The Wild Project #331 - César de la Fuente | Lo que las farmacéuticas callan, Bacterias caníbales — vídeo y transcripción

[00:00] ¿Qué  tal  estamos,  amigos?  Podéis  ver
[00:02] 
[00:02] este  capítulo  como  siempre  en  YouTube,
[00:05] 
[00:05] pero  también  lo  tenéis  tanto  en  vídeo
[00:07] 
[00:07] como  en  audio,  en  exclusiva,  sin
[00:09] 
[00:09] anuncios  en  Podimo,  que  son  los
[00:12] 
[00:12] patrocinadores  de  este  vídeo  Podimo,  la
[00:14] 
[00:14] plataforma  de  podcast  en  los  que
[00:16] 
[00:16] encontráis  los  mejores  podcast  y,  por
[00:18] 
[00:18] supuesto,  el  del  Tito  Jordi.  sepáis  que
[00:20] 
[00:20] en  los  propios  podcast  podéis  comentar  y
[00:23] 
[00:23] que  tanto  yo  como  mi  equipo  vamos
[00:25] 
[00:25] contestando  a  los  mejores,  que  si
[00:27] 
[00:27] clicáis  aquí  en  la  oferta  que  tenéis  en
[00:30] 
[00:30] la  descripción  de  este  vídeo,  podéis
[00:31] 
[00:31] tener  60  días,  2s  meses  totalmente
[00:36] 
[00:36] gratis.  Podéis  cancelar  en  cualquier
[00:38] 
[00:38] momento  y  no  perdéis  nada.  Por  lo  tanto,
[00:41] 
[00:41] suscribiros  a  Podimo,  probadlo  si  no  os
[00:44] 
[00:44] gusta,  lo  dejáis  y  no  tenéis  que  pagar
[00:47] 
[00:47] ni  un  solo  euro  y  si  no,  el  precio  es
[00:50] 
[00:50] totalmente  ridículo.  Así  que  muchas
[00:52] 
[00:52] gracias  a  Podimo  por  este  patrocinio  y
[00:55] 
[00:55] ahora  nos  vamos  con  un  podcast  que
[00:59] 
[00:59] tenéis  que  ver  y  escuchar  porque  es
[01:00] 
[01:00] importante.  Vamos  allá.
[01:03] 
[01:03] [Música]
[01:08] 
[01:08] [Aplausos]
[01:11] 
[01:11] No  quiero  hacer  de  Nostradamus  otra  vez
[01:13] 
[01:13] porque  llevo  una  rachita  que  experto  que
[01:15] 
[01:16] traigo  problema  mundial  o  problemón
[01:18] 
[01:19] social  que
[01:20] 
[01:20] sucede.  Pero  el  tema  de  hoy  puede  ser
[01:23] 
[01:23] complicado  y  es  que  mucha  gente  tiene
[01:25] 
[01:25] miedo  de  los  virus.  Se  habla  mucho  de
[01:27] 
[01:27] los  virus,  pero  no  se  está  hablando  de
[01:29] 
[01:29] algo  que  a  muchos  médicos  preocupa  de
[01:31] 
[01:31] forma  mucho  más  seria.  Y  estamos
[01:33] 
[01:33] hablando  de  las  bacterias.  Las  bacterias
[01:36] 
[01:36] causan  millones  de  muertes  anualmente.  Y
[01:39] 
[01:39] lo  malo  no  tan  solo  es  eso,  es  que  va  a
[01:42] 
[01:42] peor.  Y  ahora  eh  entenderéis  por  qué.  en
[01:44] 
[01:44] un  podcast  que  espero  de  verdad,  en
[01:45] 
[01:45] serio,  toco  madera,  toco  lo  que  haga
[01:47] 
[01:47] falta,  que  no  sea  la  fuente  de  un  nuevo
[01:49] 
[01:50] problema,  porque  este  sí  que  sería  muy
[01:51] 
[01:51] gordo.  Hoy  tengo  un  invitado  de
[01:53] 
[01:53] excepción,  profesor  titular  en  la
[01:55] 
[01:55] Universidad  de  Pennsylvania,  doctor  en
[01:57] 
[01:57] inmunología  y  eh  lo  quiero  decir  todo
[02:00] 
[02:00] microbiología,  una  auténtica  eminencia  y
[02:03] 
[02:03] ya  salió  en  The  World  Project  de  forma
[02:04] 
[02:05] indirecta  cuando  en  una  tertulia  pues
[02:07] 
[02:07] hablamos  de  la  entre  comillas
[02:09] 
[02:10] resurrección  del  mamut.  Luego  lo
[02:12] 
[02:12] entenderéis.  Es  un  tema  fascinante.  El
[02:14] 
[02:14] Jurassic  Park  ha  llegado,  amigos.  Hoy  el
[02:17] 
[02:17] doctor  César  de  la  Fuente.  ¿Qué  tal?
[02:18] 
[02:18] ¿Cómo  estás?  Hola,  ¿qué  tal?  Es  un
[02:20] 
[02:20] placer,  un  placer  estar  aquí.  Bueno,  la
[02:22] 
[02:22] verdad  es  que  por  un  lado  tocaremos
[02:25] 
[02:25] temazos  super  eh  optimistas  como  la
[02:28] 
[02:28] inteligencia  artificial,  el  futuro  de  la
[02:30] 
[02:30] medicina,
[02:32] 
[02:32] pero  por  otro  tenemos  que  ser  realistas.
[02:34] 
[02:34] tenemos,  ¿no?,  el  enemigo  a  las  puertas,
[02:37] 
[02:37] un  enemigo  silencioso  que  mata  millones
[02:39] 
[02:39] de  personas  y  que  la  gente  no  le  hace
[02:41] 
[02:41] mucho  caso.  Estamos  en  un  momento
[02:44] 
[02:44] complicado  a  nivel  eh  del  de  lo  que
[02:46] 
[02:46] puede  causar  una  bacterias  o  unas
[02:49] 
[02:49] grandes  bacterias  para  nuestra  sociedad.
[02:52] 
[02:52] Absolutamente.  Las  bacterias  o
[02:54] 
[02:54] infecciones  causadas  por  bacterias  hoy
[02:55] 
[02:55] en  día  eh  causan  alrededor  de  5  millones
[02:58] 
[02:58] de  muertes  al  año  en  el  mundo.  Eh  es  una
[03:01] 
[03:01] de  las  grandes  eh  eh  agentes  que  matan  a
[03:05] 
[03:05] gente  en  el  mundo.  Eh  y  eh  bueno,  es  un
[03:08] 
[03:08] es  un  gran  problema,  ¿no?  La  proyección
[03:10] 
[03:10] es  que  si  no  logramos  descubrir  nuevos
[03:12] 
[03:12] antibióticos,  nuevos  medicamentos  para
[03:14] 
[03:14] hacerles  frentes  a  estas  bacterias,  pues
[03:16] 
[03:16] para  el  año  2050  ese  número  se  va  a
[03:18] 
[03:19] doblar,  ¿no?  que  van  a  ser  10  millones
[03:20] 
[03:20] de  muertes  al  año  en  el  mundo.  Si  haces
[03:22] 
[03:22] un  cálculo  muy  rápido,  esto  es  alrededor
[03:24] 
[03:24] de  una  muerte  cada  3  segundos.  Y  ese  es
[03:26] 
[03:26] el  futuro  al  que  nos  nos  dirigimos
[03:28] 
[03:28] peligrosamente.
[03:29] 
[03:29] Hablamos  de  muertes,  pero  una  bacteria
[03:32] 
[03:32] no  tan  solo  puede  causar  la  muerte,
[03:34] 
[03:34] puede  causar  una  enfermedad  crónica,
[03:36] 
[03:36] puede  causar  un  problema  en  el  que,  como
[03:38] 
[03:38] vimos  aquí,  a  lo  mejor  tengan  que
[03:40] 
[03:40] amputarte  para  evitar  eh  la  muerte  del
[03:43] 
[03:43] cuerpo.  Una  parte,  como  pasó  con  con
[03:45] 
[03:45] Carla  Maronda,  ¿no?  Las  bacterias  son  un
[03:47] 
[03:47] problema  serio  y  hoy  hablaremos  de  ello
[03:49] 
[03:49] y  hablaremos  también  de  las
[03:50] 
[03:50] superbacterias,  de  la  resistencia  de  los
[03:52] 
[03:52] antibióticos,  cómo  funcionan  los
[03:53] 
[03:53] antibióticos  y  qué  estamos  haciendo  y
[03:55] 
[03:55] qué  estáis  haciendo  para  intentar
[03:57] 
[03:57] solucionar  un  marronazo  que  no  es
[04:00] 
[04:00] sencillo,  pero  antes  un  poco  contigo,
[04:02] 
[04:02] ¿no?  O  sea,  ¿por  qué  te  dio  por  esto?
[04:04] 
[04:04] Porque  al  final  tú  sales  de  Galicia  y
[04:07] 
[04:07] llegas  a  pues  bueno,  a  a  la  élite  de  de
[04:10] 
[04:10] la  investigación  como  catedrático  en  la
[04:12] 
[04:12] Universidad  de  Pennsylvania.  Cuéntame  un
[04:14] 
[04:14] poquito  tu  trayectoria.
[04:16] 
[04:16] Bueno,  mira,  yo  eh  desde  que  era  pequeño
[04:18] 
[04:18] pues  siempre  me  ha  fascinado  el  mundo
[04:19] 
[04:19] natural,  el  mundo  que  nos  rodea,  el
[04:21] 
[04:21] mundo  biológico.  Eh,  y  siempre  he  tenido
[04:23] 
[04:23] esta  obsesión  un  poco  por  intentar
[04:25] 
[04:25] entender  cómo  funciona  la  biología.  Eh,
[04:27] 
[04:27] siempre  he  pensado  que  si  realmente
[04:30] 
[04:30] entendemos  el  mundo  biológico  desde  un
[04:31] 
[04:31] punto  de  de  vista  de  principios  de
[04:34] 
[04:34] principios  básicos,  eh  luego  podremos
[04:36] 
[04:36] emplear  eso  para  desarrollar  tecnologías
[04:38] 
[04:39] eh  que  nos  permitan  pues  hacerle  frente
[04:40] 
[04:40] a  las  grandes  problemas  eh  que  tenemos
[04:42] 
[04:42] en  la  en  la  humanidad,  ¿no?  Entonces,
[04:44] 
[04:44] recuerdo  cuando  era  eh  todavía
[04:46] 
[04:46] adolescente  y  recuerdo  de  pensar  en  los
[04:48] 
[04:48] grandes  problemas  de  la  humanidad.  E
[04:50] 
[04:50] hice  un  pequeño  análisis  de  cuáles  eran
[04:53] 
[04:53] los  problemas  que  afectaban  a  mayor
[04:54] 
[04:54] parte  de  gente  y  que  tenían  menos
[04:56] 
[04:56] inversión.  Eh,  a  nivel  de  dinero,  ¿no?
[04:58] 
[04:58] De  financiación.  Esto  cuando  eres
[04:59] 
[04:59] adolescente,  sí.  Todavía  tenía  a  lo
[05:01] 
[05:01] mejor  17,  18  años.  tus  compañeros
[05:03] 
[05:03] pensando  en  qué  peli  van  a  ver  ese  fin
[05:05] 
[05:05] de  semana  y  y  y  a  qué  chicas  se  van  a
[05:07] 
[05:07] ligar  y  tú  estabas  pensando  en  los
[05:08] 
[05:08] problemas  del  mundo.  Está  bien,  así
[05:10] 
[05:10] llegado  donde  llegado.  La  verdad  es  que
[05:11] 
[05:11] siempre  me  ha  fascinado  pues  a  nivel  eh
[05:14] 
[05:14] filosófico  las  grandes  preguntas  de  de
[05:17] 
[05:17] la  humanidad  y  y  bueno  y  y  bueno,  a
[05:20] 
[05:20] partir  de  ese  análisis,  pues  la
[05:21] 
[05:21] resistencia  a  los  antibióticos  fue  el
[05:22] 
[05:22] número  uno  en  mi  ranking  y  entonces
[05:25] 
[05:25] desde  aquella,  pues  la  verdad  es  que  he
[05:27] 
[05:27] sentido  esta  fascinación,  esta  y  me  me
[05:30] 
[05:30] he  sentido  dirigido,  ¿no?,  a  intentar
[05:32] 
[05:32] hacer  algo  eh  para  intentar  eh  paliar
[05:35] 
[05:35] este  gran  problema,  ¿no?  Pero  entonces,
[05:37] 
[05:37] bueno,  salgo  de  Coruña  eh  ahí  es  donde
[05:39] 
[05:39] me  educo  en  el  en  el  Instituto
[05:42] 
[05:42] Vidaguarda.  Empiezo  a  pensar  en  todo
[05:44] 
[05:44] esto.  Eh,  después  hago  la  carrera  de
[05:46] 
[05:46] biotecnología  porque  quería  aprender
[05:48] 
[05:48] cómo  eh  desarrollar  tecnologías  a  partir
[05:51] 
[05:51] de  entender  la  biología.  H  la  biología
[05:53] 
[05:53] una  cosa  curiosa  que  tien  es  que  es
[05:56] 
[05:56] multilingüe  e  entonces  para  poder
[05:58] 
[05:58] entenderla  no  es  como  la  física  que  la
[06:01] 
[06:01] puedes  entender  con  las  matemáticas  tan
[06:02] 
[06:02] solo  la  biología  necesitas  aplicar  un
[06:04] 
[06:04] poco  de  todo,  ¿no?  Estadísticas,
[06:06] 
[06:06] matemáticas,  química,  un  poco  de  todo.
[06:08] 
[06:08] Entonces  esa  estudiar  en  la  Universidad
[06:10] 
[06:10] de  León  eh  biotecnología,  la
[06:13] 
[06:13] licenciatura  de  aquella,  fuimos  parte  de
[06:15] 
[06:15] la  primera  promoción,  me  permitió  pues
[06:17] 
[06:17] aprender  todas  estas  vertientes  que  yo
[06:19] 
[06:19] necesitaba  para  intentar  realmente
[06:20] 
[06:20] entender  la  biología,  ¿no?  desde  todos
[06:22] 
[06:22] los  puntos  de  vista.  Ahí  en  la
[06:24] 
[06:24] universidad  empecé  a  jugar  con
[06:25] 
[06:25] bacterias,  eh,  que  son  las,  bueno,  los
[06:27] 
[06:27] primeros  organismos  que  existieron,
[06:29] 
[06:29] ¿no?,  en  en  el  en  la  Tierra,  lo  cual  les
[06:31] 
[06:31] hace  fascinantes  desde  mi  punto  de
[06:32] 
[06:32] vista.  E  han  sido  capaces  de  sobrevivir
[06:35] 
[06:35] desde  el  inicio  de  la  vida  en  en  la
[06:38] 
[06:38] Tierra,  con  lo  cual  imagínate  todos  los
[06:40] 
[06:40] trucos  que  tienen,  ¿no?  Para  poder
[06:42] 
[06:42] sobrevivir.  Luego  te  preguntaré  que  me
[06:44] 
[06:44] cuentes  exactamente  qué  es  una  bacteria,
[06:45] 
[06:45] cómo  sobreviven,  por  qué  son  tan
[06:46] 
[06:46] importantes  y  buenas  y  malas.  Hay  de
[06:48] 
[06:48] todo.  Exacto.  Sí.  Bueno,  y  en  los
[06:50] 
[06:50] laboratorios  en  la  Universidad  de  León,
[06:51] 
[06:52] la  verdad  es  que  aprendí  sobre  estos
[06:53] 
[06:53] organismos  vivos,  las  bacterias,  y  de
[06:55] 
[06:55] hecho  ahí  es  cuando  empecé  a  a  jugar  un
[06:58] 
[06:58] poco  con  medicamentos.  Estuvimos  una
[06:59] 
[06:59] práctica  donde  aprendimos  a  sintetizar
[07:02] 
[07:02] una  aspirina,  por  ejemplo,  y  realmente
[07:04] 
[07:04] es  curioso  pensar  en  lo  que  lo  que
[07:05] 
[07:05] hicimos  cuando  éramos  más  pequeños,  eh,
[07:07] 
[07:07] por  luego  realmente  yo  he  continuado,
[07:09] 
[07:09] ¿no?,  con  esas  eh  esos  hilos
[07:11] 
[07:11] conceptuales  de  las  bacterias,  las
[07:13] 
[07:13] enfermedades  infecciosas,  los
[07:14] 
[07:14] medicamentos  y  y  bueno,  ese  fue  el
[07:16] 
[07:16] primer  paso.  Eh,  después  eh  fui  a  hacer
[07:19] 
[07:19] el  doctorado  a  la  Universidad  de  British
[07:20] 
[07:20] Columbia  en  en  Vancouver,  en  Canadá,  un
[07:22] 
[07:22] lugar  precioso.  Eh,  no  sé  si  has  estado
[07:24] 
[07:24] por  Canadá  alguna  vez.  No,  no.  Los
[07:26] 
[07:26] padres  estuvieron,  le  encantó.  O  sea,
[07:28] 
[07:28] Canadá  por  la  zona  de
[07:30] 
[07:30] Quebecos.  Espectacular,  precioso.  Y  y
[07:32] 
[07:33] buen  ambiente,  ¿eh?  La  gente  cálida,
[07:34] 
[07:34] aunque  sea  aunque  sea  un  sitio  frío,  la
[07:36] 
[07:36] gente  cálida,  ¿no?  Sí.  Sobre  todo  en
[07:38] 
[07:38] verano,  si  vas  en  verano  ese,  eh,  no,  si
[07:39] 
[07:39] vas  en  invierno,  ahí  sales  en  invierno
[07:41] 
[07:41] hace  frío.  Sí,  sales  ahí  como  un  cubito,
[07:43] 
[07:43] ¿eh?  Sí,  pero  Vancouver,  bueno,  es  un
[07:45] 
[07:45] clima  más  templado  realmente  porque  está
[07:47] 
[07:47] alrededor  de  está  entre  el  mar  y  la  y  la
[07:50] 
[07:50] montaña.  Y  bueno,  ahí  aprendí  pues
[07:53] 
[07:53] aplicar  el  método  científico,  ¿no?
[07:54] 
[07:54] Durante  el  doctorado,  que  creo  que  es  la
[07:57] 
[07:57] mejor  herramienta  que  tiene  el  ser
[07:58] 
[07:58] humano  para  entender  el  mundo,  el  método
[08:00] 
[08:00] científico,  aplicar  esta  herramienta  que
[08:02] 
[08:02] tenemos.  De  hecho,  eh,  fue  la  gran,
[08:04] 
[08:04] desde  mi  punto  de  vista,  la  gran
[08:06] 
[08:06] invención,  ¿no?  Eh,  a  partir  del  el,
[08:08] 
[08:08] bueno,  si  miras  al  en  la  evolución,  pues
[08:10] 
[08:10] el  cerebro,  ¿no?  El  origen  del  cerebro,
[08:12] 
[08:12] la  o  la  evolución  del  cerebro,  creo  que
[08:14] 
[08:14] fue  la  gran  a  nivel  anatómico,
[08:16] 
[08:16] biológico,  a  eh  la  gran  invención,  pero
[08:19] 
[08:19] luego  lo  mejor  que  se  le  ocurrió  al
[08:20] 
[08:21] cerebro  desde  mi  punto  de  vista  es  el
[08:22] 
[08:22] método  científico,  porque  nos  permite
[08:24] 
[08:24] entender  el  mundo  que  nos  rodea,  ¿no?  De
[08:27] 
[08:27] de  mejor  o  peor  manera,  pero  es  lo  mejor
[08:29] 
[08:29] que  tenemos  hoy  en  día.  Y  bueno,  el
[08:31] 
[08:32] doctorado  ahí,  Universidad  Prestigiosa,
[08:34] 
[08:34] creo  también  estuviste  en  MIT,  puede
[08:35] 
[08:35] ser.  Sí,  sí,  después  de  después  de  UBC,
[08:38] 
[08:38] la  Universidad  de  British  Columbia.  E
[08:40] 
[08:40] bueno,  ahí  pues  te  cuento  un  poco  lo  que
[08:42] 
[08:42] hice  en  el  doctorado.  Me  centré  en
[08:44] 
[08:44] entender  realmente  desde  principios  eh
[08:47] 
[08:47] fundamentales  cómo  funcionan  las
[08:48] 
[08:48] bacterias,  eh  cómo  se  hacen  patógenas  o
[08:51] 
[08:51] malas  contra  el  cuerpo  humano,  cómo  nos
[08:52] 
[08:52] causan  eh  la  muerte  o  infecciones  eh  muy
[08:56] 
[08:56] difíciles  de  tratar.  M  y  eh  luego  eh
[08:59] 
[08:59] aprendí  también  cómo  manipular  o
[09:01] 
[09:01] programar  moléculas  en  particular.  Eh  eh
[09:04] 
[09:04] eh  bueno,  si  piensas  en  todas  las
[09:05] 
[09:05] moléculas  de  la  vida,  eh  las  más
[09:08] 
[09:08] pequeñas  que  tienen  una  función
[09:09] 
[09:09] biológica  son  pequeñas  proteínas
[09:11] 
[09:11] llamadas  péptidos.  son  como  eh  un  collar
[09:14] 
[09:14] de  perlas  eh  compuesto  de  pequeños  eh
[09:17] 
[09:17] bloques  eh  o  perlas  que  se  llaman
[09:19] 
[09:19] aminoácidos  y  estos  son  los  los  la
[09:21] 
[09:21] entidad  mínima  o  la  molécula  mínima  que
[09:23] 
[09:23] hace  muchísimas  cosas  en  la  vida,  ¿no?
