Vivimos en un planeta lleno de vida, pero la mayor parte de ella no se deja ver. No camina, no florece ni tiene ojos, y ha estado aquí mucho antes que nosotros. Durante siglos, la vida invisible permaneció fuera de nuestro alcance porque no teníamos las herramientas —ni el lenguaje— para descubrirla.
La mayor parte de la vida en la Tierra es microbiana e invisible.
El descubrimiento del mundo microbiano es una historia en la que números, distancias, modelos y patrones no son accesorios, sino protagonistas silenciosos; una historia en la que las matemáticas se vuelven inevitables para entender lo que no vemos.
Cuando pensamos en la vida, solemos imaginar animales, plantas y paisajes. Sin embargo, esa imagen representa sólo una fracción de la realidad. Bacterias, arqueas y hongos habitan todos los ambientes imaginables, desde los océanos profundos hasta nuestro propio cuerpo. La mayor diversidad biológica del planeta está en los microorganismos, y comprender esa afirmación requiere números: ¿cuánta vida hay?, ¿cómo se compara la presencia microbiana con la de animales y plantas? Contar y comparar permite dimensionar lo invisible y entender, por ejemplo, que el número de microbios en el planeta supera al de las estrellas del universo observable. Los números revelan al mundo microbiano como uno de los grandes protagonistas de la historia de la vida.
Comparar ADN permitió descubrir un tercer dominio de la vida: Archaea.
La primera revolución en el estudio de los microorganismos ocurrió a finales del siglo XVII, cuando pudimos observarlos gracias al microscopio de Leeuwenhoek. La segunda llegó cuando aprendimos a compararlos: primero por sus características químicas y morfológicas y, más tarde, mediante la secuenciación. Desde la década de 1980, el ADN dejó de ser sólo una molécula y pudo estudiarse también como una secuencia, una cadena de letras susceptible de ser analizada.
Comparar secuencias implica medir semejanzas, agrupar organismos relacionados y construir árboles que representen sus relaciones evolutivas. Fue gracias a este enfoque que se descubrió un tercer dominio de la vida, Archaea, invisible no sólo al ojo humano, sino también a las clasificaciones tradicionales.
Cambiar la forma de medir cambió la forma de entender la vida: cuantificar no sólo ordenó la diversidad microbiana, también la reveló. Hoy sabemos que nuestro cuerpo contiene cantidades comparables de microbios y células humanas, y que el número de genes aportados por nuestro microbioma —alrededor de 3.3 millones— supera ampliamente al de nuestro genoma humano, que ronda los 23 mil.
Durante gran parte de la historia de la biología, los datos eran escasos; hoy ocurre lo contrario. La tecnología ha generado una avalancha de información: millones de genomas, billones de fragmentos de ADN y bases de datos que crecen de manera exponencial. Algo semejante ocurre en microscopía, biomedicina y prácticamente todas las ciencias de la vida: hay más datos de los que una persona podría revisar uno por uno. Para dar sentido a este océano de información, identificar patrones y hacer predicciones, recurrimos a herramientas que van desde la estadística hasta la inteligencia artificial.
Un ejemplo de este cambio es el Nobel de Química de 2024, que reconoció desarrollos relacionados con la predicción de estructuras de proteínas y el diseño computacional de nuevas proteínas. Durante décadas, determinar cómo una proteína adquiere su forma tridimensional fue un problema difícil de abordar; hoy, los modelos entrenados con enormes volúmenes de datos permiten hacer predicciones a una escala antes impensable. No se abandonó la biología: se aceptó que, a cierta escala, los patrones sólo emergen a través de la interdisciplina.
La microbiología comparativa no es un ejercicio abstracto; tiene consecuencias directas en la vida cotidiana. Gracias a ella podemos clasificar microbiomas asociados con la salud y la enfermedad y monitorear la evolución de patógenos emergentes. La identificación del SARS-CoV-2, por ejemplo, se apoyó en la comparación sistemática de genomas: los patrones de similitud permitieron distinguir el nuevo virus de otros patógenos respiratorios conocidos.
Recientemente han surgido modelos computacionales capaces de aprender el “lenguaje” de las proteínas leyendo millones de secuencias conocidas, de manera semejante a como un modelo de lenguaje aprende patrones después de leer grandes cantidades de texto.
La inteligencia artificial ya diseña proteínas que no existen en la naturaleza.
A partir de patrones acumulados durante millones de años de evolución, estos modelos pueden proponer secuencias nuevas que no existen de forma natural y que, a la vez, pueden ser estables y funcionales. Un ejemplo es la creación, mediante un modelo generativo, de una proteína fluorescente de un tipo no observado previamente en la naturaleza.
Este logro no surgió sólo del ensayo y error en el laboratorio, sino también del análisis de grandes volúmenes de datos.
El mundo invisible siempre ha estado ahí. Lo que ha cambiado es nuestra capacidad para describirlo. En la biología contemporánea, las matemáticas no son una herramienta opcional: son un lenguaje necesario para explorar una realidad que, aunque no se ve, sostiene la vida tal como la conocemos.
Referencias
Scaling laws predict global microbial diversity. PNAS, 2016.
Microbiology by numbers. Nature Reviews Microbiology, 2011.
Graham, F. “12 microbiome myths busted”. Nature, 2023.Yong, E. I Contain Multitudes: The Microbes Within Us.
El Nobel de Química 2024 – Colegios Oficiales de Químicos de España.
Prediction of protein structure with a language model. Science, 2023.
Blog: https://microbioblog.es/
“Diversidad Microbiana a través de datos”: https://www.youtube.com/watch?v=iICNbFZSYgc&t=12s“Microbiome: data-driven discoveries”: https://www.youtube.com/watch?v=8bbd5nnnOnU
