Etorkizunari buruzko iragarpenak utzi, eta gatozen orain biologo molekular baten errealitatera. Onartu behar dut biologo molekularrontzat AA tresna zoragarria dela. Watson eta Crickek 1953an DNAren harizpi bikoitza aurkitu zutenetik, biologia molekularraren arloak aurrerapen ikaragarriak egin ditu. Hasierako garaietan, ikerketaren atalik zailena datuak lortzeko esperimentuak egitea zen. Izan ere, teknikaren aldetik, dena zegoen asmatzeko: gaur egun errutinazkoak diren teknikak (DNA-analisiak, PCRak…), laborategiko tresnak, erreaktiboak… Egindako aurrerapen teknikoen tamaina ulertzeko, adibide bat: 2003an giza genoma lehen aldiz sekuentziatzea (DNAren «letrak» irakurtzea) lortu zen, 13 urteko lanaren, 3.000 milioi dolarren eta 10.000 ikertzaile baino gehiagoren ahaleginaren ondoren. Gaur egun, aldiz, giza genoma bat 1.500 euroren truke sekuentzia daiteke.
Garapen tekniko hauek datuak lortzea asko erraztu dutenez, gaur egungo ikertzaileoi galdera berriak planteatzen zaizkigu: behin datuak izanda, nola analizatu? Genoma bat analizatzeko, ezinbestekoa da programazio-lengoaiak ezagutzea: R, Python, Bash… Eta nik bezala, formaz programaziorik ez dakigunontzat, Egiptoko hieroglifoak interpretatzea bezain erraza izan daiteke. Baina, gure zorionerako, datuen analisirako programazioan AA ikaragarri ona denez, gaur egun ia-ia ordenagailua pizten jakitea nahikoa da genoma bat analizatu ahal izateko. Programazioaren «demokratizazioa» deituko diogu.
Hala ere, «demokratizazio» horrek AAren arazo handi bat azaleratu du. Izan ere, datuen analisia ez da interpretazioa. Behin datuak analizatuta, biologia (dezente) jakin behar da datuak zentzuz interpretatzeko eta gure hipotesiak betetzen diren edo ez jakiteko. Asko hitz egin da AAren akats eta haluzinazioen inguruan, eta, esperientzia pertsonaletik, AAk erabiltzeak algoritmoaren emaitzak behin eta berriz berrikustea eta zuzentzea eskatzen du, azkenean emaitza zentzudunak lortzeko. Eta biologia zuzentzeko, aurretik biologia jakin behar da. Azkenaldian, ordea, nahiko argi gelditu da AAk dena eginda ematen duenez ez duela ikasketa-prozesuan laguntzen. Errazagoa baita AArengana jo eta zuzenean emaitza kopiatzea, gure kabuz irakurri, pentsatu, ulertu… eta emaitza garatzea baino. Beraz, nola lortu AA norabide egokian bideratzeko jakintza AAren garaian?
«Garrantzitsua iruditzen zait AA zertarako eta nola erabili nahi dugun jakitea»
Arlo pertsonalean, ez dut AA gehiegi erabiltzen. Gauzak dauden bezala, iruditzen zait komeni dela AArik gabeko espazioak edukitzea, AAk erabiltzeak arazo etiko eta sozial ugari sortzen baititu: datu-zentroen baliabide-kontsumo neurrigabea, jendearen isolamendua (gure lagun bakarra «AA» izatera iritsi arte…), AA-enpresen negozio-eredu eztabaidagarriak… Gelditzeko etorri denez, garrantzitsua iruditzen zait AA zertarako eta nola erabili nahi dugun jakitea, eta gure mugak non jarriko ditugun.
Iturria: Costa & Penadés. Molecular Cell, 2026.