La vida

 

 

El universo subalterno termodinámico llamado vida, es capaz de autorealizarse mantenimiento y mantener la integridad de su estructura de información, más allá de la estructura, orden y desafíos espacio-tiempo propio del ambiente genético evolutivo y metabólico ecológico. Donde para éste último, su estructura de información es más pobre. Sin embargo, esta red de reacciones químicas del universo subalterno, o vida “simplemente”, parece un concepto que pretende hacernos escapar de esta realidad física, evolutiva, de cálculo y conocimiento. Aunque nuestro concepto de vida, no haya avanzado más allá de cuando éramos niños, podemos sacar una conclusión parcial, al definir la vida como el don que hace tender al universo a la conciencia de su ser. De igual manera cualquier otro concepto de vida, lo aseguramos, está entre los límites del lenguaje (poesía-matemáticas), como por ejemplo los siguientes: la vida es el resultado final del disfrute de la conciencia como formas caóticas de inteligencia y emociones creativas. O si lo prefiere: es la pirámide de la conciencia que sólo sobre ella misma descansa su futuro.

 

Pensar en la vida permite iniciar el fascinante estudio de la biología enmarcada entre la tendencia al equilibrio químico y a la complejidad dinámica de sus códigos, la vida es la posibilidad absoluta de romper la soledad de la materia inorgánica. Hay organismos que de alguna manera adquirieron variedades fascinantes de habilidades que concretamente les permiten adaptarse a su entorno natural y social. Nos parece adecuado llamar al diseño de la naturaleza con el calificativo de sumamente creativo. Sin duda, no se trata de una conducta meramente aleatoria, sino de un comportamiento que de inicio resulta difícil de caracterizar.  Ahora bien, los organismo que han adquirido este intricado conjunto de habilidades altamente organizadas y articuladas, guardan los secretos del curso de la vida como cierta cantidad y estructura de información directa que define su naturaleza. Para ejemplificar esta postura filosófica de ver la vida como estructura de información, exponemos el término de desafío cognitivo, desprendido de la moderna rama de la biología llamada ciencia cognitiva.

 

 

De manera innata la curiosidad en los seres humanos se haya motivada para emprender la búsqueda de regularidades, leyes naturales, sociales, propuestas políticas, técnicas,…, dado que el área broca del cerebro nos impulsa a explorar [1] . Al parecer, esta curiosidad hace emerger las habilidades cognitivas del cerebro humano, surgen como resultado de una evolución genética (FOXP2) que complejizó la anatomía del cerebro [2] . Con todo y eso, tal curiosidad no puede provocar conocimiento de forma computacional [3] . Y por consiguiente, el cerebro humano es por default curioso de la realidad geométrica y simbólica que le circunda; sin embargo, esconde mucho, aún más allá de la idea computacional del funcionalismo de la inteligencia artificial, que indica que el cerebro observa al universo como estructuras de información [4] , que dan la sensación de conocimiento para nuestra mente consciente. Por ejemplo, las proteínas responden al ideal de partícula [5] y los genes al ideal de símbolo [6] . Es decir, la materia viva es al mismo tiempo espacio-forma y código; de igual manera son sistemas que evolucionan al equilibrio y al caos simultáneamente. Es relevante para modelar el cerebro humano en términos de desafíos cognitivos, precisar qué es estructura de información, misma que se da forma mediante el símbolo y la partícula, además, qué rol relevante juegan en el modelado de la mente consciente. La mayor parte de la materia y de la cultura de los seres vivos incluyendo el cerebro y la sociedad; ambos, continuamente están siendo remplazados por división y reparación celular; tejidos, órganos, mitos, leyes y conceptos respectivamente, sólo permaneciendo su estructura de información. El símbolo⁶, es la unidad de información que codifica y estructura la realidad lingüística, cultural y biológica en términos de palabras código que comunican y heredan estructuras de información. De acuerdo con Roger Penrose⁴, debemos mirar más allá de la dicotomía cuerpo y mente, si queremos extender las posibilidades de libertad creativa que la ciencia aspira como ideal permanente. La partícula⁵, de acuerdo con la física estadística [7] , es en cualquier objeto la unidad en que puede ser descompuesto por un sistema, donde su tamaño infinitesimal permite reducirlas a coordenadas y su momento físico. La bioquímica del cerebro está gobernada su funcionalidad por la geometría de proteomas, que en su doblado construyen un espacio-forma de partículas cargadas eléctricamente llamadas epítopes conformacionales, los cuales determinan el funcional biológico sobre una estructura de información llamada bioquímica.

 

El desafío cognitivo que implica estudiar la vida, es sin duda alguna, la tarea que nos debe ocupar a la hora de estudiar la biología, es el proceso más relevante del intelecto, lo advertimos a los estudiantes, no como un asunto estrictamente pedagógico, sino, como un asunto estrictamente humanista de ver la vida.

 

Es posible investigar la información disponible para la vida, al hacerlo, en principio nos enfrentamos con un problema científico de enormes desafíos cognitivos, conocimiento generado por las observaciones objetivas profundamente organizadas que los científicos publican en modernas bases de datos de revistas indexadas y evaluadas por factor de impacto. Lo más notable de esta tarea es hacer conciencia que en esta gran variedad de reportes científicos, existen limitaciones en relación con los sistemas de explicación resultantes, el contenido generado del conocimiento es una experiencia de aprendizaje riguroso, sin duda el estudiante debe partir del hecho de que su lenguaje especializado le permite un margen de maniobra intelectual explícito, para organizar el conocimiento en sistemas alternativos de explicación, debería agregar más allá de cantidad de lenguaje especializado, la experiencia de su uso en la composición escrita de un sistema de conocimiento, que le dote de la sensibilidad y curiosidad de valorar la vida en una cartografía de conocimiento científico y técnico complejo. Entre los conceptos o nociones que los científicos usan para elaborar conocimiento, los hay de muchos grados de complejidad, en función diferenciadora y analítica, algunos nos permiten caracterizar la célula y otros nos permiten establecer y hacer de su fenomenología un discurso de explicación con reglas internas de la práctica de la razón que dotan de rigor a la investigación sobre la vida, que constituyen la práctica científica de la ciencia biológica. Afirmamos que el concepto de vida no es un concepto científico, en nuestra humilde opinión es un concepto filosófico que la epistemología hace converger sobre todo intento de discutir científicamente la realidad y no sobre su contenido.  Hablar de elementos constitutivos de la materia viva de nuestro universo conocido, nos conduce a una discusión biológica inmutable de su existencia, sin embargo, el concepto de vida que está organizado en las ciencias biologías, desde la genómica, transcriptómica, proteómica hasta la fenómica, esconde su organización intrínseca, que es su desafío cognitivo, que es el intento de determinar su estructura de información, que no creemos que la biología y la física actual estén próximas a resolver en definitiva lo desconocido de esta estructura de información que permita unificar un concepto de vida. El concepto de racionalista necesario para explorar científicamente la vida, debe ser tomado en cuenta para que permita adquirir experiencia, en el cómo los hombres iniciaron a oscuras su viaje a la realidad, donde nuestra humilde perspectiva nos conduce a retomar los grandes pensadores que dentro de limitaciones históricas se acercaron a conceptos, ideas arriesgadas y reveladoras que de inicio ellos no podían tener una conciencia plena. Creemos que todos los estudiantes pueden acercarse a la biología moderna por sus propios pensamientos creativos, si intenta no simplemente compararse con los grandes pensadores del pasado y en su lugar da paso a una actitud honrada de preguntar dentro de un trabajo intelectual, en un esfuerzo por alcanzar creativamente la realidad, si podemos superar ser una especie de superficie receptora de información, que acumula y luego combina, es decir, la biología como cualquier otra ciencia nos exige creatividad como sujetos lingüísticamente hablando, una actitud de reinventarnos permanentemente, no como un asunto de fuerza bruta combinatoria de datos, sino como un asunto de talento.

Los biólogos tienden a pensar en la vida por lo que hace, en lugar de lo que es. Por ejemplo, los virus están en la frontera de la vida. Ellos pueden imaginarse a estos como autómatas que simulan muchas de las propiedades de la vida, pero que no puede sobrevivir sin los organizadores vivientes. Para tomar esta línea de pensamiento más allá, consideremos: los virus están constituidos de las mismas proteínas y ácidos nucleicos que forman lo que nosotros pensamos como la vida. Esto lo subrayamos porque nosotros no podemos definir la vida en base a lo que la forma. La vida simplemente no es la vida porque es hecha de proteínas y los ácidos nucleicos.

En el caso de una definición basada en procesos podría ser más útil. Los organismos vivientes hacen cosas que las cosas inanimadas no hacen. Ellos comen, excretan las basuras, y hacen más de su propio tipo. Ellos tienden a reaccionar a los estímulos externos modificando sus comportamientos o los funcionamientos interiores. El problema son tales propiedades que se ponen en correlación con la vida, pero ellas no la definen. Es más, se encuentran estas propiedades en otros sistemas, en los robots y programas de computadora, existen sistemas que generan copias de ellos y modifica su propio comportamiento en respuesta a los estímulos. [8] ¿Los robots y programas de computadora pueden verse como vivientes?, la mayoría contestaría negativo, pero esta respuesta viene del prejuicio parroquial en lugar de la investigación científica.

Este argumento expone un problema fundamental sobre el cómo nosotros entendemos la “vida”. Es decir, nuestra concepción de vida, inevitablemente, se limita por lo que nosotros sabemos, y esto es completamente basado en lo que nosotros vemos alrededor de nosotros en la Tierra. ¿Por qué la vida en la Tierra es hecha de proteínas y basada en la química de compuestos de carbono para la solución ácuea?, ¿nosotros tendemos a asumir que toda la vida debe hacerse así? A pesar de la existencia de computadoras y robots que imitan algunos de los procesos de la vida, la necesidad de saber no nos debe conducir a hacer de ésta una receta de cocina; y a pesar de la existencia de virus que son formados por proteínas y ácidos nucleicos convencionales, pero que no cumplen con todos los criterios de las cosas vivientes superiores, estos podemos considerarlos en la frontera de los vivientes y los inanimados.

Estos argumentos exponen el debate popular de la existencia de vida en Marte como no pertinente. Científicos han sugerido que Marte, algún día en su pasado, fue caluroso y bastante húmedo para organizar la vida, [9] con la implicación que la vida todavía podría existir allí. Pero esto descansa en la asunción que la vida marciana es (o era) formada como la vida de la Tierra. Porque la vida en la Tierra es todo lo que nosotros sabemos, esta asunción no puede justificarse en condiciones científicas, usted nunca puede alcanzar estadísticamente una conclusión válida basada en un tamaño de muestra unidad.

Las gotas microscópicas dentro de los meteoritos de Marte podrían representar los fósiles de bacterias. Cosas así exigen sólo ser basadas en las comparaciones con bacterias terrenales o sus fósiles, y no hay ninguna razón para suponer que esa bacteria marciana o sus fósiles necesitan que sean parecidas a algo en la Tierra.