[09:25] 
[09:25] Entonces,  aprendí  a  programar  estos
[09:26] 
[09:26] pequeños
[09:27] 
[09:27] péptidos  hacia  el  final  del
[09:30] 
[09:30] doctorado.  Estaba  un  poco  pues  poco
[09:33] 
[09:33] satisfecho  porque  no  podíamos  realmente
[09:35] 
[09:35] programar  ni  las  bacterias  ni  estas
[09:37] 
[09:37] pequeñas  moléculas,  no  teníamos  los
[09:39] 
[09:39] conocimientos.  E  y  básicamente  siempre
[09:42] 
[09:42] lo  que  había  que  hacer  era  modificar  un
[09:44] 
[09:44] gen  en  la  bacteria  a  lo  mejor  o  un
[09:46] 
[09:46] aminoácido  en  la  molécula,  en  los
[09:47] 
[09:48] péptidos  y  luego  eh  ver  como  esa
[09:50] 
[09:50] modificación  pues  cambiaba  la  función
[09:52] 
[09:52] biológica.  y  error  un  poquito,  ¿no?
[09:53] 
[09:53] Muchísimo  ensayo  error,  muy  lento,  eh
[09:56] 
[09:56] nada  predecible.  Eh,  y  ahí  es  cuando  al
[09:59] 
[09:59] final,  hacia  el  final  de  mi  doctorado,
[10:00] 
[10:00] tuve  la  una  epifanía  de  que  la
[10:02] 
[10:02] inteligencia  artificial,  los
[10:03] 
[10:03] ordenadores,  las  máquinas  eh  nos  iban  a
[10:06] 
[10:06] permitir  programar  todo  esto,  ¿no?  De
[10:08] 
[10:08] manera  que  de  tal  manera  de  una  manera
[10:11] 
[10:11] que  que  el  ser  humano  realmente  nosotros
[10:12] 
[10:12] no  podíamos,  ¿no?  Porque  lo  vi  durante
[10:14] 
[10:14] mi  doctorado  que  era  era  prácticamente
[10:15] 
[10:15] imposible  hacerlo  de  manera  rápida,  de
[10:17] 
[10:17] manera  predecible  y  demás.  Entonces  ahí
[10:19] 
[10:19] es  cuando,  bueno,  tuve  la  suerte  de
[10:21] 
[10:21] poder  ir  al  MIT,  a  el  MET,  eh,  de
[10:24] 
[10:24] aquella,  la  meca  para  investigación  en
[10:27] 
[10:27] en  inteligencia  artificial.  E  y  fue
[10:30] 
[10:30] curioso  porque  llego  ahí  y  todo  el  mundo
[10:31] 
[10:31] estaba  aplicando  la  inteligencia
[10:32] 
[10:32] artificial,  pues  para  para  todo,  para
[10:35] 
[10:35] todo,  pero  sobre  todo  para  apps,  ¿no?
[10:37] 
[10:37] Para  cosas  de  reconocimiento  de  caras,
[10:38] 
[10:38] reconocimiento  de  sonidos,  eh,  y  demás.
[10:41] 
[10:41] Eh,  pero  cuando  llegué  ahí  propuse,  pues
[10:43] 
[10:43] mira,  quiero  emplearla  ya  a  los
[10:45] 
[10:45] ordenadores  para  eh  diseñar  y  descubrir
[10:48] 
[10:48] nuevos  antibióticos,  quiero  aplicarlo  a
[10:49] 
[10:50] la  biología,  todo  el  mundo  me  miró  como,
[10:52] 
[10:52] "Estás  loco,  eso  es  imposible,  ¿no?
[10:55] 
[10:55] Estamos  aplicándolo  a  cosas  más
[10:56] 
[10:56] sencillas,  pero  la  biología  es  un  es  una
[10:58] 
[10:58] disciplina,  como  comentaba  antes,  ¿no?
[11:01] 
[11:01] Multilingüe,  multifactorial.
[11:04] 
[11:04] El  consenso  es  que  no  no  va  a  funcionar
[11:06] 
[11:06] porque  hay  demasiadas  variables  en  la
[11:07] 
[11:07] biología  y  un  algoritmo  no  va  a  ser
[11:10] 
[11:10] capaz  de  de  abarcar  la  complejidad,  de
[11:13] 
[11:13] abarcar  toda  complejidad  y  de  ser  útil
[11:15] 
[11:15] en  ese  contexto,  ¿no?  Entonces,  quizá
[11:17] 
[11:17] porque  era  más  joven  de  aquella,  pues
[11:19] 
[11:19] ignoré  un  poco  a  los  escépticos.  ¿Te
[11:20] 
[11:20] picaste,  no?  Dijiste,  "Vale,  me  has
[11:22] 
[11:22] dicho  que  no,  pues  voy  a  por  ello."  Sí,
[11:23] 
[11:23] me  piqué.  A  lo  mejor  eso  viene  del
[11:25] 
[11:25] fútbol,  ¿no?  De  jugar  al  fútbol  también,
[11:26] 
[11:26] que  quieres  eh  quieres  demostrarle  a  la
[11:28] 
[11:28] gente  que  que  a  lo  mejor  están
[11:30] 
[11:30] equivocadas,  ¿eh?  Y  bueno,  junto  con  mis
[11:32] 
[11:32] colaboradores,  pues  fuimos  capaces  de
[11:34] 
[11:34] demostrar  que  podíamos  entrenar  una
[11:37] 
[11:37] máquina  para  diseñar  un  antibiótico  y
[11:40] 
[11:40] luego  ese  antibiótico  usando  métodos
[11:42] 
[11:42] químicos  lo  podíamos  pues  sintetizar  en
[11:45] 
[11:45] el  laboratorio,  podíamos  crear  ese
[11:46] 
[11:46] medicamento  en  el  laboratorio  y  luego
[11:48] 
[11:49] vimos  que  ese  medicamento  que  creó  el
[11:51] 
[11:51] ordenador  era  capaz  de  disminuir
[11:53] 
[11:53] infecciones  en  modelos  eh  de  ratones  eh
[11:57] 
[11:57] preclínicos,  ¿no?  Entonces,  fue
[11:59] 
[11:59] increíble  ese  momento,  ¿no?  Cuando  vimos
[12:01] 
[12:01] que  la  molécula  que  el  ordenador  había
[12:02] 
[12:02] diseñado  era  capaz  de  de  disminuir
[12:05] 
[12:05] infecciones  en  ratones,  dijimos,  "Bueno,
[12:07] 
[12:07] esto  es  un  campo  completamente  nuevo.  Es
[12:08] 
[12:08] lo  que  es  el  experimento  que  a  mí  me
[12:10] 
[12:10] convenció  de  que  esto  podía  ser  algo
[12:13] 
[12:13] completamente  novedoso,  nuevo,  eh  un
[12:16] 
[12:16] mundo  entero  donde  quizás  podemos  usar
[12:18] 
[12:18] la  IA  para  diseñarnos  nuevos
[12:21] 
[12:21] medicamentos,  ¿no?  En  general.  Y  bueno,
[12:23] 
[12:23] ese  fue  el  momento  que  que  bueno  que  me
[12:25] 
[12:25] que  me  impulsó  también  en  mi  carrera.
[12:27] 
[12:27] Después  un  poco  un  antes  y  un  después.
[12:28] 
[12:28] Eh,  exactamente.  Sí.  Y  luego,  claro,  yo
[12:31] 
[12:31] quiero  entender  exactamente  pues  las  la
[12:33] 
[12:33] la  la  complejidad  de  las  simulaciones
[12:35] 
[12:35] que  debéis  hacer  para  una  ensayo  error
[12:38] 
[12:38] que  que  que  nosotros  haríamos  los
[12:40] 
[12:40] humanos  en  en  años,  pues  entiendo  que
[12:42] 
[12:42] esto  en  minutos  o  o  horas  se  puede  hacer
[12:45] 
[12:45] prueba  y  prueba  y  prueba  hasta  ir  eh
[12:47] 
[12:47] escogiendo  la  mejor  opción  todo  el  rato.
[12:49] 
[12:49] Y  luego  está  el  tema  también  de  volver  a
[12:52] 
[12:52] la  vida  ciertas  moléculas  ya  extintas,
[12:54] 
[12:54] que  eso  me  parece  fascinante,  que
[12:56] 
[12:56] estamos  rozando  ya  la  ciencia  ficción.  Y
[12:59] 
[12:59] ahora  estamos  rozando  con  las  yemas,
[13:01] 
[13:01] pero  yo  creo  que  de  aquí  poco  la  zarpa
[13:02] 
[13:02] ya  estará  metida.  Pero  antes,  para  la
[13:05] 
[13:05] gente  que  que  está  viendo  esto,  o  está
[13:07] 
[13:07] escuchando  esto  y  realmente  le  gusta  el
[13:10] 
[13:10] tema,  pero  no  sabe  mucho  porque  la
[13:12] 
[13:12] verdad  es  que  ya  nos  queda  lejos,  ¿no?,
[13:14] 
[13:15] el  colegio  cuando  nos  explicaban  las
[13:16] 
[13:16] bacterias,  los  virus,  etcétera.  Vamos  a
[13:18] 
[13:18] ir  a  lo  básico,  vamos  a  empezar  por  lo
[13:20] 
[13:20] básico  y  luego  ya  iremos  entrando  en  más
[13:23] 
[13:23] complejidad.  Lo  primero  que  te  pregunto,
[13:26] 
[13:26] ¿qué  es  una  bacteria  exactamente?
[13:28] 
[13:28] Una  bacteria  es  un  organismo  e  bueno,
[13:31] 
[13:31] unicelular,  es  una  una  célula  eh
[13:35] 
[13:35] individual  e  que  es  capaz  de  replicarse
[13:38] 
[13:38] en  cuestión  de  minutos,  lo  cual  es  la
[13:41] 
[13:41] gran  ventaja,  el  gran  superpoder  que
[13:43] 
[13:43] tienen,  ¿no?  Que  se  pueden  replicar  en
[13:45] 
[13:45] minutos,  lo  cual  les  permite  pues
[13:46] 
[13:46] adaptarse  a  cualquier  situación  porque
[13:47] 
[13:47] pueden  mutar  sus  genes,  modificarlos  de
[13:50] 
[13:50] tal  manera  que  puedan  hacerle  frente  a
[13:53] 
[13:53] cualquier  obstáculo  que  se  les  presente.
[13:56] 
[13:56] Uno  de  los  obstáculos  puede  ser  un
[13:57] 
[13:57] antibiótico,  ¿no?  Cuando  les  tiramos  un
[13:58] 
[13:58] antibiótico,  el  antibiótico  las  mata,
[14:00] 
[14:00] entonces  no  son  tontas,  eh,  son  capaces
[14:03] 
[14:03] de  modificar  su  material  genético  para
[14:05] 
[14:05] desarrollar  estrategias  para  hacerle
[14:08] 
[14:08] frente  a  ese  antibiótico,  destruirlo  de
[14:09] 
[14:09] diferentes  maneras  o  bueno,  hacerle
[14:11] 
[14:11] frente  de  usando  diferentes  mecanismos,
[14:14] 
[14:14] ¿no?  Eh,  las  bacterias  son  las  primeras
[14:16] 
[14:16] eh  organismos  vivos  que  existieron  en  la
[14:18] 
[14:18] Tierra,  con  lo  cual  tienen  tienen  mucha
[14:21] 
[14:21] memoria  histórica  en  en  su  código
[14:23] 
[14:23] genético  de  la  que  podemos  aprender  un
[14:25] 
[14:25] montón.
[14:26] 
[14:26] Y  eh  una  de  las  cosas  que  es  curiosa,
[14:28] 
[14:28] las  bacterias  que  siempre  las  asociamos
[14:29] 
[14:29] con  cosas  malas,  ¿no?  Porque  es  verdad,
[14:31] 
[14:31] las  superbacterias  nos  matan,  pero  hay
[14:33] 
[14:33] muchísimas  bacterias  que  son  buenas.  De
[14:34] 
[14:34] hecho,  eh  en  nuestro  cuerpo  tenemos
[14:37] 
[14:37] millones  de  bacterias,  eh  tanto,  por
[14:40] 
[14:40] ejemplo,  nuestra  piel,  eh  nuestra
[14:42] 
[14:42] nuestra  boca,  eh  nuestro  intestino,  que
[14:45] 
[14:45] hacen  cosas  buenas  para  nosotros.  Por
[14:46] 
[14:46] ejemplo,  las  de  nuestro  intestino  nos
[14:47] 
[14:47] ayudan  a  digerir  comida.  e  son  bacterias
[14:50] 
[14:50] que  son  lo  que  se  denomina  el  micro  la
[14:53] 
[14:53] microbiota  o  el  microbioma,  eh,  que
[14:56] 
[14:56] básicamente  han  covolucionado  con
[14:57] 
[14:57] nosotros  y  nos  ayudan  a  ciertas  cosas,
[14:59] 
[14:59] como  simbiosis  un  poco,  ¿no?
[15:00] 
[15:00] Exactamente.  Y  nosotros  nosotros  les
[15:01] 
[15:01] proporcionamos  una  casa,  eh,  ¿no?  A  37
[15:04] 
[15:04] gr,  calentita  donde  puedan  vivir  y  donde
[15:07] 
[15:07] puedan  crecer.  E  entonces,  bueno,  es
[15:10] 
[15:10] importante  diferenciar  esto,  ¿no?  Que
[15:12] 
[15:12] hay  bacterias  patógenas  malas,  pero
[15:14] 
[15:14] luego  la  gran  mayoría  son  realmente
[15:16] 
[15:16] buenas,  ¿no?  Las  bacterias  que  están  en
[15:18] 
[15:18] nuestro  cuerpo  nacen  con  nosotros  o  o  en
[15:21] 
[15:21] el  proceso  de  de  pues  de  una  vez  ya  pues
[15:24] 
[15:24] el  bebé  está  fuera  del  cuerpo  de  la  de
[15:26] 
[15:26] la  madre,  eh  se  se  adhieren  de  alguna
[15:29] 
[15:29] forma.  Pues  lo  último  lo  último  que  que
[15:31] 
[15:31] se  conoce  en  la  investigación  es  que  eh
[15:33] 
[15:33] a  través  de  de  un  parto  vaginal,  por
[15:35] 
[15:35] ejemplo,  pues  ya  hay  ciertas  bacterias
[15:37] 
[15:37] que  que  ya  están  en  el  cuerpo,  ¿no?,  en
[15:40] 
[15:40] la  piel  del  bebé.  E  entonces  eh  y  bueno
[15:43] 
[15:43] y  luego  en  las  primeras  semanas  de  de
[15:46] 
[15:46] vida,  primeros  meses,  pues  empiezan  a
[15:47] 
[15:47] colonizar  con  más  bacterias,  ¿no?  Pero
[15:50] 
[15:50] no  están  en  el  feto,  que  yo  sepa.  No
[15:52] 
[15:52] creo  que  el  feto  es  un  es  es es  en
[15:54] 
[15:54] principio  es  un  ambiente  estéril,  aunque
[15:56] 
[15:56] todavía  hay  investigación  en  ese  campo,
[15:58] 
[15:58] con  lo  cual  no  quiero  decir  que  eso  vaya
[15:59] 
[15:59] a  ser  así.  No  se  sabe,  ¿no?  No  se  sabe.
[16:01] 
[16:01] Yo  creo  que  todavía  no  se  sabe  bien,
[16:02] 
[16:02] ¿no?  Eh,  es  curioso,  ¿no?  La  las  partes
[16:05] 
[16:05] que  los  lugares  que  se  creían  siempre
[16:07] 
[16:07] tradicionalmente  estériles  en  el  en  el
[16:10] 
[16:10] cuerpo  humano,  pues  muchos  se  ha  visto
[16:12] 
[16:12] que  a  lo  mejor  no.  En  el  cerebro,  por
[16:13] 
[16:13] ejemplo,  se  han  visto  que  hay  ciertas
[16:14] 
[16:14] bacterias,  son  en  el  ojo  e  eh  también  eh
[16:18] 
[16:18] bueno,  es  un  es  un  ambiente  típicamente
[16:21] 
[16:21] estéril,  pero  se  han  encontrado  ejemplos
[16:23] 
[16:23] donde  se  puede  encontrar,  bueno,  ciertas
[16:24] 
[16:25] bacterias  también  ahí,  ¿no?  Entonces,
[16:26] 
[16:26] bueno,  es  difícil  decir  que  nunca
[16:27] 
[16:27] encontraremos  bacterias  en  ciertos
[16:29] 
[16:29] sitios  porque,  como  comento,  se  pueden
[16:31] 
[16:32] adaptar  y  crecer  en  ambientes  realmente
[16:34] 
[16:34] que  donde  el  ser  humano  moriría
[16:36] 
[16:36] instantáneamente,  ¿no?  Bueno,  se  habla
[16:37] 
[16:37] de  arterias  en  el  incluso  en  el  espacio,
[16:39] 
[16:39] ¿no?  capaces  de  resistir  pues  en  las
[16:42] 
[16:42] condiciones  absolutamente  inhumanas,
[16:44] 
[16:44] ¿no?,  del  espacio  exterior.  Sí.
[16:46] 
[16:46] bacterias  en  el  permafrost,  eh  bueno,  eh
[16:48] 
[16:48] congeladas,  eh  paradas  en  el  tiempo.  Eh
[16:51] 
[16:51] de  hecho,  una  cosa  que  hay  hay  cierto
[16:54] 
[16:54] temor,  ¿no?  De  que  hay  virus  y  bacterias
[16:56] 
[16:56] eh  congeladas  en  el  permafrost  y  que  con
[16:58] 
[16:59] el  cambio  climático  eh  pues  quizás
[17:01] 
[17:01] puedan  eh  puedan  pues  salir  de  ahí  y  y
[17:04] 
[17:04] revivir  en  cierto  modo,  ¿no?  Te
[17:06] 
[17:07] preguntaré  luego  por  los  miedos  de  del
[17:09] 
[17:09] futuro,  ¿no?  la  sección.  Hay  preguntas
[17:11] 
[17:11] un  poco  más  cortas  quizás  que  una  de  las
[17:14] 
[17:14] pues  bueno,  de  las  preguntas  grandes  que
[17:16] 
[17:16] tenemos  todos  es,  ¿hay  alguna  bacteria
[17:18] 
[17:18] que  está  aletargada,  ¿no?  Y  que  en  algún
[17:20] 
[17:20] momento  puede  despertarse  y  nosotros  no
[17:22] 
[17:23] podamos  no  estar  preparados.  Eso  lo  te
[17:24] 
[17:24] lo  pregunto.  Eh,  las  bacterias  entonces
[17:27] 
[17:27] es  el  el  nacimiento  de  la  vida.  Esto  es
[17:31] 
[17:31] es  interesante,  ¿no?  Porque  lo  tenemos
[17:33] 
[17:33] como  algo  negativo  casi  siempre  y  lo  que
[17:36] 
[17:36] somos  ahora  es  porque  hubo  primero  una
[17:38] 
[17:38] unas  bacterias.  Yo  creo  que  sí.  Yo  por
[17:40] 
[17:40] eso,  bueno,  es  una  de  las  cosas  que  me
[17:42] 
[17:42] que  me  llevó  a  estudiar  microbiología,
[17:44] 
[17:44] estudiar  el  mundo  microbiano.  E  e  al
[17:48] 
[17:48] final  eh  son  los  como  comentan  los
[17:50] 
[17:50] primeros  organismos  e  todo  el  resto  de
[17:53] 
[17:53] cosas  pues  ha  evolucionado  a  partir  de
[17:55] 
[17:55] esto,  ¿no?  Y  y  creo  que  podemos  aprender
[17:58] 
[17:58] un  montón  un  montón  de  de  las  bacterias.
