Internacional Biología artificial

En la Universidad de Minnesota se ha creado la primera célula sintética capaz de alimentarse, crecer, copiar su material genético y dividirse durante varias generaciones. La han llamado SpudCell. No es una bacteria modificada ni un organismo autónomo, pero demuestra que ciertos mecanismos básicos de la vida pueden reconstruirse a partir de componentes químicos.

Casi al mismo tiempo, en Gotemburgo, otro equipo ha desarrollado micromáquinas ópticas más pequeñas que una célula humana: diminutos engranajes capaces de girar, acoplarse y transmitir movimiento mediante un haz de luz, sin cables ni motores eléctricos. Por último, en Cambridge, la profesora Mihaela van der Schaar y un amplio equipo internacional, junto a farmacéuticas como GSK, AstraZeneca, Sanofi y Takeda, han planteado una hoja de ruta para integrar la inferencia causal y los gemelos digitales en el desarrollo de nuevas terapias.

No son tres historias independientes, sino expresiones de un mismo fenómeno: la convergencia entre biología sintética, nanotecnología e inteligencia computacional, lo que hace años se bautizó como la Gran Convergencia del siglo XXI (NBIC). Una confluencia en la que las fronteras entre organismo, máquina e información empiezan a difuminarse.

Durante siglos, la medicina avanzó descomponiendo el cuerpo humano en partes cada vez más pequeñas —órganos, tejidos, células, genes— para entenderlas y manejarlas, consolidando una visión de la enfermedad como el fallo de una pieza que había que reparar o sustituir. Ahora la ciencia ya no solo observa o modifica estructuras biológicas, empieza a reconstruirlas. La SpudCell marca el punto de inflexión: el tránsito desde el análisis de la vida hacia su diseño.

Pero construir sistemas biológicos no bastará; también habrá que gobernarlos. ¿Cómo activar una célula sintética al alcanzar un tejido determinado? ¿Cómo detenerla al cumplir su función? Las micromáquinas ópticas podrían actuar como sensores o interruptores capaces de liberar sustancias terapéuticas mediante estímulos luminosos, mientras los gemelos digitales —modelos dinámicos construidos con datos genéticos, clínicos y ambientales— permitirían, junto a la inferencia causal, simular qué ocurriría al aplicar un tratamiento a una persona concreta, anticipando dosis, riesgos y probabilidades de respuesta.