Para responder a esto, uno solo necesita mirar las tecnologías que actualmente se tratan como teóricamente posibles pero difíciles de implementar.
Medicina regenerativa
Mucha investigación está llevando esto a buen término. Cada pocos meses, se ha cultivado algún órgano derivado de células madre, se ha demostrado que funciona o se implanta por primera vez; pulmones, hígados, riñones, tráqueas son algunos de una lista muy larga.
Cuando esto haya madurado completamente, las granjas de órganos podrán crecer o incluso imprimir cualquier órgano completamente funcional y tenerlo listo para su implantación en semanas. Esto aumentará dramáticamente la esperanza de vida y la calidad. Miles de personas mueren cada año esperando un donante de órganos. Incluso aquellos que obtienen el órgano que necesitan viven una vida peligrosa e incómoda con medicamentos inmunosupresores. La medicina regenerativa pondrá fin a esta muerte y sufrimiento.
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Biología sintética
Nos hemos despertado en este planeta y nos hemos visto rodeados de máquinas antiguas e intratablemente complejas, todas zumbando para cumplir con una programación de miles de millones de años. ¿Qué pasaría si pudiéramos desentrañar su código de pesadilla ilegible para escribir nuevos algoritmos para ellos o dictar formas completamente nuevas para ellos? ¿Qué pasaría si pudiéramos incluso aplicarles ingeniería inversa para compilar un lenguaje completamente nuevo para trabajar?
Esto ya se está haciendo en una variedad de industrias. Diseñamos genéticamente plantas para transportar vitaminas o ser resistentes a las plagas, por lo que no necesitamos usar pesticidas. Desde la década de 1970, la insulina que le damos a los diabéticos proviene de levaduras genéticamente modificadas. ¿Qué pasaría si pudiéramos diseñar bacterias para limpiar el aire de nuestros contaminantes y convertirlos en combustible o plásticos?
Cuando esto esté maduro, haremos más que simplemente intercambiar genes preexistentes entre organismos por efectos combinatorios claros; estaremos trabajando desde cero. Si llegamos a resolver el problema del plegamiento de proteínas, podremos diseñar y producir en masa enzimas novedosas que de otro modo no se encuentran en la naturaleza para ningún efecto concebible. Podemos ver problemas que no se pueden resolver fácilmente con la biología convencional y diseñar lenguajes genéticos completamente nuevos con nuevos pares de bases y aminoácidos personalizados para los problemas del mañana.
Genómica de poblaciones y terapia génica
El costo de la secuenciación completa del genoma ha estado cayendo exponencialmente (superando incluso la ley de Moore) desde la década de 1990. Con esto cada vez más accesible, podremos agregar bases de datos de millones de genomas y correlacionarlos con riesgos específicos de enfermedades.
Esto permitirá que las personas a las que se les haya secuenciado su genoma vean cuál es su posición en relación con los resultados estadísticos: en función de su estilo de vida y genes, cuáles son las probabilidades de desarrollar afecciones específicas. Aún mejor, con datos suficientes, incluso podremos usar correlaciones en los datos para recomendar planes de comidas y tratamientos con medicamentos.
Se pone mejor. Los conjuntos de datos masivos como este nos permitirán encontrar genes en toda la humanidad que ayuden a reducir la aparición de obesidad, cáncer, enfermedades cardíacas, demencia y ayudar a elevar atributos como la inteligencia, el atletismo e incluso la estética. Estos son los genes que queremos poner en el resto de nosotros.
Deberíamos esperar ver bebés genéticamente modificados mucho antes de la terapia génica in vivo , ya que se ha demostrado que es más difícil hacerlo con un estándar aceptable de seguridad y eficacia. No hay razón para sospechar que eventualmente no se perfeccionará, sin embargo, utilizando vectores virales genéticamente modificados.