Claramente, lo que nosotros necesitamos es un acercamiento a la definición de vida que no sea ninguna presa del prejuicio parroquial. Las físicas podrían proporcionar una respuesta. Por lo que se refiere la termodinámica, la rama de la física relacionada con la conservación de la energía y su traslado. Es una conservación de la energía a través de una cantidad llamada entropía [10] que nos va a medir el orden y el desorden de la materia. Pensamientos así es la Segunda Ley de Termodinámica -la tendencia de todos los sistemas a aumentar su entropía, para alcanzar una situación en que ninguna parte del Universo contiene más energía que cualquier otra-. El volumen de energía puede expresarse de otras maneras, como el volumen del orden, organización, complejidad o información. La teoría general de la evolución afirma que toda criatura viviente, incluso el hombre, es resultado de una combinación fortuita de los átomos y las moléculas de una supuesta “sopa”  primordial. [11]

Evitar el aumento de la entropía es en general imposible, es decir, una parte del universo podría esforzarse por mantener su propio volumen de orden o información al gasto de otras partes. Se dice que semejante universo subalterno está en condiciones termodinámicas, “lejos del equilibrio”. Los organismos vivientes hacen ejemplos buenos de tales universos subalternos. Los procesos que nosotros asociamos con la vida ocurren lejos del equilibrio--la vida exige el mantenimiento activo de estructuras en el desafío de entropía, sin mantenimiento se deterioraría y desaparecería--. Por ejemplo, las membranas celulares no son bolsas pasivas, son superficies activas que constantemente trabajan para asegurar la integridad de los volúmenes al gasto del ambiente. En cuanto ellas detengan el funcionamiento, la célula deja de existir. [12]

En general, la vida podría pensarse como un juego de fenómenos en que las colecciones de átomos forman agregaciones temporales que cambian el número de miembros, organizándolos en sistemas lejos del equilibrio; eso contiene más información, orden y estructura que sus ambientes; y donde la posición enérgica se mantiene por actividades generadas dentro del sistema y al gasto de orden, información y estructura fuera del sistema. La implicación es que la entidad viviente normalmente es (pero no necesariamente siempre) separada del resto del universo por un límite discreto, una membrana celular. [13] ^{, [14]}

Esto parece por fin un progreso. ¿Pero lo es?, nosotros hemos movido el problema no a una fase que nos lleve más allá, igualando la vida con todas las formas de sistemas que están lejos del equilibrio. Algunas reacciones químicas y otros productos de los procesos físico, están lejos del equilibrio y no nos conducen a los modelos de gran complejidad orgánica. Incluso un montón de arena, o nieve antes de un alud, podría pensarse de esta manera. Uno podría extender la definición de vida incluso para abarcar el Universo entero, el pensamiento es visto como un sistema lejos del equilibrio. Hace el orden que nosotros vemos en las estrellas y galaxias, el reflejo de una propiedad del Universo que permite las desviaciones del equilibrio. Están acostumbrados los físicos quánticos a imaginar las desviaciones pequeñas y efímeras de las leyes de conservación de masa y energía, en la forma de la creación y destrucción de partículas. Hace la existencia en el mismo Universo de cosas vivientes--las desviaciones más grandes, análogas-- ¿nos dice algo sobre la cara del Universo en que nosotros vivimos? En ese caso, entonces la vida es una parte íntegra del Universo, tanto una parte del Universo como la constante de Hubble y la curvatura de espacio-tiempo. [15] Como tal, buscar definiciones de vida como un fenómeno discreto es muy difícil, algunos dirían en vano, pero sin duda es una causa sustantiva para el descanso del alma humana. No hay ninguna respuesta simple a la pregunta de lo ¿qué es la vida?, eso no incluye algún límite arbitrario. Sin semejante límite, cualquiera está vivo o todo es nada. ^{11, [16] , [17]}

“Se aproxima una crisis de percepción. La complejidad del mundo ha llevado al ser humano a simplificar la realidad, a abstraer la naturaleza para hacerla cognoscible y, tristemente, a caer en la trampa de la dualidad. Bien y mal; objetivo y subjetivo; arriba y abajo. Pero la tendencia a ordenarlo todo lo choca con la misma realidad, irregular y discontinua. Muchos científicos ya han renunciado a la ilusión del orden para dedicarse al estudio del caos, que acepta al mundo tal y como es: una imprevisible totalidad.” [18]

La aparente diversidad biológica en la tierra sólo existe si lo comparamos con diferentes especies separadas de sus entornos, significa que las especies que coexisten tienen que ser idénticas en términos de interacciones energéticas. Considere la posibilidad de la biosfera como una red de reacciones químicas. Esto lleva a la conclusión de que las fuerzas que impulsan la evolución de la vida se pueden encontrar dentro del proceso de las transformaciones de las moléculas. Desde el punto de vista termodinámico el sistema de partículas que reaccionan alcanzará un estado de equilibrio cuando el producto químico y los potenciales de los reactivos se igualan. Las interacciones entre los compuestos químicos que participan en las reacciones concurrentes y el equilibrio de los potenciales químicos son la esencia de la evolución biológica y su único motor. La evolución biológica no significa que las especies se adaptan más a su medio ambiente debido al proceso de selección natural [19] . Desde el punto de vista físico de la vida en el planeta es una red de reacciones químicas. La evolución sólo significa que todos los potenciales electro-químicos en la biósfera tienden a ser iguales [20] . No es más útil y más "inteligente" que una reacción química en un tubo de ensayo. No importa lo que la biósfera parece, sorprendentemente para nosotros es simplemente el resultado de un gran experimento químico de las reacciones concurrentes. ^[21]

 

La homoquiralidad es un término usado para referirse a un grupo de moléculas que se producen en espejo o quirales (ver figura 1), sin embargo, lo sorprendente es que la mayoría de las biomoléculas se producen en espejo, o quirales, las imágenes de cada una existen. ¿La vida es homoquiral?: las proteínas contienen casi exclusivamente arreglos de aminoácidos en forma-L, mientras que sólo biológicamente los azúcares que aparecen en el ARN y el ADN tiene la forma-D. El mecanismo detrás de esta asimetría fundamental de la vida sigue siendo un problema abierto. Investigadores sostienen que la homoquiralidad de la vida es resultado de la simetría secuencial quiral provocada por los acontecimientos del medio ambiente, ampliando así la teoría del equilibrio puntuado al reino prebiótico. [22]   En este caso, proponemos que la homoquiralidad de la vida puede ser explicada por el paso de grandes tiempos prebióticos, la hipótesis de equilibrio puntuado de Eldredge y Gould, por la cual el efecto quiral se produjo a través de la alternancia de ciclos de estancamiento y de la intensa actividad impulsada por cambios externos [23] . Estamos tomando prestado el concepto de equilibrio puntuado como: la red de las reacciones químicas libres, es un sistema de no-equilibrio abierto capaz de intercambiar energía con el medio ambiente.

 

Fig. 1. Moléculas quirales

 

Los funcionales tridimensionales de las biomoléculas encuentran respuestas en un mundo tridimensional, se han propuesto argumentos antrópicos de forma independiente, por los filósofos y los científicos para explicar por qué percibimos un universo tridimensional. El gran físico Stephen Hawking en su obra monumental “La historia del Tiempo” dice para el origen y la forma del universo: “vemos el universo en la forma que es porque  nosotros existimos” [24] . Es un buen ejemplo de un argumento antrópico.

 

La conjetura de Kant [25] de que la tridimensionalidad del espacio puede, de alguna manera, estar relacionada con la ley del cuadrado inverso de Newton de la gravitación, fue el primer paso en esta dirección. Su contribución tiene el mérito mismo que sugiere que el problema de la dimensionalidad también puede ser tratado en el marco de la Física y no pertenece exclusivamente al dominio de las matemáticas, ni a la de la especulación filosófica pura. Una comprensión más profunda de la conjetura de Kant, tuvo que esperar al surgimiento de la teoría de campos. Se han encontrado que la estabilidad del sistema planetario, molecular y atómico guarda una relación similar de estabilidad mecánica [26] dentro de un espacio tridimensional descrito por las ecuaciones de Poissonusadas como concepto antrópico. Es claro que la estructura del espacio físico es algo dado o independiente del hombre, sin embargo, al final es una función de nuestro esquema conceptual. Pero Bertrand Russell, supone que "la limitación de las dimensiones a tres (...) es empírica." [27] La propiedad topológica tridimensional del universo está presente en los seres vivos, no solamente como forma, sino fundamentalmente como funcionales bioquímicos de la vida dados por las proteínas, porque las observamos así [28] . Si los fenómenos naturales no ocurren separados del espacio-tiempo, podemos decir, que tampoco se genera conocimiento científico separado del lenguaje-experiencia. Por principio antrópico podemos hacer la suposición de que el primer universo necesariamente debió contener aminoácidos.

 

 

La mayoría de los datos demográficos indican un aumento casi exponencial de la mortalidad de adultos con la edad, un fenómeno que ha sido explicado en términos de una disminución en la fuerza de la selección natural actuando sobre la mortalidad por edad. Por máxima verosimilitud  los hallazgos demográficos sugieren la existencia de muerte en edades avanzadas en los seres humanos y los insectos dípteros, aparentemente en contradicción con los datos de la teoría evolutiva, tanto por la pleiotropía antagónica y la acumulación de mutaciones como la conducción de la población por mecanismos genéticos. [29]

 

En la investigación sobre el envejecimiento se ha empleado por mucho tiempo, los modelos demográficos de edad, la mortalidad de adultos específica se basa en un aumento de aproximación exponencial de la mortalidad. El más conocido modelo es el de Gompertz [30] :

 

 

 

 

Dónde el envejecimiento depende de las tasas de mortalidad, span(x); es determinada por dos parámetros, A y α, que afectan independientemente y dependientemente la tasa de mortalidad  respectivamente. El patrón Gompertzian  de la tasa de aumento de la mortalidad ha sido explicado por los biólogos evolucionistas en términos de una disminución en la fuerza de la selección natural [31] , por ejemplo, la esperanza de vida humana en los países desarrollados ha aumentado de manera constante por más de 150 años, a través de mejoras en la salud pública y estilo de vida. Más personas por lo tanto viven lo suficiente para sufrir la pérdida de funciones  relacionadas con la edad y la enfermedad, hace que haya una necesidad de mejorar la salud de las personas mayores. El envejecimiento es un proceso complejo de la acumulación de daños, y ha sido considerado como experimental y médicamente intratable. Esta visión ha sido reforzada por la constatación de que el envejecimiento es un rasgo desfavorable, que evoluciona como un efecto secundario de la acumulación de mutaciones o un beneficio para los jóvenes, debido a la disminución en la fuerza de la selección natural en edades posteriores. Sin embargo, importantes descubrimientos recientes muestran que las mutaciones en los genes individuales pueden extender la vida útil de los organismos en modelos de laboratorio y que los mecanismos implicados se conservan a través de grandes distancias evolutivas, incluyendo a los mamíferos. Estas mutaciones pueden mantener a los animales y la patología funcional, libre a edades más avanzadas, y pueden proteger contra el envejecimiento específico relacionado con las enfermedades, incluyendo enfermedades neurodegenerativas y el cáncer. Las indicaciones preliminares sugieren que estos nuevos resultados del laboratorio pueden también aplicarse a los seres humanos [32] . La traducción de estos descubrimientos en tratamientos médicos plantea nuevos retos, incluyendo el cambio hacia el pensamiento clínico de amplio espectro, la medicina preventiva y la búsqueda de nuevas rutas para el desarrollo de drogas. Las primeras evidencias de estudios de población de asociación genética también han comenzado a implicar a la vía genotipo FOXO3A en la determinación del rango de vida humana [33] .

 

Para una población objeto  que está cerca de alcanzar el equilibrio demográfico de selección débil, la fuerza de selección natural  a edad t  actúa sobre los cambios proporcionalmente  uniforme en la probabilidad de supervivencia, y está dada por:

 

 

Dónde d es la última edad de reproducción, T es el tiempo de generación, m_x y l_x son respectivamente la fecundidad específica  y la probabilidad de supervivencia, y r es la tasa intrínseca de crecimiento de la población. La dependencia del envejecimiento sobre la fuerza de selección natural ha sido corroborada varias veces, en especial en la mosca de  la fruta Drosophilia [34] . En particular, se ha demostrado que el envejecimiento evoluciona rápidamente cuando la fuerza de selección  natural es mayor a edades más avanzadas [35] .

 

Cuando la "barrera heterótrofo" fue finalmente rebasada en el precámbrico tardío, protistas herbívoros y carnívoros surgieron casi al mismo tiempo, los dos grupos sin grandes diferencias biológicas por separado [36] ^{, [37]} . La historia de la vida, se forma de muchos de estos casos.

