiales, y la manufactura por procesos de desarrollo, donde los diseños se recombinen entre sí para generar descendencia, y sufran múltiples mutaciones para estimular la creatividad del diseñador con variantes de una idea. Este procedimiento mejora la originalidad y acelerará extraordinariamente los procesos de diseño, prototipado y fabricación, pudiendo poner en marcha una revolución comparable a la que la medicina regenerativa está suponiendo en el área de la salud. Si éste es un futuro plausible para la ingeniería, el eslogan que da título a esta contribución podría llegar a ser tan válido como lo es para la biología. Referencias 1

Dobzhansky T. Nothing in biology makes sense except in the light of evolution. American Biology Teacher 35 (3): 125-129, 1973. 2 Ball P. Algorithmic rapture. Nature 188: 456, 2012. 3 Wikipedia contributors. Iamus (computer). Wikipedia, The Free Encyclopedia. 4 Ohno S. Repetition as the essence of life on this earth: music and genes. Haematol Blood Transfus 31: 511-8, 1987. 5 Vico F. Biomimetic engineering. Acta Hort (ISHS) 802: 21-32, 2008.

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Hormesis: ¿Una cuestión de concentración? por JOSÉ JOAQUÍN SERRANO MORALES Licenciado en Biología y Máster en Biología Celular y Molecular. Universidad de Málaga [email protected]

Palabras clave: hormesis, bifásica, mitohormesis, xenohormesis

Enviado: 30 marzo 2016

Keywords: hormesis, biphasic, mitohormesis, xenohormesis

Aceptado: 5 noviembre 2016

Las dinámicas de los sistemas biológicos presentan una elevada complejidad debido, en parte, al gran número de elementos que participan en ellas. Si a esto añadimos que, en determinadas circunstancias, las respuestas ante un mismo estímulo parecen variar con su intensidad (p.ej. la concentración de una señal química), los sistemas complejos nos lo parecen aún más. Este fenómeno se conoce como hormesis y el papel que desempeña en los sistemas biológicos es motivo de controversia por la escasez de datos que lo respaldan. Con este ensayo se pretende ofrecer una panorámica sobre el concepto de hormesis, presentar los distintos tipos y discutir el mismo. The dynamics of biological systems are highly complex, in part, due to the large number of elements that integrate these systems. If we consider that, under certain circumstances, the responses of a given system to the same stimulus may vary with the variation of the stimulus (e.g. the concentration of a chemical stimulus) complex systems become even more complex. This phenomenon is known as hormesis, and its role in biological systems is controversial because of the scarcity of data that support the concept itself. This essay provides an overview of the hormesis concept, describe its types and discusses it.

Introducción Somos conscientes de que nuestros actos, según el contexto y el tiempo que empleemos en ellos, pueden tener consecuencias completamente distintas. Parece ser que en la naturaleza pueden observarse con frecuencia respuestas de tipo binario frente a un mismo estímulo, algo que está relacionado con la cantidad y el tiempo de dicho estímulo, y que genera resultados radicalmente opuestos, siendo descritos en la literatura científica en diversos momentos de la historia. Tenemos que remontarnos hasta 1880, con las investigaciones de Hugo Schulz, para encontrar la primera referencia a lo que se conoce como una dinámica dosis-respuesta bifásica [1] . El término adoptado para definir este tipo de respuestas, hormesis, apareció por primera vez en la literatura científica en un estudio donde se observaba como extractos de cedro rojo potenciaban el metabolismo de hongos a bajas concentraciones[2] . Sin embargo, a pesar del crecimiento del número de estudios al respecto, es necesario ser crítico con este tema; en primer lugar, porque el término hormesis encierra un pasado «oscuro», ligado a patrañas medicinales (el propio Schulz creía haber descubierto el principio de la homeopatía), y en segundo lugar porque sus propias características (unas respuestas débiles que hacen que sea difícil replicar los resultados) la hacen una candidata perfecta para una buena dosis de pensamiento crítico. En este breve ensayo se introducirá, de manera sucinta, qué

se entiende por hormesis, qué tipos de hormesis se han descrito y, por último, su relevancia en el contexto de la investigación científica a través de las críticas que evalúan si dicha respuesta puede ser entendida como un rasgo propio y generalizable de los sistemas biológicos. Es necesario hacer un análisis crítico de conceptos como éste, ya que pueden ser utilizados como argumentos para respaldar prácticas pseudocientíficas, lo cual constituye un asunto preocupante dentro de la comunidad científica.

