Matemáticas es el lenguaje de la ciencia. Se desarrolla en todos lados, desde la física hasta la ingeniería y la química, ayudándonos a comprender los orígenes del universo y construir puentes que no colapsen con el viento. Tal vez un poco más sorprendente, las matemáticas también son cada vez más integrales a la biología.

Durante cientos de años, las matemáticas se han utilizado, con gran efecto, para modelar sistemas físicos relativamente simples. Newton ley universal de la gravitación es un buen ejemplo. Las observaciones relativamente simples condujeron a una regla que, con gran precisión, describe el movimiento de los cuerpos celestes a miles de millones de kilómetros de distancia. Tradicionalmente, la biología ha sido vista como demasiado complicada para someterse a dicho tratamiento matemático.

Los sistemas biológicos a menudo se clasifican como "complejos". La complejidad en este sentido significa que, debido a la complicada interacción de muchos subcomponentes, los sistemas biológicos pueden exhibir lo que llamamos comportamiento emergente: el sistema como un todo demuestra propiedades que los componentes individuales que actúan solos no pueden. Esta biocomplejidad a menudo se ha confundido con vitalismo, el concepto erróneo de que los procesos biológicos dependen de una fuerza o principio distinto de las leyes de la física y la química. En consecuencia, se ha supuesto que los sistemas biológicos complejos no son susceptibles de tratamiento matemático.

Hubo algunos primeros disidentes. Famoso científico informático y descifrador de la Segunda Guerra Mundial Alan Turing fue uno de los primeros en sugerir que los fenómenos biológicos podrían estudiarse y comprenderse matemáticamente. En 1952, propuso un par de hermosas ecuaciones matemáticas que proporcionan una explicación de cómo los patrones de pigmentación podrían formarse en los abrigos de los animales.

No solo su trabajo era hermoso, sino también contraintuitivo, el tipo de trabajo que solo una mente brillante como la de Turing podría haber imaginado. Más aún, es una pena que haya sido tan mal tratado bajo las leyes draconianas contra la homosexualidad de la época. Después de un curso de tratamiento hormonal "correctivo", se suicidó solo dos años después.

Un campo emergente

Desde entonces, el campo de biología matemática ha explotado. En los últimos años, los procedimientos experimentales cada vez más detallados han llevado a una gran afluencia en los datos biológicos disponibles para los científicos. Estos datos se utilizan para generar hipótesis sobre la complejidad de sistemas biológicos previamente abstrusos. Para probar estas hipótesis, deben escribirse en forma de un modelo que pueda ser interrogado para determinar si imita correctamente las observaciones biológicas. Las matemáticas son el lenguaje natural en el que hacer esto.

Además, el advenimiento y el posterior aumento de la capacidad computacional durante los últimos años de 60 nos ha permitido sugerir y luego interrogar modelos matemáticos complejos de sistemas biológicos. La comprensión de que los sistemas biológicos pueden tratarse matemáticamente, junto con la capacidad computacional para construir e investigar modelos biológicos detallados, ha llevado a un aumento dramático en la popularidad de la biología matemática.

Las matemáticas se han convertido en un arma vital en el arsenal científico que tenemos para abordar algunas de las preguntas más apremiantes en la ciencia médica, biológica y ecológica en el siglo xxix. Al describir matemáticamente los sistemas biológicos y luego usar los modelos resultantes, podemos obtener ideas a las que es imposible acceder mediante experimentos y el razonamiento verbal solo. La biología matemática es increíblemente importante si queremos cambiar la biología de una ciencia descriptiva a una predictiva, dándonos poder, por ejemplo, para evitar pandemias o para alterar los efectos de enfermedades debilitantes.

Una nueva arma

Durante los últimos años 50, por ejemplo, los biólogos matemáticos han construido representaciones computacionales cada vez más complejas de la fisiología del corazón. Hoy en día, estos modelos altamente sofisticados se utilizan en un intento de comprender mejor el complicado funcionamiento del corazón humano. Las simulaciones por computadora de la función cardíaca nos permiten hacer predicciones sobre cómo el corazón puede interactuar con fármacos candidatos, diseñados para mejorar su función, sin tener que realizar ensayos clínicos costosos y potencialmente arriesgados.

Usamos biología matemática para estudiar enfermedades también. A escala individual, los investigadores han elucidado los mecanismos por los cuales nuestro sistema inmune combate con los virus a través de inmunología matemática y sugirió posibles intervenciones para inclinar la balanza a nuestro favor. En una escala más amplia, los biólogos matemáticos han propuesto mecanismos que pueden usarse para controlar la propagación de epidemias mortales como el Ébola, y para garantizar que los recursos limitados dedicados a este fin se empleen de la manera más eficiente posible.

La biología matemática incluso se está utilizando para informar la política. Se han realizado investigaciones sobre la pesca, por ejemplo, utilizando modelos matemáticos para establecer cuotas realistas con el fin de garantizar que no desbordes nuestros mares y que protegemos algunas de nuestras especies más importantes.

La mayor comprensión obtenida al tomar un enfoque matemático puede conducir a una mejor comprensión de la biología en un rango de escalas diferentes. A el Centro de Biología Matemática en Bath, por ejemplo, estudiamos una serie de problemas biológicos apremiantes. En un extremo del espectro, tratamos de desarrollar estrategias para evitar el efectos devastadores de plagas de langostas que comprende hasta mil millones de individuos. En el otro extremo, tratamos de dilucidar los mecanismos que dan lugar a la correcta desarrollo del embrión.

Aunque la biología matemática ha sido tradicionalmente del dominio de los matemáticos aplicados, está claro que los matemáticos que se autoclasifican como puros tienen un papel que desempeñar en la revolución de la biología matemática. La disciplina pura de la topología se está utilizando para comprender el problema nudoso del embalaje de ADN y la geometría algebraica se utiliza para seleccionar el modelo más apropiado de redes de interacción bioquímica.

A medida que el perfil de la biología matemática siga aumentando, científicos emergentes y establecidos de disciplinas de todo el espectro científico serán seleccionados para abordar la rica gama de problemas importantes y novedosos que la biología tiene para ofrecer.

La idea revolucionaria de Turing, aunque no fue plenamente apreciada en su tiempo, demostró que no había necesidad de apelar al vitalismo -el dios en la máquina- para comprender los procesos biológicos. Las leyes químicas y físicas codificadas en matemáticas, o "biología matemática" como lo llamamos ahora, podrían funcionar bien.

Sobre el Autor

Christian Yates, Profesor de Biología Matemática, Universidad de Bath

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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