Las matemáticas son el lenguaje de la ciencia. Aparecen en todas partes, desde la física hasta la ingeniería y la química, y nos ayudan a comprender los orígenes del universo y a construir puentes que no se derrumben con el viento. Quizá resulte algo más sorprendente que las matemáticas también sean cada vez más fundamentales para la biología.
Durante cientos de años, las matemáticas se han utilizado con gran eficacia para modelizar sistemas físicos relativamente sencillos. La ley de gravitación universal de Newton es un buen ejemplo. Observaciones relativamente sencillas condujeron a una regla que describe con gran precisión el movimiento de cuerpos celestes situados a miles de millones de millas. Tradicionalmente, se ha considerado que la biología era demasiado compleja para someterla a ese tipo de tratamiento matemático.
A menudo se clasifica a los sistemas biológicos como «complejos». En este sentido, complejidad significa que, debido a la complicada interacción de muchos componentes, los sistemas biológicos pueden exhibir lo que llamamos comportamiento emergente: el sistema en su conjunto presenta propiedades que sus componentes individuales no pueden mostrar por sí solos. Esta biocomplejidad se ha confundido a menudo con el vitalismo, la idea errónea de que los procesos biológicos dependen de una fuerza o un principio distinto de las leyes de la física y la química. Por consiguiente, se ha supuesto que los sistemas biológicos complejos no pueden someterse a un tratamiento matemático.
Hubo algunos disidentes tempranos. El famoso informático y descifrador de códigos durante la Segunda Guerra Mundial Alan Turing fue uno de los primeros en proponer que los fenómenos biológicos podían estudiarse y comprenderse matemáticamente. En 1952 propuso un par de hermosas ecuaciones matemáticas que explican cómo podrían formarse patrones de pigmentación en el pelaje de los animales.
Su trabajo no solo era hermoso, sino también contraintuitivo: el tipo de trabajo que solo una mente brillante como la de Turing podría haber imaginado. Más lamentable aún es que fuera tratado tan mal en virtud de las draconianas leyes contra la homosexualidad de la época. Tras someterse a un tratamiento hormonal «correctivo», se suicidó apenas dos años después.
Un campo emergente
Desde entonces, el campo de la biología matemáticaha experimentado una enorme expansión. En los últimos años, los procedimientos experimentales, cada vez más detallados, han generado una enorme cantidad de datos biológicos a disposición de los científicos. Estos datos se utilizan para formular hipótesis sobre la complejidad de sistemas biológicos que antes eran abstrusos. Para poner a prueba esas hipótesis, hay que expresarlas en forma de un modelo que pueda examinarse para determinar si reproduce correctamente las observaciones biológicas. Las matemáticas son el lenguaje natural para hacerlo.
Además, la aparición y el posterior aumento de la capacidad computacional durante los últimos 60 años nos han permitido proponer modelos matemáticos complejos de sistemas biológicos y luego examinarlos. La constatación de que los sistemas biológicos pueden tratarse matemáticamente, junto con la capacidad computacional para construir e investigar modelos biológicos detallados, ha propiciado el espectacular aumento de la popularidad de la biología matemática.
Las matemáticas se han convertido en un arma esencial del arsenal científico con el que abordamos algunas de las cuestiones más apremiantes de la ciencia médica, biológica y ecológica del siglo XXI. Al describir matemáticamente los sistemas biológicos y utilizar después los modelos resultantes, podemos obtener conocimientos a los que es imposible acceder solo mediante experimentos y razonamiento verbal. La biología matemática es increíblemente importante si queremos transformar la biología de una ciencia descriptiva en una predictiva, lo que nos daría la capacidad, por ejemplo, de prevenir pandemias o modificar los efectos de enfermedades debilitantes.
Una nueva arma
Por ejemplo, durante los últimos 50 años, los biólogos matemáticos han construido representaciones computacionales cada vez más complejas de la fisiología del corazón. Hoy se utilizan estos modelos altamente sofisticados en un intento por comprender mejor el complejo funcionamiento del corazón humano. Las simulaciones informáticas de la función cardíaca nos permiten predecir cómo interactuará el corazón con posibles fármacos concebidos para mejorar su funcionamiento, sin tener que realizar ensayos clínicos costosos y potencialmente arriesgados.
También utilizamos la biología matemática para estudiar las enfermedades. A escala individual, los investigadores han esclarecido los mecanismos por los que nuestro sistema inmunitario combate los virus mediante la inmunología matemáticay han propuesto posibles intervenciones para inclinar la balanza a nuestro favor. A mayor escala, los biólogos matemáticos han propuesto mecanismos que pueden utilizarse para controlar la propagación de epidemias mortales como el ébola, y garantizar que los recursos limitados destinados a este fin se utilicen de la manera más eficiente posible.
La biología matemática también se utiliza para orientar las políticas. Por ejemplo, se han realizado investigaciones sobre la pesca que recurren a la modelización matemática para fijar cuotas realistas y garantizar que no sobreexplotemos nuestros mares y protejamos algunas de nuestras especies más importantes.
La mayor comprensión que se obtiene al adoptar un enfoque matemático puede permitir entender mejor la biología en distintas escalas. En el Centro de Biología Matemática de Bath, por ejemplo, estudiamos varios problemas biológicos apremiantes. En un extremo del espectro, intentamos desarrollar estrategias para prevenir los efectos devastadores de las plagas de langostas que pueden estar compuestas por hasta mil millones de individuos. En el otro extremo, tratamos de esclarecer los mecanismos que dan lugar al desarrollo correcto del embrión.
Aunque tradicionalmente la biología matemática ha sido el ámbito de los matemáticos aplicados, está claro que los matemáticos que se consideran puros también tienen un papel que desempeñar en la revolución de la biología matemática. La topología, una disciplina matemática pura, se utiliza para comprender el intrincado problema del empaquetamiento del ADN y la geometría algebraica se utiliza para seleccionar el modelo más adecuado de redes de interacciones bioquímicas.
A medida que crece la relevancia de la biología matemática, científicos emergentes y consagrados de disciplinas de todo el espectro científico se sentirán atraídos por la amplia gama de problemas importantes y novedosos que ofrece la biología.
La idea revolucionaria de Turing, aunque no se apreciara plenamente en su época, demostró que no era necesario recurrir al vitalismo —el dios de la máquina— para comprender los procesos biológicos. Las leyes químicas y físicas codificadas en las matemáticas, o en lo que hoy llamamos «biología matemática», bastaban perfectamente.