Hormesis, el concepto El término hormesis proviene del griego «hormáein», que significa estimular. Como se ha dicho más arriba, cuando hablamos de hormesis nos referimos a una respuesta adaptativa caracterizada por una dosis-respuesta bifásica (activación-inhibición) que puede ser, o bien directamente inducida, dependiendo del rango y amplitud del estímulo, o bien el resultado de procesos biológicos compensatorios que aparecen después de una disrupción en la homeostasis celular o del organismo. Este último tipo de respuesta resulta interesante desde el punto de vista biológico, ya que según estos autores «es una respuesta adaptativa hacia bajos niveles de estrés o daño que produce una mejora del fitness para algunos sistemas fisiológicos durante períodos de tiempo finitos, bajo circunstancias específicas esto implica una respuesta continua a mensajes reguladores compensatorios, hasta que la

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condición de homeostasis se reestablece». Sostienen, pues, que para recuperar la homeostasis debe existir una redistribución de los recursos del sistema en cuestión (células, tejido. . . ) que asegure que la reparación del daño es subsanada[3] . Ha habido intentos de explicar la existencia de este tipo de respuestas bifásicas desde una perspectiva molecular, como por ejemplo la hipótesis propuesta por Szabadi, donde un único agonista actúa a través de dos subtipos de receptores que activan rutas opuestas de estimulación e inhibición, siendo la estimulación mediada por receptores con una elevada afinidad por el agonista, pero que se encuentran en una baja concentración, y la inhibición por receptores con una afinidad más baja por el agonista pero que se encuentran en una mayor concentración. A pesar de ello, no se conoce qué mecanismos podrían esconderse detrás de dichas respuestas ni cómo podrían enmarcarse dentro del contexto de la biología molecular[4] .

Tipos de hormesis En las últimas dos décadas se ha producido un incremento notable del número de publicaciones que hablan de respuestas bifásicas. Las diferencias que se aprecian entre las respuestas observadas han llevado a algunos investigadores a proponer diversos tipos de hormesis. Aquel que puede ser considerado como el principal tipo de hormesis es uno en el que la exposición a factores que median un estrés moderado en células o en organismos puede dar lugar a una adaptación que prevenga los daños derivados de un estrés más prolongado, algo que se relaciona con la hipótesis del restablecimiento de la homeostasis antes presentada. Sin embargo, no parece ser el único. Podrían existir procesos de hormesis relacionados con orgánulos celulares concretos[5] . El que más relevancia ha adquirido es el denominado fenómeno de mitohormesis, en el cual un estrés moderado sobre la mitocondria desencadena una serie de respuestas que inducen un estado citoprotector derivado de cambios bioquímicos y metabólicos[6] . El mecanismo que parece subyacer a este fenómeno está relacionado con la respuesta retrograda entre el núcleo y la mitocondria. Esta se puede desencadenar bien por cambios en el potencial de membrana mitocondrial, que permiten el ensamblaje y reclutamiento de moléculas de señalización o la producción de especies reactivas de oxígeno (ROS); bien por modificación de los niveles de cofactores como el acetil-CoA o el par NAD+ /NADH, implicados en la regulación de la actividad enzimática de proteínas como las sirtuinas o bien por modificaciones en la propia estructura de la mitocondria y en su distribución.

