El biotecnólogo coruñés César de la Fuente, con solo 36 años recién cumplidos, figura entre los 50 españoles más galardonados, junto a cantantes y deportistas, según Forbes. Este Nadal de la tecnología aplicada a la biología, que comparte la humildad del tenista ―”Me da un poco de vergüenza”, admite―, ha sido distinguido como mejor investigador joven de EE UU por la American Chemical Society y como uno de los diez mejores innovadores del mundo en ciencias de la vida y la salud por el MIT (Instituto de Tecnología de Massacuhssets). En España, de donde salió con solo 23 años, le han concedido el Princesa de Girona por la creación de antibióticos por ordenador. Desde el centro que ahora dirige como investigador principal en la Universidad de Pensilvania, donde comparte espacio con los padres de la vacuna de Pfizer contra la covid (Katalin Karikó y Drew Weissman), enseña a los ordenadores a fabricar moléculas con propiedades medicinales y resalta: “La innovación es esencial, está salvando vidas”
Saltó del Instituto Eusebio da Guardia en A Coruña a la Universidad de León, donde formó parte de la primera promoción de biotecnólogos de esta institución. Pero, excepto por alguna estancia esporádica en España, su carrera continuó al otro lado del mar, en la Universidad de British Columbia (Canadá), el MIT y la Universidad de Pensilvania, donde es el investigador principal del grupo Machine Biology, un concepto innovador de biotecnología que combina el poder de las máquinas y la biología para prevenir, detectar y tratar enfermedades infecciosas.
Pregunta. ¿Cómo es compartir espacio con los padres de la vacuna ARN mensajero?
Respuesta. Es muy interesante e inspirador, tanto para mí como para mi equipo, estar rodeado de gente tan brillante de las que podemos aprender, que, al final, es lo más importante. Es impactante y fue muy emocionante cuando ambos se pusieron la vacuna en cuya tecnología son los pioneros tras una época durante la que nadie creía en ellos, en sus ideas, y no tenían financiación. Son un ejemplo de cómo superar ese rechazo inicial que todos sufrimos cuando abrimos caminos demasiado nuevos. Cuando tienes una idea innovadora, el statu quo siempre la intenta echar abajo o la ignora. Hay gente que tiene la oportunidad de que eso revierta y se reconozca su labor y su ingenio. Mucha otra gente no ha tenido esa suerte a lo largo de la historia.
La innovación es esencial, está salvando vidas
P. ¿Cómo se lleva estar entre los 50 españoles más premiados?
R. Me da un poco de vergüenza, sinceramente, pero me alegro de que la ciencia y la tecnología se pongan al nivel de otras cosas que valoramos mucho a nivel social, como la música o el deporte. Me parece un avance, aunque casi prefiero que sea otra persona la que esté ahí, porque me da un poco de reparo. Pero también lo asumo con responsabilidad porque ahora tengo que intentar inspirar a los más jóvenes y espero poder hacer una buena labor en ese sentido.
P. ¿Qué es el Machine Biology, la denominación de vuestro grupo de investigación?
R. La idea fundamental, la misión que tenemos, es jugar en esta intersección entre las máquinas, que pueden ser electroquímicas y ordenadores, con los sistemas biológicos. En esa intersección vamos a ver muchísimos avances. Por ejemplo, recientemente, hemos desarrollado un algoritmo capaz de descubrir nuevos antibióticos que están encriptados en nuestro cuerpo y eso es gracias a la intersección entre una máquina, en este caso una computadora, y sistemas biológicos como el proteoma para intentar explorar y encontrar nuevos medicamentos. Esas intersecciones son lugares donde convergen conceptos y disciplinas distintas, donde puedes tomar prestadas cosas de un campo para aplicar en otro donde puedan ser útiles. No es interdisciplinar sino transdisciplinar, un concepto donde las barreras entre disciplinas se difuminan. Tenemos un campo de juego donde todos esos conceptos se juntan y, entre todos, podemos afrontar grandes retos.