[18:01] 
[18:01] Realmente  también  otra  cosa,  otra
[18:03] 
[18:03] transición  histórica  en  la  vida  es  el  el
[18:07] 
[18:07] cambio  a  la  vida  multicelular  desde  la
[18:09] 
[18:09] vida  unicelular.  Por  eso  comentaba  antes
[18:11] 
[18:11] que,  bueno,  las  bacterias  son
[18:12] 
[18:13] unicelulares,  pero  eh  hubo  una
[18:15] 
[18:15] transición
[18:16] 
[18:16] histórica  en  en  la  biología  donde  de
[18:19] 
[18:19] repente  eh  encontraron  maneras  de
[18:21] 
[18:21] juntarse  eh  de  un  modo  multicelular,
[18:24] 
[18:24] ¿no?  Que  realmente  el  mundo  multicelular
[18:27] 
[18:27] somos  nosotros,  el  ser  humano,  los
[18:29] 
[18:29] organismos  eh  eh  más  complejos  son  todos
[18:31] 
[18:31] multicelulares,  ¿no?  Pero,  ¿cómo  ocurrió
[18:33] 
[18:33] eso,  no?  la  primera  bacteria  o  la
[18:35] 
[18:35] primera  célula  a  tener  eh  un  contexto  eh
[18:38] 
[18:38] de  muchas  células  juntas  y  las  bacterias
[18:41] 
[18:41] son  capaces  de  de  crecer  y  luego
[18:43] 
[18:43] juntarse  en  en  microcolonias  que  se
[18:47] 
[18:47] llaman  e  llamadas  biofilms,  eh  que  eh
[18:51] 
[18:51] les  permiten  pues  eh  compartir
[18:53] 
[18:53] alimentos,  les  permiten  comunicarse
[18:54] 
[18:54] entre  ellas  a  través  de  moléculas,  a
[18:57] 
[18:57] través  de  de  compuestos  químicos  que
[18:59] 
[18:59] produce  una  para  hablarla  la  otra.
[19:02] 
[19:02] eh  se  pueden  comunicar  para  decirles,
[19:04] 
[19:04] "Oye,  eh  nos  hace  falta  más  comida.  Oye,
[19:07] 
[19:07] nos  están  atacando  esta  otra  bacteria  o
[19:09] 
[19:09] tal  o  este  virus  nos  está  atacando.
[19:11] 
[19:11] Entonces  son  e  tendemos  a  pensar  en  las
[19:14] 
[19:14] bacterias  como  organismos  muy  simples,
[19:16] 
[19:16] sencillos,  eh  quizás  estúpidos,  pero  es
[19:18] 
[19:18] un  poco  lo  contrario.  Tienen  una
[19:20] 
[19:20] inteligencia,  en  su  caso,  obviamente  no
[19:22] 
[19:22] tienen  un  sistema  nervioso,  pero  tienen
[19:24] 
[19:24] una  inteligencia  química  eh  que  les
[19:25] 
[19:25] permite  pues  comunicarse  y  sobrevivir,
[19:28] 
[19:28] ¿no?  Me  recuerdo  un  poco  incluso  a  pues
[19:29] 
[19:29] a  las  hormigas,  ¿no?
[19:32] 
[19:32] y  de  una  forma  que  no  podemos  comprender
[19:34] 
[19:34] exactamente  se  comunican  entre  todas
[19:37] 
[19:37] para para  hacer  funciones  que  pueden  ser
[19:39] 
[19:39] muy  complejas,  ¿no?  Sí.  El
[19:40] 
[19:40] superorganismo,  ¿no?  De  las  de  la  de  las
[19:43] 
[19:43] eh  sí  de  de  la  mente  colmena,  ¿no?  Y
[19:46] 
[19:46] toda  la  historia  esta.  Eh,  una  bacteria
[19:49] 
[19:49] e  dices  que  es  unicelular.
[19:52] 
[19:52] Las  bacterias,  entiendo  que  habrá
[19:53] 
[19:53] diferentes  tipos,  pero  todas  tienen  e
[19:55] 
[19:55] las  mismas  partes,  es  decir,  tienen  un
[19:57] 
[19:57] núcleo  o  ¿qué  tipo  de  célula  es  la
[20:00] 
[20:00] bacteria?  Las  bacterias,  pues  sobre  todo
[20:02] 
[20:02] hay  dos  tipos,  eh  la  llamada  gram
[20:05] 
[20:05] negativa  y  la  llamada  gram  positiva.  Eh
[20:08] 
[20:08] las  gram  negativas  tienden  a  ser  las  más
[20:10] 
[20:10] peligrosas  para  el  para  el  ser  humano.  E
[20:13] 
[20:13] la  diferencia  fundamental  es  que  la  gran
[20:15] 
[20:15] negativa  tiene  dos  paredes  celularesm
[20:17] 
[20:17] que  le  permiten  protegerse  del  mundo
[20:19] 
[20:19] exterior.  Las  gran  positivas  solo  tienen
[20:21] 
[20:21] una  pared  celular  que  es  más
[20:23] 
[20:23] gruesa.
[20:24] 
[20:24] Entonces  las  gran  negativas  como  tienen
[20:27] 
[20:27] dos  paredes  es  más  complicado  matarlas
[20:29] 
[20:29] con  antibióticos  y  con  terapias.  eh
[20:30] 
[20:31] medicamentos  y  demás  y  son  las  que
[20:33] 
[20:33] suelen  crear  más  problemas  en  el
[20:34] 
[20:34] contexto  de  hospitales,  de  bueno,  causar
[20:37] 
[20:37] muertes  en  humanos  y  demás,  nomm
[20:41] 
[20:41] ¿Por  qué  hay  bacterias  malas?  Porque
[20:44] 
[20:44] porque  claro,  tú  piensas  qué  necesidad
[20:46] 
[20:46] hay,  ¿no?  Si  las  bacterias  podemos  hacer
[20:47] 
[20:47] una  simbiosis  casi  perfecta  con  con  el
[20:49] 
[20:50] humano  y  con  los  animales,  ¿por  qué?
[20:52] 
[20:52] ¿Por  qué  hay  bacterias  que  producen
[20:53] 
[20:54] tantas  muertes?  Bueno,  las  bacterias  las
[20:56] 
[20:56] bacterias  malas  son  malas  desde  el  punto
[20:57] 
[20:58] de  vista  humano,  ¿no?  Ah,  no  desde  el
[20:59] 
[20:59] suyo  propio.  Pero  desde  el  suyo  al  final
[21:01] 
[21:01] eh  todos  estamos  en  una  en  una  eh  pelea
[21:05] 
[21:05] por  sobrevivir  en  este  mundo,  ¿no?  Al
[21:07] 
[21:07] final  es  todo  eh eh  selección  natural,
[21:10] 
[21:10] ¿no?  Entonces,  las  bacterias  que  son
[21:12] 
[21:12] malas  para  nosotros,  ellas  lo  único  que
[21:13] 
[21:13] están  haciendo  es  intentan  pues
[21:15] 
[21:15] colonizar  un  ambiente  donde  puedan
[21:17] 
[21:17] reproducirse,  en  este  caso  nuestro
[21:19] 
[21:19] cuerpo,  desafortunadamente  y  eh  crecer  y
[21:21] 
[21:22] y  bueno,  eh  y  extender  su  material
[21:24] 
[21:24] genético  en  la  en  la  progenie  y  al  final
[21:27] 
[21:27] eso  es  lo  que  hacemos  todos,  ¿no?
[21:29] 
[21:29] En  este  caso,  pues  la  mala  suerte  de  que
[21:31] 
[21:31] nos  eligen  a  nosotros  como  huéspedes.
[21:33] 
[21:33] Ajá.  Eh,  pero  si  piensas  en  el  en  la  en
[21:36] 
[21:36] la  evolución  e  en  la  teoría  de  selección
[21:39] 
[21:39] natural  y  todo  esto  de  Charles  Darwin,
[21:41] 
[21:41] al  final  es  lo  que  hacemos  todos,  ¿no?
[21:44] 
[21:44] Nosotros  en  la  vida  pues  intentamos
[21:46] 
[21:46] también  la  mayor  parte  de  seres  humanos
[21:48] 
[21:48] pues  intentan  también  hacer  esto,  ¿no?
[21:49] 
[21:49] Sobrevivir  de  cualquier  manera,
[21:51] 
[21:51] reproducirse  a  lo  mejor.  Sí,  eso  eso  hay
[21:53] 
[21:53] dificultades  a  veces,  ¿eh?  Eso,  eso  hay
[21:55] 
[21:55] dificultades  y  ya  cada  vez  menos  gente
[21:56] 
[21:57] quiere  hacerlo,  pero  en  teoría,  bueno,  a
[21:59] 
[21:59] lo  largo  de  la  historia  esto  ha  sido
[22:00] 
[22:00] así,  ¿no?  Ajá.  Es  una  carrera  por  la
[22:02] 
[22:02] supervivencia,  ¿no?  Que  algunos  algunos
[22:04] 
[22:04] son  más  grandes,  otros  más  pequeños  y
[22:05] 
[22:05] las  bacterias  pueden  ser  muy  cabronas.
[22:07] 
[22:07] Exacto.  Pero  miran  por  ellas,  ¿no?  Lo
[22:09] 
[22:09] que  ellos  están  desde  su  punto  de  vista
[22:10] 
[22:10] de,  oye,  eh,  apártate  de  del  camino.  Ex.
[22:13] 
[22:13] Los  seres  humanos  también  nos  metemos  en
[22:15] 
[22:15] guerras,  nos  matamos  los  unos  a  los
[22:16] 
[22:16] otros  y  bueno,  cada  uno  se  cree  que  está
[22:18] 
[22:18] en  lo  correcto,  ¿no?  Claro.  Eh,  no  sé  si
[22:20] 
[22:20] has  leído  el  el  libro  e  el  gen  egoísta
[22:24] 
[22:24] de  Richard  Dawkinendo.  Eh,  bueno,  lo
[22:27] 
[22:27] recomiendo,  es  un  gran  libro  porque
[22:28] 
[22:28] habla  un  poco  del  eh  el  nacimiento  del
[22:30] 
[22:30] meme,  sí,  pero  básicamente  como  como  el
[22:33] 
[22:33] gen  realmente  es  lo  que  importa,  ¿no?  y
[22:35] 
[22:35] y  los  genes  nos  e  emplean  a  nosotros  y  a
[22:38] 
[22:38] cualquier  otro  organismo  en  el  mundo
[22:40] 
[22:40] como  huéspedes.  Y  nosotros  vivimos
[22:43] 
[22:43] nuestra  vida  como  un  huésped  eh,  para
[22:45] 
[22:45] poder  alojar  estos  genes  que  tenemos  y
[22:47] 
[22:47] para  poder  luego  pasarlos  a  la  siguiente
[22:48] 
[22:48] generación,  pero  en  realidad  es  como  un
[22:50] 
[22:50] el  gen  es  como  un  no  quiero  decir
[22:52] 
[22:52] parásito,  pero  bueno,  quizás  para  que  el
[22:54] 
[22:54] público  lo  entienda,  como  un  parásito
[22:56] 
[22:56] que  que  nos  nos  usa,  sí,  nos  usa  y  luego
[22:59] 
[22:59] nos  desecha  y  luego  nos  desecha,  nos
[23:00] 
[23:00] morimos  y  el  gen  se  pasa  a  la  siguiente
[23:02] 
[23:02] generación  y  al  final  es  lo  que  pervive,
[23:04] 
[23:04] ¿no?  en  la  en  perpetuedad,  ¿no?  Ese  es
[23:07] 
[23:07] un  poco  el  concepto.  Sí.  Bueno,  que
[23:09] 
[23:09] cuando  piensas  en  lo  en  lo  micro  y  no  en
[23:11] 
[23:11] lo  macro  es  cuando  a  veces  te  rompes  la
[23:13] 
[23:13] cabeza,  ¿no?  Dices,  "¿Cómo  cómo  puede
[23:15] 
[23:15] pasar  esto  dentro  de  mí?"  Porque  para
[23:17] 
[23:17] nosotros  es  todo  muy  sencillo,  ¿no?  Es  A
[23:19] 
[23:19] B  C,  pero  dentro  pasan  1  millones  de
[23:21] 
[23:21] cosas.  Estamos  en  lo  básico.  Mucha  gente
[23:24] 
[23:24] no  distingue  virus  de  bacteria.
[23:27] 
[23:27] El  virus,  evidentemente,  es  una  palabra
[23:29] 
[23:29] que  da  miedo  y  que  y  que  gente  que  tiene
[23:32] 
[23:32] pánico,  la  bacteria,  ya  veremos  que  a  lo
[23:34] 
[23:34] mejor  le  tendríamos  que  tener  más  pánico
[23:36] 
[23:36] y  no  hablamos  tanto  de  ello,  pero  ¿qué
[23:37] 
[23:37] diferencia  hay  entre  un  virus  y  una
[23:39] 
[23:39] bacteria?  No  son  lo  mismo,  ¿no?  A  ver,
[23:41] 
[23:41] la  diferencia  fundamental  es  que  una
[23:42] 
[23:42] bacteria  es  capaz  de  autorreplicación,
[23:44] 
[23:44] es  decir,  una  bacteria  ya  sola  eh  si  le
[23:46] 
[23:46] das  nutrientes  se  puede  replicar,  es
[23:48] 
[23:48] decir,  se  puede  dividir,  ¿no?  Para
[23:51] 
[23:51] multiplicarse,  digamos.  Un  virus  eh
[23:53] 
[23:53] necesita  una  célula  huésped  para  poder
[23:55] 
[23:55] replicarse.  Es  decir,  un  virus  es  un  es
[23:58] 
[23:58] un  parásito  realmente  porque  nos
[24:00] 
[24:00] necesita  una  célula  humana  para  poder
[24:02] 
[24:02] adentrarse  dentro  de  la  célula  humana.  E
[24:04] 
[24:04] tiene  un  sistema  de  inyección  que  se
[24:06] 
[24:06] puede  inyectar  dentro  de  la  célula  y  una
[24:08] 
[24:08] vez  que  está  ahí,  pues  usa  nuestra
[24:10] 
[24:10] nuestra  maquinaria  celular  del  ser
[24:13] 
[24:13] humano  para  poder  replicarse.  Pero  es  un
[24:16] 
[24:16] parásito  porque  no  se  puede
[24:17] 
[24:17] autorreplicar,  no  es  capaz  el  virus.  Y
[24:19] 
[24:19] de  hecho  ha  habido  muchos  estudios  y
[24:20] 
[24:20] muchos  conceptos  en  dentro  de  la  ciencia
[24:23] 
[24:23] donde  em  sabe  si  un  virus  es  está  vivo  o
[24:27] 
[24:27] muerto,  ¿no?  Eh  o  o  si  forma  parte  de  la
[24:30] 
[24:30] vida  o  no,  porque  está  en  la  barrera,  en
[24:32] 
[24:32] la  en  la  frontera  entre  las  dos  cosas.
[24:35] 
[24:35] Porque  una  de  las  e  características  de
[24:38] 
[24:38] de  algo  vivo,  de  un  de  una  entidad  viva
[24:41] 
[24:41] es  que  sea  capaz  de  autorreplicarse  y  el
[24:43] 
[24:43] virus  no  es,  entonces  no  e  no  cumple  con
[24:47] 
[24:47] ese  requisito,  ¿no?,  de  de  lo  que
[24:49] 
[24:49] consideramos  que  es  algo  vivo.  Entonces,
[24:51] 
[24:51] es  interesante  pensar  en  pensar  en  esto,
[24:53] 
[24:53] ¿no?  Los  virus  pueden  infectar  a
[24:56] 
[24:56] bacterias.  Sí,  los  virus  pueden  infectar
[24:59] 
[24:59] a  bacterias.  Hay  virus  específicos  que
[25:02] 
[25:02] matan  a  bacterias  que  se  llaman
[25:03] 
[25:03] bacteriófagos.  Mm.  Y  de  hecho,  eh  no  sé
[25:06] 
[25:06] si  habrás  eh  oído  la  tecnología  de
[25:09] 
[25:09] Crisper,  que  se  usa  hoy  en  día  para
[25:12] 
[25:12] editar  genes  en  en  humanos.  Eso  es  una
[25:15] 
[25:15] tecnología,  bueno,  Crisper  son  elementos
[25:17] 
[25:17] genéticos  e  producidos  por  eh  bacterias
[25:20] 
[25:20] para  hacerle  frente  a  estos  virus  que
[25:22] 
[25:22] las  atacan.
[25:23] 
[25:23] Y  y  de  hecho  uno  de  los  pioneros  de  este
[25:25] 
[25:25] campo  es  Francis  Mojica,  que  es
[25:27] 
[25:27] investigador  aquí  en  España  en  la
[25:28] 
[25:28] Universidad  de  Alicante,  eh,  que  fue,
[25:30] 
[25:30] bueno,  el  que  le  dio  el  nombre  de
[25:32] 
[25:32] Crisper  a  esta  a  esta  a  estos  eh  a  esta
[25:36] 
[25:36] herramienta,  ¿no?,  que  hoy  en  día  es  una
[25:37] 
[25:37] herramienta  que  se  usa  para  editar  genes
[25:39] 
[25:39] en  humanos,  para  mejorarlos,  eh  para  eh
[25:42] 
[25:42] para  remover  ciertos  genes  o  añadir
[25:44] 
[25:44] ciertos  genes  o  editarlos.  puede  ser  el
[25:46] 
[25:46] futuro  de  la  humanidad  en  puede  ser,
[25:47] 
[25:47] bueno,  es  una  gran  herramienta  genética,
[25:49] 
[25:49] ¿no?,  que  se  puede  usar  para  hacerle
[25:50] 
[25:50] frente  a  enfermedades  hoy  en  día.  Y
[25:52] 
[25:52] bueno,  pero  bueno,  la  respuesta  es  que
[25:54] 
[25:54] sí,  hay  virus  que  afectan  directamente
[25:55] 
[25:55] eh  a  bacterias,  entonces  las  bacterias
[25:58] 
[25:58] también  tienen  que  desarrollar
[25:59] 
[25:59] mecanismos  para  hacerle  frente  a  esos
[26:01] 
[26:01] virus.  Al  final  la  naturaleza  es  un  es
[26:04] 
[26:04] una  ecosistema  tremendamente  violento  en
[26:06] 
[26:06] ese  sentido  de  que  todo  el  mundo  se  está
[26:07] 
[26:07] intentando  matar,  ¿no?  Al  final  es  una
[26:10] 
[26:10] guerra  mundial,  es  una  guerra  constante,
[26:12] 
[26:12] ¿no?  Al  final,  claro.  Y  los  virus
[26:14] 
[26:14] también,  lo  que  decíamos  antes,  miran
[26:15] 
[26:15] por  su  propia  supervivencia  y  de  hecho
[26:16] 
[26:17] hay  muchos  virus  que  han  ayudado  a  a  a
[26:20] 
[26:20] evolucionar  pues  las  especies,  ¿no?
[26:23] 
[26:23] Absolutamente.  Sí,  sí.  Una  cosa  que  es
[26:25] 
[26:25] curiosa  de  los  virus  que  pueden  estar
[26:26] 
[26:26] latentes,  se  pueden  eh  adentrar  en  los
[26:29] 
[26:29] genomas  e  y  se  pueden  quedar  ahí
[26:32] 
[26:32] calladitos  eh  hibernando  durante  un
[26:33] 
[26:33] tiempo  y  luego  se  pueden  eh  eh
[26:36] 
[26:36] reactivar,  ¿no?  Un  ejemplo  es  el  virus
[26:37] 
[26:37] del  herpes,  ¿no?  Que  se  puede  activar
[26:39] 
[26:39] con  estrés  o  con  sobre  todo.  Bueno,
[26:41] 
[26:41] mucha  gente  tenemos,  yo  lo  tengo  y  de
[26:42] 
[26:43] vez  en  cuando  cada  x  años,  pam,  me  sale.
[26:45] 
[26:45] Exacto.  Pues  es  un  virus.  Luego  en  en
[26:47] 
[26:47] nuestro  genoma,  el  genoma  humano,  en
[26:49] 
[26:49] todos  los  genes  que  codifican  lo  que
[26:51] 
[26:51] somos,  hay  un  gran  porcentaje  de
[26:54] 
[26:54] material  genético  de  virus  e  que  forman
[26:58] 
[26:58] parte  de  la  historia  eh  eh  infecciosa  a
[27:01] 
[27:01] lo  largo  a  lo  largo  de  la  humanidad.
[27:03] 
[27:03] Entonces,  tenemos  muchos  trocitos  de
[27:04] 
[27:04] virus  en  nuestro  genoma,  lo  cual,  no  me
[27:06] 
[27:06] acuerdo  ahora  el  porcentaje,  no  quiero
[27:08] 
[27:08] decir  a  lo  mejor  el  30,  no  quiero  decir,
[27:10] 
[27:10] pero  un  montón  de  nuestro  material
[27:11] 
[27:11] genético  e  proviene  de  virus,  viene  son
[27:14] 
[27:14] partes  de  virus  que  infectaron  a  seres
[27:16] 
[27:16] humanos  a  lo  largo  de  la  humanidad  y  que
[27:18] 
[27:18] se  quedaron  ahí  incrustados  en  en
[27:20] 
[27:20] nuestro  en  nuestro  genoma,  ¿no?  Por
[27:21] 
[27:21] explicarlo  así  un  poco  de  manera  Sí,
[27:22] 
[27:23] bueno,  que  nos  ha  ayudado  entonces  a  ser
[27:24] 
[27:24] como  somos  también  contribuyen  a  a  un
[27:26] 
[27:26] poco  a  un  poco  lo  que  somos  también.  Qué
[27:28] 
[27:28] fuerte.  Eh,  hablando  regresando  a  las
[27:31] 
[27:31] bacterias,  ¿cuáles  son  las  bacterias  con
[27:33] 
[27:34] las  que  tenemos  que  tener  más  cuidado?
