Los superordenadores hacen descubrimientos que los científicos no pueden

Los superordenadores hacen descubrimientos que los científicos no pueden. Ningún investigador puede leer todos los artículos y trabajos que se publican en su campo, pero las máquinas están haciendo descubrimientos propios a través de la minería de datos que representa la literatura científica.

Supercomputadora Knit: nuevos medicamentos sobre el cáncer

En mayo del año pasado, una supercomputadora en San José, California, leyó 100.000 artículos de investigación en 2 horas. Se encuentra nueva biología oculta en los datos. Esta computadora llamada KnIT es uno de los pocos sistemas que empujan las fronteras del conocimiento sin la ayuda humana. 

KnIT no lee los periódicos como un científico. Esto le habría tomado yoda la vida. En su lugar, se escanea toda la información en busca de una proteína llamada p53 , y una clase de enzimas que pueden interactuar con ella, llamadas quinasas. También conocida como "el guardián del genoma", la p53 suprime tumores en los seres humanos. Knit rastreó la literatura en busca de enlaces que impliquen quinasas p53 no descubiertas, que podrían proporcionar caminos para nuevos medicamentos contra el cáncer. 

Habiendo analizado todos los documentos hasta 2003, Knit identificó siete de las nueve quinasas descubiertas durante los siguientes 10 años. Más importante aún, también encontró lo que parecían ser dos p53 quinasas desconocidas para la ciencia. Pruebas de laboratorio iniciales confirmaron los hallazgos, aunque el equipo quiere repetir el experimento para estar seguro.

La supercomputadora Knit es producto de una colaboración entre IBM y el Baylor College of Medicine en Houston, Texas. Es el último paso en un mundo extraño donde las máquinas autónomas hacen descubrimientos que van más allá de los científicos, simplemente rebuscando más a fondo a través de lo que ya sabemos, y más rápido que lo que cualquier humano podría. 

En un documento que se presentará en la Conference on Knowledge Discovery and Data Mining en la ciudad de Nueva York esta semana, los investigadores dicen que la sociedad es mejor en la generación de nueva información que en el análisis de lo que ya tiene. "Esto conduce a ineficiencias profundas a la hora de traducir la investigación en progreso para la humanidad". Knit pretende superar esta ineficiencia. 

"En general, las nuevas quinasas p53 se descubren a un ritmo de una por año", dice Olivier Lichtarge, quien dirige el trabajo en Baylor. "Esperamos poder acelerar en gran medida la tasa de descubrimiento".

Imagen: Nature

¿Se puede extender la actividad de Knit a otras áreas de la ciencia?

Estudiar quinasas es importante para la investigación del cáncer, pero el equipo de Baylor piensa que este enfoque puede extenderse más allá de los estudios biomédicos a todas las áreas de la ciencia. Y si los descubrimientos algorítmicos de Knit se mantienen, veríamos un futuro en el que todo el mundo podría tener un algoritmo personalizado y dar sentido a la literatura científica para averiguar la cura de sus dolencias, incluidas las adaptadas a su nivel genético.

Ampliarlo a otras áreas de la biología o las ciencias físicas no es sencillo. "Podríamos correr grandes problemas cuando tratamos de generalizar a más proteínas y genes", dice Lichtarge. Y en temas como la física, los resultados tienden a ser presentado utilizando ecuaciones y gráficos en lugar de palabras. Sin embargo, los grupos de minería de datos están trabajando para recuperar información también de estos campos.