Los investigadores de Microsoft han pasado años estudiando procesos biológicos para hacer cosas que no puede hacer cualquier persona y aprendiendo cómo influir en éstos. Ahora están lanzando el proyecto Estación B de Microsoft, gracias a las colaboraciones con la Universidad de Princeton y las compañías Oxford Biomedica y Synthace, que tienen sus sedes en el Reino Unido.
La idea es desarrollar y probar una plataforma integrada que está diseñada para ayudar a otras compañías y equipos de investigación a realizar ese trabajo de manera más confiable.
Se ha informado que el objetivo es reducir la cantidad de pruebas y errores necesarios para realizar avances científicos beneficiosos y permitir que las empresas y los investigadores académicos, ya establecidos en el campo, operen de manera más eficiente y rentable.
El proyecto Estación B de Microsoft además tiene como finalidad desarrollar una plataforma de extremo a extremo, que incluye una pila de software, un medio para automatizar los experimentos de laboratorio y los métodos de aprendizaje automático que se ejecutan en la nube en Microsoft Azure, para ayudar a los científicos a canalizar de manera más eficiente y previsible.
“Los investigadores creen que esta capacidad para programar la biología tiene un enorme potencial para transformar la forma en que producimos todo, desde medicamentos y productos químicos hasta alimentos y combustible”.
Sin embargo, saben que predecir cuál de los millones de combinaciones de factores genéticos y ambientales desbloqueará un resultado deseado, sigue siendo un esfuerzo costoso, arduo y en gran parte artesanal. Ciertamente, insisten en que hay muchos pasos más allá de la suerte ciega, pero cada éxito puede llevar meses o incluso años de experimentación fallida antes de que funcione.
“Imagina que estás tratando de lanzar un cohete a la luna, pero no entiendes lo suficiente las leyes de la física o no tienes los medios para controlarlo con precisión. Tendría la suerte de acercarse”, ha expresado Andrew Phillips, quien dirige el Grupo de computación biológica en el laboratorio de investigación de Microsoft en Cambridge, Reino Unido.
En una publicación de la compañía ha dicho que, si se entienden las ecuaciones que gobiernan cómo se comportará el cohete y se puede controlar, entonces se podrá determinar a dónde irá.
Influir en procesos biológicos
Se ha informado que los investigadores del proyecto Estación B de Microsoft se encuentran trabajando para aplicar el mismo rigor que proporciona resultados predecibles en la programación de computadoras a los procesos biológicos.
La plataforma, entonces, se basa en la experiencia de la compañía en el desarrollo de lenguajes de programación y compiladores, al tiempo que aplica nuevos principios para generar secuencias de As, Ts, C y G que representan los componentes básicos del ADN en lugar del código binario.
Además, utiliza modelos computacionales para describir las interacciones dentro de una celda, que son demasiado complejas, para que los humanos las analicen utilizando sólo cuadernos y hojas de cálculo.
Hay que destacar que la primera colaboración académica para pilotear la plataforma de la Estación B, con microbiólogos y físicos de la Universidad de Princeton, investigará la formación de biopelículas.
Se ha indicado que son capas delgadas y viscosas de bacterias que se acumulan en las superficies y contribuyen a procesos que van desde infecciones médicas hasta incrustaciones industriales.
“El equipo planea reunir rápidamente y probar construcciones genéticas para ayudar a los investigadores a comprender y, en última instancia, aprender a interrumpir estas comunidades bacterianas que se cree que matan a tantas personas como el cáncer y son la principal causa de infección en todo el mundo”.
Microsoft no se quedará sólo en este paso, sino que también está lanzando una colaboración con Oxford Biomedica, una compañía que desarrolla y fabrica terapias genéticas que permiten que las células de un paciente combatan enfermedades debilitantes y fatales.
“Al trabajar con los investigadores de la Estación B para identificar qué combinaciones genéticas y ambientales ayudarán a que sus procesos de fabricación sean más productivos, Oxford Biomedica espera reducir dramáticamente los costos de esos tratamientos que cambian la vida y ponerlos al alcance de más pacientes”.
Para Jason Slingsby, principal oficial de negocios de la compañía, si se abordan enfermedades que son más comunes deben entonces pasar, de hacer cientos de dosis de terapias dirigidas por lote, a miles de dosis por lote con el mismo esfuerzo.
Microsoft Azure para la Biología
El proyecto Estación B de Microsoft igualmente se basa en el software desarrollado por Synthace, una compañía con sede en Londres, que utiliza Microsoft Azure para automatizar experimentos biológicos en lugar de confiar en que los científicos los hagan a mano.
Esto, según lo informado, permite a los científicos o fabricantes de medicamentos probar escenarios más complicados y, de manera crucial, reproducir el mismo experimento en diferentes entornos.
“La infraestructura de la nube de Microsoft Azure y las herramientas de aprendizaje automático pueden analizar rápidamente los datos experimentales y mejorar los modelos que predicen cómo reaccionarán las células cuando se introduzca una secuencia particular de ADN”.
Se ha explicado que eso podría ayudar a los usuarios a concentrarse en las mejores condiciones para diseñar un medicamento que salve vidas o bacterias que fijan los tintes a los textiles a través de un proceso no tóxico.
Una base de conocimiento compartida, en última instancia, podría permitir a las personas predecir cómo los dispositivos genéticos, esencialmente, los segmentos de ADN fabricado introducidos en una célula, funcionarán en nuevas situaciones para reducir la cantidad de pruebas y errores en el desarrollo de nuevos productos o procesos.
Al modelar esos procesos biológicos in silico (hecho por computadora), las herramientas de la Estación B podrían ayudar a los científicos a obtener resultados prometedores o acelerar los procesos de producción sin tener que probar laboriosamente cada escenario en el laboratorio.