[27:35] 
[27:35] Es  decir,  hay  algunos  tipos  en  concreto
[27:38] 
[27:38] que,  y  hablando  de  las  malas,  sí,  son
[27:41] 
[27:41] muy  peligrosas  para  nosotros.  Pues  la
[27:43] 
[27:44] Organización  Mundial  de  la  Salud  tiene
[27:46] 
[27:46] una  lista  de  las  los  sospechosos
[27:48] 
[27:49] habituales,  los  más  buscados,  ¿no?  Los
[27:50] 
[27:50] más  buscados  lo  que  era  laden  antes,
[27:52] 
[27:52] pues  ahora  totalmente  no,  totalmente.
[27:54] 
[27:54] Cada  dos  años  así  la  la  actualiza  y  hay
[27:57] 
[27:57] una  lista  de  los  las  siete  mayores  eh
[28:01] 
[28:01] enemigas,  ¿no?  Para  la  humanidad.
[28:03] 
[28:03] ¿Cuáles  serían  ahora  al  menos  las
[28:05] 
[28:05] principales?  Por  ejemplo,
[28:06] 
[28:06] estafilococosaurios  es  una  eh  eh
[28:09] 
[28:09] sedomonasa  auriginosa  es  otra.  Tiene
[28:11] 
[28:11] nombres  así  un  poco  largos,  pero  bueno.
[28:13] 
[28:13] Clepsí  es  la  neumonia  que  puede  causar
[28:15] 
[28:15] neumonías  y  otras  cosas.
[28:18] 
[28:18] Eh,  ¿qué  más?  Acenetobater  Baumani,  que
[28:21] 
[28:21] es  una  una  bacteria  que  se  hizo  muy
[28:23] 
[28:23] famosa,  sobre  todo  en  la  guerra  de  Irak,
[28:25] 
[28:25] porque  en  los  soldados  en  el  en  el  campo
[28:27] 
[28:27] de  batalla,  pues  bueno,  a  través  de  de
[28:30] 
[28:30] explosiones  y  demás  tenían  heridas  que
[28:31] 
[28:32] se  se  infectaban  con  esta  bacteria  y  de
[28:33] 
[28:34] hecho  se  llama  el  la  superbacteria  de
[28:35] 
[28:35] Irak  porque  en  cierto  en  ciertos  eh
[28:38] 
[28:38] bueno  eh  medios  de  comunicación  porque
[28:40] 
[28:40] los  soldados  muchas  veces  tenían  esta
[28:41] 
[28:42] bacteria,  esta  infección  y  no  se  podía
[28:43] 
[28:43] tratar.
[28:44] 
[28:44] Eh,  pero  bueno,  esas  son  algunos  de  los
[28:46] 
[28:46] nombres.  Tiene  nombres  así  pues
[28:48] 
[28:48] complicados,  pero  yo  creo  que  sí  podría
[28:50] 
[28:51] llamarse  Paco,  ¿no?  Podíamos  ponerle
[28:52] 
[28:52] pues  eso,  Jordi,  César,  estaría  muy
[28:55] 
[28:55] bien,  ¿eh?
[28:56] 
[28:56] Bacordi  que  infecta  pam,  estás  muerto.
[28:58] 
[28:58] Exacto.  Em,  ¿cuál  tienen  algo  en  común
[29:01] 
[29:02] todas  ellas?  ¿Son  similares  o  cada  una
[29:03] 
[29:04] puede  ser  completamente  diferente?  estas
[29:06] 
[29:06] que  suelen  estar  en  los  tops.  Cuando  las
[29:09] 
[29:09] empiezas  a  investigar  a  nivel  genético,
[29:11] 
[29:11] a  nivel  de  cómo  funcionan,  el  tipo  de
[29:13] 
[29:13] mecanismos  que  emplean  para  para
[29:15] 
[29:15] sobrevivir,  ¿no?  Para  hacerle  frente  a
[29:17] 
[29:17] los  antibióticos,  eh  cada  una  es  un
[29:18] 
[29:18] mundo.  De  hecho,  hay  laboratorios
[29:20] 
[29:20] enteros  que  se  dedican  a  solo  una.  Eh,
[29:23] 
[29:23] yo  mi  laboratorio  pues  intentamos  eh
[29:25] 
[29:25] matarlas  a  todas.  Realmente  tenemos  un
[29:27] 
[29:27] panel  de  eh  de  cepas  clínicas  eh
[29:31] 
[29:31] representativas  de  cada  una  de  estas  eh
[29:33] 
[29:33] sospechosas  habituales  de  la  OMS.  Eh,  y
[29:35] 
[29:36] siempre  intentamos  ver  si  las  moléculas
[29:37] 
[29:38] que  que  creamos  en  el  ordenador  pueden
[29:39] 
[29:39] matar  a  a  las  bacterias  más  peligrosas
[29:42] 
[29:42] de  del  mundo.  O  sea,  es  cierto  que  eh  un
[29:45] 
[29:46] mal  corte,  eh  un  tontería  que  para
[29:49] 
[29:49] alguno  puede  ser,  oye,  mira,  simplemente
[29:50] 
[29:50] me  he  rasgado,  puede  ser  una  muerte,
[29:52] 
[29:52] ¿no?  O  puede  ser  una  complicación  vital
[29:54] 
[29:54] si  alguna  de  estas  bacterias  entra  al
[29:55] 
[29:55] torrente  sanguíneo.  Absolutamente.  Eh,
[29:57] 
[29:57] yo  creo  que  es  importante  recalcar  que
[30:00] 
[30:00] eh  el  primer  antibiótico  eh  se  descubrió
[30:02] 
[30:02] en  el  año  año  1928.  Mm.  descubierto  por
[30:05] 
[30:05] Alexander  Fleming,  eh,  fue  la  penicilina
[30:09] 
[30:09] 1928,  no  hace  ni  siquiera  100  años,  eh,
[30:12] 
[30:12] se  descubrió  1928,  pero  hasta  los  años
[30:14] 
[30:14] 40  no  se  no  se  implementó  en  la  en  la
[30:16] 
[30:16] sociedad.  Es  decir,  llevamos  usando
[30:17] 
[30:17] antibióticos  solo  desde  los  años  40  e
[30:22] 
[30:22] antes  de  que  de  esta  era  antibiótica,  e
[30:25] 
[30:25] la  esperanza  de  vida  del  ser  humano  era,
[30:28] 
[30:28] bueno,  muchísimo  menos  que  hoy  en  día.
[30:30] 
[30:30] se  ha  prácticamente  doblado  en  los
[30:31] 
[30:31] últimos  100  años  gracias  a  tres  pilares
[30:34] 
[30:34] fundamentales:  agua  potable,  vacunas  y
[30:37] 
[30:37] antibiótico.  E  antes  de  que  existiera  la
[30:40] 
[30:40] penicilina  e  unos  niños  podrían  estar
[30:43] 
[30:43] podían  estar  jugando  en  el  en  el  recreo
[30:46] 
[30:46] e  se  cae  un  niño,  se  se  hace  una  herida,
[30:49] 
[30:49] se  se  infiltra  la  herida,  se  se  infecta
[30:52] 
[30:52] con  una  bacteria,  ese  niño  pues  puede
[30:54] 
[30:54] morir  de  sepsis,  ¿no?  En  la  bacteria  se
[30:55] 
[30:55] puede  adentrar  en  el  corrente,  el
[30:56] 
[30:56] torrente  sanguíneo,  como  comentas.  esto
[30:58] 
[30:58] causa  una  causa  una  sepsis  y  te  puede
[31:00] 
[31:00] matar  en  en  cuestión  de  horas,  ¿no?  Esa
[31:03] 
[31:03] era  la  época  preantibiótica,  de  hecho.  E
[31:05] 
[31:05] y  bueno,  y  ahora  nos  estamos  acercando  a
[31:08] 
[31:08] una  época  post  antibiótica  donde  ya  no
[31:10] 
[31:10] funciona.  Es  importante,  da  miedo  porque
[31:12] 
[31:12] los  antibióticos  no  solo  son  eh  útiles
[31:15] 
[31:15] cuando  tenemos  una  infección,  eh  pero
[31:17] 
[31:17] realmente  la  medicina  e  contemporánea,
[31:20] 
[31:20] tal  y  como  la  conocemos,  no  existiría
[31:22] 
[31:22] sin  antibióticos.  Es  decir,  muchísimas
[31:24] 
[31:24] intervenciones  rutinarias  como  un  parto.
[31:28] 
[31:28] El  parto  necesitas  tener  antibióticos
[31:29] 
[31:29] que  funcionan  porque  si  no  a  veces  puede
[31:31] 
[31:31] haber  infecciones  tanto  del  del  feto
[31:33] 
[31:33] como  de  la  madre.  eh  eh  tratamiento  de
[31:36] 
[31:36] quimioterapia  para  pacientes  de  cáncer  e
[31:38] 
[31:38] o  cualquier  paciente  que  esté
[31:41] 
[31:41] inmunosuprimido.  Eso  lo  que  quiere  decir
[31:42] 
[31:42] es  que  su  sistema  inmune  no  funciona
[31:44] 
[31:44] bien  y  una  bacteria  que  esté  en  el
[31:45] 
[31:45] hospital  o  en  casa  fácilmente  puede
[31:47] 
[31:47] infectar  a  ese  paciente  y  puede  matarlo.
[31:48] 
[31:49] De  hecho,  hay  muchos  pacientes  de  cáncer
[31:51] 
[31:51] que  eh  realmente  mueren  por  infecciones
[31:53] 
[31:53] bacterianas,  pero  eso  no  está  en  las
[31:54] 
[31:54] estadísticas  porque  en  el  hospital  se
[31:56] 
[31:56] dice  este  paciente  murió  de  cáncer.
[31:58] 
[31:58] Aunque  realmente  la  causa  final  fue  esta
[32:01] 
[32:01] infección.  e  que  hablamos  de  4  millones,
[32:04] 
[32:04] pero  si  empezamos  a  contar  muertes  que
[32:05] 
[32:05] no  se  han  e  especificado  como  bacterias,
[32:09] 
[32:09] podrían  ser  muchas  más.  Yo  creo  que  está
[32:11] 
[32:11] muy  subestimado  ese  número.  Yo  creo  que
[32:14] 
[32:14] es  mucho  más  de  lo  que  pensamos  y  de  lo
[32:16] 
[32:16] que  se  cuantifican  las  estadísticas.
[32:17] 
[32:17] Pues  un  ataque  al  corazón  puede  ser  a
[32:19] 
[32:19] raíz,  ¿no?,  de  una  de  una  bactería,  una
[32:21] 
[32:21] endocarditis  puede  ser,  ¿no?
[32:22] 
[32:22] Endocarditis,  una  infección  eh  causada
[32:24] 
[32:24] por  una  bacteria  en  el  corazón.  hay
[32:26] 
[32:26] cirugías,  ¿no?  Una  apendicitis,
[32:28] 
[32:28] necesitas  tener  antibióticos  que
[32:29] 
[32:29] funcionen,  eh  un  trasplante  de  órganos,
[32:32] 
[32:32] imagínate.  Eh,  es  decir,  eh  toda  la
[32:35] 
[32:35] medicina  moderna  colapsaría  sin  tener
[32:37] 
[32:37] antibióticos  que  funcionan
[32:39] 
[32:39] y  estamos  a  las  puertas  de  que  los  que
[32:41] 
[32:41] tenemos  empiecen  a  no  funcionar,  pero
[32:43] 
[32:43] tenemos  que  entender  antes,  volvamos  a
[32:45] 
[32:45] lo  básico,  ¿no?  Hemos  explicado  que  es
[32:48] 
[32:48] una  bacteria,  que  es  un  virus.  El  virus
[32:50] 
[32:50] y  bacteria  van  por  curaciones
[32:52] 
[32:52] diferentes.  Vamos  a  hablar  del
[32:53] 
[32:53] antibiótico.  Sí.  ¿Qué  es  un  antibiótico
[32:55] 
[32:55] y  cómo  funciona  exactamente?  Mira,  un
[32:57] 
[32:58] antibiótico  es  una  una  molécula.  Al
[32:59] 
[32:59] final  puede  ser  pues  una  molécula
[33:01] 
[33:01] pequeña  o  puede  ser  un  péptido,  como
[33:03] 
[33:03] comentaba  antes,  que  es  una  pequeña
[33:05] 
[33:05] proteína,  eh,  pero  al  final  es  una  una
[33:08] 
[33:08] molécula.  una  molécula  al  final  es  un
[33:10] 
[33:10] código,  tienes  un  código  de  letras  que
[33:12] 
[33:12] crea  este  tipo  de  medicamento  y  al  final
[33:14] 
[33:14] es  lo  que  tienes,  ¿no?  Un  poco  como  el
[33:16] 
[33:16] bueno,  el  el  el  alfabeto  que  usamos
[33:20] 
[33:20] nosotros  para  comunicarnos,  pues  tienes
[33:21] 
[33:21] un  código  y  al  final  creas  moléculas  a
[33:23] 
[33:23] través  de  este  código,  ¿no?  Que  pueden
[33:25] 
[33:25] ser,  bueno,  compuestos,  compuesto
[33:26] 
[33:26] químico,  eh  elementos  químicos  o  puede
[33:28] 
[33:28] ser,  pues,  como  comentaba,  aminoácidos.
[33:31] 
[33:31] Un  antibiótico  es  esto,  un  una  entidad
[33:33] 
[33:33] que  te  permite  pues  matar  a  una  una
[33:35] 
[33:35] bacteria.  Básicamente  eso,  o  sea,  tú,
[33:37] 
[33:37] nosotros  en  el  laboratorio  e  tenemos
[33:40] 
[33:40] ensayos  eh  donde  podemos  crecer
[33:41] 
[33:41] bacterias  en  en  tubos  de  ensayo,  por
[33:44] 
[33:44] ejemplo,  las  crecemos  pues  a  lo  largo  de
[33:46] 
[33:46] la  noche,  llegamos  por  la  mañana  y  la
[33:48] 
[33:48] bacteria  ya  ha  crecido  y  entonces  la
[33:50] 
[33:50] podemos  eh  tratar  con  diferentes
[33:51] 
[33:51] compuestos,  ¿no?  Si  vemos  que  ese
[33:53] 
[33:53] compuesto  o  ciertos  compuestos  matan  a
[33:55] 
[33:55] esa  bacteria  y  lo  podemos  cuantificar  de
[33:57] 
[33:57] diferentes  maneras  en  el  laboratorio,
[33:59] 
[33:59] eso  quiere  decir  que  ese  compuesto  tiene
[34:00] 
[34:00] esta  característica  de  ser  antibiótico.
[34:02] 
[34:03] Antivida  al  final,  ¿no?  antibióticos  eh
[34:05] 
[34:05] contra  la  vida  en  el  contexto  de  las
[34:06] 
[34:06] enfermedades  infecciosas,  en  el  contexto
[34:08] 
[34:08] de  las  bacterias  específicamente.  Y  los
[34:10] 
[34:10] antibióticos  pueden  matar  a  las
[34:11] 
[34:11] bacterias  de  muchas  maneras  diferentes.
[34:13] 
[34:13] Eh  tienen  eh  diferentes  mecanismos  de
[34:15] 
[34:15] acción.  Eh,  uno  de  ellos  pues  puede
[34:18] 
[34:18] matar  a  la  destruir  la  la  pared
[34:20] 
[34:20] bacteriana,  ¿no?  La  pared  que  permite
[34:22] 
[34:22] que  la  bacteria  se  proteja  del  mundo
[34:24] 
[34:24] externo.  Puede  puedes  llegar  con  un
[34:26] 
[34:26] antibiótico  y  destruir  toda  esa  pared,
[34:27] 
[34:28] ¿no?  Como  destruir  una  muralla  para  en
[34:30] 
[34:30] en  una  guerra,  ¿no?  Eh,  luego  otra  otra
[34:33] 
[34:33] cosa  que  puedes  hacer  es  puedes  e
[34:35] 
[34:35] adentrarte  dentro  de  la  bacteria  y
[34:37] 
[34:37] puedes  interferir  con  eh  diferentes
[34:40] 
[34:40] procesos  que  son  esenciales  para  que  esa
[34:41] 
[34:42] bacteria  pueda  vivir,  eh  diferentes
[34:44] 
[34:44] circuitos  y  demás,  ¿no?  Entonces,  bueno,
[34:46] 
[34:46] estos  son  varias  varias  formas  y  luego
[34:48] 
[34:48] la  bacteria  para  contraatacar  tiene
[34:52] 
[34:52] muchos  mecanismos,  uno  de  los  cuales  es,
[34:53] 
[34:54] por  ejemplo,  eh  puede  crear  e  bombas  eh
[34:58] 
[34:58] bombas  en  su  pared  celular  para  expulsar
[35:00] 
[35:00] el  antibiótico.  [ __ ]  o  sea,  las
[35:02] 
[35:02] bacterias  tienen  unas  bombas  e
[35:04] 
[35:04] propulsoras  así  eh  donde  reconocen  el
[35:07] 
[35:07] antibiótico  y  lo  pueden  expulsar  para
[35:10] 
[35:10] fuera.
[35:11] 
[35:11] Sí,  sí.  Wow.  Entonces  es  increíble  los
[35:13] 
[35:13] es  un  mecanismo  eh  luego  tiene  otro
[35:15] 
[35:15] mecanismo  donde  se  pueden  unir  al
[35:16] 
[35:16] antibiótico  y  destruirlo.  Al  final  es
[35:18] 
[35:18] una  guerra,  ¿no?  Una  guerra  es  una
[35:19] 
[35:19] guerra  y  hay  mucho,  mucho  armamento
[35:21] 
[35:21] diferente,  ¿no?  Por  lo  que  veo,  no  hay
[35:22] 
[35:22] una  sola  forma  que  que  las  haga  explotar
[35:24] 
[35:24] para  entendernos.  Hay  muchos  diferentes.
[35:26] 
[35:26] Exacto.  Otra  forma  es  la  bacteria  puede
[35:28] 
[35:28] producir  misiles  que  son  pequeños  en
[35:30] 
[35:30] llamadas  encimas  que  que  no  estoy  un
[35:32] 
[35:32] Call  of  Duty  Totalmente  Call  of  Duty
[35:35] 
[35:35] dentro  del  cuerpo.  Pero  es  que  es  así,  o
[35:36] 
[35:36] sea,  la  el  mundo  biológico,  la  gente  lee
[35:39] 
[35:39] libros  de  ciencia  ficción  y  yo  les  digo,
[35:41] 
[35:41] "Estudia  la  biología  porque  es  mucho  más
[35:43] 
[35:43] interesante  que  la  incluso  que  la
[35:45] 
[35:45] ciencia  ficción,  ¿no?  Eh,  entonces  lanza
[35:47] 
[35:47] misiles  la  bacteria  puede  lanzar  misiles
[35:49] 
[35:49] que  luego  se  carguen  al  antibiótico."
[35:51] 
[35:51] O  sea,  es  otro  otra  mecanismo  que  Y  esos
[35:53] 
[35:53] misiles,  ¿qué  son?  Parte  de  su  ADN  o  de
[35:56] 
[35:56] o  son  parte  de  su  ADN,  básicamente  son
[35:58] 
[35:58] enzimas  o  pequeñas  proteínas  proteínas
[36:00] 
[36:00] que  que  que  produce  la  bacteria  para
[36:03] 
[36:03] específicamente  matar  a  ciertas  a
[36:05] 
[36:05] ciertos  antibióticos,  ¿no?  Qué  locura.
[36:07] 
[36:07] Antes  de  ir  a  a  las  superbacterias  y  a
[36:10] 
[36:10] lo  que  estás  diciendo  tú,  ¿no?  De  se
[36:12] 
[36:12] están  protegiendo  y  cada  vez  se  protegen
[36:14] 
[36:14] mejor.  Y  yo  quiero  entender  por  qué,
[36:15] 
[36:15] ¿no?  Eh,  por  qué  cada  vez  se  protegen
[36:17] 
[36:17] mejor.  Eh,  el  uso  del  antibiótico,  yo  he
[36:20] 
[36:20] escuchado  muchas  veces  de  que  lo  usamos
[36:21] 
[36:21] mal  el  antibiótico,  ¿no?  De  que,  por
[36:23] 
[36:23] ejemplo,  cuando  tenemos  un  pues  yo  que
[36:25] 
[36:25] sé,  pues  un  catarro  o  cualquier,  bueno,
[36:27] 
[36:27] una  cosa  o  unas  angjinas  o  algo  que
[36:28] 
[36:28] necesite  de  antibiótico,  cuando  ya  nos
[36:31] 
[36:31] encontramos  bien,  dejamos  de  usar  el
[36:32] 
[36:32] antibiótico  y  que  esto  lo  que  está
[36:34] 
[36:34] haciendo  es  provocar  una  resistencia.