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Las implicaciones de todo esto en la biología humana están poco exploradas aún. Existen estudios en otros organismos que relacionan niveles moderados de estrés mitocondrial con un incremento en la esperanza de vida, principalmente asociado a la producción de ROS, atribuyendo un efecto negativo a los antioxidantes, que impedirían la respuesta hormética. Otros autores apuntan a que las ROS endógenas podrían influir mínimamente en la progresión de algunas enfermedades, actuando más bien en el sentido opuesto, es decir, reduciendo la incidencia de enfermedades crónicas a través de mecanismos de protección intracelulares específicos de determinadas circunstancias fisiológicas. Encontramos un ejemplo en el caso del ejercicio físico, que aumenta la producción de ROS en el músculo esquelético, lo cual, a su vez, parece contribuir a prevenir la aparición de enfermedades cardiovasculares, diabetes tipo II o varios tipos de cáncer, además de prolongar la esperanza de vida. Es de destacar que la administración de antioxidantes de forma continuada a personas sanas no condujo a los beneficios reportados del ejercicio físico[7] . Es más, se piensa que la administración de antioxidantes de forma prolongada podría incrementar la incidencia de cáncer debido, principalmente, a la capacidad de los antioxidantes para proteger a las células precancerosas, que se encuentran dañadas genéticamente, de sufrir apoptosis[6] . Además de la mitohormesis, se ha descrito también una posible hormesis del retículo endoplasmático. Esta ruta es estimulada por la producción de ROS, desencadenando la respuesta frente a proteínas no plegadas o UPR (unfolded protein response) que culmina con la activación de rutas que modifican la transcripción génica[5] . Este tipo de hormesis (junto con la mitohormesis) tiene lugar a nivel celular o del propio organismo, pero en los últimos años ha aparecido un nuevo concepto asociado al término hormesis y que implica interacciones entre individuos, no sólo de diferentes especies, sino de diferentes reinos. Hablamos de la xenohormesis. Podemos definir la xenohormesis como la producción de compuestos bioactivos por parte de plantas que se encuentran en situaciones de estrés ambiental, y que pueden conferir resistencia frente al estrés, además de ventajas en la supervivencia, a los animales que los consumen[8] . La xenohormesis se ha enmarcado dentro de un punto de vista evolutivo en el cual la principal hipótesis conlleva el origen de las rutas de biosíntesis de estos compuestos a partir de un ancestro común en plantas y animales, conservando las moléculas, tras la divergencia de ambos reinos, y debido a las limitaciones estructurales, la habilidad para interactuar con determinados receptores

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cuyos rasgos estructurales también han sobrepasado el problema de la divergencia[9] . Con todo esto, existen ejemplos de interacciones entre moléculas de plantas y animales que no pueden explicarse por esta hipótesis del origen común; más bien podría tratarse de una modulación de la capacidad adaptativa de los receptores y enzimas implicados en las rutas de respuesta a estrés de animales. Teniendo en cuenta las consideraciones evolutivas y el hecho de que los mecanismos regulatorios para cada enzima o receptor son limitados, las moléculas xenohorméticas podrían actuar como antagonistas frente a una enzima (o receptor) y como agonista frente a otras. Este tipo de respuesta parece haber supuesto un nuevo impulso para la búsqueda de fármacos en fuentes naturales. Y es que desde hace tiempo se ha perseguido aplicar el uso de los productos generados por las plantas como medicamentos. Sin embargo, la dificultad para establecer con seguridad las dianas celulares y moleculares de estos productos, debido a la tendencia a interaccionar con otras dianas moleculares que no son presumiblemente las suyas, ha hecho que la investigación en dicha área sea una difícil tarea[10] . Por ello, la investigación en este campo podría suponer un salto cualitativo en nuestra comprensión del fenómeno.

Críticas a la hormesis Como señalábamos al comienzo, se hace necesario revisar la hormesis tanto a nivel conceptual como experimental. A nivel conceptual cabe puntualizar que la definición que muchas veces se atribuye al término da a entender que el mecanismo es siempre el mismo, es decir, que el compuesto siempre es beneficioso a bajas dosis y perjudicial a dosis elevadas. Sin embargo esto va a depender mucho del contexto espacial y temporal, de modo que, por ejemplo, un tratamiento de quimioterapia puede ser efectivo a dosis elevadas, porque detiene la proliferación celular y, por tanto, acaba beneficiando al organismo completo, y perjudicial a dosis bajas porque puede estimular la proliferación celular de algunos tipos celulares en el tumor, que acaban desarrollando resistencia[3] . La mayoría de las críticas que existen en torno al concepto de hormesis se centran principalmente en la afirmación de la universalidad del mismo y en cómo para probar esto se debería caracterizar la frecuencia con la que ocurre y su peso en los procesos biológicos. Además, se critica la carencia de evidencias cuantitativas con carácter replicable, haciendo hincapié, en este último caso, en las fuentes de los datos utilizados en los meta-estudios y los criterios de elección de dichas fuentes[11] . El lector perspicaz se habrá percatado de la fre-