 

La teoría metabólica de la ecología formulada recientemente, tiene profundas implicaciones para la evolución de las historias de vida [38] . La tasa metabólica limita la expansión de la producción con la masa corporal, de manera que los organismos más grandes tienen tasas más bajas de la producción en masa base específica que los más pequeños. Las implicaciones de esta limitación para la vida, es la evolución de su historia. Se muestra que para una serie de historias de vida muy simples, la aptitud darwiniana es igual a la tasa de natalidad menos la tasa de mortalidad. Así, la selección natural maximiza tasas de natalidad y la producción reduce al mínimo las tasas de mortalidad. Esto implica que la disminución del tamaño corporal en general, se verá favorecida, ya que aumenta la producción, en tanto que la mortalidad se ve afectada. Alternativamente, el aumento de tamaño del cuerpo se favorece sólo si disminuye la mortalidad o aumenta el éxito reproductivo de manera suficiente para anular la restricción de producción preexistente. Adaptaciones que pueden favorecer la evolución de mayor tamaño, incluyen cambios de nicho que disminuyen la mortalidad al escapar de la depredación o porque la fecundidad aumentó en la explotación de nuevas fuentes de alimento abundante. Estos principios pueden ser generalizados para comprender mejor la relación íntima entre la moneda genética de la evolución y la moneda metabólica de la ecología.

 

La teoría metabólica de la ecología prevé que las consecuencias de muchos de los atributos de los individuos, poblaciones, comunidades y ecosistemas deberían ser relativamente sencillas calcularse a partir de los procesos metabólicos de los organismos pertinentes. En concreto, muchos procesos de velocidad se deben a la escala con el tamaño corporal y la temperatura, de la misma manera como la tasa de masa metabólica específica surge:

 

 

 

Dónde R es la tasa de algún proceso biológico, R₀ es una constante de normalización, la M ^{-1 / 4}  término que da la función de poder dependiente sobre la masa del cuerpo M, y la exp ^{--E / kT} término o factor de Boltzmann da la dependencia de la temperatura exponencial en términos de energía, una "activación", E, la constante de Boltzmann, k, y la temperatura, T, en grados Kelvin. Esta relación es muy general, tanto internalista como entre las especies. Se puede aplicar a la tasa de producción de biomasa por unidad de masa, que se prevé ampliar a medida que es M ^{-1 / 4 .} Sí asumimos la temperatura constante, el factor de Boltzmann es una constante y si tomamos el logaritmo de la ecuación anterior:

 

log( tasa de producción masa-específica) = constante -1/4 log(masa del cuerpo)

 

La tasa de producción masa-específica  alométrica (la alometría se refiere a los cambios de dimensión relativa de las partes corporales correlacionados con los cambios en el tamaño total) es una disminución de la función de la línea recta de la masa corporal, como se muestra esquemáticamente en la línea en negro sólido de la figura 2.

 

Fig. 2. Tasa de producción masa-específica  alométrica.

 

Esto lo interpretamos: se trata de una restricción de causalidad fundamental que limitan las opciones de la historia de la vida como lo sugiere la teoría metabólica. El resultado es que los organismos más pequeños tienen más recursos, en relación a la masa corporal para asignar a la reproducción; por lo que al producir nueva biomasa, nacen más individuos, y los genes se recombinan a un ritmo más rápido. ¿Cómo funciona esta característica fundamental de la escala de producción alométrica   y cómo afectan a la historia de la vida en la evolución?

 

Poner la vida en la teoría de la historia y la teoría metabólica juntas, de esta manera ofrece ideas sobre algunos de los procesos más fundamentales de la biología de organismos, la evolución y la ecología. En particular, se aclara la relación íntima entre la moneda genética de la evolución y la moneda metabólica de la ecología. La selección natural maximiza el estado físico, que los biólogos evolutivos han medido tradicionalmente en términos de las tasas de crecimiento diferencial de los alelos o tasas diferenciales de la producción de crías descendientes con genes para un rasgo en particular. Pero los hijos que llevan los genes están hechos de carne y hueso. Su producción está alimentada por el metabolismo, y la tasa de la producción obedece a las limitaciones de la alometría, la dependencia de la temperatura, estequiometría, y otros procesos que determinan la tasa metabólica [39] . Elaboramos el concepto de vida con la teoría convencional de la historia para aclarar la relación entre la tasa de producción y de las otras tasas vitales. Entonces, utilizamos la escala alométrica de la tasa de producción para analizar la evolución del tamaño corporal. Se muestra cómo éste limita la alometría de natalidad y mortalidad, y cómo éstos a su vez limitan la evolución del tamaño más pequeño o más grande.

 

El efecto estadístico de la irradiación interna que proviene de las sustancias radiactivas presentes en los alimentos, en el agua y en el aire, las cuales, al ser ingeridas o inhaladas comprometen la salud; en investigaciones sobre la supervivencia de la raza Beagle (es una raza canina de caza originaria de Europa), esta irradiación interna es similar a los efectos del envejecimiento, con la excepción de que la muerte se produce antes. Puesto que los procesos biológicos están a punto de equilibrio en la mayoría del tiempo, la observación anterior sugiere que se produce la muerte cuando el tipo de salto ha superado la tasa de recuperación medida suficiente, es decir, que las reservas están agotadas y el estado de equilibrio no puede mantenerse. La teoría del estado estacionario de las tasas de mutación se deriva de los primeros principios, y, a través de la teoría de tipo absoluto, es completamente general y no se limita a un determinado tipo de alteración celular. Sin embargo, la naturaleza de las alteraciones celulares se considera que puede conducir a la muerte o a una ventaja evolutiva; los sistemas cada vez más jóvenes también se consideran en el contexto de esta teoría [40] .

 

La teoría del estado estacionario de las mutaciones fue desarrollada y aplicada a los numerosos datos sobre el efecto de la radiación en los Beagles adquiridos durante veinte años. La teoría se utiliza para interpretar los datos de HB Dorn sobre la incidencia de 21 tipos de cáncer en los estadounidenses, tanto hombres como mujeres. La teoría muestra la naturaleza de la heterogeneidad en la población de diversos trastornos. El acuerdo encontrado confirma la teoría del estado estacionario de las mutaciones de una manera sorprendente [41] .

 

¿Desechar nuestros residuos afecta nuestro rango de vida? El envejecimiento biológico se debe a varias causas, incluyendo el deterioro de las células, de las mutaciones, la destrucción de las células de órganos a través de infecciones, el envejecimiento por el hecho de no eliminar los residuos nocivos, el envenenamiento de fuentes externas, y por el daño por radiación. Todos estos procesos conducen a ecuaciones del tipo observado experimentalmente para el proceso de envejecimiento, de modo que una evaluación adecuada de los diversos factores que contribuyen al envejecimiento es especialmente complicada. Muchos de los procesos no biológicos en los que los productos de velocidad de reacción a la iniciativa de reacción de envejecimiento coinciden con la ecuación de la tasa de envejecimiento. La corrosión de los metales es exhibido como un ejemplo típico de éste y muchos otros ejemplos podrían darse [42] . La ecuación general para la profundidad de la anestesia o modelo de GARD, provocada por materias solubles en lípidos, este efecto puede ser imitado por la acumulación de productos de desecho y se muestra para simular la curva de envejecimiento típico, es bien sabido que los productos de desecho son una causa frecuente de muerte.

 

El modelo de GARD es basado en simulaciones de cómputo [43] , utilizando el algoritmo de Gillespie [44] . Este modelo es utilizado para las reacciones químicas y destinado a proporcionar una herramienta cuantitativa para el análisis detallado de la herencia sin la información de transporte de los polímeros. Se trata de cambios discretos estocásticos en los enlaces covalentes dictados por la ecuación diferencial:

  [1]

 

 

 

 

 

Dónde es un vector;  es el repertorio molecular de los compuestos prebióticos en el medio ambiente disponible;  es la concentración externa de especies moleculares i;  y  son catalizadas hacia adelante y hacia atrás las constantes de velocidad que se supone igual para todas las moléculas de simplicidad [que difieren en sus propiedades para el mejoramiento mutuo de la tasa];  es el tamaño dado por los enlaces . Con   indicando el número de especies moleculares i

(es decir, la cuenta interna molecular de vectores son y  es un elemento de la  matriz positiva que define la red de interacciones mutuamente catalizadss y reguladss por un formalismo estadísticos. Teniendo en cuenta dos enlaces de composición y , su grado de similitud se define como el producto escalar:

 

 

Donde y son normas euclidianas (H=1 representa la similitud perfecta, y H=0 indica ortogonalidad). La razón para suponer N < N_G  es que la transferencia de información se convierte en trivial para los conjuntos de gran tamaño.

 

La dificultad en el estudio de la dinámica determinista del crecimiento de la motivación proceso de división en el modelo de GARD, es que, en principio, uno se enfrenta con una gran variedad de composiciones posibles de cualquier tamaño, desde un repertorio de N_G: las moléculas del medio ambiente disponibles. Por lo tanto, si nos limitamos a una pequeña colección de N_G =10 distintas especies moleculares y conjuntos considerados de tamaño  que se

 

les permitió crecer a raíz de la ecuación (1) hasta que su tamaño alcanzado  , tras lo cual se dividen exactamente en dos mitades. Sin embargo, hacemos hincapié en que la construcción matemática presentada aquí puede en principio con los enlaces de cualquier tamaño. En resumen, estamos tratando aquí de forma explícita con un espacio de composición en el que por cualquier enlace  con el tamaño inicial   todos los enlaces hijos son accesibles del mismo tamaño que se calculan. Las tasas de mortalidad no se han incorporado y los conjuntos vacíos se evitaron al permitir la división de los enlaces en dos descendientes de igual tamaño, pero de otra manera la composición aleatoria (muestreo sin reemplazo) dificultan las conclusiones que pueden obtenerse por el análisis del sistema.

 

 

Un problema importante es lo que la química más complicada podría hacer a estos sistemas no macromoleculares con potencial hereditario. Creemos que la verdadera cuestión es la de la organización de las redes químicas. Si no puede haber en el mismo entorno distintas alternativas de organización  de ciclos de redes autocatalíticas. Es notable que en 1971 Eigen descartó la autocatalítica de grupos de proteínas debido a la falta de herencia, es decir, una proteína mutante introducida por casualidad (por un error de producción) no pueda reproducirse sistemáticamente  y se pierde; mientras que un polinucleótido mutante siempre se puede replicar en el mutante plantilla [45] . Ahora nos sentimos obligados a abandonar la herencia de composición como una forma de saltar hacia las unidades reales de la evolución. Hogeweg [46] distingue entre atractor y en el almacenamiento basado en la herencia, en esta última categoría se refiere claramente a los sistemas de base genética. Estamos de acuerdo en que esta distinción es crucial en el análisis de los sistemas cuasi biológicos. La esencia de los ácidos nucleídos desde el punto de vista de la herencia es exactamente lo que pueden almacenar en una gran cantidad de información, a la energía aproximadamente equivalente a niveles de estabilidad, exactamente la propiedad  que requiere de "almacenamiento". Un atractor de la información, en los sistemas depende fundamentalmente del número limitado de estados estables alternativos de enlace, como lo demuestra el análisis del modelo de GARD y es fundamental para activar los mecanismos de desechos químicos.

 

La aparición de un ciclo de la división celular no es una distribución exponencial: las diferencias en los tiempos de generación de células hermanas se pueden derivar de la teoría de la supervivencia de las poblaciones. La teoría de la supervivencia Eyring Stover se ha aplicado a la cinética de la distribución de los intervalos de intermitóticas de células de mamíferos y, por inferencia a la transición de la fase G1 en la síntesis de ADN (fase S) [47] . La teoría se ajusta fielmente a los datos experimentales adquiridos por el tiempo cinemicrográfico, lapso de clonación de células HeLa en cultivo de tejidos, y también sugiere la existencia de una sustancia iniciador lábil que interviene en la fase de transición G1-S [48] .

