Computación biológica: qué es y cómo nos está ayudando a resolver algunos de los grandes retos a los que se enfrenta la humanidad

La alianza de la informática y la biología no es nueva. Alan Turing, el matemático y criptógrafo británico que es considerado unánimemente uno de los padres de la informática, coqueteó en los años 50 con la posibilidad de utilizar aquellos primeros ordenadores para entender mejor los procesos biológicos complejos. Además, fue lo suficientemente astuto para darse cuenta de que esta alianza podía resultarnos útil desde dos frentes diferentes.

Por un lado decidió desarrollar modelos matemáticos de la morfogénesis, que a grandes rasgos es el proceso biológico que explica cómo un organismo adquiere una forma determinada. Y, por otra parte, afianzó las bases de la inteligencia artificial como una disciplina integrada en las ciencias de la computación que pretendía imitar las capacidades cognitivas de la mente humana. Turing, probablemente sin pretenderlo, había asentado los cimientos de dos disciplinas que hoy, siete décadas más tarde, tienen un potencial enorme: la biología computacional y la computación biológica. La primera de ellas la hemos explorado en el artículo que enlazo aquí mismo, por lo que la auténtica protagonista de este texto es la segunda, una rama de la informática que ya tiene un impacto profundo en nuestras vidas.

Computación biológica: qué es y en qué difiere de la biología computacional
Sus nombres se parecen tanto que es razonable que una persona que no esté familiarizada con estas disciplinas pueda confundirlas. Ambas reflejan la cooperación de la biología y la informática para alcanzar un propósito, pero su alcance y su ámbito de trabajo no son los mismos. La biología computacional es una ciencia que recurre a herramientas informáticas para ayudarnos a entender mejor los sistemas biológicos más complejos. Sin embargo, la computación biológica es una rama de la informática que estudia, por un lado, cómo podemos utilizar elementos de naturaleza biológica para procesar y almacenar la información, y también cómo podemos inspirarnos en los mecanismos de la evolución biológica para desarrollar nuevos algoritmos que nos permitan resolver problemas complejos.

La computación biológica estudia cómo podemos utilizar elementos de naturaleza biológica para procesar y almacenar la información, y también cómo podemos inspirarnos en los mecanismos de la evolución biológica para desarrollar nuevos algoritmos

Una forma sencilla e intuitiva de identificarlas consiste en recordar que en la biología computacional es la biología la que se beneficia de las herramientas que le ofrece la informática, mientras que en la computación biológica es la informática la que se beneficia de los mecanismos que podemos observar en los sistemas biológicos. No obstante, como acabamos de ver, esta última disciplina se ha bifurcado en dos ramas diferentes que tienen aplicaciones en campos distintos de la informática. Una de ellas está permitiendo desarrollar el hardware desde una perspectiva muy diferente a aquella con la que estamos familiarizados, mientras que la otra se adentra en el software bajo la forma de una de las ramas más prometedoras de la inteligencia artificial.

En las siguientes secciones del artículo vamos a indagar en los dos ámbitos de trabajo de la computación biológica con cierta profundidad, pero merece la pena que antes de entrar en detalles los definamos con más precisión. Si nos ceñimos al hardware esta disciplina recurre a moléculas derivadas de sistemas biológicos, como las proteínas o el ADN, para llevar a cabo cálculos, almacenar y recuperar la información. Y si nos adentramos en el terreno del software, en particular en el de la inteligencia artificial, la computación biológica propone abordar algunos problemas de la informática inspirándonos en la estrategia utilizada por la biología para resolver algunos retos. Estas son sus principales tres fuentes de inspiración:

El comportamiento social: una definición que ilustra bastante bien esta idea consiste en observarlo como la conducta colectiva que tiene lugar entre miembros de una misma especie que conviven en el mismo hábitat. La computación biológica se inspira en él para entender y predecir el comportamiento de las poblaciones integradas por entidades del mismo tipo que se relacionan entre sí.
El conexionismo: propone que los procesos mentales que explican nuestras capacidades cognitivas y nuestro comportamiento pueden ser descritos como el resultado de la comunicación de unidades sencillas que tienen la misma estructura y que están interconectadas. Esas unidades son las neuronas, y su conexión se establece gracias a un mecanismo conocido como sinapsis. La mayor parte de las redes neuronales artificiales se han desarrollado inspirándose en este enfoque.
La emergencia: este concepto describe las propiedades de un sistema complejo que no están presentes en los elementos que lo constituyen. Parece una definición complicada y abstracta, pero, en realidad, no lo es. Podemos ilustrarla fijándonos en la estructura de nuestro cerebro. Por sí sola cada una de nuestras neuronas no tiene consciencia, pero los procesos desencadenados por la cooperación y la comunicación de un conjunto grande de neuronas hacen posible que la consciencia emerja como una propiedad esencial de nuestra mente.
Su impacto en el hardware: los ordenadores biológicos
Todavía queda mucho trabajo por hacer para que los ordenadores biológicos salgan de los laboratorios y puedan marcar la diferencia ayudándonos a resolver algunos problemas muy concretos que actualmente son difíciles de abordar con los ordenadores convencionales. Aun así, podemos ser razonablemente optimistas y confiar en que durante los próximos años experimentarán un avance importante porque ya lo han hecho durante las dos últimas décadas gracias al impulso que ha tomado la nanobiotecnología.