En las fronteras del conocimiento

El 10 de Abril de este año se conocían las primeras imágenes de un agujero negro, en la Galaxia M87. Las fotografías impactaron hasta ser calificadas como el descubrimiento del año; pero simplemente confirmaban elaboraciones teóricas de físicos, que durante lustros predijeron acerca de estas regiones oscuras del espacio, cuyo potente campo gravitatorio no deja escapar ninguna partícula ni radiación. Los balances científicos anuales, de revistas líderes como Nature o Science, revelan pautas de evolución del conocimiento muy distintas de la de otras épocas, en las que se alternaban períodos de crecimiento en horizontal con otros de ruptura de fronteras. El hombre se tiene que preguntar cómo el progreso científico-técnico que amplía fronteras puede servir para afrontar el futuro. No se trata solo de conocer sino de intervenir en la naturaleza. Cualquier hallazgo, por básico que parezca, se relaciona de inmediato con su contribución a la mejora de la calidad de vida y la salud. En 2009 supimos mucho más de los denisovanos, un grupo de humanos (de más 150.000 años) que se relacionaron con neandertales y humanos modernos, dejando su rastro genómico en poblaciones asiáticas. Todo ello, cuando entender la complejidad del genoma humano, con sus 20.000 genes se revela como el futuro de los cuidados de salud. De esos análisis surgen ya múltiples tratamientos frente al cáncer y otras patologías, pero este año llamó la atención el disponer de una vacuna frente al ébola o un nuevo tratamiento frente a la enfermedad rara fibrosis quística. Persisten, como objetivos a lograr, los tratamientos para las enfermedades neurodegenerativas (Alzheimer en especial). El análisis del microbioma, su modificación terapéutica o la edición de genes con herramientas CRISPR representan prioridades inmediatas. La complejidad del conocimiento actual, desde el genoma a los fenómenos climáticos, constituye el gran reto. La ciencia se enfrenta a interpretar trillones de datos, que surgen de la observación y la experimentación, para convertirlos en conocimiento aplicable. Para ello, ha de utilizar la inteligencia de las máquinas al tiempo que dominar sus posibilidades.