 

La posición alternativa plantea modelos del ciclo de la célula que permiten tener varias transiciones al azar y la división celular asimétrica puede presentar una propiedad que ha sido utilizada para apoyar el modelo de probabilidad de transición del ciclo celular: que el valor absoluto de la diferencia entre las hermanas entre los tiempos de mitosis celular que varía de una pareja de hermanas a otra, y es descrita por una distribución estadística exponencial. Esta propiedad describe que cada una de ellas postula la existencia de objetos que se dividen entre las células hijas durante la división celular y cuyo número influye en la duración del ciclo celular posterior, por ejemplo, los receptores de superficie de los factores de crecimiento o complejos de transcripción que se realizan por cromáticas hermanas. En el primer modelo, células hermanas reciben un número idéntico de los objetos, que se utilizan para realizar múltiples transiciones al azar que forman parte del ciclo celular. El segundo modelo es como el primero, excepto que la compartimentación de los objetos entre el recién formado y las células de hermanas es aleatoria. El tercer modelo es también como el primero, excepto que todos los objetos son pasados a una de las células de las hermanas. Estos hallazgos muestran que los mecanismos generales que son responsables de la dispersión del tiempo mitótico, es decir, la correlación entre tiempos de generación y la diferencia aparentemente, es una distribución exponencial entre tiempos hermanos de generación. Podría ser una combinación de la división celular desigual, múltiples transiciones del ciclo celular al azar y la heterogeneidad de las células en la mitosis. [49]

 

 

 

La importancia del concepto evolución difícilmente puede ser exagerada si decimos que impregna todas las ciencias. De hecho, en los más de 150 años que han transcurrido desde la publicación del “El origen de las especies” ^[50] , la idea original de Darwin de que la evolución tiene lugar a través de la descendencia con modificaciones tramitadas por la selección natural se ha convertido en un concepto clave en muchas ciencias. Así, hoy en día se puede hablar, por supuesto, de la biología evolutiva, pero también hay disciplinas evolucionistas en economía, la psicología, la lingüística, o ciencia de la computación, por citar unas pocas. La teoría de la evolución de Darwin se basa en la idea de selección natural. La selección natural es el proceso favorable a través del cual los rasgos hereditarios más comunes (estructura de información) pasan en las sucesivas generaciones de una población. Para poder medir este proceso en una forma matemática precisa, J.B.S. Haldane y Sewall Wright incorporan, la llamada síntesis moderna de la evolución de la década de 1920, el concepto de estado físico. Ellos aplicaron las ideas teóricas de la población a la descripción de la evolución y, en ese contexto, se define estado físico como el número esperado de descendientes de un individuo que alcanza la edad adulta. De esta manera fueron capaces de llegar a una bien definida medida de la adaptación de los individuos y especies a su medio ambiente.

 

 

El modelo de estado físico de herencia, tiene otra variante,  el estado físico de espacio forma o llamado por los biólogos paisaje de adecuación, es un concepto topológico -fitness landscapes- muy importante en un espacio métrico abstracto de evolución. Este modelo determina la capacidad de los ecosistemas y del medio ambiente para tolerar una actividad en particular. Es menester mencionar que este método de capacidad asimilativa se basa totalmente en la ciencia y asume que ésta puede restaurar el equilibrio ecológico y la salud ambiental.

 

La forma teoría matemática de la evolución más simple, surge cuando uno asume que el estado físico de una especie que no depende de la distribución de frecuencias de las distintas especies en la población, es decir, sólo depende de factores que son intrínsecos a la especie o las influencias del medio ambiente. Sewall Wright formalizó esta idea en términos de estados espacio forma, 1930, y en un contexto R (diagrama: herencia, medio ambiente y residuos). Fisher demostró su famoso teorema, que indica que la media de estado físico de una población es una función no decreciente del tiempo, que aumenta proporcionalmente a la variabilidad. Desde entonces, mucho trabajo se ha hecho en este tipo de modelos [51] ^{, [52] , [53] , [54] ,} los referimos al lector para su revisión. El enfoque en términos de estado de forma es, sin embargo, demasiado simple y, en general, es evidente que el estado de forma de una especie dependerá de la composición de la población y por lo tanto el cambio como consecuencia que la población evoluciona. Si se quiere describir la evolución a este nivel, la herramienta de referencia está en la constante teórica de evolución en la teoría de juegos. Presentada en la biología por Maynard Smith [55] una exaltación de la teoría de los juegos desarrollados originalmente para la economía [56] , se ha convertido desde entonces en un marco unificador para otras disciplinas, como la sociología o la antropología [57] . La característica principal de este aparato matemático es que permite hacer frente a la evolución en un estado forma dependiente de la frecuencia o en otras palabras, con las interacciones estratégicas entre las entidades, personas, grupos, especies, etcétera; es la teoría de juegos evolutiva, pues, el enfoque genérico, incluye dinámica evolutiva [58] y constantes, como un espacio-forma constante en la selección. Algunos modelos computacionales fractales de tales espacios-forma los pueden generar con Fractal Explorer 2 [59] , ver figura 4.

 

Fig. 4. Fractales, constantes espacio forma (descargar animación http://www.vimeo.com/10531753 )

 

En su historia de treinta años, una gran cantidad de investigaciones en la teoría evolutiva de juegos se ha centrado en las propiedades y aplicaciones de la ecuación de réplica ^[60] . La ecuación de réplica fue introducida en 1978 por Taylor y Jonker ^[61] y se describe la evolución de las frecuencias de tipos de población teniendo en cuenta su mutua influencia sobre su estado físico. Esta importante propiedad permite que la ecuación de réplica pueda captar la esencia de la selección y, entre otros resultados importantes,proporciona una conexión entre el concepto biológico de las estrategias evolutivamente estables de Maynard Smith, con el concepto económico de equilibrio de Nash⁶².

 

La ecuación de réplica se deriva en un marco específico que involucra una serie de supuestos, comenzando con la de uno en el finito, la población, bien mezclada y sin mutaciones. Por la población bien mezclada, se entiende que cada individuo interactúa bien con los demás o por lo menos uno tiene la misma probabilidad de interactuar con cualquier otro individuo en la población. Esta hipótesis implica que cualquier individuo interactúa eficazmente con un reproductor que utiliza la estrategia de medios dentro de la población (un enfoque que se ha utilizado tradicionalmente en la física bajo el nombre de aproximación de campo medio). Las desviaciones del escenario de población bien mezclada, afectan fuertemente y no es trivial el resultado de salida de evolución, de manera que es difícil para comprender en principio. Estas desviaciones pueden surgir cuando se tiene en cuenta, por ejemplo, el tamaño de poblaciones finitas, el aprendizaje alternativo/dinámica de reproducción, o algún tipo de estructura (espacial o temporal como las reglas sociales) en las interacciones entre los individuos.

 

La racionalidad científica clásica siempre ha valorado, privilegiado, defendido y propugnado la objetividad del conocimiento, el determinismo de los fenómenos, la experiencia sensible, la cuantificación aleatoria de las medidas, la lógica formal aristotélica y la verificación empírica. Pero la complejidad de las nuevas realidades emergentes durante este siglo (genómica y proteómica), su fuerte interdependencia y sus interacciones ocultas, por una parte, y, por la otra, el descubrimiento de la riqueza y dotación insospechada de la capacidad creadora y de los procesos cognitivos del cerebro humano, postulan una nueva conciencia y un paradigma de la racionalidad acorde con ambos grupos de realidades.

 

Es deber de la ciencia ofrecer una explicación rigurosa y completa de la complejidad de los hechos que componen el mundo actual e idear teorías y modelos intelectualmente satisfactorios para nuestra mente inquisitiva. Esto exigirá estructurar un paradigma epistémico que coordine e integre, en un todo coherente y lógico, los principios o postulados en que se apoyan los conocimientos que se presentan con fuerte solidez, estabilidad y evidencia, ya sea que provengan de la filosofía, de la ciencia o del arte. Pero la interdependencia de las realidades exigirá que este paradigma vaya más allá de la multidisciplinariedad y llegue a una verdadera interdisciplinariedad, lo cual constituirá un gran desafío para la ciencia del siglo XXI.

 

Para 1900 Max Plack, con su trabajo inicia la mecánica cuántica, pero es hasta la conferencia de Solvay 1927 que se enmarca de manera más formal la teoría cuántica. Esta teoría constituye un radical rompimiento con la tradición física anterior, porque aseguró que la naturaleza no se constituye fuera del saber. Sin embargo, los fundadores de la teoría estipularon, cautamente que la teoría no muestra la verdad total en este sentido, como una descripción construida como sólo una manera de calcular acerca del futuro del conocimiento sobre información básica provista de información pasada de un fenómeno natural.

 

La era moderna se creó probablemente con la obra de Descartes, cuando este ilustre personaje separó la concepción mente-materia para cualquier evento. Este movimiento liberó a la ciencia de los dogmas religiosos y del constreñimiento de los primeros años, y les permitió a los científicos introducirse en las más importantes regularidades matemáticas del mundo físico observado.  El propio Descartes concede que la interacción mente y materia ocurre dentro de los confines de un cerebro humano, pero el carácter determinístico del mundo físico especificado por la mecánica de Newton parecían gobernar completamente fuera de la mente e incluso dentro de nuestros cerebros, cualquier interferencia de la mente con las ideas del funcionamiento de la materia se descartaba. Así la idea de un universo totalmente mecánico, controlado por leyes físicas universales, se volvió el único dogma de la ciencia. Puede imaginarse rápidamente que dentro del entorno dominado por tal pensamiento habría una fuerte oposición a las demandas radicales de los fundadores de la teoría cuántica que señala que los conocimientos humanos conscientes deben tomarse como la base de nuestra teoría fundamental de la naturaleza.

 

Todavía la oposición a este cambio profundo en el pensamiento fue menos feroz que lo que uno podría haber supuesto. Pero en el extremo nadie discutió que el resto de las ciencias que nosotros podemos explorar y la teoría cuántica en términos prácticos descansaron en ángulo recto con el hecho de introducción de la innovación teórica. El cambio filosófico fue importante porque reformuló la economía, la tecnología  y la vida social, a partir de que se inculcó en las mentes de académicos y técnicos la teoría cuántica.

Los nuevos modelos del pensamiento y cálculos que ellos engendraron trajo bellamente en la medida que aterrizaron estos pensamientos en problemas prácticos específicos, una pregunta: ¿cómo hacer para traer a las culturas esta visión de la naturaleza?

 

Hay algunos físicos descontentos con el éxito práctico y quieren entender lo que el éxito práctico de estas reglas computacionales están diciéndonos sobre el mundo en el que vivimos, los esfuerzos por lograr semejante reto, actualmente han trastocado la economía, la sociología, las artes y la actual revolución del conocimiento biológico.

 

El problema radical que nos ocupa aquí reside en el hecho de que nuestro aparato conceptual biológico, el que creemos riguroso —centrado en la objetividad, el principio de causalidad, el determinismo, la experiencia, la lógica formal, la verificación—, resulta corto, insuficiente e inadecuado para simbolizar o modelar realidades que se nos han ido imponiendo la cultura,  ya sea en el mundo subatómico de la física, como en el de las ciencias de la vida y en las ciencias sociales. Para representarlas adecuadamente necesitamos conceptos muy distintos a los actuales y mucho más interrelacionados, capaces de darnos explicaciones globales y unificadas.