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cuencia con la que a lo largo del ensayo aparece el apellido Calabrese. Prácticamente todos los datos que existen referentes a la frecuencia con la que la hormesis aparece en respuestas biológicas están elaborados por este investigador y sus colaboradores. Ellos han tratado de manifestar en sus meta-estudios que dicho concepto es de índole general en la naturaleza, lo que ha llevado a otros investigadores a reclamar la necesidad de una determinación de la frecuencia con la que la hormesis puede surgir en la totalidad de todas las relaciones dosis-respuesta que aparecen en la naturaleza o en el laboratorio. Huelga decir que el propio Calabrese señala en sus revisiones las dificultades para tomar medidas cuantitativas fiables del proceso de hormesis[3] . Sin embargo, parece que los meta-análisis que realiza presentan problemáticas con respecto al propio diseño experimental, como postulados ad-hoc donde asumen que la frecuencia de la respuesta «hormética» que potencialmente existe en toda la literatura científica publicada es comparable con frecuencias estimadas de pequeños grupos de datos que no han sido sometidos a un riguroso análisis crítico. Otra crítica (posiblemente la más razonable) es la basada en la carencia de descubrimientos derivados de nuevos estudios experimentales o epidemiológicos, que vayan dirigidos específicamente a testar la hipótesis de la hormesis empleando para ello métodos ya aceptados y que hayan sido probados con anterioridad[11] . Es importante aclarar que el resto de respuestas con carácter «hormético» analizadas aquí hacen referencia a respuestas cualitativas (como el caso de la mitohormesis y el ejercicio físico), donde es el fenotipo lo que se analiza, no una respuesta particular de un producto concreto. Me gustaría cerrar este pequeño ensayo con una reflexión literaria. Existen en la literatura personajes que tienen respuestas, ante determinadas situaciones, que podrían ser consideradas «horméticas», pasando del odio al amor dependiendo del tiempo y el espacio en el cual se desarrolla la acción. Probablemente no se pueda hablar de que estemos ante un tipo de fenómeno que acontece en la naturaleza con frecuencia (al menos no con los datos existentes hasta ahora), pero no me cabe duda de que sí que lo hace entre los vericuetos de nuestra truculenta mente, capaz de dar lugar a los personajes más «horméticos» jamás contados... Referencias 1

Calabrese EJ. Hormesis: a fundamental concept in biology. Microbial Cell 1(5): 145-149, 2014. 2 Southam CM y Ehrlich J. Effects of extracts of western red cedar heartwood on certain wood-decaying fungi in culture. Phytopathology 33: 517-524, 1943. 3 Calabrese EJ y Baldwin LA. Defining hormesis. Human &

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Experimental Toxicology 21(2): 91-97, 2002. 4 Calabrese EJ. Hormetic mechanisms. Critical Reviews in Toxicology 43(7): 580-606, 2013. 5 Bhakta-Guha D y Efferth T. Hormesis: Decoding Two Sides of the Same Coin. Pharmaceuticals 8(4): 865-883, 2015. 6 Yun J y Finkel T. Mitohormesis. Cell Metabolism 19(5): 757-766, 2014. 7 Ristow M. Unraveling the truth about antioxidants: mitohormesis explains ROS-induced health benefits. Nature Medicine 20(7): 709-711, 2014.

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Hooper PL y otros. Xenohormesis: health benefits from an eon of plant stress response evolution. Cell Stress and Chaperones 15(6): 761-770, 2010. 9 Kushiro T y otros. Hormone evolution: the key to signalling. Nature 422(6928): 122-122, 2003. 10 Howitz KT y Sinclair DA. Xenohormesis: sensing the chemical cues of other species. Cell 133(3): 387-391, 2008. 11 Mushak P. How prevalent is chemical hormesis in the natural and experimental worlds? Science of the Total Environment 443: 573-581, 2013.

