A estudiar publicado en Biología Computacional PLoS del 4 de junio es un excelente ejemplo de cómo la tecnología puede resolver acertijos antiguos. Daniel Lobo y Michael Levin de la Universidad de Tufts han programado con éxito una computadora para elaborar su propia teoría científica.
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Las capacidades de la computadora han ayudado a los científicos a aprender cómo el gusano plano se regenera en nuevos organismos, un misterio de 120 años que los investigadores no habían logrado resolver en repetidas ocasiones, según Mecánica Popular.
La computadora de Lobo y Levin fue programada para imitar análisis de datos a gran escala de la vida real de manera repetida y detallada. Los científicos utilizaron la computadora para adivinar cómo los genes del platelminto podían crear una red reguladora para la regeneración.
Luego permitieron que el dispositivo tomara el control de la simulación. Al final, midieron la precisión de los resultados de la computadora comparándolos con datos experimentales existentes. El proceso duró tres días y, después de cada ronda, la red genética de la computadora se modificó ligeramente para mejorar los resultados. Al final, la computadora creó con éxito una red genética central que coincidía con cada uno de los experimentos en su base de datos, brindando a los científicos una mejor comprensión de cómo se conectan los genes.
"Más allá de los datos de las planarias, nuestro enfoque es fácilmente generalizable para facilitar el descubrimiento de redes reguladoras comprobables en biología del desarrollo y biomedicina, y representa el primer modelo de desarrollo descubierto de novo a partir de resultados morfológicos por un sistema automatizado”, escribieron Lobo y Levin en su estudio publicado.
Aunque la computadora requirió algunos ajustes en el camino, Levin dijo a Popular Mechanics que el enfoque de prueba y error podría ayudar a desarrollar teorías científicas más valiosas en el futuro. En algunos casos, simplemente hay demasiados datos para que nuestro cerebro humano los comprenda. Si hay computadoras que pueden resolver estos misterios por nosotros, podría ser un incentivo invitar a las máquinas a llenar algunos de los vacíos de nuestras mentes defectuosas.
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