[36:36] 
[36:36] ¿Cómo  se  tiene  que  usar  correctamente  un
[36:38] 
[36:38] antibiótico?  ¿O  esto  es  un  poco  leyenda
[36:40] 
[36:40] urbana  y  ya  lo  hacemos  bien?  No,  lo
[36:42] 
[36:42] hacemos  bastante  mal,  como  comentas.  Yo
[36:44] 
[36:44] creo  que  eso  es  importante  porque  esto
[36:45] 
[36:45] es  el  día  a  día  de  muchas  personas,  ¿no?
[36:47] 
[36:47] ¿Cómo  se  tiene  que  usar  un  antibiótico?
[36:49] 
[36:49] Es  importante  usarlo  siguiendo  las
[36:50] 
[36:51] directrices  del  del  médico,  ¿no?  O  sea,
[36:53] 
[36:53] si  te  dicen  7  días,  pues  cumplir  los  7
[36:56] 
[36:56] días.  E  es  muy  importante  seguir  esas
[36:59] 
[36:59] esas  esas  directrices,  ¿no?,  que  que  se
[37:01] 
[37:01] pautan.  E  otra  cosa,  eh  bueno,  la
[37:04] 
[37:04] resistencia  a  los  antibióticos  ha  sido
[37:05] 
[37:05] causada  por  por  muchas  ha  habido  muchas
[37:08] 
[37:08] causas,  ¿no?  Otra  ha  sido  el  uso  masivo
[37:10] 
[37:10] de  los  antibióticos  en  la  industria,
[37:13] 
[37:13] pues,  por  ejemplo,  porcina,  eh  porque  se
[37:16] 
[37:16] vio  que  los  antibióticos  podían
[37:17] 
[37:17] incrementar  el  peso  y  el  crecimiento,
[37:20] 
[37:21] podían  actuar  como  factores  de
[37:22] 
[37:22] crecimiento  para  para  hacer  los  cerdos,
[37:24] 
[37:24] por  ejemplo,  aunque  no  estuvieran
[37:25] 
[37:25] enfermos,  simplemente  cebarlos  de
[37:26] 
[37:26] antibióticos.  Exacto.  Entonces,  esto  ha
[37:28] 
[37:28] creado  pues  que  se  sobreutilicen  en  en
[37:31] 
[37:31] este  contexto  ganadero.  E  y  bueno  y
[37:34] 
[37:34] luego  claro,  las  bacterias  en  el  cerdo
[37:36] 
[37:36] se  pueden  hacer  resistentes,  luego
[37:37] 
[37:37] nosotros  nos  comemos  el  cerdo.  Es  decir,
[37:39] 
[37:39] todo  es  un  ciclo  e  una  un  concepto  que
[37:42] 
[37:42] se  llama  one  health  e  que  al  final  todo
[37:44] 
[37:44] está  conectado.  Es  decir,  las  bacterias
[37:46] 
[37:46] resistentes  a  antibióticos  no  son  los
[37:48] 
[37:48] que  se  hagan  resistentes  en  nuestro
[37:49] 
[37:49] cuerpo,  sino  que  nosotros  pues  de  del
[37:51] 
[37:51] agua  que  bebemos,  de  los  antibióticos
[37:53] 
[37:53] que  se  vierten  de  una  una  fábrica  que
[37:55] 
[37:55] hace  antibióticos,  los  vierte  en  el  río,
[37:57] 
[37:57] luego  nos  bañamos  en  el  río,  esas
[37:59] 
[37:59] bacterias  al  final  se  pueden  transmitir
[38:01] 
[38:01] de  un  de  un  lugar  a  otro,  ¿no?  Del  de  la
[38:04] 
[38:04] digamos  de  los  ríos  a  los  a  la  el
[38:07] 
[38:07] contexto  ganadero,  al  contexto  de  los
[38:09] 
[38:09] hospitales,  todo  está  como  conectado,
[38:12] 
[38:12] ¿no?  un  ciclo  y  y  al  final  las  que  ganan
[38:15] 
[38:15] son  las  bacterias  porque  ellas  son
[38:16] 
[38:16] especialistas  en  esto  en  transmitir
[38:19] 
[38:19] estos  estos  eh  genes  de  resistencia
[38:22] 
[38:22] entre  ellas  otra  cosa  que  hacen  las
[38:23] 
[38:23] bacterias  que  crean  genes  de
[38:25] 
[38:25] resistencia,  es  decir,  tienen  e,  a  ver,
[38:29] 
[38:29] ¿cómo  lo  explico?  Esto  tienen  pequeños
[38:31] 
[38:32] eh  eh  piezas  de  ADN  circulares  que
[38:35] 
[38:35] tienen  dentro  de  su  célula  bacteriana  y
[38:39] 
[38:39] son  capaces  de  transmitirse  estos
[38:41] 
[38:41] círculos  de  ADN  entre  ellas.  Es  decir,
[38:44] 
[38:44] una  se  lo  pasa  a  la  otra  como  lo  que  he
[38:46] 
[38:46] aprendido.  Esto  es  lo  que  he  aprendido
[38:47] 
[38:47] te  lo  voy  a  pasar  a  ti  para  que  tú
[38:48] 
[38:48] también  tengas  protección  contra  este
[38:50] 
[38:50] antibiótico.  Madre  mía.  Y  esto  se  lo
[38:52] 
[38:52] pueden  pasar  en  cuestión  de,  bueno,  en
[38:54] 
[38:54] una  escala  de  tiempo  de,  bueno,  minutos
[38:55] 
[38:56] o  horas,  ¿no?  Entonces  al  final,  en  una
[38:58] 
[38:58] población  bacteriana  es  muy  e  muy
[39:00] 
[39:00] rápidamente  se  puede  transmitir  esa  esa
[39:03] 
[39:03] resistencia  a  través  de  esta  pasarse
[39:05] 
[39:05] estos  estos  círculos  de  ADN  las  unas  a
[39:07] 
[39:08] las  otras.  Entonces,  esto  es  otro  truco
[39:09] 
[39:09] que  tienenm  lo  de  la  ganadería.  Eh,
[39:12] 
[39:12] claro,  esos  cerdos,  eso  se  saben  sobre
[39:14] 
[39:14] todo  en  cerdos,  ¿verdad?  el  tema  del
[39:16] 
[39:16] antibiótico,  eh,  esos  cerdos  cuando
[39:18] 
[39:18] llegan  a  nosotros,  que  ya  llegan  en
[39:20] 
[39:20] trozos  de  carne  y  que  nosotros  los
[39:22] 
[39:22] cocinamos,  eh,  ¿pueden  incluso  en  esas
[39:24] 
[39:24] condiciones  las  bacterias  sobrevivir  a
[39:27] 
[39:27] un  cocinado?  Puede  ser.  A  ver,  bueno,
[39:29] 
[39:29] hay  casos,  ¿no?  En  Estados  Unidos,  por
[39:31] 
[39:31] ejemplo,  cuando  cuando  es  Acción  de
[39:33] 
[39:33] Gracias,  ¿no?  Thanksgiving,  muchas  veces
[39:36] 
[39:36] hay  salmonela  en  el  en  el  pavo,  ¿no?
[39:38] 
[39:38] Aunque  aunque  lo  cocines  en  el  horno  a
[39:39] 
[39:39] no  sé  cuántos  grados,  al  final  puede
[39:41] 
[39:41] todavía  hay  todos  los  años  durante  el
[39:44] 
[39:44] periodo  de  acción  de  gracias  allí  hay
[39:47] 
[39:47] infectados  con  salmonela,  ¿no?  Que  que
[39:49] 
[39:49] puede  persistir  incluso  a  temperaturas
[39:51] 
[39:51] altas  en  un  pavo  y  bueno  y  sí  que  de  vez
[39:54] 
[39:54] en  cuando  va  saliendo  eh  incluso  en
[39:56] 
[39:56] España,  ¿no?  brote  de  salmonela  en  no  sé
[39:58] 
[39:58] dónde.  Que  salmonela  que  exactamente,
[40:00] 
[40:00] ¿qué  tipo  de  bacteria  es?  es  una
[40:01] 
[40:02] bacteria  gran  negativa  también,  es
[40:03] 
[40:03] decir,  tiene  las  dos  paredes  celulares,
[40:04] 
[40:05] es  decir,  difícil  de  tratar  con
[40:06] 
[40:07] antibióticos  y  también  muy  problemática,
[40:09] 
[40:09] ¿no?  Í,  como  comento,  en  Estados  Unidos
[40:11] 
[40:11] siempre  hay  brotes  todos  los  años  e
[40:13] 
[40:13] sobre  todo  por  el  pavo,  ¿no?  Como  todo
[40:14] 
[40:15] el  mundo  está  comiendo  pavo  durante
[40:16] 
[40:16] Thanksgiving,  pues  eh  ocurre  que  muchas
[40:18] 
[40:18] veces  no  se  cocina  lo  suficiente  o  o  a
[40:21] 
[40:21] lo  mejor  hay  muchas  salmonela  en  el  en
[40:22] 
[40:22] el  el  pavo  en  particular  y  al  final  pues
[40:24] 
[40:24] toda  la  familia  infectada  con  con  la
[40:26] 
[40:26] salmonera.  es  mortal.
[40:29] 
[40:29] Eh,  en  general  no.  Eh,  pero  bueno,  si
[40:31] 
[40:31] estás  inmunosuprimido,  eh,  si  la
[40:34] 
[40:34] bacteria  se  adentra  en  el  torrente
[40:36] 
[40:36] sanguíneo,  pues  eso  puede  siempre  puede
[40:38] 
[40:38] ser  letal,  ¿no?  Entonces,  bueno,  siempre
[40:40] 
[40:40] puede  se  puede  complicar  la  cosa.  Claro,
[40:42] 
[40:42] ahora  hablamos  de  antibióticos,  pero
[40:43] 
[40:43] nuestro  cuerpo,  ¿cómo  se  defiende  ante
[40:45] 
[40:45] las  bacterias  malas  patógenas?  Nosotros
[40:48] 
[40:48] tenemos  el  sistema  inmune,  eh,  es
[40:50] 
[40:50] básicamente  tenemos  un  montón  de  tenemos
[40:52] 
[40:52] una  primera  línea  de  defensa,  eh,  que
[40:55] 
[40:55] son  eh  pues  eh  bueno,  un  montón  de  genes
[40:57] 
[40:58] que  codifican  e  moléculas  para  esta
[41:01] 
[41:01] primera  primera  línea  de  defensa.  Estos
[41:03] 
[41:03] pueden  ser  pequeños  péptidos,  pequeñas
[41:04] 
[41:04] proteínas  que  matan  a  las  bacterias.  Eh,
[41:07] 
[41:07] y  luego  tenemos  el  sistema
[41:08] 
[41:08] inmuneadaptativo,  eh,  que  tarda  un  poco
[41:10] 
[41:10] más  en  hacer  efecto,  pero  es  un  poco  son
[41:13] 
[41:13] los  dos  sistemas  fundamentales  que
[41:15] 
[41:15] tenemos  para  hacerle  frente  a  las
[41:16] 
[41:16] bacterias.  Bueno,  otra  otra  son  las
[41:17] 
[41:17] barreras  físicas,  ¿no?  La  piel  y  demás,
[41:20] 
[41:20] ¿no?  Em  que  por  eso  cuando  hay  un  corte,
[41:22] 
[41:22] esa  primera  barrera  importante  como  la
[41:24] 
[41:24] piel  desaparece  y  entran  directamente.
[41:27] 
[41:27] Exacto.  Y  una  cosa  que  hemos  descubierto
[41:29] 
[41:29] recientemente,  que  la  verdad  es  que  que
[41:31] 
[41:31] estoy  muy  orgulloso,  es  que  usando  IA
[41:34] 
[41:34] hemos  eh  explorado  el  proteoma  humano,
[41:38] 
[41:38] que  son  todas  las  proteínas  codificadas
[41:40] 
[41:40] en  nuestro  genoma,  es  decir,  todo
[41:41] 
[41:41] nuestra  información  genética  y  hemos
[41:44] 
[41:44] encontrado  millones  e  de  moléculas
[41:46] 
[41:46] antibióticas  nuevas  codificadas  en
[41:48] 
[41:48] nuestro  propio  genoma,  eh  que  pensamos
[41:50] 
[41:50] que  cumplen  un  rol  en  el  sistema  inmune.
[41:52] 
[41:52] De  hecho,  pensamos  que  eh  cuando  tenemos
[41:55] 
[41:55] una  bacteria  invasora,  pues  muchas  de
[41:57] 
[41:57] estas  se  activan  y  se  producen  como  para
[42:01] 
[42:01] esa  primera  línea  de  defensa  para  para
[42:02] 
[42:02] atacar  a  la  bacteria,  ¿no?  Entonces,  eh
[42:05] 
[42:05] estamos  trabajando,  los  llamamos
[42:06] 
[42:06] péptidos  encriptados  y  porque  están  como
[42:09] 
[42:09] escondidos,  encriptados  en  en  otras
[42:11] 
[42:11] proteínas  en  nuestro  cuerpo  y  bueno,
[42:14] 
[42:14] esto  es  un  campo  completamente  nuevo  y  y
[42:16] 
[42:16] pensamos  que  esto  que  tiene  un  un
[42:18] 
[42:18] pensamos  que  es  una  nueva  rama  del
[42:19] 
[42:19] sistema  inmune  que  no  se  no  se  conocía
[42:21] 
[42:21] previamente.  O  sea,  que  incluso  sin
[42:23] 
[42:23] antibióticos  nuestro  propio  cuerpo  puede
[42:25] 
[42:25] cargarse  eh  pues  ciertas  bacterias  y
[42:28] 
[42:28] dependerá  un  poco  de  cada  uno,  ¿no?  si
[42:30] 
[42:30] tiene  un  sistema  inmune  más  fuerte,
[42:32] 
[42:32] menos  fuerte,  más  preparado,  menos
[42:34] 
[42:34] totalmente.  Todos  los  días  eh  todos  los
[42:37] 
[42:37] días  nos  eh  bombardean,  ¿no?  Estamos
[42:40] 
[42:40] bombardeados  cada  día  por  millones  de
[42:41] 
[42:41] bacterias  en  el  ambiente,  no  nos
[42:43] 
[42:43] enteramos.
[42:44] 
[42:44] Eso  es  porque  tenemos  un  sistema  inmune
[42:45] 
[42:45] que  trabaja,  que  yo  no  sé  ni  cómo  es
[42:47] 
[42:47] posible.  Esto  es  un  milagro,  ¿no?  Porque
[42:49] 
[42:49] si  tú  lo  piensas  cada  vez  que  sales  a  la
[42:51] 
[42:51] calle  o  incluso  en  tu  casa,  estamos
[42:53] 
[42:53] rodeados  de  de  millones  de  bacterias,
[42:55] 
[42:55] cualquiera  de  ellas  nos  podría  infectar.
[42:57] 
[42:58] no  nos  infecta,  pues  porque  estamos  en
[42:59] 
[42:59] forma,  tenemos  un  buen  sistema  inmune
[43:01] 
[43:01] que  está  activo,  que  está  trabajando
[43:02] 
[43:02] bien,  pero  si  lo  piensas  la  probabilidad
[43:05] 
[43:05] de  que  eso  ocurra  cada  día,  que  no  nos
[43:08] 
[43:08] infectemos  cada  día,  es  un  un  milagro
[43:09] 
[43:10] realmente.
[43:11] 
[43:11] Por  eso  enfermedades  como  el  sida,  que
[43:13] 
[43:13] son  inmunodepresoras,  lo  que  mataba  no
[43:15] 
[43:15] era  el  propio  sida,  sino  que  era
[43:17] 
[43:17] cualquier  enfermedad,  ¿no?  Que  que  que
[43:18] 
[43:18] que  te  que  te  colapsaba  porque  no  tenías
[43:22] 
[43:22] ninguna  defensa  o  muy  poca  defensa.  Sí,
[43:24] 
[43:24] muchísimas  de  las  grandes  enfermedades
[43:25] 
[43:25] son  inmunosupresoras  realmente,  ¿no?  El
[43:28] 
[43:28] cáncer  y  bueno,  muchísimas  enfermedades
[43:30] 
[43:30] neurogenerativas  pueden  ser  muy  pueden
[43:34] 
[43:34] afectar  mucho  a  nuestro  sistema  inmune  y
[43:35] 
[43:35] al  final  eso  es  nuestro  gran  protector
[43:38] 
[43:38] el  sistema  inmune,  ¿no?  Al  final  si  lo
[43:39] 
[43:39] piensas,  ¿no?  Para  permitirnos
[43:41] 
[43:41] sobrevivir  en  el  día  a  día.  Hablemos  de
[43:43] 
[43:43] la  resistencia.  has  hecho  un  pequeño
[43:45] 
[43:45] avance,  pero  hablemos  de  la  resistencia
[43:48] 
[43:48] de  las  bacterias  a  los  antibióticos  y  de
[43:50] 
[43:50] las  superbacterias,  que  el  nombre  parece
[43:53] 
[43:54] salido  de  Marvel  y  podría  ser  un  Thanos,
[43:57] 
[43:57] depende  de  cómo.  Eh,  estamos  en  un
[43:59] 
[43:59] momento  complicado  y  has  dicho  algo  que
[44:01] 
[44:01] que  me  ha  alertado,  que  es  que  estamos
[44:03] 
[44:03] entrando  en  la  época  de  la  post  de  los
[44:04] 
[44:05] post  antibióticos,  ¿no?  Esto  a  mí  me
[44:07] 
[44:07] alerta  porque  significa  que  el  efecto  ya
[44:10] 
[44:10] empieza  a  no  a  no  ser  el  que  tendría  que
[44:12] 
[44:13] ser  y  volveremos  a  estar  solos  ante  el
[44:14] 
[44:14] peligro.  Cuéntame  esto,  la  resistencia
[44:16] 
[44:16] de  las  bacterias  y  las  superbacterias.
[44:18] 
[44:18] Bueno,  las  superbacterias  son  bacterias
[44:20] 
[44:20] que  se  han  hecho  resistentes  a  todos  o
[44:23] 
[44:23] casi  todos  los  antibióticos  que  tenemos
[44:25] 
[44:25] disponibles  en  los  hospitales,  en  las
[44:27] 
[44:27] farmacias.  O  sea,  ya  existen.  Hay
[44:29] 
[44:29] superbacterias  que  ahora  mismo  la
[44:31] 
[44:31] ciencia  no  es  capaz  de  matar.  Exacto.  De
[44:33] 
[44:33] hecho,  hay  ejemplos  cada  vez  más,  ¿no?
[44:34] 
[44:34] Eh,  por  ejemplo,  que  hay  ejemplos  de  de
[44:37] 
[44:37] pacientes  en  Estados  Unidos,  pues  cada
[44:39] 
[44:39] cada  año,  eh,  que  van  al  hospital  con
[44:41] 
[44:41] una  infección  y  le  dan  un  cóctil  de  800,
[44:45] 
[44:45] no  estoy  exagerando,  ¿no?  Pero  muchos
[44:47] 
[44:47] antibióticos  y  nada  funciona,  ¿no?  Y  al
[44:49] 
[44:49] final  no  se  puede  hacer  nada,  ¿no?  Es  es
[44:51] 
[44:51] lo  que  comentaba  antes  que  que  nos
[44:52] 
[44:52] dirigimos  peligrosamente  hacia  una  época
[44:54] 
[44:54] post  antibiótica  donde  o  posta
[44:56] 
[44:56] apocalíptica,  ¿no?  realmente  porque
[44:58] 
[44:58] imagínate,  o  sea,  no  queremos  ser  ser
[45:00] 
[45:00] alarmistas,  pero  es  que  es  lo  que  hay.  O
[45:01] 
[45:01] sea,  esto  una  situación  alarmante,  ¿no?