 

Debido a esto, en las tres primeras décadas del siglo XX, los físicos hacen una revolución de los conceptos fundamentales de la física; esta revolución implica que las exigencias e ideales positivistas no son sostenibles ni siquiera en la física: Einstein relativiza los conceptos de espacio y de tiempo (no son absolutos, sino que dependen del observador) e invierte gran parte de la física de Newton; Heisenberg introduce el principio de indeterminación o de incertidumbre (el observador afecta y cambia la realidad que estudia) y acaba con la objetividad; Pauli formula el principio de exclusión (hay leyes-sistema que no son derivables de las leyes de sus componentes) que nos ayuda a comprender la aparición de fenómenos cualitativamente nuevos y nos da conceptos explicativos distintos, característicos de niveles superiores de organización; Niels Bohr establece el principio de complementariedad: puede haber dos explicaciones opuestas para los mismos fenómenos físicos y, por extensión, quizá, para todo fenómeno; Max Planck, Schrödinger y otros físicos, descubren, con la mecánica cuántica, un conjunto de relaciones que gobiernan el mundo subatómico, similar al que Newton descubrió para los grandes cuerpos, y afirman que la nueva física debe estudiar la naturaleza de un numeroso grupo de entes que son inobservables, ya que la realidad física ha tomado cualidades que están bastante alejadas de la experiencia sensorial directa.

 

Por esto, el mismo Heisenberg dice que "la realidad objetiva se ha evaporado" y que "lo que nosotros observamos no es la naturaleza en sí, sino la naturaleza expuesta a nuestro método de interrogación" [62] , es decir, el sueño del hombre de una realidad determinista, dejó el paso al caos de la naturaleza.

 

En el sentido racional de ver a los datos empíricos de la naturaleza como fabricados fuera de la mente, se defiende, que la experiencia de los últimos setenta años hacen pensar en la racionalidad de tomar esta interpretación en serio: más en serio que los fundadores de la teoría cuántica las tomó en su momento. Básicamente, ellos dijeron, cautamente, que el formalismo matemático es una herramienta útil por formar expectativas sobre nuestro saber futuro en base a nuestro pasado. Esa demanda ha sido ahora abundantemente incorporada, también en campos muy lejos del estrecho confín de las físicas atómicas. Esta revolución que trajo la teoría cuántica, ahora está en estrecha relación con la teoría de la información, que en mucho juntas son la proteómica, la genómica y otras muchas áreas de la biología y la salud humana.

 

La entropía e información a menudo están en conflicto en la literatura. Una comprensión precisa matemática e intuitiva de la noción de información y su relación con la entropía es crucial para las aplicaciones, por ejemplo, en la biología molecular, y desde luego vital para un cambio del espíritu curricular de formación en los laboratorios de Q.F.B., comencemos para aclarar este cambio de paradigma de docente de laboratorio,  por el concepto original de entropía dado por Shannon 1948 y de principio es necesario distinguir los conceptos de partícula y símbolo.

 

Con la partícula es posible obtener cambios conformacionales que afectan la función de las proteínas y mediante el símbolo de un alfabeto polipéptido o nucleótido  es posible obtener la información de mutaciones o la arquitectura de diseño que constituyen en un proceso biológico la proteína. La partícula es estudiada en su dinámica física por la termodinámica y la física estadística,  mientras el símbolo es abordado en un escenario descrito por la mecánica de códigos en la promisoria área llamada teoría de la bioinformación. Es importante entender la diferencia entre entropía en el ámbito de la teoría de la información y en el de la termodinámica para comenzar adentrarnos en este campo del conocimiento relacionado fuertemente con el diseño de nuevas drogas y pruebas de robustez mutacional, entre sus principales aplicaciones.

 

 

La teoría de entropía de Shannon, es una medida de incertidumbre sobre la identidad de los objetos de un conjunto. Aunque suele usarse entropía e incertidumbre como términos intercambiables, éstas nunca pueden decir información. [63]

 

Hay una relación simple entre los conceptos de entropía dentro de la teoría de la información y el de la termodinámica de Boltzman-Gibbs.  La entropía de Shannon o incertidumbre se define con respecto a un observador particular sobre el estado de un sistema. El ejemplo más simple de un sistema de estados es una variable aleatoria -random- objeto matemático que puede pensarse como un dado de N lados diferentes, es decir, la probabilidad de cualquier lado o estado de N tiene la misma posibilidad de ocurrir para todos los estados de N.

 

En el campo biológico podemos pensar convenientemente en un polímero de longitud fija (número fijo de monómeros) que pueden asumir un estado cualquiera de n posibles estados donde cada posible sucesión corresponde a un posible estado. Así para una sucesión hecha de monómeros de tamaño L de un alfabeto de tamaño D, tendríamos N=D^L. Diríamos que la incertidumbre calculada describe la observación efectuada sobre la verdadera identidad de la molécula (entre un número muy grande de moléculas preparadas idénticamente: conjunto o totalidad), dado que sólo tiene el observador cierta cantidad de conocimiento probabilístico. La molécula hipotética juega el papel de una variable random, si tenemos dada su distribución de probabilidad -el conjunto de probabilidades p₁,…,p_N para encontrar sus posibles estados-.  Esta molécula random, la denotaremos con “X” que contendrá los nombres x₁,…,x_N  de sus N estados. Si X tiene x_i estados con probabilidad p_i,…,p_N, entonces la entropía H de X es dada por la fórmula de Shannon:

 

 

 

La base logarítmica corresponde a la unidad escogida para medir información. De manera análoga Shannon define la entropía de una función de distribución continua en una distribución de densidad:

 

 

 

Con N dimensiones de distribución p(x₁,…,x_N)

 

 

 

 

i fuera el caso de dos argumentos “x” y “y” la entropía de p(x,y) estaría dada por:

 

 

 

 

 

No hemos especificado hasta aquí la base del logaritmo para las fórmulas anteriores. Especificando la base se asigna unidades a la incertidumbre. A veces es conveniente usar el número de posibles estados de X como la base del logaritmo (para el caso binario cero-uno la base 2 es la conveniente). ¿Cómo aprendemos nosotros algo en la vida de un sistema? Hay dos opciones: obtenemos la distribución de probabilidad usando conocimiento previo (por ejemplo, tomando parte del sistema y obteniendo teóricamente los demás estados por evolución) o haciendo medidas sobre él, esta última vía no nos permitiría conocer todos los estados, situación que asume los estados con la misma probabilidad. En ambos casos, la diferencia entre la entropía máxima y la entropía restante después de que nosotros: o hemos hecho nuestras mediciones o hemos examinado el sistema, es la cantidad de información que nosotros tenemos sobre el sistema. La definición que nos conduce este pensamiento es que la información es una cantidad relativa. Mide la diferencia de incertidumbre, en el caso anterior entropía, antes y después de la medición, y así nunca puede ser absoluta, como lo es para el caso físico de energía potencial.  De hecho, no es una analogía mala para referirse a la entropía como “la información potencial”, porque potencialmente toda la entropía de un sistema puede transformarse en información (por ejemplo por medición).

 

Si analizamos más profundamente la ecuación de H(X) y además se mide en bits, una interpretación de incertidumbre relacionada con los números más pequeños  “ 1,0” o “si, no”, una pregunta necesaria sería sobre el promedio para identificar el estado de una variable aleatoria X. Debido a que esta serie de signos de interrogación si/no pueden pensarse como una descripción de la variable aleatoria, la entropía H(X) también puede verse como la longitud de la descripción más corta de X [64] . En el caso en que nada es conocido acerca de X, esta entropía es dada por ,

 

 

que puede asumirse como el valor máximo de H(X).Esto ocurre si todos los estados son igualmente probables: p_i=1/N; i =1,…,N. Si algo –más allá del número posible de estados N- es conocido sobre X, esto reduce nuestro número necesario de interrogaciones, o la longitud de medición necesaria para describir X. Si por ejemplo yo conozco que el estado X= x₇, es muy probable que mi incertidumbre sobre X va a ser más pequeña.

 

En el análisis anterior, la información era la diferencia entre la máxima entropía y la entropía real del sistema. En un sentido más general, la información mide la cantidad de correlación entre dos sistemas y reduce la diferencia entre entropías en casos especiales. Para definir propiamente información, nos permitiremos introducir otra variable aleatoria o molécula llamada Y que puede estar en los estados y₁,…,y_M, con probabilidades p₁,…,p_M. Ahora podemos junto con la entropía H(Y) introducir la entropía de juntura –intercepción-, H(XY) mide la incertidumbre en la juntura –unión- del sistema  XY –que puede estar en N M estados-. Si X y Y son variables aleatorias independientes –por ejemplo, dos dados que se tiran independientemente- . La entropía de la juntura será justo la suma de las entropías de cada una de las variables aleatorias. No para que se unan X y Y de algún modo. Por ejemplo, imagine dos monedas que se pegan a una cara. Entonces la cabeza de una moneda siempre implicara las colas –ir detrás de-  para la otra y viceversa. Encolándolas juntas, las dos monedas pueden asumir sólo dos estados, no cuatro y la entropía de la unión es igual a la entropía de una de las monedas. Lo mismo es válido por la unión de dos moléculas no ligadas al azar. Observe primero que esas moléculas –DNA, proteínas- no se ligan al azar, en segundo lugar, el ligado es efectuado por especificidad mutua que requiere de esa parte de la secuencia de una de las moléculas actuando recíprocamente con la secuencia de otra, para que la entropía de la juntura del par sea mucho menos que la entropía de la sumas de cada una. Realmente este encadenamiento introduce fuertes correlaciones entre los estados X y Y: si yo sé el estado de una, yo puedo hacer predicciones fuertes sobre el estado de la otra molécula. La información que una molécula contiene acerca de la otra es dada por:

 I(X : Y)=H(X:Y)= H(X) + H(Y) – H(XY)

 

Es decir, la información es la suma de las entropías de cada una, menos la entropía de la juntura. Las entrañas entre X y Y en la notación para la información estándar; se supone así, recuerde lector que la información es una cantidad simétrica: lo que X sabe de Y, es la entropía condicional. Dicho de otra manera, la entropía de X condicionada sobre Y, es la entropía de X dada Y, esto se denota por H(X/Y) y se lee H de X dada Y, y se calcula como:

 

H(X/Y) = H(XY) –H(Y)

 

Esta fórmula es autoexplicativa: la incertidumbre que yo tengo sobre X si Y es conocida, es exclusivamente la incertidumbre sobre el sistema de la juntura menos la incertidumbre sobre Y. Si deseáramos conocer la entropía Y sin tomar en cuenta X, el concepto se llama entropía marginal. El  concepto de entropía condicional podemos rescribirlo:

 

I(X : Y)= H(X) – H(X/Y)

 

Ya hemos analizado el caso de las variables independientes H(X/Y)= H(X) + H(Y), en el que la información es una medida de la desviación de independencia. De hecho, la cantidad de mediciones exactas de la entropía de X o Y es reducida por  el conocimiento de la otra variable respectivamente.

 

Sí yo tengo un saber 0 de las moléculas, me permite hacer predicciones más exactas sobre la otra: esto es lo que queremos decir a través de información en un lenguaje ordinario. Notar que esta definición reduce en el ejemplo dado en líneas atrás –información como diferencia entre entropías- si solo las correlaciones posibles están entre X y Y, mientras en la ausencia de la otra molécula es equiprobable – significa que cualquier sucesión es igualmente probable-. En este caso la entropía marginal H(X) debe ser máxima (H(X)= log N) y la información es la diferencia entre la máxima y la real entropía  -es decir condicional-, como dijimos antes.

 

R. P. Feynman sigue presente, con sus aportaciones al mundo de la física, vectores, grupos y espacios se agrupan alrededor del concepto de partícula [65] , que diremos de inicio de una manera breve, es diferente con la teoría de Shannon basada en el símbolo [66] .  Misma teoría que ahora describe la complejidad de los genomas [67] .

