Fayerwyer-York Perry

Las tijeras CRISPR-Cas9 (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats, o Repeticiones Palindrómicas Cortas Agrupadas y Regularmente Espaciadas) han sido objeto de fascinación y controversia para la humanidad en los últimos años.

Por un lado en 2020, sus creadoras Emmanuelle Charpentier y Jennifer Doudna, recibieron el Premio Nobel de Química por haber desarrollado este principio y técnica que volvía posible la edición de genes.

Pero por otro lado también ha detonado episodios complicados y de alto debate. Como lo vimos ya con el Doctor He Jiankui. Quien habría creado bebés modificados genéticamente utilizando como base al propio CRISPR.

Ahora las cosas están a punto de complicarse todavía más, gracias a la Universidad de Harvard. Ya que han creado una nueva herramienta de edición genética.

¿Harvard hace historia?

De acuerdo con una publicación en el sitio web oficial de la propia universidad investigadores del Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, que forma parte de Harvard, han creado una nueva herramienta de edición de genes.

La cual permitiría a los científicos interesados realizar millones de experimentos genéticos de manera simultánea. Todo gracias a una nueva técnica con el nombre de Retron Library Recombineering, o RLR. La cuál es distinta al CRISPR-Cas9.

Ya que RLR utiliza segmentos de ADN bacteriano, denominados retrones, que son capaces de producir fragmentos de ADN monocatenario como base para realizar maniobra de edición genética.

Aunque cabe recalcar que el CRISPR está mucho más desarrollado, ya que las herramientas de RLR cuentan con algunas limitante serias.

RLR no es perfecto

La propia técnica puede cortar secuencias no deseadas y resulta incluso tóxica para las células. Pero hay algunas diferencias importantes según marcan los propios investigadores de Harvard:

RLR nos permitió hacer algo que es imposible de hacer con CRISPR: cortamos al azar un genoma bacteriano, convertimos esos fragmentos genéticos en ADN monocatenario in situ y los usamos para analizar millones de secuencias simultáneamente.

RLR es una herramienta de edición de genes más simple y flexible que se puede utilizar para experimentos altamente multiplexados, lo que elimina la toxicidad que a menudo se observa con CRISPR y mejora la capacidad de los investigadores para explorar mutaciones a nivel del genoma.

Los científicos probaron el RLR en la bacteria E. coli y encontraron que el 90 por ciento de la población incorporó la secuencia implantada después de hacer algunos ajustes.

Agilizando el proceso en la búsqueda de mutaciones de resistencia a los antibióticos contra dicha bacteria. Lo que agilizó el proceso. Aunque en principio fue un proceso de prueba y error con imprecisiones en la aplicación de la técnica.

El punto medular aquí es que la técnica de Harvard es incipiente pero funciona en principio. Lo que abra la posibilidad a que RLR vaya refinando sus puntos débiles para más adelante ser tan robusta como CRISPR.

Sin una estrategia digital nacional, la economía de México no sólo se estancará, sino que se incrementarán las desigualdades sociales y económicas, afirmó Gordon Hanson, profesor Peter Wertheim de Política Urbana en la Escuela Kennedy de la Universidad de Harvard.

En entrevista con DPL News, Hanson aseguró que en un contexto de crisis como el que se vive en el mundo debido a la pandemia, países como México necesitan más que nunca apoyarse en el desarrollo tecnológico que, además de permitirle cerrar brechas sociales y económicas, ayudará al gobierno a tener ahorros para enfocar sus inversiones de una manera más eficiente.

El experto aseveró que ningún gobierno en el mundo puede cerrar la brecha digital solo, sin la colaboración de los privados, por lo que recomendó que el gobierno de México construya una estrategia que contemple acuerdos con empresas para poder llevar conectividad a las zonas como el sureste, en donde existe mayor rezago.

“Considero que sí es necesaria una estrategia nacional de conectividad y desarrollarla muy de cerca con las empresas, porque éstas tienen el capital y la experiencia que es necesaria en orden de promover el desarrollo para las zonas que se han quedado rezagadas en México, porque el gobierno no puede hacerlo solo por sí mismo. Y al mismo tiempo, el gobierno tiene la capacidad de organizar los recursos que tiene sobre muchos temas de los que el sector privado no tiene.

“Así es que hoy hay una oportunidad increíble de que los gobiernos y los privados se unan y trabajen juntos, que confíen uno en el otro para contribuir con el desarrollo económico basado en tecnología y que conecten a las personas”, afirmó Gordón, quien también es investigador asociado en la Oficina Nacional de Investigación Económica en Estados Unidos.

El especialista de Harvard aseguró que la guerra comercial entre Estados Unidos y China debería ser visto como una oportunidad para México y convertirse en un proveedor aún más importante para el país norteamericano.

Explicó que se esperaría que México fuera un beneficiario directo de dicha situación, pues al dejar de importar bienes desde China, surgen otros proveedores. 

Sobre las restricciones que impuso la administración de Donald Trump a China, explicó que se basaron en una preocupación legítima sobre la seguridad nacional de Estados Unidos; sin embargo, aseguró que las formas en las que se realizaron no fueron benéficas para las empresas estadounidenses.

Comentó que mientras muchas industrias de su país reacomodan su organización y proveeduría tras el bloqueo a compañías chinas como Huawei, estas últimas aprovecharán con inversiones grandes para seguir evolucionando su tecnología.

También señaló que la administración del presidente Joe Biden aún estudia con cautela la relación que tomará con China, y por ello no está definido si levantará las restricciones o de qué forma lo haría. Añadió que es un proceso que aún tomará tiempo.

Durante una participación que tuvo Gordon Hanson en el foro virtual “KIO Networking”, de Kio Networks, con especialistas de tecnología y negocios, insistió en el reto que tiene México de desplazar a China en diversas cadenas productivas; sin embargo, el país tiene que enfocarse en el desarrollo de las zonas más atrasadas.

Investigadores del MIT y de la Universidad de Harvard en Estados Unidos desarrollaron una red neuronal que puede procesar datos y, a su vez, medir el nivel de confianza del modelo de Inteligencia Artificial (IA) en función de la calidad de los datos disponibles.

Las redes neuronales de aprendizaje profundo se están integrando rápidamente en la toma de decisiones de sectores críticos para la salud y seguridad humana, como el diagnóstico médico y la conducción autónoma. 

Esta tecnología permite analizar una gran cantidad de datos y reconocer patrones para generar una predicción o diagnóstico. 

Muchas veces se duda del nivel de confianza de los sistemas de redes neuronales. Por ello, los científicos integraron un método de estimación llamado “regresión evidencial profunda”, el cual permite tener resultados más seguros. 

“Necesitamos la capacidad no solo de tener modelos de alto rendimiento, sino también de comprender cuándo no podemos confiar en esos modelos“, dice Amini, un estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.

Para estimar el nivel de confianza, los investigadores elaboraron una red de producción masiva, la cual genera una decisión y una nueva distribución probabilística que captura la evidencia para apoyar dicha elección.

Estas distribuciones, denominadas distribuciones probatorias, capturan directamente la confianza del modelo en su predicción. 

También incluye cualquier incertidumbre presente en los datos de entrada, así como en la decisión final del modelo de IA. La distinción puede indicar si la falta de certeza de una decisión se puede reducir ajustando la red neuronal en sí, o si los datos de entrada son de mala calidad.