P. ¿Cómo se enseña a un ordenador a crear medicamentos?
R. Primero le tienes que enseñar a codificar una molécula, a traducir la complejidad química a un lenguaje binario de unos y ceros. El siguiente paso es conseguir que el ordenador entienda lo que le estás enseñando, que es lo más difícil. El ordenador tiene que saber no solo leer esa información, sino escribirla para poder crear algo nuevo. Una pequeña proteína compuesta de tan solo 25 aminoácidos, que son sus componentes fundamentales, en una estructura lineal (uno detrás del otro, como un collar de perlas), tiene un espacio secuencial superior al número de estrellas que hay en el universo. Para explorar este universo, hace falta la computación, ya que esto no se puede conseguir a nivel experimental por un humano. La siguiente pregunta que nos hicimos fue: ¿cómo podemos enseñarle a un ordenador a crear, cómo podemos generar diversidad e innovación a nivel molecular? Aquí tomamos prestada la idea de la naturaleza, que es que como hemos evolucionado todos. ¿Cómo crea diversidad la naturaleza? ¿Cómo innova? La respuesta es: a través de la teoría de selección natural de Charles Darwin. En esto tardamos millones de años, pero en el ordenador podemos traducir esta teoría de selección natural en una de selección artificial y, lo que tarda millones de años en la escala natural del tiempo para evolucionar, en un ordenador se puede comprimir esa escala de tiempo para hacerlo en cuestión de semanas o días o de meses. El ordenador nos da unas moléculas que piensa que van a ser activas contra las bacterias y aquí viene el punto de inflexión: tenemos que verificar si lo que predice es verdad. Lo que hicimos fue sintetizar muchas de estas moléculas mediante una técnica química que se llama síntesis en fase sólida y que nos permite sintetizar pequeñas proteínas (llamadas péptidos) en el laboratorio. Fuimos capaces de verificar que los péptidos que el ordenador nos ofreció son efectivos contra las bacterias, sobre todo uno que es muy potente. La llevamos a un modelo animal de relevancia preclínica y fue capaz de disminuir la infección de manera muy significativa. Más recientemente hemos aplicado un algoritmo para descubrir nuevos antibióticos. Igual que se pueden detectar caras o sonidos, se pueden identificar patrones moleculares de aminoácidos en los péptidos. Nos permitió encontrar miles de nuevos antibióticos encriptados en el cuerpo humano.
El ordenador tiene que saber no solo leer esa información, sino escribirla para poder crear algo nuevo
P. ¿Solo con infecciones bacterianas?
R. En un futuro, pienso que algunas de estas herramientas se podrán usar también para otro tipo de enfermedades y para diseñar otro tipo de medicamentos aparte de los antibióticos. En otro estudio, usamos una combinación de experimentos y computación para desarrollar inmunomoduladores que tenían también actividad antimicrobiana. Se potencia el sistema inmune innato del huésped y eso permite de manera indirecta resolver la infección. Todavía es un concepto bastante nuevo.
P. ¿Son antibióticos artificiales?
R. Artificiales o sintéticos, en el sentido de que los diseñamos a través de herramientas computacionales e ingeniería de péptidos.
P. ¿Y la microbiología sintética?
R. Estamos intentando diseñar y construir herramientas moleculares que nos permitan reprogramar microbios con la idea de poder establecer si las bacterias, como las que forman parte de nuestro microbioma intestinal, causan enfermedades o solo están correlacionadas con esas enfermedades. Muchas investigaciones relacionan la microbiota con muchísimas patologías como el cáncer, neurodegeneración, obesidad… El problema es que no tenemos herramientas para ver realmente si esa relación es una correlación o esa causal y estamos trabajando en desarrollar herramientas que nos permitan distinguir esos dos tipos de relaciones, conocer la estructura y la función de esas bacterias. Ahora, entre los objetivos y las pasiones de nuestro laboratorio se encuentra intentar digitalizar la biología (digital biology), que supone una evolución con respecto a la biología sintética (capacidad de modificar sistemas biológicos de manera masiva) y al campo inicial de la biología molecular (manipular un sistema biológico a la vez, como por ejemplo un gen). Es evolucionar de la biología molecular a la sintética y, de ahí, a la digital.
Desarrollar un medicamento cuesta 2.600 millones de dólares [2.311 millones de euros]. Es una labor tremendamente costosa que lleva muchos años, una media de 10
P. ¿Hacer un medicamento cuesta más caro que enviar un cohete a la Luna?
R. La última estimación para desarrollar un medicamento es de 2.600 millones de dólares [2.311 millones de euros]. Es una labor tremendamente costosa que lleva muchos años, una media de 10 para llevar un medicamento desde el laboratorio hasta la sociedad. Y muchos fallan en las fases clínicas. Los ordenadores y la inteligencia artificial pueden ayudar a descubrir medicamentos sin tener que ir alrededor del mundo buscando en pantanos o en la tierra bacterias y otros microorganismos que nos den medicamentos. Un ordenador comprime la escala de tiempo necesaria para descubrir nuevas cosas y, a la vez, reduce el coste. Estamos todavía aprendiendo a caminar, perfeccionando cómo traducir la complejidad química para que el ordenador la entienda. Poder enseñar a los ordenadores a crear, a adquirir ese elemento de creatividad, es muy interesante.
P. ¿Le han tentado para volver a España?
R. Estoy muy contento aquí, pero es mi caso personal. En general, creo que sería importante tener un sistema de innovación que pueda retener y atraer a gente muy buena que quiera trabajar en España o volver para hacer ciencia al más alto nivel, con dignidad económica y buena calidad de vida. Eso es fundamental en España, donde no hay precedente de un plan a largo plazo de inversión en investigación y desarrollo. La innovación es algo absolutamente esencial, está salvando vidas. No tiene nada que ver con la política. La innovación no es cortoplacista. Lo importante es tener un plan robusto a largo plazo, agnóstico a los partidos políticos, donde se invierta un porcentaje sustancial del producto interior bruto.
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