[45:03] 
[45:03] Muy  alarmante.  Totalmente.  Yo  creo  que
[45:05] 
[45:05] es  importante  comunicar  esto,  ¿no?  Yo
[45:06] 
[45:06] creo  que  el  a  nivel  científico  debemos
[45:09] 
[45:09] hacer  una  mejor  labor,  ¿no?  En  comunicar
[45:11] 
[45:12] la  la  problemática  de  todo  esto.  Es  un
[45:14] 
[45:14] problema  de  salud  global,  afecta  todos
[45:16] 
[45:16] los  países  del  mundo,  todos  los  lugares
[45:17] 
[45:17] del  mundo.  Eh,  y  bueno,  y  cada  vez  va
[45:21] 
[45:21] cada  vez  va  a  más,  ¿no?  Entonces  es
[45:23] 
[45:23] fundamental  descubrir  nuevos
[45:25] 
[45:25] antibióticos  y  también  a  nivel  social
[45:27] 
[45:27] pues  bueno,  usar  antibióticos  solo
[45:30] 
[45:30] cuando  tienes  una  infección  bacteriana,
[45:32] 
[45:32] no  cuando  tienes  una  infección  por  virus
[45:34] 
[45:34] porque  no  funciona  contra  los  virus,  no
[45:36] 
[45:36] hacer  una  e  sobre  eh  no
[45:40] 
[45:40] e  dar  antibióticos  eh  porque  sí  eh  no
[45:44] 
[45:44] muchas  veces  se  recetan  los  antibióticos
[45:46] 
[45:46] en  los  hospitales  cuando  no  se  sabe  si
[45:48] 
[45:48] es  una  infección  vírica  o  causada  por
[45:50] 
[45:50] bacterias  por  si  acaso.  porque  lo  más
[45:53] 
[45:53] probable  es  que  que  ayude,  ¿no?  Eh,  pero
[45:55] 
[45:55] esto  está  causando  esta  resistencia
[45:57] 
[45:57] también  está  contribuyendo  a  a  la  super
[45:59] 
[45:59] a  que  la  superbacterias  cada  vez  sean
[46:00] 
[46:00] más  prevalentes.  Entonces,  es  importante
[46:02] 
[46:02] a  nivel  social  eh  tener  saber  esto,  ¿no?
[46:05] 
[46:05] Usar  antibióticos  solo  cuando  sean
[46:07] 
[46:07] necesarios,  tratarlos  como  realmente  un
[46:09] 
[46:09] tesoro,  eh,  que  es  una  un  tesoro  médico
[46:12] 
[46:12] que  tenemos,  ¿no?  Yo  creo  que  es  la  gran
[46:16] 
[46:16] invención  de  la  medicina  moderna  es  el
[46:18] 
[46:18] antibiótico.  creo  que  ha  salvado  más
[46:20] 
[46:20] vidas  e  en  desde  el  bueno,  la  desde  que
[46:24] 
[46:24] la  medicina  existe  realmente  si  si  miras
[46:26] 
[46:26] todos  los  números,  ¿no?  Entonces  e
[46:28] 
[46:28] bueno,  es  un  poco  esto,  yo  creo  que  es
[46:30] 
[46:30] importante  comunicarlo  y  bueno  que  ojalá
[46:32] 
[46:32] que  los  gobiernos,  ojalá  que  los  las
[46:35] 
[46:35] grandes  farmacéuticas,  ojalá  o  gente
[46:38] 
[46:38] filántropos,  filántropas  eh  que  bueno
[46:41] 
[46:41] que  hayan  perdido  a  gente,  ¿no?,  su
[46:43] 
[46:43] familia  y  demás,  pues  que  quizás  se
[46:45] 
[46:45] interesen  por  este  tema  y  que  que  que
[46:48] 
[46:48] financien  proyectos  de  investigación,
[46:50] 
[46:50] ¿no?  cada  vez  hay  menos  investigación  en
[46:53] 
[46:53] el  descubrimiento  de  los  antibióticos,
[46:54] 
[46:54] menos  investigación  eh  tratando  de
[46:56] 
[46:56] entender  cómo  funcionan  las
[46:58] 
[46:58] superbacterias  y  me  preocupa,  no  depende
[47:00] 
[47:00] de  laboratorios  como  el  mío,  que  tengo
[47:02] 
[47:02] un  laboratorio  de  20  y  pico  personas,
[47:03] 
[47:03] pero  no  es  un  laboratorio,  no  no  es  una
[47:05] 
[47:05] gran  farmacéutica,  es  preocupante  que
[47:07] 
[47:07] que  dependa  de  nosotros  eh  pensar  un
[47:10] 
[47:10] poquito  fuera  de  la  caja  o  the  box,  como
[47:12] 
[47:12] dicen  en  Estados  Unidos,  para  hacerle
[47:15] 
[47:15] frente  a  este  problema.
[47:16] 
[47:16] ¿Cuáles  son  los  grandes  mecanismos  que
[47:19] 
[47:19] tienen  los  las  bacterias  para  hacerse
[47:21] 
[47:21] resistentes  y  para  convertirse  en
[47:22] 
[47:22] superbacterias?
[47:24] 
[47:24] Pues  uno  es  un  poco  el  que  comentaba
[47:25] 
[47:25] antes,  tiene  tienen  estas  e  estas  e
[47:29] 
[47:29] estos  pumps,  ¿no?,  que  que  crean  en  la
[47:32] 
[47:32] en  la  pared  celular  que  expulsan  los
[47:34] 
[47:34] antibióticos.  Es  decir,  tú  aunque  le
[47:35] 
[47:35] metas  un  montón  de  antibióticos,  aunque
[47:36] 
[47:37] trates  un  paciente  con  muchos,  que  antes
[47:39] 
[47:39] antibióticos  que  antes  funcionaban,  ¿no?
[47:40] 
[47:40] Que  esta  es  la  gran  la  gran  cosa,  han
[47:42] 
[47:42] aprendido  de  alguna  forma.  han  aprendido
[47:44] 
[47:44] la  las  bacterias  eh  son
[47:46] 
[47:46] superadaptadoras,  ¿no?  Se  mutan  en
[47:48] 
[47:48] cuestión  de  minutos,  lo  cual  permiten
[47:50] 
[47:50] cambiar  su  material  genético  para
[47:51] 
[47:52] hacerle  frente,  en  este  caso,  a  los
[47:53] 
[47:53] antibióticos  y  pueden  tien  un  montón  de
[47:55] 
[47:55] trucos,  ¿no?,  que  que  pueden  emplear
[47:57] 
[47:57] para  esto.  Y  de  hecho  es  curioso  porque
[47:59] 
[47:59] Alexander  Fleming  cuando  le  dieron  el
[48:00] 
[48:00] Premio  Nobel  por  descubrir  la  la
[48:02] 
[48:02] penicilina  ya  en  su  en  su  discurso  de
[48:04] 
[48:05] aceptación  del  Premio  Nobel  dijo  o  o  eh
[48:09] 
[48:09] advirtió  de  que  ya  él  había  observado
[48:11] 
[48:12] resistencias  a  la  penicilina  en
[48:14] 
[48:14] laboratorio  y  advirtió  de  que  esto  iba  a
[48:15] 
[48:16] ser  un  problema  eh  a  la  larga,  ¿no?,  en
[48:18] 
[48:18] en  humanos  y  en  otros  organismos.
[48:20] 
[48:20] Entonces,  él  ya  se  había  dado  cuenta  de
[48:21] 
[48:21] aquella  y  bueno,  es  un  problema  que  que
[48:23] 
[48:23] continúa,  ¿no?  Cada  vez  hay  menos
[48:25] 
[48:25] antibióticos,  cada  vez,  de  hecho,  no  se
[48:27] 
[48:27] ha  descubierto  un  nuevo  antibiótico,  una
[48:29] 
[48:29] nueva  clase  de  antibióticos  en  40
[48:32] 
[48:32] años,  o  sea,  que  es  un  problema.  Sí.  O
[48:34] 
[48:34] sea,  que  el  famoso  augmentine  y  eso  ya
[48:36] 
[48:36] está  pasado  de  moda  ya.  Eh,  tiene  más
[48:39] 
[48:39] años  ya  que  la  puerta.  Exacto.  Eh,  las
[48:44] 
[48:44] superbacterias  son  un  solo  tipo  o o  cada
[48:47] 
[48:48] persona  puede  tener  diferente  tipo  de  de
[48:50] 
[48:50] superbacterias.  Eso  es  una  un  poco  de  de
[48:52] 
[48:52] a  nivel  de  cómo  tú  has  tratado  eh  tus
[48:55] 
[48:55] enfermedades.  Sí,  es  una  buena  pregunta.
[48:57] 
[48:57] E  realmente  la  el  nombre  de  la  bacteria
[48:59] 
[48:59] va  a  ser  igual,  pero  es  verdad  que
[49:01] 
[49:01] depende  de  cómo  la  bacteria  se  haya
[49:03] 
[49:03] adaptado  al  huésped,  ¿no?  Entonces,  el
[49:06] 
[49:06] material  genético  y  ciertas
[49:08] 
[49:08] características  de  esa  bacteria  va  a  ser
[49:09] 
[49:09] diferente  si  te  infecta  a  ti  eh
[49:12] 
[49:12] comparado  como  si  me  infecta  a  mí,  por
[49:14] 
[49:14] ejemplo,  por  nuestras
[49:16] 
[49:16] condiciones  ambientales  en  nuestro
[49:18] 
[49:18] cuerpo,  ¿no?  Entonces  va  a  haber
[49:20] 
[49:20] diferencias,  ¿no?  A  nivel  a  nivel
[49:21] 
[49:21] genético,  a  nivel  de  cómo  se  adaptan,  a
[49:23] 
[49:23] nivel  de  cómo  nos  atacan.  Para  una
[49:25] 
[49:25] persona  puede  ser  una  superbacteria  que
[49:26] 
[49:26] no  se  pueda  matar  y  esa  persona
[49:28] 
[49:28] fallecerá  y  para  otra  la  misma  bacteria
[49:31] 
[49:31] puede  ser  que  el  antibiótico  funcione.
[49:33] 
[49:33] Bueno,  realmente  la  que  el  eh  la
[49:35] 
[49:35] definición  de  superbacteria  es  que  sea
[49:36] 
[49:37] resistente  a  ciertos  antibióticos.
[49:38] 
[49:38] Entonces  va  a  ser  resistente  a  los
[49:40] 
[49:40] antibióticos  en  si  te  infecta  a  ti  o  si
[49:41] 
[49:41] me  infecta  a  mí,  ¿no?  Eso  es  igual,  pero
[49:45] 
[49:45] en  la  manera  en  que  la  bacteria  se  pueda
[49:47] 
[49:47] adaptar  o  diferentes  genes  se  activen  eh
[49:50] 
[49:50] va  a  ser  diferente  en  tu  cuerpo  que  en
[49:52] 
[49:52] el  mío  o  en  otra  persona,  ¿no?  Siempre
[49:55] 
[49:55] va  a  haber  diferencias.  Las  bacterias
[49:57] 
[49:57] son  las  mismas  en  todo  el  mundo
[50:00] 
[50:00] en  cuanto  a  las  especies  que  se  conocen,
[50:02] 
[50:02] o  sea,  los  nombres,  sí,  es  universal
[50:04] 
[50:04] dentro  de  las  que  conocemos  las
[50:05] 
[50:05] patógenas,  eh,  sí,  son  comunes.  Eh,
[50:09] 
[50:09] puede  ser  que  haya  superbacterias  del
[50:11] 
[50:11] mismo  tipo  en  Estados  Unidos,  pero  no,
[50:14] 
[50:14] por  ejemplo,  en  Mongolia,  o  de  alguna
[50:17] 
[50:17] forma  tienen  capacidad  como  para
[50:18] 
[50:18] transmitir  esos  mecanismos  de  defensa
[50:20] 
[50:20] mundialmente  y  si  es  así  como  lo  hacen.
[50:23] 
[50:23] Si  a  veces  la  los  genes  de  resistencia
[50:26] 
[50:26] se  originan  en  sitios  en  particular.  De
[50:29] 
[50:29] hecho,  hay  hay  genes  de  resistencia  que
[50:31] 
[50:31] se  llaman  genes  de  resistencia  de
[50:32] 
[50:32] Novadeli  porque  se  originaron  o  se
[50:34] 
[50:35] identificaron  por  primera  vez  en  en
[50:36] 
[50:36] Novadeli,  ¿no?  Entonces  a  veces  ocurre
[50:38] 
[50:38] eso  y  se  le  pone  nombre  de  dónde  se
[50:40] 
[50:40] originaron  esos  mecanismos  de
[50:41] 
[50:41] resistencia.  Luego,  claro,  en  el  mundo
[50:43] 
[50:43] eh  mundo  globalizado  como  el  que
[50:45] 
[50:45] vivimos,  esos  genes  de  resistencia  se
[50:47] 
[50:47] transmiten  muy  rápidamente  al  resto  del
[50:49] 
[50:49] mundo.  Entonces,  al  final  es  lo  que
[50:51] 
[50:51] comentaba,  ¿no?  La  transmisión  e  de  esta
[50:54] 
[50:54] resistencia  es  superrápida.  Mm.  O  sea,
[50:56] 
[50:56] en  un  mundo  no  globalizado  en  el  que  el
[50:58] 
[50:58] viaje  a  larga  distancia  fuera  pues
[51:01] 
[51:01] imposible  o  muy
[51:02] 
[51:02] difícil,  podría  haber  una  resistencia
[51:05] 
[51:05] localizada  en  diferentes  puntos,  pero
[51:06] 
[51:06] actualmente,  como  está  el  mundo,  es  casi
[51:07] 
[51:07] imposible,  ¿no?  Exactamente.  Bueno,  y  y
[51:10] 
[51:10] ahí  podemos  un  poco  eh  comentar  o
[51:12] 
[51:12] comparar  con  los  virus,  ¿no?  Al  final,
[51:14] 
[51:14] en  ese  caso  sí  que  es  similar,  ¿no?  La
[51:16] 
[51:16] transmisión  en  un  mundo  globalizado  es
[51:18] 
[51:18] mucho  más  rápida  e  y  mucho  más  difícil
[51:20] 
[51:21] contener,  ¿no?  Si  tienes  un  brote  en
[51:22] 
[51:22] ciertos  lugares  del  mundo,  muchísimo,
[51:25] 
[51:25] bueno,  prácticamente  imposible
[51:27] 
[51:27] contenerlo,  ¿no?  Dependiendo  de  la
[51:28] 
[51:28] transmisibilidad  de  lo  la  enfermedad
[51:31] 
[51:31] infecciosa.  Pero  cuando  usamos
[51:33] 
[51:33] antibiótico,  si  no  lo  usamos  bien  y  y
[51:35] 
[51:35] nos  han  recetado  7  días  y  lo  usamos
[51:37] 
[51:37] cuatro  porque  ya  nos  encontramos
[51:39] 
[51:39] fantásticamente  bien,  eh  quedan
[51:41] 
[51:41] bacterias  vivas,  digamos.  Si  lo  usamos
[51:43] 
[51:43] bien,  ¿quedan  todas  muertas?
[51:46] 
[51:46] Lo  más  probable  es  que  no.  Eh,  de  hecho,
[51:48] 
[51:48] hay  muchísima  investigación  esto  en
[51:50] 
[51:50] ciencia  y  hay  ah  un  tipo  de  una
[51:54] 
[51:54] subpoblación  de  bacterias  que  se  llama
[51:56] 
[51:56] persistentes  o  persists,  células
[51:59] 
[51:59] persistentes,  que  suelen,  de  hecho,
[52:01] 
[52:01] hacemos  ensayos  en  laboratorio,  ¿no?
[52:03] 
[52:03] experimentos  donde  tratamos  una  bacteria
[52:05] 
[52:06] con  una  dosis  superalta  de  un
[52:07] 
[52:07] antibiótico  y  vemos  que  matamos  al  99%
[52:10] 
[52:10] de  las  bacterias,  pero  luego  siempre  hay
[52:12] 
[52:12] algunas  que  se  quedan  como  hibernando,  y
[52:15] 
[52:15] luego  se  pueden  activar  después.
[52:17] 
[52:17] Entonces,  esto  e  se  cree  que  a  nivel
[52:19] 
[52:19] clínico  también  es  un  problema  y  una
[52:21] 
[52:21] causa  de  cuando  la  gente  de  repente  se
[52:24] 
[52:24] cura  y  después  vuelve  a  tener  una
[52:25] 
[52:25] infección  después  de  dos  semanas  o  algo
[52:27] 
[52:27] así.  Se  se  piensa  que  es  por  estas
[52:29] 
[52:29] bacterias  persistentes  o  que  que  ibernan
[52:32] 
[52:32] o  bacterias  dormidas  que  se  le  llaman.
[52:36] 
[52:36] Básicamente  e  se  duermen  todo  su
[52:38] 
[52:38] metabolismo  en  las  bacterias  son
[52:40] 
[52:40] prácticamente  indetectables,  eh,  pero  se
[52:43] 
[52:43] queda  aquí.  que  algunas  forman  esporas
[52:45] 
[52:45] que  son  pues  al  final  eso  son
[52:49] 
[52:49] básicamente  hibernan,  ¿no?  Como  cierran
[52:52] 
[52:52] todo  el  el  chiringuito,  ¿no?  El
[52:54] 
[52:54] metabolismo
[52:56] 
[52:56] a  nivel  energético  están  prácticamente
[52:58] 
[52:58] invisibles.  Un  poco  como  un  caza
[53:00] 
[53:00] invisible  que  no  puedes  Sí,  de  esos  que
[53:01] 
[53:01] no  puedes  detectar,  eh,  un  poco  así  y
[53:04] 
[53:04] son  muy  difíciles  de  estudiar,  son  muy
[53:06] 
[53:06] difíciles  de  detectar,  muy  difíciles  de
[53:07] 
[53:07] tratar.  Eh,  y  estas  adquieren
[53:09] 
[53:09] resistencia  si  sobreviven  al  ataque  del
[53:12] 
[53:12] antibiótico.  Estas  e  básicamente  lo  que
[53:15] 
[53:15] ocurre  es  que  el  antibiótico  no  las  mata
[53:17] 
[53:17] y  luego  eh  pueden  incluso  en  en  el
[53:22] 
[53:22] contexto  donde  tienes  el  antibiótico
[53:23] 
[53:23] pueden  volver  a  crecer.  Es  decir,  ellas
[53:26] 
[53:26] son  capaces  de  sobrevivir  en  presencia
[53:27] 
[53:27] del
[53:29] 
[53:29] antibióticom  vamos  a  ser  realistas.
[53:32] 
[53:33] Si  la  cosa  continúa  igual  y  eh  siguen
[53:36] 
[53:36] sin  aparecer  nuevos
[53:38] 
[53:38] antibióticos  y  cada  vez  los  usamos  peor,
[53:41] 
[53:41] porque  es  lo  que  tú  dices,  se
[53:43] 
[53:43] se  eh  receptan  demasiado,  se  usan  cuando
[53:47] 
[53:47] no  toca,  etcétera.  Y  yo  esto  siempre  se
[53:49] 
[53:49] lo  decía  a  mis  padres  y  a  gente  que
[53:50] 
[53:50] conozco  mayor,  que  que  usan  el
[53:52] 
[53:52] antibiótico  cuando  se  encuentran  mal  y
[53:54] 
[53:54] digo,  "No,  hombre,  no."  Digo,  "Esto
[53:55] 
[53:55] tiene  que  ser  recetado  y  en  un  momento
[53:57] 
[53:57] determinado.  Si  esto  sigue  así,  siendo
[54:00] 
[54:00] realistas,  ¿a  qué  nos  enfrentamos?  Y
[54:02] 
[54:02] aquí  podemos  ser  eh  alarmistas  porque
[54:04] 
[54:04] toca  creo  que  serlo.  ¿A  qué  nos
[54:06] 
[54:06] enfrentamos  realmente?  ¿A  qué  se
[54:07] 
[54:07] enfrenta  la  humanidad?  Sí,  sí.  Bueno,
[54:09] 
[54:09] hay  estadísticas  de  esto,  proyecciones
[54:11] 
[54:11] eh  científicas.  Eh,  nos  enfrentamos  a
[54:14] 
[54:14] tener  que  las  superbacterias  se
[54:16] 
[54:16] conviertan  en  la  eh  causa  número  uno  de
[54:19] 
[54:19] muerte  en  el  mundo,  más  que  el  cáncer,
[54:22] 
[54:22] más  que  todo  el  resto  de  cosas.
[54:25] 
[54:25] Eh,  y  nos  enfrentamos  a  esto,  ¿no?  Nos
[54:27] 
[54:27] enfrentamos  a  lo  que  comentábamos  antes.