 

Comentaremos que la entropía termodinámica de Boltzmann-Gibbs, matemáticamente son muy similares sólo que la distribución de probabilidad p_i es dada por la distribución Boltzmann de relevancia por el concepto de grados de libertad –posición y cantidad de movimiento-: 

 

 ,

y la cantidad termodinámica se hace dimensional al multiplicar las dimensiones de incertidumbre de Shannon por la constante de Boltzmann. Se dice que no se puede medir todos los grados de libertad termodinámicos de forma continua, porque es imposible que el aparato de medición pueda tener una resolución infinita que pueda además afectar al sistema- dicho por Schrödinger-. Más importante aún, el equilibrio termodinámico asume que todas las entropías de un sistema aislado están en su máximo, así que no hay ninguna correlación en sistemas en equilibrio termodinámico, y por consiguiente allí no hay información. Esto es importante  para nuestro propósito, porque implica un corolario: la información contenida en los genomas biológicos garantiza que la vida de un sistema está lejos del equilibrio termodinámico. La teoría de la información puede verse así como un tipo de termodinámica lejos del equilibrio.  No olvidar que definimos información como la cantidad de correlación entre dos sistemas, como el instrumento que mide  la cantidad de entropía  entre dos sistemas y la información sobre la que un sistema tiene de otro.

 

La información siempre es acerca de algo, si no puede especificar qué información es ese algo, entonces estamos tratando con entropía y no con información. Podríamos llamar a la entropía como el borde en una situación de abuso del lenguaje: “información inútil”. Recordar que la discusión previa dar entender que la información es sólo definida como relativa a un sistema de información de algo, por consiguiente nunca es absoluta. En este punto es donde el signo o símbolo se reconoce distinto del concepto teórico de partícula en la física estadística.

 

 

Apoyándonos en la obra de David Deutsch, "El Tejido de la Realidad" [68] pretendemos explicar el campo de acción de la ciencia biológica y sus ramas de estudio. David Deutsches un físico teórico muy conocido cuya investigación se centra en la física cuántica y el campo relativamente nuevo de la computación cuántica. Es miembro del Centro de Computación Cuántica, que forma parte de la Universidad de Oxford.

 

De acuerdo con Deutsch la explicación de nuestras teorías científicas actuales son la física cuántica, evolución, cálculo y conocimiento. Uno de los objetivos principales es mostrarnos cómo estos cuatro temas están relacionados entre sí y nos permiten una comprensión más profunda de "El Tejido de la Realidad" que cada uno de estos por sí solo es capaz de permitir. Y continúa afirmando que la combinación de nuestras mejores teorías en las cuatro áreas nos acerca a una teoría del todo. Con esa teoría del todo, lo que no significa la búsqueda de una teoría unificada de la física, que combinaría las teorías de la relatividad general, la teoría cuántica, las fuerzas nucleares y el electromagnetismo en una sola teoría. Se refiere a una teoría que nos da un profundo conocimiento de nuestro mundo en una especie superior de nivel. Es sorprendente que Deutsch lo sugiera, ya que parece que esa teoría tendría que ser reduccionista. Las teorías de la biología proporcionan explicaciones de la realidad más que predecir el resultado de los experimentos. Siempre hemos considerado a los biólogos para a hacer más describiendo la naturaleza que explicando la naturaleza. Consideramos que la idea alternativa de que la biología no sólo describe y predice la naturaleza, hace algo más, ya que proporciona una explicación más profunda de por qué la naturaleza se comporta de cierta manera. Deutsch alega con razón que las modalidades específicas por sí mismas no son importantes o interesantes, pero lo que es importante e interesante es la comprensión de las leyes fundamentales que describen, explican si se quiere, la aparición de estos patrones. Una vez hemos descrito cómo la naturaleza se comporta, de preferencia con fórmulas matemáticas, ¿ya está hecho? Es un hecho empírico que la naturaleza se comporta de manera sistemática, que se puede describir con los modelos y fórmulas matemáticas. Y nos parece que no es la verdadera belleza de la vida eso. Pero no tenemos conocimiento de ninguna teoría que haga otra cosa que describir y predecir los fenómenos en la naturaleza.

 

Un síntoma de Deutsch y otros en la búsqueda de un significado más profundo detrás de los fenómenos de la vida es la idea de una interpretación cuántica. Es una idea posible gracias a que el comportamiento de la naturaleza no se apega a la física como una descripción en términos matemáticos. Basta decir aquí que su cadena de razonamiento excluye la posibilidad de que el universo que nos rodea no constituye la totalidad de la realidad. En conclusión, hay un sentido en el que hay cosas tales como: ambientes Cantgotu [69] . Pero sólo si uno acepta las definiciones más extremas de los entornos como estructuras de información.

Nosotros analizamos a la biología como fenómenos emergentes sobre las que hay cosas para comprender que no pueden ser explicadas en base a teorías de nivel inferior. Thomas Kuhn sostiene que la ciencia es mucho más determinada por factores culturales, políticos y otros subjetivos. Deutsch en su propia experiencia nos dice una idea alterna de la cual simpatizamos más: la ciencia progresa de hecho sobre la base de una mente abierta a nuevas teorías, la crítica objetiva, el diálogo racional y la supervivencia de las mejores teorías. El argumento de Deutsch sugiere que la vida inteligente podría tener un efecto muy grande en el universo, y por lo tanto no puede decirse que es insignificante en términos del desarrollo a gran escala del universo. Su argumento es que con la tecnología significativa, la vida inteligente podría ser capaz de hacer grandes cosas, como el cambio del ciclo de vida de las estrellas, o la vida de organismos con reparación infinita; solo es cuestión de que se dé en el corazón de los hombres de ciencia una emoción tan fuerte que proporcione la perseverancia para alcanzar por medio de la razón tal meta.

 

La coherencia matemática como requisito para hacer la biología está lejos de ser un criterio suficiente para decirnos si es probable que estemos en las ideas correctas hacia la realidad. Sin embargo, la coherencia matemática tiene la ventaja de que es claramente algo estético y al mismo tiempo algo objetivo. Normalmente las condiciones físicas, químicas, genéticas y geométricas de proteínas tienen más importancia en una observación con el aparato matemático, por la posibilidad de confirmar o refutar experimentalmente el índice real de su validez.

Nuestra comprensión de la realidad llamada vida está todavía muy lejos de su objetivo, porque no sabemos cuánto es lejos o cerca. La biología moderna, atendiendo al argumento de Deutsch sobre unificación de las teorías de la física cuántica, evolución, cálculo y conocimiento; modifica fuertemente su arquitectura para su estudio. Los nuevos campos de la biología están muy lejos de ser reducibles a leyes físicas, pero no tenemos ninguna razón para creer que el comportamiento biológico no sea, en su raíz, puramente dependiente de acciones físicas. Hoy se acepta que la biología de forma crucial obedece a las reglas de la mecánica cuántica, como vaticinó Schrödinger en 1944 en su libro ¿qué es la vida?, a partir de una dosis de humildad intelectual:

 

“Me parece inverosímil que nuestra comprensión del mundo represente una etapa definitiva o final, un máximo o un óptimo desde cualquier punto de vista. Con esto, no estoy queriendo decir simplemente que la continuación de nuestra investigación en las diversas ciencias, nuestros estudios filosóficos e intentos religiosos vaya a perfeccionar y mejorar nuestra presente perspectiva. No hay ningún motivo para creer que nuestro cerebro sea el supremo nec plus ultra de un órgano de pensamiento en el cual se refleja el mundo. Sería más razonable pensar que una especie pueda adquirir un dispositivo semejante que guarde con el nuestro la misma relación que el nuestro guarda con el de un perro o el de éste animal con el de una babosa”. [70]

 

Schrödinger nota que un organismo vivo se mantiene sorprendentemente ordenado, a pesar de que la agitación térmica y otros comportamientos estadísticos con ella relacionados tienden a desordenar cualquier estructura constituida por muchas partículas. Así, llegamos a una segunda pregunta: ¿cómo puede ser creado y mantenido el orden (o la ordenación) de un ser vivo? Se trata de entender cómo, por ejemplo, una célula huevo ya bastante ordenada y compleja, puede generar un ser pluricelular, aún más ordenado y complejo. Schrödinger respondió esta pregunta distinguiendo dos maneras de producirse orden, ambas de interés biológico, que denominó “orden a partir del desorden” y “orden a partir del orden”. Y es que la materia viva, por la peculiar organización de sus átomos en cristales aperiódicos, absorbe entropía negativa del ambiente y se resiste a la degradación.

 

Lo más común es aceptar que una teoría biológica pertenece a la realidad si guarda una fuerte relación apariencia-realidad. Schrödinger desafió esta correlación de objetividad, en este mismo sentido, Nietzsche nos advierte que hay muchas maneras de hablar de un evento, y que ninguna de ellas se acerca más que las otras al modo de ser las cosas en sí mismas. Apariencia realidad, relación que muchos llaman verdad en la ciencia de la naturaleza. Al igual que en un sentido poperiano, decimos que no tenemos acceso a la verdad con los medios de la ciencia, sin embargo, pensamos que las mejores teorías (creencias) no son las que más se justifican, sino las más útiles para nuestra civilización, dado que no se conoce ninguna teoría que sea inmune a la duda de su asertividad. Puesto que la verdad es una idea absoluta y consiste su aproximación en una distancia vaga, la tarea científica es humildemente una correspondencia lenguaje-realidad siempre inacabada, por ser indefinible la verdad con un cerebro finito y un universo de estructuras de información infinitas. Traducir nuestra experiencia científica palabra-mundo, es la tarea de composición escrita, misma que caracteriza la actividad de investigación científica y las prácticas disciplinares de corte científico. Pero nunca nuestra meta real es la verdad, sino la realidad, producto de un consenso dinámico dentro de las diferentes escuelas epistémicas de la ciencia. Puede ser algo extraño describir la actividad científica de esta manera, pero es importante advertir al estudiante universitario que la biología no es un asunto tecnológico y sin valores morales, sino una actividad de composición escrita de correlación con la realidad del hombre (objetividad). Sin embargo, el filósofo alemán Jürgen Habermas insiste en que no hay nada en la noción de objetividad salvo la noción de acuerdo intersubjetivo: es el acuerdo alcanzado con interlocutores en la literatura científica original, grupos de revisión o pares de trabajo, mediante discusión libre y abierta de todas las hipótesis, alcanzando la hipótesis más útil dentro de las políticas de verdad de su momento (criterios de verdad). Esto último, debería ser un marco formativo del estudiante universitario de ciencias, que sigue atrapado aún hoy en México en la idea de que instrumentos de laboratorio pueden observar sin error y determinar la realidad, que en muchos casos para empeorar las cosas ésta última se confunde con la verdad.

 

 

La nueva organización de la biología para su estudio, se da bajo el paradigma del estudio de sistemas biológicos, a partir de la primera década del siglo XXI se reconforman en varios contextos, entre los más relevantes destacan: 

 

Parafraseando al prominente biólogo Eileen E. M. Furlong [71] : La biología de sistemas ha tenido un crecimiento explosivo en el número de personas que participan en este ámbito de la investigación y el número de publicaciones sobre el tema. Y, sin embargo, los paradigmas que subyacen en el campo no han visto una expansividad similar a los que generaron los clásicos como Mendel o Darwin. En cambio, la mayoría de los paradigmas que introducen, se han tomado de otros campos como la ingeniería, la física y las matemáticas. Como resultado, un pequeño conjunto de conceptos dominan el campo. El biólogo tradicional es visto por muchos como anticuado y tolerado sólo como una fuente de datos. En este punto de vista, las ideas del biólogo pueden incluso ser consideradas irrelevantes conceptual y teóricamente. En esta perspectiva, uno mira críticamente a algunos de los paradigmas de la biología de sistemas y pregunta si las ideas del biólogo, métodos y teorías ¿realmente han quedado desfasadas?  Vemos el futuro de la biología de sistemas como una estrecha conexión entre los métodos in vivo e in vitro de la bioingeniería con modelado in silicón multicelulares y la biología sintética. Sin embargo, tome en cuenta que la literatura muestra un Efecto Mateo provocado por los intereses de la industria farmacéutica y biotecnológica que son la fuente de financiamiento principal de la biología de sistemas, en general, parece más importarles las patentes y otros registros industriales que la caza de la realidad científica.