Reseña «Orígenes. El universo, la vida, los humanos» (Ed. Crítica. 2015) de José María Bermúdez de Castro, Carlos Briones Llorente y Alberto Fernández Soto Reseña publicada en la revista de la SEBBM Orígenes. Si algo ha llamado especialmente la atención a la humanidad son las cuestiones relativas al origen del Universo, a la aparición de la vida en la Tierra y al origen del humano moderno. Unas preguntas cruciales que van mucho más allá del ámbito de la ciencia. ¿Cómo surgió el Universo a partir del vacío dando lugar al espacio, al tiempo, a la energía y a la propia materia? ¿Qué tipo de reacciones tuvieron lugar en la Tierra primitiva para que la vida emergiera a partir de compuestos químicos sencillos? ¿Ha podido emerger la vida en otros lugares del Universo? ¿Cómo se produjo ese aumento de la complejidad para dar lugar a la aparición de organismos multicelulares? Y por supuesto ¿cómo surgimos nosotros? La única especie que es capaz de utilizar el método científico para intentar responder a estas preguntas por medio del análisis y de la experimentación. Orígenes. El universo, la vida, los humanos (Ed. Crítica, 2015), premio Prisma 2016 al mejor libro de divulgación científica, es una acertada obra que viene a suplir la carencia de estos temas en los libros de texto que frecuentamos los docentes. En realidad, se trata de tres libros en uno, obra de tres autores cada cual con un estilo propio. El cosmólogo Alberto Fernández Soto escribe sobre el origen y evolución del Universo. Carlos Briones Llorente es químico y nos habla sobre la química prebiótica y la emergencia de la vida. El paleo-

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antropólogo José María Bermúdez de Castro Risueño diserta acerca de la aparición de la especie humana. Los tres son investigadores del CSIC, especialistas en sus disciplinas y con una amplia trayectoria en el acercamiento de la ciencia a la sociedad. El libro viene prologado por Ricard Solé e incluye una generosa introducción y un estimulante epílogo. El primer bloque, El Universo, comienza con toda una cura de humildad: el 69 % del Universo se compone de una energía desconocida que llamamos «energía oscura». De la materia restante, sólo comprendemos el 5 %, el resto es «materia oscura». Este inicio de la obra explica, a modo de recorrido histórico, los principios físicos que rigen el modelo de la Gran Explosión: expansión del Universo, formación de partículas elementales, disminución de la temperatura, aparición de la gravedad y el eco de las ondas gravitacionales. Acaba el primero de estos Orígenes, en el momento en el que se forman grandes estructuras como los planetas y hacen su aparición moléculas complejas. «La vida es química capaz de evolucionar», así comienza el segundo bloque: La vida. Hace 3 850 Ma (millones de años) acabó el bombardeo masivo de meteoritos y cometas en nuestro planeta. En sólo unos 400 Ma ya existía vida en la Tierra como indican algunos microfósiles de bacterias descubiertas en Australia o Sudáfrica. La Química Prebiótica intenta comprender estos primeros instantes en el que a partir de moléculas inorgánicas sencillas pudieron formarse los biopolímeros de los cuales surgirían los seres vivos. Carlos Briones explica apasionadamente y con todo lujo de detalles, las aproximaciones experimentales que llevan a cabo numerosos grupos de investigación para comprender, desde el pasado al presente cómo se produjo esta formación y selección de moléculas complejas, precursoras de las moléculas biológicas que conocemos hoy día; cómo reaccionaron entre ellas de acuerdo a las leyes de la termodinámica y de la química-física generando compuestos más estables y más energéticos. De «La química prebiótica» pasamos a «El modelo del Mundo RNA» y a continuación directamente a «Virus y viroides» y su consiguiente discusión acerca de qué es y qué no es

