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Edificios aún sin construir, aviones aún sin despegar, agujeros negros ocultos, galaxias que chocan, huracanes devastadores antes de arrasar. Todos estos objetos y fenómenos que todavía no son y luego serán comparten un elemento en común: cada uno de ellos es pasible de ser simulado por computadora antes de su existencia real, física. En los últimos 50 años, las ciencias de la computación nacieron, se desarrollaron y explotaron tanto que un mundo sin la presencia de sus vástagos –las computadoras, las redes, Internet– es cada vez más difícil de imaginar. La computadora está en todas partes. Por ejemplo, en la lucha contra el cáncer. Tanto en este como en otros casos, además de las máquinas hay personas, científicos como el licenciado en computación Esteban Mocskos (del Laboratorio de Sistemas Complejos del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA), que ataca a esta enfermedad desde el otro lado de la pantalla.
–¿Falta algo en esta presentación?
–Sí, un poco. Más precisamente que el director del laboratorio es el doctor Guillermo Marshall. Somos algo así como 15 investigadores, no sólo licenciados en ciencias de la computación sino también biólogos, químicos, físicos, médicos e ingenieros electrónicos.
–¿Y qué hacen?
–Estudiamos experimental, teórica y computacionalmente los sistemas complejos y, dentro de ellos, los patrones de crecimiento en electrodeposición.
–O sea...
–La electrodeposición es un fenómeno físico-químico fascinante que se conoce hace muchísimos años y es muy interesante. Los experimentos que hacemos consisten en colocar una solución con una sal metálica (cobre) en un portaobjetos y pasarle corriente eléctrica a través de dos electrodos. Como resultado de eso el fluido de la solución se mueve, el cobre se deposita y genera estructuras en forma de arbolitos. Eso se videofilma y las imágenes se graban en una computadora. Pero si se cambian un poco los parámetros del experimento se genera una estructura completamente distinta.
–¿Por qué?
–Para responder a esa pregunta construimos modelos, es decir conjuntos de ecuaciones, y luego hacemos simulaciones que contrastamos con la realidad. Hace más o menos un año y medio, Guillermo Marshall encontró una aplicación interesante a esto. Se llama “tratamiento electroquímico de tumores”. La idea es poner dos electrodos en tejidos afectados por un tumor –así como nosotros ponemos los electrodos entre dos portaobjetos muy limpios–, hacer pasar una corriente y eliminar el tumor a través de reacciones químicas. El pasaje de corriente mata las células cancerosas y el tejido sano que lo rodea. Y ése es el problema.
–¿En qué fase está?
–El proyecto se hace en asociación con el doctor Lucas Colombo, investigador del Conicet en el área de oncología en el Instituto Roffo de la Facultad de Medicina de la UBA. Acá en la Argentina está en fase inicial, aún sin aplicarse en seres humanos, aunque ya se trabaja con ratones. Sin embargo, China es uno de los países donde más se usa y donde ya se ha aplicado a más de quince mil pacientes con resultados aceptables. Este tipo de terapias se puede combinar con aplicación de drogas. En general se especula que el cambio en el pH es el principal mecanismo de destrucción del tumor, pero hay muchos otros factores a estudiar y en realidad no se está investigando lo que se debería. En Occidente aún no se está en la fase clínica, porque no hay suficiente investigación de base. Hay varios grupos que están trabajando en eso. Nosotros recién estamos empezando. Nos interesa saber cuáles son los mecanismos que operan y cómo funciona esta terapia para poder optimizarla, o sea encontrar el conjunto de parámetros adecuados para aplicar a una posible terapia.
–¿Cuál sería la ventaja de esta terapia?
–Hay que aclarar muy bien una cosa: este posible tratamiento es exclusivo para tumores localizados sin metástasis. Cuando se hace una cirugía convencional para extraer un tumor puede quedar dando vuelta una célula cancerosa. El tratamiento electroquímico de tumores, en cambio, sería mucho más barato, más limpio y supuestamente no tiene efectos secundarios. En un futuro, esta técnica podría llegar a matar un tumor de una sola vez sin que quede nada.
–¿Y el problema cuál es?
–Lo que no se sabe es qué dosis de corriente aplicar para que el proceso no mate células sanas. Ahí entran las simulaciones numéricas como herramienta: construimos modelos primero con lápiz y papel, después programamos, hacemos correr las simulaciones y obtenemos nuevos datos. Pero como ocurre con cualquier simulación, hay un momento en el que surge la pregunta: ¿este resultado será real? ¿Ocurre en la realidad lo que muestra la computadora en la pantalla? Ahí, entonces, planteamos un experimento para verificar que lo que está dando esa simulación es cierto.
–En cuanto a las simulaciones supongo que su fuerza reside en lo visible, lo icónico a la hora de pararse frente a un problema.
–Sí. En verdad, la simulación se usa cada vez más: es un programa que resuelve aproximadamente problemas que se plantean y que se extraen de la realidad. En esto se trata de anticipar, de predecir antes de que las cosas ocurran en la realidad. Ese es el poder de lo virtual.
–Pero nunca se puede simular todo, ¿no?
–Y, no. Por algo se llaman “complejos” estos tipos de sistemas. Por eso se recorta la realidad, y en ese recorte, por ejemplo, puede no aparecer el huracán Katrina. Hay veces que no se tienen en cuenta ciertos fenómenos, se los desdeña por considerarlos insignificantes y después esos fenómenos terminan siendo importantes. Pero dentro de todo, cada vez se confía más en ellas porque son baratas, fáciles de hacer y tal vez lo más importante: se pueden repetir tantas veces como sean necesarias. A lo sumo lo que se pierde es tiempo y no dinero... o vidas.
–¿Pero esto no puede llevar a un proceso de abstracción absoluta?
–Sí. Hay que tener cuidado de no pasarse del otro lado: no creer ciegamente lo que dice la simulación...
–...Y convertirse en un fundamentalista de la computación.
–Bueno, es como todo. Yo no creo lo que veo en la pantalla hasta que no haya un experimento que lo contraste en la realidad. Así trabajamos acá: podemos hacer modelos y programas muy lindos pero si después los experimentos no validan lo que hacemos, esos programas no sirven para nada. Al menos, para nosotros.