Apoyándonos en el trabajo de Marc Vidal y Eileen E. M. Furlong, que en 2004 modelan la biología de sistemas, intentaremos brevemente describir la nueva organización de la biología moderna, ver figura 5.

 

 

Fig. 5. Biología de sistemas [72] .

 

Para dar un ejemplo de los nuevos desafíos de la biología, en particular la de sistemas, citamos un artículo de la prestigiosa revista británica de MacMillan Nature, Molecular Systems Biology [73] :

 

El diseño y síntesis de circuitos básicos funcionales son las tareas fundamentales de la biología sintética. Antes de que sea posible ingeniería de orden superior, redes genéticas que pueden realizar funciones complejas, un conjunto de herramientas de los dispositivos de base deben ser desarrolladas. Entre esos dispositivos, circuitos lógicos secuenciales se espera que sean el fundamento de los sistemas de procesamiento de la información genética. En este estudio, se presenta el diseño y la construcción de un circuito lógico secuencial genético en Escherichia coli. (Véase fig. 6)  Puede generar resultados diferentes en respuesta a la misma señal de entrada sobre la base de su estado interno, y "memorizar" las salidas. El circuito se compone de dos partes: (1) un módulo de conmutación de memoria biestable y (2) un promotor de doble módulo NI, puerta reprimida. Los dos módulos fueron diseñados de forma individual, y se acoplan entre sí por el ajuste de las piezas de interconexión a través de la evolución dirigida. Después de puesta a punto, el circuito podría ser varias veces, en su defecto provocado por la misma señal de entrada, sino que funciona como un pulsador en el interruptor de empuje.

 

 

 

 

 

Fig. 6. Circuito lógico de secuencia genética.

 

 

 

Fuente: Chunbo Lou, (2010) Synthesizing a novel genetic sequential logic circuit: a push-on push-off switch Molecular Systems Biology 6 (350) http://www.nature.com/msb/journal/v6/n1/full/msb20102.html

 

a)   Biología Cuántica.(Quantum Biology)

La física cuántica parece la parte de la física más alejada de la biología, ya que la coherencia cuántica parece poco importante en macromoléculas bioquímicas. Sin embargo, el estudio de la fotosíntesis en algas indica que su alta eficiencia es debida al uso de la coherencia cuántica. Por primera vez, dicho fenómeno ha sido observado experimentalmente a temperatura ambiente (antes se había observado por debajo de 77 K). Las proteínas fotosintéticas que absorben fotones solares y excitan electrones en moléculas de clorofila actúan como un computador cuántico (véase fig. 7).

 

 

 

 

 

Fig. 7. Fotosíntesis a temperatura ambiente.

Fuente: Elisabetta Collini, Cathy Y. Wong, Krystyna E. Wilk, Paul M. G. Curmi, Paul Brumer & Gregory D. Scholes (2009) Coherently wired light-harvesting in photosynthetic marine algae at ambient temperature Nature 463, 644-647 http://www.nature.com/nature/journal/v463/n7281/full/nature08811.html

 

 

b)     Biología Genómica/epigenómica  (Genomics/epigenomicsBiology)

Lectura de la información del genoma (bioinformática) depende de la interacción compleja de cómo el ADN está empaquetado por proteínas. Una nueva era se abre para los biólogos que participan en la comprensión de los sistemas celulares. Describen el tipo de conocimientos sin precedentes que están surgiendo de las investigaciones de cómo un único genoma de los mamíferos puede ser regulado para producir diferentes tipos de células.

Fuente: Tarjei S. Mikkelsen, et al. (2007) Genome-wide maps of chromatin state in pluripotent and lineage-committed cells. Nature 448, 553-560

http://www.nature.com/nature/journal/v448/n7153/full/nature06008.html

 

c)      Biología Transcriptómica (Trancriptomics biology)

Advenimiento de la genómica funcional ha permitido a las biociencias moleculares un largo camino hacia la caracterización de los componentes moleculares de la vida. Sin embargo, el reto para la biología en general es entender cómo funcionan los organismos. Al descubrir cómo se plantea en función de las interacciones dinámicas, biología de sistemas se refiere a la carencia de conocimiento entre las moléculas y la fisiología. Los mejores sistemas establecen la biología molecular que identifica las redes de interacción sobre la base del comportamiento molecular, correlación observada en todos los estudios “ómicos". La biología de los sistemas de fondo examina los mecanismos mediante los cuales las propiedades funcionales surgen en las interacciones de los componentes conocidos de los principios que sustentan la función celular. RNA-Seq es un enfoque desarrollado recientemente para transcriptoma de perfiles que utiliza tecnologías de secuenciación de profundidad. Los estudios que utilizan este método ya han alterado nuestro punto de vista de la magnitud y la complejidad de transcriptomas eucariotas. RNA-Seq también proporciona una medición mucho más precisa que otros métodos de los niveles de transcripción y de sus isoformas.

Fuente: Zhong Wang, Mark Gerstein & Michael Snyder (2009) RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nature Reviews Genetics 10, 57-63 http://www.nature.com/nrg/journal/v10/n1/full/nrg2484.html

 

d)     Biología Proteómica (Proteomic biology)

Los éxitos recientes ilustran el papel de la masa proteómica, la espectrometría de masas es una herramienta indispensable para la biología molecular, celular y para el emergente campo de la biología de sistemas. Estos incluyen el estudio de las interacciones proteína-proteína a través de aislamientos de afinidad basada en una escala pequeña y grande de proteoma, la asignación de los orgánulos numerosos, la descripción concurrentes del genoma y el proteoma parásito de la malaria, y la generación de perfiles de proteínas cuantitativas de diversas especies. La capacidad de la espectrometría de masas para identificar y, cada vez más, para cuantificar con precisión miles de proteínas de muestras complejas se puede esperar un impacto en términos generales en la biología y la medicina.

Fuente: Benjamin F. Cravatt, Gabriel M. Simon & John R. Yates III (2007) Review Article The biological impact of mass-spectrometry-based proteomics Nature 450, 991-1000

http://www.nature.com/nature/journal/v450/n7172/full/nature06525.html

 

e)      Biología de Redes de trabajo (Network biology)

Comprender la organización funcional de la célula sistemáticamente, Catálogo de todas las moléculas y sus interacciones dentro de una célula viva. Hay una clara necesidad de entender cómo estas moléculas y las interacciones entre ellos determinar la función de esta maquinaria de enorme complejidad, tanto de forma aislada y cuando están rodeadas por otras células. Los rápidos avances en la biología de la red indican que las redes celulares se rigen por leyes universales y ofrecen un nuevo marco conceptual que podría revolucionar nuestra visión de la biología y la patología de la enfermedad en el siglo XXI.

Fuente: Piano, F., et al. (2006) C. elegans network biology: a beginning. WormBook, ed. The C. elegans Research. http://www.wormbook.org/chapters/www_networkbio/networkbio.html

 

f)       Biología Metabolómica (Metabolomics Biology)

Las nuevas técnicas para la adquisición de datos metabolómicos siguen apareciendo. Esos datos requieren condiciones adecuadas de almacenamiento en bases de datos correctamente configuradas, el cual permite determinar el nivel de metabolomas microbianos (cientos de metabolitos principales) y permitir que la naturaleza, organización y control de las redes metabólicas se investigue. Una variedad de algoritmos para la reconstrucción de la red metabólica acoplados a modelar algoritmos, son el sustantivo para el desarrollo de la red metabólica y biología de sistemas. Incluso modelos cualitativos de las redes metabólicas, al ser sometidos a las limitaciones estequiométricas, puede ser muy informativo, y son el primer paso a los modelos cuantitativos, la única que puede permitir la verdadera representación de los sistemas bioquímicos complejos. A diferencia de las vías de señalización, las redes metabólicas están sujetas a estrictas limitaciones estequiométricas. La metabolómica amplifica los cambios en el proteoma, y representa más de cerca el fenotipo de un organismo. Recientes avances permiten la producción (y codificación legible por ordenador como SBML) de modelos de redes metabólicas reconstruyendo a partir de secuencias del genoma, así como las medidas experimentales de gran parte del metaboloma.

 

Fuente: Mo ML, Palsson (2009) Understanding human metabolic physiology: a genome-to-systems approach. Trends Biotechnol. 27(1):37-44. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19010556

 

g)      Biología Fenómica (Phenomics Biology)

 

Con los avances en las tecnologías de genotipo de alto rendimiento, el paso limitante de la velocidad de las investigaciones genéticas a gran escala se ha convertido en la colección del fenotipo sensible y específico, la información en una amplia muestra de participantes. Los médicos creen que desempeña un papel fundamental para el éxito de los estudios de genética porque la clínica puede aumentar sustancialmente el poder de estudio mediante la reducción de errores de medición y mejorar la precisión diagnóstica para la investigación. Fenómica es la medición y el análisis sistemático de los rasgos cualitativos y cuantitativos, incluyendo la evolución clínica, y los métodos de imagen, para el perfeccionamiento y la caracterización de un fenotipo. La fenómica requiere fenotipificación de profundidad, la percepción de una amplia base de fenotipos con la resolución y análisis de la Fenómica, integrado por la construcción de mapas de calor, análisis de conglomerados, la minería de textos y análisis de rutas. En el pasado, los biólogos han caracterizado a las respuestas de una amplia gama de especies de plantas a su entorno. Como resultado, los datos fenotípicos de cientos de experimentos están ahora a disposición del público. Lamentablemente, esta información no está estructurada de una manera que permita el análisis cuantitativo y comparativo. Nuestro objetivo es llenar este vacío mediante la construcción de una gran base de datos que actualmente contiene los datos de los experimentos en 1000 y 800 especies. El enfoque actual, que nos referimos como "meta-phenomics”, representa un valioso instrumento para comprender la respuesta integrada de las plantas al medio ambiente y podrían servir de referencia para los futuros esfuerzos de fenotipificación, así como para la modelización de los efectos del cambio global en tanto especies silvestres y cultivos.

Fuente: Poorter H, Niinemets U, Walter A, Fiorani F, Schurr U. (2010) Un método para construir curvas de dosis-respuesta para una amplia gama de factores ambientales y características de las plantas por medio de un meta-análisis de los datos fenotípicos. J Exp Bot. [Epub ahead of print] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez

 

 

 

 

Constrúyase un documento de revisión corta, viviendo los rigores intelectuales de su composición escrita, formato de comunicación bajo alguna norma de estilo editorial y cuidando la calidad de las fuentes de información (vigencia, relevancia, factor de impacto y pertinencia) y su terminología especializada. Y prepare una exposición argumentativa para defender su trabajo, bajo el esquema intelectual llamado discusión.

1. 

Fig. 8.  !Los jóvenes requieren una oportunidad para conocer la ciencia de la vida más allá de los límites de sus profesores y sus notas!