[54:28] 
[54:28] Eh,  cualquier  tipo  de  de  herida  que  que
[54:33] 
[54:33] surja  jugando  en  el  patio  de  recreo,
[54:35] 
[54:35] jugando  jugando  al  fútbol  e  etcétera,
[54:37] 
[54:37] pues  se  puede  infectar  y  no  tenemos  no
[54:39] 
[54:39] tenemos  nada,  no  tenemos  no  tenemos
[54:41] 
[54:41] antibióticos,  no  tenemos  medicamentos
[54:43] 
[54:43] para  hacerle  frente.  Entonces,  e  yo
[54:45] 
[54:45] diría,  pues  eso,  nos  enfrentamos  a  un
[54:48] 
[54:48] mundo  post  antibiótico  donde  los
[54:49] 
[54:49] antibióticos  ya  no  funcionen.  Sería  un
[54:52] 
[54:52] mundo,  si  me  lo  imagino,  donde  pues  ya
[54:54] 
[54:54] te  comento,  pues  una  persona  moriría
[54:57] 
[54:57] cada  3  segundos.  Sería  un  mundo  donde  la
[55:00] 
[55:00] medicina  tal  y  como  la  conocemos  eh
[55:03] 
[55:03] colapsaría,  es  decir,  muchísimas
[55:05] 
[55:05] intervenciones  que  damos  por  sentada  hoy
[55:07] 
[55:07] en  día,  como  comentaba,  pues  no  serían
[55:09] 
[55:09] tan  fáciles.  Habría  más  muerte  en
[55:11] 
[55:11] partos,  habría  más  muerte  en  pacientes
[55:14] 
[55:14] de  cáncer,  habría  más  muertes  en
[55:16] 
[55:16] cirugías,  en  trasparte  de  órganos.  en
[55:18] 
[55:18] España,  es  un  líder  en  en  trasplante  de
[55:20] 
[55:20] órganos,  imagínate  también  colapsaría
[55:22] 
[55:22] eso.  Em,  la  verdad  es  que,  hombre,  no
[55:25] 
[55:25] quiero  ser  super  pesimista,  soy  una
[55:27] 
[55:27] persona  optimista  realmente  y  estás
[55:28] 
[55:28] luchando  por  ello  y  estoy  luchando  por
[55:30] 
[55:30] ello  porque  creo  que  es  posible  hacerle
[55:32] 
[55:32] frente,  pero  la  situación  es
[55:33] 
[55:33] preocupante,  es  muy  preocupante,  no  hay
[55:34] 
[55:34] financiación  prácticamente.  La  grandes
[55:36] 
[55:36] farmacéuticas  ya  no  se  dedican  a  esto
[55:38] 
[55:38] porque  los  antibióticos  son  demasiado
[55:40] 
[55:40] baratos  e  entonces  no  son  rentables
[55:42] 
[55:43] económicamente.  Eso  es  una  una  de  las
[55:44] 
[55:44] razones  por  la  que  e  las  Big  Pharma  e  ya
[55:48] 
[55:48] ya  no  no  se  dedican  mucho  a  esto.
[55:50] 
[55:50] Entonces,  depende  de  laboratorios
[55:51] 
[55:52] académicos  como  el  mío  y  un  par  de  otros
[55:54] 
[55:54] laboratorios  a  lo  largo  alrededor  del
[55:56] 
[55:56] mundo  en  realmente  intentar  hacerle
[55:58] 
[55:58] frente  y  es  un  poco  es  muy  preocupante.
[55:59] 
[55:59] Yo  creo  que  es  por  eso  intento  siempre
[56:02] 
[56:02] que  puedo  intentar  comunicar  eh  la
[56:04] 
[56:04] gravedad  del  del  tema  este.  Podríamos
[56:07] 
[56:07] vivir  situaciones  similares  a  una
[56:09] 
[56:09] pandemia  bacteriana.  se  llamaría  igual,
[56:11] 
[56:11] sería  como  una  pandemia  en  este  caso,  de
[56:13] 
[56:13] alguna  bacteria,  superbacteria  que  se
[56:16] 
[56:16] que  sea  muy  potente  y  que  de  alguna
[56:18] 
[56:18] forma  sea  imposible  de  matar.  ¿Podríamos
[56:20] 
[56:20] vivir  algo  similar?  Yo  creo  que  sí.  Eh,
[56:22] 
[56:22] yo  creo  que  bueno,  ya  los  se  están  se
[56:24] 
[56:24] está  viviendo  eso  en  en  hospitales  ya
[56:26] 
[56:26] alrededor  del  mundo  donde  e  hay
[56:29] 
[56:29] pacientes  con  bacterias  que  son
[56:31] 
[56:31] intratables,  ¿no?  Entonces,  al  final  eh
[56:33] 
[56:33] imagínate  si  eso  se  continúa
[56:35] 
[56:35] expandiendo,  pues  al  final  puede  dar
[56:37] 
[56:37] lugar  a  una  pandemia  causada  por
[56:39] 
[56:39] superbacterias.  donde  eh  bueno,  los
[56:42] 
[56:42] antibióticos  que  tenemos  pues  nada
[56:43] 
[56:43] funciona,  incluso  combinándolos  pues  eh
[56:46] 
[56:46] en  cóctiles  pues  ya  nada  funciona  y
[56:48] 
[56:48] sería  bueno,  es  un  futuro  realmente  eh
[56:51] 
[56:51] aterrador.
[56:53] 
[56:53] ¿A  cuántos  años  tú  crees  que  estamos  de
[56:55] 
[56:55] esto?  ¿Cuántos  años  quedan  de  que  estos
[56:58] 
[56:58] antibióticos  actuales,  que  son,  como  tú
[57:00] 
[57:00] dices,  los  que  llevamos  40  años  con
[57:02] 
[57:02] ellos,  ¿cuántos  años  quedan  para  que
[57:04] 
[57:04] entremos  en  en  un  punto  crítico  de
[57:07] 
[57:07] retorno?
[57:08] 
[57:08] Pues  la  proyección  que  comentaba  es  para
[57:10] 
[57:10] el  año  2050,  eh,  pues  pero  bueno,  eso  ya
[57:13] 
[57:13] son  10  millones  de  muertes  al  año  en
[57:15] 
[57:15] 2050,  es  decir,  se  ha  escapado  el  tema.
[57:17] 
[57:17] Sí.  Entonces,  bueno,  pues  de  aquí  a
[57:19] 
[57:19] 2050  Bueno,  eh  cuanto  antes,  pero  cuanto
[57:24] 
[57:24] antes  actuemos  mejor,  ¿no?  Porque  cada
[57:25] 
[57:25] año  va  aumentando.  Entonces  tampoco
[57:27] 
[57:27] queremos  queremos  evitar  muertes,
[57:29] 
[57:29] queremos  eh  intentar  ayudar  a  la
[57:31] 
[57:31] humanidad,  eh  queremos  evitar
[57:33] 
[57:33] sufrimiento  de  pacientes  y  al  final  eh
[57:36] 
[57:36] si  no  tenemos  herramientas  para  para
[57:38] 
[57:38] lograr  eso  es  imposible.
[57:40] 
[57:40] en  los  laboratorios  como  como  el  tuyo  en
[57:43] 
[57:43] los  que  se  trabajan  con  bacterias,
[57:44] 
[57:44] entiendo  que  con  todo  tipo  de  bacterias,
[57:46] 
[57:46] porque  claro,  cuando  pasa  lo  del  Covid
[57:48] 
[57:48] hablo  mucho  del  posible  eh  del  origen,
[57:51] 
[57:51] el  tipo  de  laboratorio,  eh  los
[57:53] 
[57:53] laboratorios  donde  tratáis  con  elementos
[57:57] 
[57:57] que  pueden  ser  destructivos,  ¿qué
[57:58] 
[57:58] medidas  de  seguridad  hay?  Pues  mira,
[58:00] 
[58:01] siempre  crecemos  las  bacterias  en  en
[58:04] 
[58:04] unos  e  en  unos  sitios  con  flujo  laminar
[58:08] 
[58:08] que  se  llama.  Es  decir,  ¿qué  es?  Siempre
[58:10] 
[58:10] está  está  protegida  el,  o  sea,  está
[58:12] 
[58:12] dentro  de  una  de  una  campana  de  flujo.
[58:15] 
[58:15] Ah,  entonces  los  investigadores,  pues  en
[58:17] 
[58:17] mi  laboratorio  trabajan  dentro  de  la
[58:19] 
[58:19] campana  de  flujo  y  está  esterilizado
[58:21] 
[58:21] todo.  Es  decir,  nada  puede  salir  de  esa
[58:24] 
[58:24] campana  de  de  flujo  e  para  evitar  pues,
[58:27] 
[58:27] hombre,  que  salga  la  bacteria  y  demás,
[58:29] 
[58:29] ¿no?  Entonces,  tenemos  medidas  de
[58:30] 
[58:30] seguridad  bastante  altas  para  siempre
[58:32] 
[58:32] que  trabajamos  con  bacterias  peligrosas,
[58:34] 
[58:34] que  son  la  gran  mayoría  de  experimentos
[58:36] 
[58:36] que  hacemos,  son  con  bacterias  eh
[58:38] 
[58:38] realmente  altamente  resistentes  a
[58:40] 
[58:40] antibióticos  y  entonces  tomamos  todas
[58:42] 
[58:42] las  medidas,  ¿no?  Eh,  necesarias,
[58:44] 
[58:44] obviamente  una  bata,  guantes,  eh,  y
[58:47] 
[58:47] demás,  ¿no?  Se  pueden  crear  nuevas
[58:49] 
[58:49] bacterias,
[58:51] 
[58:51] se  si  las  manipulas  genéticamente  se
[58:53] 
[58:53] podría  se  podrían  crear  bacterias  más
[58:56] 
[58:56] peligrosas.
[58:57] 
[58:57] Eh,  ¿se  hace  esto  en  en  la  investigación
[59:00] 
[59:00] como  para  llevar  más  al  límite  a  ciertos
[59:02] 
[59:02] antibióticos  o  esto  no  se  hace?  Nosotros
[59:04] 
[59:05] no,  pero  hay  mucha  gente  que  trabaja  en
[59:06] 
[59:06] resistencia  a  antibióticos  y  muchas
[59:08] 
[59:08] veces  pues  e  se  pueden  pues  eh
[59:13] 
[59:13] introducir  e  los  círculos  de  ADN  que
[59:15] 
[59:15] mencionaba  antes  que  confieren
[59:16] 
[59:16] resistencia  a  ciertos  antibióticos,  se
[59:18] 
[59:18] pueden  introducir  en  ciertas  bacterias.
[59:21] 
[59:21] Eso  es  fácil  de  hacer  realmente.  Sí.  O
[59:22] 
[59:22] sea,  crear
[59:24] 
[59:24] bacterias  muy  poderosas  es  fácil.  Es
[59:26] 
[59:26] fácil,  muy  fácil.
[59:28] 
[59:28] Eh,  en  un  laboratorio  sería  muy  fácil
[59:30] 
[59:30] hacer  eso  porque  tenemos  las
[59:31] 
[59:31] herramientas  de  biología  molecular  para
[59:33] 
[59:33] poder  hacer  eso.  Nosotros  no  trabajamos
[59:35] 
[59:35] en  eso,  pero  si  alguien  que  tuviese  un
[59:37] 
[59:37] laboratorio
[59:38] 
[59:38] quisiese  en  hacer  algo  así,  pues  sería
[59:41] 
[59:41] relativamente  sencillo.  E  bueno,  como  en
[59:44] 
[59:44] toda  tecnología,  en  este  caso  la
[59:46] 
[59:46] biotecnología  e  de  doble  uso,  la  puedes
[59:49] 
[59:49] usar  para  algo  bueno,  para  intentar
[59:51] 
[59:51] entender  la  biología,  la  química  y  todo
[59:53] 
[59:53] esto  o  la  puedes  usar  para  algo  para
[59:55] 
[59:55] algo  malo,  ¿no?  En  el  caso  de  la
[59:56] 
[59:56] inteligencia  artificial,  hoy  en  día  pues
[59:59] 
[59:59] tenemos  eh  problemáticas,  obstáculos
[60:01] 
[60:01] similares,  ¿no?  Es  una  es  una  tecnología
[60:04] 
[60:04] eh  que  está  transformando  el  mundo  y  que
[60:07] 
[60:07] se  puede  usar  para  bien  o  para  mal,  ¿no?
[60:09] 
[60:09] Podría  haber  una  guerra  que  una  de  las
[60:11] 
[60:11] armas  fueran  bacterias.  Podría  ser,  sí.
[60:15] 
[60:15] Y  sería  muy  complicado  para  la  otra
[60:17] 
[60:17] parte  contrarrestar  si  es  una  bacteria
[60:18] 
[60:18] que  es  nueva  y  que  es  creada  y
[60:20] 
[60:20] modificada.
[60:22] 
[60:22] Sí.  si  no  tienen  antibióticos  o  es  decir
[60:24] 
[60:24] si  si  logras  eh  modificarlas
[60:27] 
[60:27] genéticamente  de  tal  manera  que  se  hacen
[60:29] 
[60:29] resistente  pues  a  un  montón  de
[60:30] 
[60:30] antibióticos  y  que  no  tienen  en  ese
[60:33] 
[60:33] lugar,  pues  eh  podría  ser  bastante
[60:36] 
[60:36] problemáticas  hablado  de  la  de  algo  que
[60:39] 
[60:39] para  mí  es  fundamental,  que  es  la
[60:40] 
[60:40] industria  farmacéutica,  ¿no?  Y  yo  creo
[60:43] 
[60:43] que  aquí  es  verdad  que  mucha  gente  la
[60:44] 
[60:44] tiene  criminalizada  y  yo  creo  que  no
[60:46] 
[60:46] todo  es  tan  blanco  ni  tan  negro,  pero
[60:48] 
[60:48] evidentemente  hay  una  problemática  y  que
[60:51] 
[60:51] tú  has  hablado  alguna  vez  en  otros
[60:52] 
[60:52] sitios  que  es  el  tema  de  que  los
[60:53] 
[60:53] antibióticos  no  son  muy  rentables.
[60:56] 
[60:56] Explica  esto,  o  sea,  explica  el  punto  de
[60:58] 
[60:58] vista  de  las  farmacéuticas  y  y  tú  como
[61:01] 
[61:01] investigador,  ¿qué  opinas  de  ellas?
[61:05] 
[61:05] Yo  creo  que  las
[61:06] 
[61:06] farmacéuticas  pueden  tener  un  papel
[61:09] 
[61:09] importante  para  el  desarrollo  de
[61:10] 
[61:10] medicamentos,  porque  yo  en  mi
[61:12] 
[61:12] laboratorio  académico  no  tengo  los
[61:14] 
[61:14] recursos  financieros  para  poder
[61:17] 
[61:17] desarrollar  un  medicamento.  Nosotros
[61:18] 
[61:18] podemos  hacer  investigación,  podemos
[61:20] 
[61:20] diseñar  o  descubrir  nuevas  cosas,  pero
[61:22] 
[61:22] al  final  para  llevar  eso  a  humanos  hace
[61:24] 
[61:24] falta  tener  muchísimo  capital.  Y
[61:27] 
[61:27] entonces  la  las  grandes  farmacéuticas
[61:28] 
[61:28] cumplen  ese  papel,  ¿no?  La  un  poco  la  el
[61:31] 
[61:31] escalón  este,  ¿no?  Eh,  e  entonces  yo
[61:35] 
[61:35] creo  que  pueden  tener  un  papel  muy
[61:36] 
[61:36] importante.  Yo  creo  que  eh
[61:37] 
[61:37] históricamente  ha  habido  empresas
[61:40] 
[61:40] farmacéuticas  que  han  abusado,  ¿no?,  su
[61:43] 
[61:43] poder,  ¿no?  La  Perdu  Pharma,  hablando
[61:45] 
[61:45] del  fentanilo,  por  ejemplo,  pues  eh
[61:48] 
[61:48] abusaron,  hicieron  demasiado  marketing,
[61:50] 
[61:50] ¿no?  Eh,  vendiendo,  ¿no?  la  capacidad
[61:53] 
[61:53] del  de  estas  drogas  para  eh  bueno,
[61:56] 
[61:56] decían  que  no  que  no  eran  adictivas,
[61:57] 
[61:58] ¿no?  Por  ejemplo,  es  un  ejemplo,  ¿no?
[61:59] 
[62:00] Entonces,  yo  creo
[62:01] 
[62:01] que  pueden  tener  un  papel  es  como  todo,
[62:03] 
[62:03] pueden  tener  un  papel  muy  positivo  para
[62:05] 
[62:05] crear  nuevos  medicamentos  que  sería
[62:06] 
[62:06] imposible.  No  tenemos  otra  institución,
[62:09] 
[62:09] otro  tipo  de  institución  para  poder
[62:11] 
[62:11] desarrollar  medicamentos,  pero  luego
[62:13] 
[62:13] históricamente  pues  han  tenido  han  han
[62:16] 
[62:16] sido  problemáticas  algunas  de  ellas  por
[62:18] 
[62:18] cómo  han  hecho  las  cosas.  A  día  de  hoy,
[62:20] 
[62:20] yo  te  pregunto  claramente  y  directo,
[62:23] 
[62:23] ¿las  farmacéuticas  nos  prefieren
[62:25] 
[62:25] enfermos
[62:28] 
[62:28] crónicos?  La  las  farmacéuticas  eh  uno  de
[62:31] 
[62:31] los  objetivos  principales  que  tienen  es
[62:32] 
[62:32] es  eh  bueno,  son  compañías,  ¿no?  Es
[62:36] 
[62:36] hacer  dinero,  ¿no?  E  entonces  yo  creo
[62:38] 
[62:39] que  eh  los  medicamentos  que  son  más
[62:41] 
[62:41] rentables  para  las  farmacéuticas  son
[62:43] 
[62:43] medicamentos  para  condiciones  crónicas.
[62:48] 
[62:49] Eh,  sí,  yo  creo  que  sí.  Eh,  yo  creo  que
[62:52] 
[62:52] las  grandes  farmacéuticas  prefieren  eh
[62:54] 
[62:54] desarrollar  medicamentos  para
[62:56] 
[62:56] condiciones  crónicas.  Ah,  aquí  hay  un
[62:57] 
[62:57] choque  entonces  de  intereses.  El
[62:59] 
[62:59] antibiótico  es  lo  contrario  a  esto,  ¿no?
[63:00] 
[63:00] Es  un  medicamento  de  choque  contrario,
[63:02] 
[63:02] ¿sí?  De  de  corta  duración,  ¿verdad?  Sí.
[63:04] 
[63:04] Que  una  vez  te  lo  tomas  en  teoría  ya
[63:06] 
[63:06] está.  Eh,  y  que  no  son  muy  caros,
[63:08] 
[63:08] etcétera.  Eh,  ¿cómo  ves  esta  diatriba
[63:12] 
[63:12] entonces  entre  entre  estos  dos  caminos?
[63:13] 
[63:14] Porque  de  momento  parece  que  tú  dices
[63:15] 
[63:15] que  no  se  está  haciendo  nada  desde  las
[63:17] 
[63:17] farmacéuticas  a  nivel  de  antibiótico
[63:18] 
[63:18] nuevo.  No  es  una  diferencia  en  la  escala
[63:22] 
[63:22] de  valores.  Mi  escala  de  valores  nunca
[63:23] 
[63:24] ha  sido  el  dinero.  En  una  compañía,  pues
[63:26] 
[63:26] la  escala  de  valores,  la  número  uno  es
[63:28] 
[63:28] es  hacer  que  sea  rentable  la  cosa  si  no
[63:30] 
[63:30] se  colapsa  la  compañía,  ¿no?
[63:32] 
[63:32] Entonces,  para  mí  nunca  me  ha  importado
[63:34] 
[63:34] el  dinero.  Para  mí  importa  más  la  el
[63:36] 
[63:36] problema  que  la  problemática  que
[63:39] 
[63:39] constituye  esto  para  la  humanidad.
[63:41] 
[63:41] Em,  me  parece  grave  eh,  que  no  haya
[63:45] 
[63:45] ninguna  institución  hoy  en  día  realmente
[63:47] 
[63:47] seriamente  trabajando  en  el  desarrollo
[63:49] 
[63:49] de  nuevos  antibióticos.  No  la  hay  muy
[63:51] 
[63:51] poca.  Hay  incentivos,  ciertos  incentivos
[63:53] 
[63:53] aquí  allá,  pero  nada  como  bueno  como
[63:56] 
[63:56] para  otros  medicamentos.  E  los
[63:59] 
[63:59] antibióticos,  si  lo  piensas,  es  el  único
[64:00] 
[64:00] medicamento  que  te  devuelve  la  vida  en
[64:02] 
[64:02] cuestión  de  horas,  ¿no?  Eh,  muchos
[64:04] 
[64:04] tratamientos,  medicamentos  para  el
[64:06] 
[64:06] cáncer  hoy  en  día,  eh,  se  consideran  un
[64:07] 
[64:07] éxito  si  te  alargan  la  vida  en  los
[64:09] 
[64:10] ensayos  clínicos.  una
[64:12] 
[64:12] semana  o  dos  semanas,  eso  es  un  éxito  ya
[64:15] 
[64:15] en  ensayos  clínicos,  ¿no?  Eh,  los
[64:17] 
[64:17] antibióticos  te  dan  la  vida  entera,  ¿no?
[64:20] 
[64:20] Te  curan  y  estás  curado.
[64:23] 
[64:23] Eh,  creo  que  es  importante  pues
[64:24] 
[64:24] comunicar  eso,  ¿no?