Enrique Viguera

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un ser vivo. La comparación de los organismos actuales entre sí y con los fósiles de especies extintas constituye una aproximación complementaria al estudio del origen de la vida, del presente al pasado. El gran logro de este estudio fue la inferencia de que todos los organismos provenimos de un antepasado común, una organismo ancestral conocido como último ancestro común universal (LUCA). La evolución de la vida nos habla de los últimos 3.500 Ma de la historia de la Tierra, de la selección natural y del azar y el determinismo. De cómo a partir de LUCA aparecerían los tres grandes linajes celulares (Bacteria, Archaea y Eucarya) y cómo se generaría la biodiversidad que observamos hoy día. Definitivamente, el lector disfrutará de un texto ameno, de fácil lectura, y a la vez extraordinariamente riguroso en el que el autor realiza un esfuerzo sintético para explicar el tránsito desde la aparición de moléculas complejas hasta la formación de organismos multicelulares. El tercer bloque de esta obra la culmina José María Bermúdez de Castro, Premio Príncipe de Asturias 1997. Los humanos modernos formamos parte de esta diversidad y sólo nosotros nos hacemos preguntas acerca del origen del Universo, de la vida y de nosotros mismos. A modo de «sonata» en ocho movimientos, el autor comienza con el origen de los primates, de los primeros homínidos y el bipedismo y continúa con la primera migración de los homininos fuera del continente africano a través del Corredor Levantino. Acaba esta lectura con el origen de Homo sapiens y cómo tuvo lugar su crecimiento y desarrollo cerebral y una profusa descripción de todas las especies de homininos que se extinguieron en el camino. Las más de 125 páginas dedicadas a comprender por qué somos la última especie de la genealogía humana, dejan al lector con ganas de conocer más, y denota la enorme capacidad divulgativa de José María. Orígenes se complementa con ilustraciones originales para acabar con una bibliografía muy extensa y detallada. El Epílogo pone el broche de oro al viaje que hemos realizado de la mano de estos tres autores, desde los inicios, hace unos 13 800 Ma hasta la aparición de la mente humana.

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Encuentros con las novedades Agua en Europa... ¿y vida también?

Europa sería, por tanto, la segunda luna del sistema solar donde hay agua líquida (en 2015 se descubrió el mismo fenómeno en Encélado la mayor luna de Saturno, gracias a la misión Cassini) y nos hace preguntarnos, de nuevo, por la posibilidad de encontrar vida extraterrestre. Parece que la presencia de agua líquida puede ser una condición para encontrar vida, pero no basta con ello. ¿De dónde van a sacar la energía los hipotéticos organismos que vivan en estos océanos sepultados bajo kilómetros de hielo? Tal vez, del mismo sitio que la obtiene el agua para permanecer líquida: la cercanía a sus enormes planetas progenitores y la excentricidad de sus órbitas provoca en estas lunas unas deformaciones periódicas que las calientan desde dentro por pura fricción. Esta fuente de calor sin duda podrá generar reacciones químicas interesantes para la vida como la serpentinización, potencial fuente de H2 . Agua líquida, un gradiente de energía y compuestos como carbono, hidrógeno y nitrógeno disueltos en la sopa... ...¿para cuándo la misión Miller ?

Créditos de la imagen

[William Sparks y sus compañeros astrónomos (2016) del Space Telescope Science Institute de Baltimore (EE. UU.)] explicaron en público a finales de septiembre que, apuntando el telescopio Hubble a Europa, encontraron evidencias de lo que podrían ser géiseres de agua abriéndose paso a través de la corteza de hielo de esta luna de Júpiter. Aunque en 1998 ya se tenían evidencias por espectroscopía y en 2013 se fotografiaron por primera vez en ultravioleta en el polo sur de la luna, esta nueva prueba parece demostrar la presencia de agua líquida en Europa. Como las plumas alcanzan casi 200 km de altitud, los astrónomos confían en que se puedan obtener muestras de los inmensos océanos ocultos (continen más del doble de agua que la Tierra) sin tener que perforar la capa helada.