 

 

 

Ácidos nucleicos, Acumulación de mutaciones, Alelos, Alométrica, Ambientes Cantgotu, Argumentos, Argumentos antrópicos, Autocatalítica, Bacterias, Bioinformación, Biología cuántica, Biología de Redes de trabajo, Biología de sistemas, Biología fenómica, Biología genómica, Biología metabolómica, Biología proteómica, Biología sintética, Biología transcriptómica, Biomasa, Biósfera, Células HeLa, Cell Cycle Models, Coherencia matemática, Complejidad, Compuestos químicos, Concepto científico, Concepto filosófico, Desafío cognitivo, Dicotomía, Distribución de densidad, Distribución estadística, Ecuación de réplica, Ecuaciones de Poisson, Entropía, Epistemología, Epítopes conformacionales, Equilibrio puntuado, Equilibrio químico, Estabilidad mecánica, Estado físico, Estequiometria, Evolución, Factor de impacto, Fenómeno discreto, Fenomenología, Fenómica, Formas caóticas, Genómica, Grados de libertad, Incertidumbre, Información, Interdisciplinariedad, Investigación científica, Materia inorgánica, Mecánica cuántica, Membrana celular, Momento físico, Mutaciones, Objetividad, Pleiotropía antagónica, Polipéptido, Postura filosófica, Potenciales químicos, Práctica científica, Prebiótico, Precámbrico tardío, Problema científico, Producto químico, Proteínas, Proteómica, Protistas, Quirales, Racionalista, Revistas indexadas, Robustez mutacional, Selección natural, Sistema de conocimiento, Talento, Tamaño de muestra unidad, Teoría de campos, Teoría de juegos, Theory Cell, Theory Life, Termodinámica, Tiempo cinemicrográfico, Transcriptómica, Universo subalterno, Variable aleatoria, Vida,

 

 

Ácidos nucleicos	Macromoléculas que constituyen el material genético, expresado mediante  secuencia de monómeros llamados nucleótidos y unidos mediante enlaces fosfodiéster
Alelos	Una de las formas variantes de un gen en un locus (posición) o de un marcador particular en un cromosoma
Alométrica	Cambios de dimensión relativa de las partes corporales correlacionados con los cambios en el tamaño total
Argumentos	Razonamiento empleado para demostrar, explicar y persuadir , formado por más de dos proposiciones
Argumentos antrópicos	Principios que establecen que cualquier teoría válida sobre el universo tiene que ser consistente con la existencia del ser humano. En otras palabras: "Si en el Universo se deben verificar ciertas condiciones para nuestra existencia, dichas condiciones se verifican ya que nosotros existimos".
Autocatalítica	Colección de entidades donde cada una de estas puede ser creada catalíticamente por otras entidades dentro del conjunto, de manera que el conjunto es capaz de catalizar su propia producción.
Bacterias	Microorganismos unicelulares, procariotas, tamaño 0,5 - 5 μm de diversas formas, incluyendo esferas, barras y hélices. Generalmente poseen una pared celular de peptidoglicano. Muchas disponen de flagelos o de otros sistemas de desplazamiento
Bioinformación	Campo de informática y la teoría de la información geométrica y simbólica de la vida
Biología cuántica	Campos de investigación... [donde]... se trata de problemas biológicos para cuyo análisis es menester acudir a la física cuántica"
Biología de sistemas	Campo de investigación interdisciplinaria de los procesos biológicos en el que las interacciones de los elementos, internos y externos, que influyen en el desarrollo del proceso se representan con un sistema matemático
Biología metabolómica	Conjunto de ciencias y técnicas dedicadas al estudio completo del sistema biológico  constituido por moléculas, intermediarios metabólicos, metabolitos, hormonas y otras moléculas señal
Biología sintética	Reúne la ingeniería y las ciencias de la vida para diseñar y construir nuevos insumos biológicos que no existen en el mundo natural (organismos y artefactos) o para modificar los diseños existentes en los sistemas biológicos
Biomasa	Materia total de los seres que viven en un lugar determinado, expresada en peso por unidad de área o de volumen
Biósfera	Sistema material formado por el conjunto de los seres vivos propios del planeta Tierra, junto con el medio físico que les rodea y que ellos contribuyen a conformar
Células HeLa	Línea de células epiteliares humanas procedentes de un carcinoma cervical, primeras células humanas de las cuales se estableció una línea celular permanente
Coherencia matemática	Rigor de lógico
Complejidad	El grado mayor en el que se puede mantener la coherencia de argumentos formado por términos no lógicos y operadores lógicos.
Compuestos químicos	Sustancia formada por la unión de dos o más elementos de la tabla periódica, y tiene fórmula química
Concepto científico	Cualquier conocimiento susceptible de una evolución intersubjetiva de su grado de verdad  sobre cualquier porción del universo verificado completamente o parcialmente
Concepto filosófico	Instrumento de exploración de la realidad, renovado sistemáticamente por la actividad del pensar y que sirve para delinear los paradigmas de las escuelas del pensamiento
Dicotomía	Fenómeno que implica la separación en dos elementos o partes, especialmente cuando son opuestos: bipartición
Distribución estadística	Función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra
Ecuaciones de Poisson	Ecuación en derivadas parciales con una amplia utilidad en electrostática, ingeniería mecánica y física teórica. Aplicada en el estudio de las macromoléculas describe el equilibrio estático de una membrana ,esto es: esta ecuación gobierna la deflexión  de la membrana sometida a tensiones internas caracterizadas  por el parámetro bajo la acción de la carga
Epistemología	Rama de la filosofía cuyo objeto de estudio es el conocimiento: circunstancias históricas, psicológicas y sociológicas que llevan a su obtención, y criterios por los cuales se  justifica o invalida
Epítopes conformacionales	El epítope o determinante antigénico es la región de una proteína o antígeno que es reconocida por un anticuerpo y que se une a él para formar el complejo antígeno-anticuerpo. Están constituidos por aminoácidos  que, aunque están alejados en la secuencia primaria de la proteína, se aproximan cuando esta se pliega para lograr su estructura tridimensional.
Equilibrio puntuado	Es una teoría en biología evolutiva que propone que en la mayoría de la reproducción sexual, las especies experimentaran  pocos cambios evolutivos para la mayoría de su historia geológica, permaneciendo en un estado extendido de inmovilización
Equilibrio químico	El estado en el que las actividades químicas o las concentraciones de los reactivos y los productos no tienen ningún cambio neto en el tiempo. Este sería el estado que se produce cuando el proceso químico evoluciona hacia adelante en la misma proporción que su reacción inversa.
Estequiometría	Rama de la química que se ocupa de calcular la relación entre las cantidades de sustancias que intervienen en un equilibrio de las reacciones químicas de reacción o que combinan para formar un compuesto químico
Fenomenología	Es una meditación lógica que pretende superar las propias incertidumbres de la lógica, orientándose hacia y con un lenguaje o logos que excluya la incertidumbre entre la relación que hay entre los hechos (fenómenos) y el ámbito en que se hace presente esta realidad
Fenómica	Es el estudio de la naturaleza de los fenotipos y la forma en que se determinan, en particular cuando se estudia en relación con el conjunto de todos los genes
Membrana celular	Estructura laminar que engloba a las células, define sus límites y contribuye a mantener el equilibrio entre el interior (medio intracelular) y el exterior (medio extracelular) de éstas. Compuesta por una lámina que sirve de "contenedor" para el citosol y los distintos compartimentos internos de la célula, así como también otorga protección mecánica. Está formada principalmente por fosfolípidos, colesterol, glúcidos y proteínas.
Mutaciones	Es una alteración o cambio en la información genética (genotipo) de un ser vivo que  produce un cambio de características, que se presenta súbita y espontáneamente, y que se puede transmitir o heredar a la descendencia.
Objetividad	Imparcialidad con que se trata o se considera un asunto prescindiendo de las consideraciones y los criterios personales o subjetivos.
Pleiotropía antagónica	Teoría mantenida durante largo tiempo sobre la causa de senectud considerada como el declive de la fuerza de selección natural como una función de la edad de las células somáticas adultas
Polipéptido	Nombre utilizado para designar un péptido de tamaño suficientemente grande; como orientación formado por una cadena de entre 10 y 50 aminoácidos
Postura filosófica	Definición teórica y práctica frente a una interrogación de la realidad
Potenciales químicos	Es  la variación en una función de estado termodinámica característica por la variación en el número de moléculas. Dependiendo de las condiciones experimentales, la función de estado termodinámica característica es o bien la energía interna, la entalpía, la energía libre de Gibbs, o la energía libre de Helmholtz.
Precámbrico tardío	Es la segunda división geológica del Tiempo Precámbrico. Comienza hace 3.800 millones de años (después del Eón Hadeico) y finaliza hace 2.500 millones de años (cuando comienza el Eón Proterozoico) durando 1300 millones de años.
Producto químico	Es un conjunto de compuestos químicos (aunque en ocasiones sea uno solo) destinado a cumplir una función. Generalmente el que cumple la función principal es un solo componente, llamado componente activo
Proteínas	Son macromoléculas formadas por la unión de varios aminoácidos, unidos mediante enlaces peptídicos,  están  compuestas por carbono, hidrógeno, oxígeno y nitrógeno. La mayoría también contienen azufre y fósforo. El orden y disposición de los aminoácidos en una proteína depende del código genético.
Proteómica	Es el estudio y caracterización de todo el conjunto de proteínas expresadas de un genoma (proteoma), permite identificar, categorizar y clasificar las proteínas con respecto a su función y a las interacciones que establecen entre ellas. De este modo, se pueden caracterizar las redes funcionales que establecen las proteínas y su dinámica durante procesos fisiológicos y patológicos.
Protistas	Son aquellos organismos eucariontes que no pueden clasificarse dentro de alguno de los otros tres reinos eucarióticos: Fungi, Animalia o Plantae. Se desarrollan en ambientes terrestres húmedos o en el medio interno de otros organismos. Pueden ser unicelulares o pluricelulares, están dotadas de movilidad por reptación o por cilios y flagelos, son autótrofos o heterótrofos. Algunos presentan simultáneamente los dos modos de nutrición. Son de   origen aerobios y algunos son secundariamente anaerobios, tras haberse adaptado.
Quirales	Isómeros que son imágenes especulares (una es la imagen en el espejo de la otra) se llaman enantiómeros. Estas moléculas no son superponibles con sus imágenes especulares, carecen de ejes de rotación
Racionalista	Que coloca la razón por encima de los sentimientos y las emociones, y asume que todo el universo es posible de ser racionalizado
Revistas indexadas	Son aquellas publicaciones periódicas de carácter científico y tecnológico contenidas en las bases de datos y que  han pasado por un proceso de selección y análisis por parte de las instituciones o empresas documentarias que se realizan.
Selección natural	Es un mecanismo evolutivo que se define como la reproducción diferencial de los genotipos en el seno de una población biológica. La formulación clásica de la selección natural establece que las condiciones de un medio ambiente favorecen o dificultan, es decir, seleccionan la reproducción de los organismos vivos según sean sus peculiaridades
Sistema de conocimiento	Organización coherente de instrumentos epistemológicos que gestión la información y la transforman en representaciones hipotéticas de la realidad
Talento	Es una manifestación de la inteligencia emocional y es una aptitud o conjunto de aptitudes o destrezas para realizar una tarea determinada en forma exitosa
Teoría de campos	Es el conjunto de principios y técnicas matemáticas que estudia la dinámica y distribución espacial de un campo físico
Teoría de juegos	Es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados juegos) y llevar a cabo procesos de decisión
Termodinámica	Es una rama de la física que estudia los efectos de los cambios de magnitudes de los sistemas a un nivel macroscópico. Constituye una teoría fenomenológica, a partir de razonamientos deductivos, que estudia sistemas reales, sin modelizar y sigue un método experimental[.] Los cambios estudiados son los de temperatura, presión y volumen, aunque también estudia cambios en magnitudes como la imanación, el potencial químico, la fuerza electromotriz, la gravedad y el estudio de los medios continuos en general
Transcriptómica	La transcriptómica estudia y compara transcriptomas, es decir, los conjuntos de ARN mensajeros o transcriptos presentes en una célula, tejido u organismo. La transcriptómica se caracteriza por el monitoreo y análisis de expresión simultáneo de muchos genes utilizando macro- o micro-matrices de ADN (microarrays o chips de ADN).
Variable aleatoria	Es una función real definida en el espacio muestral asociado a un experimento aleatorio, Ω. También se le llama variable de azar o variable estocástica, y significa cantidad que puede tomar varios valores imprevistos.