Selección de embriones iterados (IES)
Imagínese si pudiera ejecutar un programa eugenésico exitoso y reglamentado durante 300 años, seleccionando quién se reproduce con quién e ignorando cualquier objeción ética. Es un esfuerzo insostenible, pero esta nueva técnica permitiría hacerlo en meses con pocos problemas éticos. La idea es genial.
Tome células madre de tantos voluntarios como desee y haga que se diferencien en tantos espermatozoides y óvulos como desee. Fertiliza los óvulos con los espermatozoides para formar cigotos. Ordene el ADN de los cigotos e identifique qué cigotos candidatos poseen la mayor cantidad de rasgos que desea seleccionar: inteligencia, por ejemplo.
En la fertilización in vitro (FIV), aquí sería donde implantaste el (los) cigoto (s) seleccionado (s) en una futura madre, no en IES. En cambio, tome células madre de los mejores cigotos y estimule esas células madre para que se diferencien en espermatozoides y óvulos. Fertilice los óvulos con el esperma y repita el proceso a su satisfacción y luego implante el cigoto final al final del proceso iterativo en una futura madre.
Esta técnica nos permitirá realizar la evolución in vitro omitiendo los 20 años que naturalmente lleva la renovación generacional. Los efectos de esto pueden ser profundos. Si pudiéramos identificar correctamente los corolarios genéticos de la inteligencia y seleccionarlos, podríamos lograr ganancias superiores a 300 puntos de CI en una sola generación.
Esta puede ser la técnica más impactante en biotecnología desde la reacción en cadena de la polimerasa.
Computación Biológica
En esencia, los sistemas biológicos son sistemas de información. Almacenan información, la transmiten, codifican, decodifican, codifican. Se comportan de acuerdo con una compleja gama de puertas lógicas, por lo que es sorprendente que podamos concebiblemente
manipular biomoléculas e incluso organismos enteros en computadoras?
El ADN ha sido diseñado en un dispositivo de almacenamiento de datos de error súper bajo y alta densidad. Las células vivas pueden ser manipuladas para comportarse como transistores, cumpliendo rutinas algorítmicas que normalmente solo se ven en el código de la computadora (declaraciones IF, AND, OR). Podemos hacer lo mismo usando enzimas o incluso el ADN mismo.
Este enfoque de la computación tiene inconvenientes pero también beneficios. Las rutas químicas tienden a ser lentas en comparación con la computación de silicio, y no producen resultados durante minutos u horas. Sin embargo, las computadoras biológicas tienen la capacidad de ser masivamente paralelas, lo que se presta a ciertas categorías de problemas informáticos. Además, las células y las enzimas tienen sus propios actuadores; no solo pueden calcular un resultado, sino que también pueden mover físicamente las cosas según ese resultado. Eventualmente queremos nanobots a escala molecular que puedan ensamblar cosas para nosotros, monitorear y mantener nuestra salud, pero el hardware para estos plantea enormes obstáculos de ingeniería. Las células vivas proporcionan hardware prefabricado; solo necesitamos darles el software adecuado.
Obsolescencia
En biotecnología, estamos improvisando una tecnología antigua que nunca fue construida para nosotros. No está diseñado para nuestra facilidad de uso o para los problemas particulares que enfrentamos. Por lo tanto, nunca será tan eficiente como algo que podríamos diseñar nosotros mismos si tuviéramos los medios.
A medida que adquirimos ese medio, la biología se volverá irrelevante a medida que optimicemos soluciones que estén menos inspiradas por la naturaleza y que estén más adaptadas a nuestras necesidades. Los robots medidos en micrómetros reemplazarán la célula sintética. La robótica súper avanzada reemplazará a la medicina regenerativa. Los sistemas artificialmente inteligentes reemplazarán a los sistemas neurológicamente inteligentes.
Ninguna tecnología desaparece (en 2015, todavía usamos velas de aceite y carruajes tirados por caballos), pero las tecnologías se vuelven marginadas y subordinadas a las herramientas más nuevas y superiores. Las trampas de la biotecnología no serán diferentes.