Redacción

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Ámbito y política editorial La revista Encuentros en la Biología (ISSN 1134-8496) es una revista de divulgación científica con carácter interdisciplinar, está editada por la Universidad de Málaga y publica periódicamente (primavera, verano, otoño, invierno) aquellas contribuciones originales que se enmarcan en un ámbito de encuentro entre las ciencias biológicas y las demás fuentes de conocimiento científico; esto es, conocimiento testado experimentalmente y avalado al menos por una fuente primaria de documentación. Aceptará también la edición de biografías de autores relevantes, de reseñas de libros y trabajos especializados, de imágenes para la portada, la sección «La imagen comentada» y otras secciones especializadas, así como noticias, comunicaciones y eventos relacionados con la biología. La editorial valorará positivamente la contribución de los trabajos en un formato ameno y accesible para estudiantes y profesores de todas las áreas de la biología, al igual que la presentación de las últimas novedades científicas en este área. Encuentros en la Biología es un foro de difusión abierto para todas aquellas personas que estén interesadas en enviar sus aportaciones. Las contribuciones así presentadas deberán ajustarse a la política editorial y a las normas que a continuación aparecen como «Instrucciones para los Autores». La revista se reserva el derecho a realizar cuantas modificaciones en forma y diseño estime oportunas.

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1. Todas las contribuciones serán inéditas o contarán con la autorización expresa del organismo que posea los derechos para su reproducción, en cuyo caso la edición incluirá la referencia de su autoría. Los manuscritos recibidos podrían revisarse con medios técnicos para detección de plagios. 2. Cada contribución constará de un título, el nombre completo del autor o autores, su afiliación (institucional, académica o profesional) y correo electrónico. Para distinguir la afiliación de diferentes autores utilice símbolos (*, †, ‡, §, ¶, etc.) después del nombre de cada uno. 3. El documento se puede enviar en formato txt, rtf, sxw/odt (OpenOffice/LibreOffice), doc/docx (MSWord) o tex (LATEX). Manuscritos largos pueden dividirse en varias partes que aparecerían en números distintos. 4. Los nombres de las proteínas se escribirán en mayúsculas y redondilla (ABC o Abc). Los de genes y especies aparecerán en cursiva (ABC, Homo sapiens). También se pondrán en cursiva los términos que se citen en un idioma distinto al castellano. 5. Los autores que no sean castellanohablantes pueden remitir sus manuscritos en inglés. Una vez aceptado, el equipo editorial elaborará un resumen en castellano. 6. Las tablas, figuras, dibujos y demás elementos gráficos deberán adjuntarse en ficheros independientes. Cuando sea posible, utilice el formato vectorial no propietario pdf, svg, eps o ps. En caso de fotografías o figuras tipo bitmap se pueden enviar en formato jpg, tif o png con una resolución mínima de 300 ppp. Existe la posibilidad de incorporar breves animaciones en formato gif a baja resolución. 7. Las referencias bibliográficas se citarán dentro del propio texto, numeradas por orden de aparición, entre corchetes en superíndice[1] . Al final del mismo, se incluirá la

sección de Bibliografía o Referencias de acuerdo con el estilo del siguiente ejemplo: 1

Einstein Z y Zwestein D. Spatial integration in the temporal cortex. Res Proc Neurophysiol Fanatic Soc 1: 45-52, 1974. 2

Sóbol I. Método de Montecarlo. MIR, Moscú. 1976.

Si hay más de dos autores, se citará el primero seguido de «y otros». Si el texto principal no incluye referencias bibliográficas, se ruega a los autores que aporten 3-4 referencias generales «para saber más» o «para más información». 8. Se anima a contribuir a la sección la imagen comentada con imágenes originales o de libre distribución (300 ppp de resolución como mínimo) acompañadas en documento aparte con un breve comentario de unas 300 palabras relacionado con la misma (descripción, información, técnica, etc.). 9. Se considerará cualquier contribución para las distintas secciones de la revista. 10. Envío de contribuciones: el original se enviará por correo a los coeditores o a cualquier otro miembro del comité editorial que consideren más afín al tema de la contribución. Como último recurso, se pueden enviar por correo postal acompañados de un CD. No se devolverá ningún original a los autores. 11. La aceptación de todas las contribuciones se hará a petición de los miembros del equipo editorial, manteniendo en todo caso los coeditores la decisión final sobre la misma. Tambien se podrá sugerir al autor mejoras formales o de contenido para adaptar el artículo al perfil de la revista. La notificación se enviará por correo electrónico al autor que figure como corresponsal.