[64:26] 
[64:26] Tradicionalmente  el  antibiótico  ha  sido
[64:27] 
[64:27] una  medicamento  barato,  con  lo  cual  es
[64:29] 
[64:29] difícil  cambiar  la  percepción  del
[64:31] 
[64:31] público,  de  los  pacientes,  de  la
[64:33] 
[64:33] población.  Y  de  repente,  imagínate,  si
[64:35] 
[64:35] de  repente  creas  un  antibiótico  y  lo
[64:37] 
[64:37] haces  superco,  pues  eso  no  va  a
[64:38] 
[64:38] funcionar,  ¿no?  Es  importante  tener  la
[64:41] 
[64:41] eh  la  perspectiva  también  de  la  de  la
[64:43] 
[64:43] equidad  en  todo  esto,  ¿no?  Económica.  e
[64:46] 
[64:46] ha  habido  problemas  en  cuanto  a  las
[64:49] 
[64:49] grandes  farmacéuticas,  ¿no?  En  el  caso
[64:50] 
[64:50] de  la  fibrosis  esquística  con
[64:51] 
[64:51] medicamentos  que  de  repente  como  había
[64:54] 
[64:54] una  cierta  eh  cierta  parte  de  la
[64:56] 
[64:56] población  que  necesitaba  estos
[64:57] 
[64:57] medicamentos,  los  vendieron  de  manera
[65:00] 
[65:00] superca  y  bueno,  esto  creo  muchísimas
[65:03] 
[65:03] críticas,  ¿no?,
[65:04] 
[65:04] con  de  parte  del  público,  yo  creo  que  eh
[65:07] 
[65:08] justificadas,  eh,  pero  bueno,  entonces
[65:09] 
[65:10] yo  creo  que  es  es  no  sé,  no  sé,  estamos
[65:12] 
[65:12] en  un  en  un  punto,  en  una  diatriba
[65:14] 
[65:14] complicada  eh  eh  donde  bueno,  yo  creo
[65:17] 
[65:17] que  hace  falta  muchísimas  más
[65:18] 
[65:18] innovación,  pero  también  hace  falta  el
[65:20] 
[65:20] capital  eh  para  luego  poder  llevar  lo
[65:22] 
[65:22] que  descubrimos  en  en  mi  laboratorio,
[65:24] 
[65:24] por  ejemplo,  a  al  siguiente  nivel,  ¿no?,
[65:26] 
[65:26] que  son  ensayos  clínicos,  que  yo  nunca
[65:28] 
[65:28] podría  hacer  eso  en  mi  laboratorio.  que
[65:29] 
[65:29] hablamos  en  serios  clínicos  de  con
[65:32] 
[65:32] muestras  pues  importantes  en  pacientes  y
[65:35] 
[65:35] bueno  en  población  humana,  ¿no?  Para  ver
[65:37] 
[65:37] si  eh  si  es  eficaz  el  antibiótico  y  todo
[65:40] 
[65:40] esto,  ¿no?  O  sea,  sin  las  farmacéuticas
[65:42] 
[65:42] lo  que  descubráis  a  nivel  práctico  no  va
[65:44] 
[65:44] a  servir  de  nada,  no  va  a  llegar  al  a
[65:47] 
[65:47] nosotros,  al  individuo,  ¿no?  Y  de
[65:48] 
[65:49] momento  no  se  han  metido  aún.
[65:51] 
[65:51] De  momento  no  están  prácticamente
[65:53] 
[65:53] ninguna  eh  a  ese  nivel  clínico.  No  hay
[65:55] 
[65:55] ninguna  que  yo  sepa  hoy  en  día  o
[65:57] 
[65:57] prácticamente  ninguna  trabajando  en
[65:59] 
[65:59] esto.  Y  por  poder  podrían  por  poder  por
[66:01] 
[66:01] poder  a  nivel  de  capital  sí  podrían.
[66:05] 
[66:05] Entonces  claro,  tenemos  un  problema
[66:07] 
[66:07] aquí,  ¿no?  La  humanidad  hablando  claro,
[66:09] 
[66:09] eh,  hasta  que  no  se  metan  ahí  en  faena,
[66:11] 
[66:11] eh,  esto  que  decías  del  2050  va  a  ir
[66:14] 
[66:14] avanzando,  entiendo.  Yo  creo  que  sí.  Al
[66:16] 
[66:16] final  es  un  poco  como  el  el  ser  humano
[66:19] 
[66:19] somos
[66:20] 
[66:20] e  e  tendemos  a  dejar  todo  para  el  último
[66:23] 
[66:23] minuto,  ¿no?  Eh,  procrastinar.  Nos
[66:26] 
[66:26] encanta  procastinar.  el  caso  del  Es  un
[66:28] 
[66:28] placer,  eh,  la  verdad  es  un  placer,  pero
[66:31] 
[66:31] pero  en  este  caso  no  tanto.  Nos  meten
[66:32] 
[66:32] problemas  el  caso  de  COVID,  ¿no?  Por
[66:34] 
[66:34] ejemplo,  eh  lo  dejamos  hasta  el  último
[66:36] 
[66:36] minuto  y  se  nos  avisó  hace  muchos  años,
[66:38] 
[66:38] ¿no?  Que  podría  pasar  algo,  podría
[66:39] 
[66:39] pasar,  lo  dejamos  hasta  el  último  minuto
[66:40] 
[66:40] y  bueno,  al  final  pues  yo  sí  soy  un
[66:42] 
[66:42] optimista  y  al  final  pues  la  humanidad
[66:44] 
[66:44] se
[66:45] 
[66:45] se  colabora  al  final  y  crea  pues  vacunas
[66:48] 
[66:48] nuevas  y  crea  medicamentos  nuevos  para
[66:50] 
[66:50] para  la  COVID  en  tiempo  récord,  ¿no?
[66:51] 
[66:51] Entonces,  yo  yo  creo  que  eso  podríamos
[66:54] 
[66:54] ser  capaces  de  lograr  eso  de  nuevo,  pero
[66:56] 
[66:56] ¿por  qué  esperar?  ¿no?  O  sea,  yo  creo
[66:57] 
[66:57] que,  ¿por  qué  no  eh  eh  intentar  prevenir
[67:02] 
[67:02] y  desarrollar  tecnologías  y  medicamentos
[67:04] 
[67:04] antes  de  que  llegue,  bueno,  otra
[67:06] 
[67:06] pandemia,  ¿no?  Yo  creo  que  es
[67:07] 
[67:07] importante.  Bueno,  si  si  una  una  de  las
[67:10] 
[67:10] lecciones  que  aprendimos  de  la  de  la
[67:11] 
[67:11] pandemia  de  la  COVID,  yo  creo  que
[67:12] 
[67:12] debería  ser  esa,  ¿no?  Que  tenemos  que
[67:14] 
[67:14] estar  mejor  preparados  y  y  hacer
[67:16] 
[67:16] investigación  e  eh  a  largo  plazo,  ¿no?
[67:20] 
[67:20] Para  permitir  eh  hacer  esa  prevención.
[67:22] 
[67:22] Es  es  fundamental  eh  invertir  en
[67:25] 
[67:25] investigación.  Vamos.  Bueno,  si  hay
[67:27] 
[67:27] algún  alto  directivo  de  alguna
[67:28] 
[67:28] farmacéutica  que  esté  viendo  esto,  que
[67:30] 
[67:30] que  espero  que  sí,  eh,  poneros  las
[67:32] 
[67:32] pilas,  porque  nosotros  al  final  podemos
[67:34] 
[67:34] hacer  cosas,  ¿no?  Como  usar  mejor  los
[67:36] 
[67:36] los  antibióticos  y  los  médicos  también.
[67:39] 
[67:39] Yo  creo  que  a  veces  te  pone  las  pilas  de
[67:40] 
[67:41] receptarlos  cuando  tocan,  pero  al  final
[67:43] 
[67:43] tenemos  un  poder  limitado.  Necesitamos
[67:45] 
[67:45] que  nuestros  grandes  capitales  se  pongan
[67:48] 
[67:48] se  pongan  las  pilas  porque  si  no  es  lo
[67:50] 
[67:50] que  tú  dices,  nos  vamos  a  un  futuro  muy
[67:52] 
[67:52] negro.  Sí,  sí,  sí.  Y  te  cuento  una  una
[67:55] 
[67:55] anécdota,  pero  yo  cuando  estaba  en  el
[67:56] 
[67:56] meet  eh  fui,  me  acuerdo  una  vez  fui  al
[67:58] 
[67:58] hospital  al  al  bueno,  un  hospital  ahí
[68:01] 
[68:01] muy  famoso  y  y  el  médico  me  quería  un
[68:03] 
[68:03] antibiótico  para  la  nariz  e  porque  tenía
[68:06] 
[68:06] una  bacteria  que  se  llama
[68:06] 
[68:06] estafilococosaurios.
[68:08] 
[68:08] Yo  le  dije,  "Pero  si  esa  bacteria  es  una
[68:09] 
[68:09] bacteria  comensal,  es  decir,  vive  en  la
[68:11] 
[68:11] nariz  de  toda  la  gente,  ¿no?  Eh,  y  el
[68:14] 
[68:14] bueno,  pero  creo  que  hace  falta  el
[68:15] 
[68:15] antibiótico."  Y  no  lo  tomé.  Le  dije  que
[68:18] 
[68:18] no,  no  quiero  tomarlo.  Volví  al
[68:19] 
[68:19] siguiente  la  siguiente  reunión  que  tenía
[68:21] 
[68:21] con  él,  la  siguiente  cita  y  me  dijo,
[68:22] 
[68:22] "Oye,  que  tenía  razón,  que  los  niveles
[68:25] 
[68:25] de  estafilococosaurias  no  eran  lo
[68:27] 
[68:27] suficientemente  altos  como  para  eh
[68:30] 
[68:30] justificar  que  que  te  dese  el
[68:31] 
[68:31] antibiótico  y  y  nada,  que  gracias  por
[68:33] 
[68:33] decírmelo  y  tal,  pero  que  incluso  a  ese
[68:34] 
[68:34] nivel  en  un  hospital  de  los  mejores  del
[68:36] 
[68:36] mundo  están  sobre,  bueno,  están
[68:39] 
[68:39] sobreutilizando  estos  antibióticos,  ¿no?
[68:41] 
[68:41] Eh,  recetando  demasiado,  ¿no?  Los
[68:43] 
[68:43] antibióticos.
[68:44] 
[68:44] Esperemos  que  que  bueno  que  no  vayamos  a
[68:48] 
[68:48] un  futuro  en  el  que  realmente  estemos
[68:50] 
[68:50] apurados  y  que  cualquier  corte  o  o
[68:53] 
[68:53] cualquier  operación  básica  que  hoy  en
[68:54] 
[68:54] día  es  una  una  broma  de  operación,  ¿no?
[68:57] 
[68:57] Sea  algo  que  un  poco  como  tirar  la
[68:59] 
[68:59] moneda,  ¿no?  Que  te  juegas  la  vida.
[69:00] 
[69:00] Hablemos
[69:01] 
[69:01] de  lo  que  estás  haciendo,  ¿no?  Y  lo  que
[69:04] 
[69:04] estáis  haciendo,  que  es  superinesante  y
[69:06] 
[69:06] que  eh  la  inteligencia  artificial  es
[69:08] 
[69:08] algo  indispensable.
[69:11] 
[69:11] Eh,  ¿qué  habéis  hecho  con  la
[69:12] 
[69:12] inteligencia  artificial?  O  sea,  a  nivel
[69:14] 
[69:14] cómo  la  estáis  usando,  un  montón  de
[69:16] 
[69:16] cosas.  Si  quieres  te  cuento  un  poco  lo
[69:17] 
[69:17] que  hemos  hecho  a  lo  largo  del  tiempo.
[69:18] 
[69:18] Eh,  cuando  estaba  en  el  Meet  e  cuando
[69:21] 
[69:21] decidimos  pues  emplearla  ya  para  diseñar
[69:23] 
[69:23] unos  antibióticos,  pensamos  un  montón  en
[69:26] 
[69:26] cómo  hacer  esto,  ¿no?  Cómo  cómo  podemos
[69:28] 
[69:29] cómo  empezamos,  ¿no?  O  sea,  ¿desde
[69:30] 
[69:30] cuántos  años  hablamos  esto?  Esto  es  del
[69:32] 
[69:32] 2000  alrededor  del
[69:35] 
[69:35] 2000  15  empezamos  ese  proyecto  antes
[69:38] 
[69:38] este  boom  actual  mediático  de  la
[69:40] 
[69:40] inteligencia  artificial.  Sí,  sí,  sí.
[69:41] 
[69:41] llevamos  trabajando  en  esto  pues  más  de
[69:43] 
[69:43] una  década  eh  ya  eh  como  comento,  antes
[69:46] 
[69:46] de  que  fuese  eh  que  a  la  gente  le
[69:48] 
[69:48] gustase  y  de  hecho  la  gente  estaba  en
[69:50] 
[69:50] contra  de  usar  esto  para  en  el  campo  de
[69:52] 
[69:52] los  antibióticos,  en  el  campo  de  la
[69:53] 
[69:53] biología  e  y  de  hecho  nos  costó,  a  mí  me
[69:57] 
[69:57] costó  conseguir  grants,  o  sea,
[69:59] 
[69:59] financiación  para  hacer  este  trabajo.
[70:02] 
[70:02] Eh,  recuerdo  que  cuando  apliqué  para  ser
[70:03] 
[70:03] profesor,  que  tienes  que,  bueno,  aplicar
[70:05] 
[70:05] a  diferentes  sitios  e  apliqué  a  varios
[70:09] 
[70:09] departamentos  de  microbiología  que  era
[70:10] 
[70:10] un  poco  había  hecho  mi  doctorado  en
[70:12] 
[70:12] microbiología  inmunología.  Entonces
[70:13] 
[70:13] pensé,  bueno,  pues  quizás  sea  una  buena
[70:15] 
[70:15] casa  para  mí,  ¿no?  En  en  universidades
[70:17] 
[70:17] ahí  en  Estados  Unidos  y  ninguno  me
[70:19] 
[70:19] llamó.
[70:20] 
[70:21] Es  que  de  aquell  eras  un  poco  el  loco,
[70:22] 
[70:22] ¿no?  El  loco  de  la  IA.  de  aquellas  que
[70:23] 
[70:23] la  gente  no  quería  en  en  departamentos
[70:26] 
[70:26] típicos  de  microbiología  no  no  sabían,
[70:28] 
[70:28] no  querían  eh  oír  hablar  de  la  IA.  Para
[70:31] 
[70:31] ellos  no  tenía  ningún  sentido.  La  gente
[70:33] 
[70:33] normalmente  hacía,  estudiaba  su  microbio
[70:35] 
[70:35] y  no  querían  emplear  nuevas  tecnologías.
[70:38] 
[70:38] Y  realmente  fue  duro  durante  67  años  eh
[70:40] 
[70:40] donde  nadie  creía  en  ello.  E  y  bueno,
[70:43] 
[70:43] ahora  en  el  punto  donde  estamos  que
[70:44] 
[70:44] bueno  que  todo  el  mundo  ya  acepta  la  IA
[70:46] 
[70:46] y  a  todo  el  mundo  le  gusta,  pero  no  fue
[70:48] 
[70:48] una  travesía  en  el  desierto  que  no  fue
[70:50] 
[70:51] fácil,  ¿no?  Eh,  pero  bueno,  eh,  ¿cómo
[70:54] 
[70:54] cómo  enseñar  a  un  ordenador  a  crear  un
[70:56] 
[70:56] antibiótico,  no?  Entonces,  lo  que
[70:57] 
[70:57] decidimos  hacer  al  final  fue
[71:01] 
[71:01] e  copiar  un  poco  el  mecanismo  de  la
[71:04] 
[71:04] evolución
[71:05] 
[71:05] de  Darwin,  es  decir,  algoritmo  de
[71:07] 
[71:07] Darwin,  eh,  y  enseñar  a  un  ordenador  a
[71:09] 
[71:10] evolucionar  moléculas,  ¿vale?  Para  con
[71:13] 
[71:13] el  objetivo  final  de  matar  a  las
[71:15] 
[71:15] bacterias.  Entonces,  ajá,  creamos  este
[71:16] 
[71:17] algoritmo  e  que  eso  es  creación  vuestra
[71:19] 
[71:19] de  cero.  De  cero,  sí,  es  un  algoritmo
[71:22] 
[71:22] que  creamos  e  y  lo  que  hace  es  toma  una
[71:25] 
[71:25] molécula  inicial,  es  decir,  al  principio
[71:27] 
[71:27] le  tenemos  que  enseñar  al  ordenador
[71:29] 
[71:30] ciertas  moléculas.  E  entonces,  tenemos
[71:32] 
[71:32] que  traducir  esa  complejidad  química  en
[71:34] 
[71:34] el  lenguaje  binario  del  ordenador  para
[71:36] 
[71:36] que  el  ordenador  entienda  lo  que  le
[71:37] 
[71:37] estamos  contando,  lo  que  significan
[71:39] 
[71:39] estas  moléculas.  Y  luego  eh  le  enseñamos
[71:42] 
[71:42] al  ordenador  a  ejecutar  la  evolución  eh
[71:45] 
[71:45] de  teoría  de  selección  natural  e  es
[71:49] 
[71:49] decir,  mutación,  selección  y
[71:50] 
[71:50] recombinación,  los  tres  pasos
[71:51] 
[71:51] fundamentales  de  la  evolución  en  en  una
[71:54] 
[71:54] feedback  loop,  es  decir,  de  manera
[71:56] 
[71:56] continua  e  o  para  pulir  que  no  haya
[71:58] 
[71:58] fallos,  ¿no?  Y  para  y  para  modificarlo  y
[72:01] 
[72:01] para  evolucionarlo  de  manera  rápida,
[72:03] 
[72:03] ¿no?  Las  moléculas.  E  lo  bonito  de  esto
[72:06] 
[72:06] es  que  en  lugar  de  tener  que  esperar
[72:08] 
[72:08] millones  de  años  para  que  la  molécula
[72:09] 
[72:09] evolucione  en  el  ordenador,  en  cuestión
[72:12] 
[72:12] de  minutos  o  horas,  lo  podemos  hacer.
[72:13] 
[72:13] ¿Cuál  fue  la  primera  molécula  que  le
[72:15] 
[72:15] pusisteis?  Le  una  de  ellas  fue  la  una
[72:17] 
[72:17] molécula  de  una  de  la  de  la  guava  em  eh
[72:22] 
[72:22] ¿qué  es?  No  sé  lo  que  es  como  una
[72:24] 
[72:24] fruta.  E  o  una  planta.  Ajá.  Y  y  de  hecho
[72:28] 
[72:28] la  la  molécula  que  creamos  fue  la
[72:29] 
[72:29] guabanina.  Le  llamamos  guabanina.  Em,
[72:32] 
[72:32] que  fue  la  molécula  que  creó  el
[72:33] 
[72:33] algoritmo  a  través  de  esta  inspirado  en
[72:36] 
[72:36] esta  molécula  natural.  ¿Por  qué  esta  en
[72:38] 
[72:38] concreto?  O sea,  tenía  algo  peculiar  que
[72:42] 
[72:42] o  fue  una  cosa  un  poco  bueno,  alabalá,
[72:44] 
[72:44] mira,  necesitamos  una  y  cualquiera  nos
[72:46] 
[72:46] sirve.  Empezamos  con  un  montón  de
[72:48] 
[72:48] moléculas  iniciales  y  esta  fue  la  mejor
[72:50] 
[72:50] al  final  y  viene  de  plantas.  Estas
[72:51] 
[72:51] plantas  pues  son  e  bueno  eh  nos  han  dado
[72:56] 
[72:56] un  montón  de  moléculas  interesantes  a  lo
[72:57] 
[72:57] largo  de  la  evolución  las  plantas,  ¿no?
[72:59] 
[72:59] Entonces  esto  fue  pues  otro  ejemplo,
[73:00] 
[73:00] ¿no?  Pero  en  este  caso  el  algoritmo
[73:02] 
[73:02] modificó  completamente  la  molécula
[73:03] 
[73:03] inicial  e  crea  la  guabanina  2  y  muchas
[73:07] 
[73:07] otras  variantes.
[73:08] 
[73:08] La  huevanina  2  fue  la  mejor.  Y  luego  e
[73:12] 
[73:12] básicamente  en  el  ordenador,  en  la
[73:13] 
[73:13] pantalla,  pues  vemos  todas  las  moléculas
[73:15] 
[73:15] y  el  ordenador  nos  hace  un  ranking  de
[73:17] 
[73:17] estas  son  las  que  creo  que  son  van  a  ser
[73:19] 
[73:19] mejores  antibióticas.
[73:21] 
[73:21] Y  y  luego  lo  que  hicimos  fue
[73:23] 
[73:23] sintetizamos  estas  moléculas  en  el
[73:25] 
[73:25] laboratorio  y  me  acuerdo  cuando  las
[73:27] 
[73:27] empezamos  a  testar  contra  bacterias  en
[73:29] 
[73:29] en  placas  de  cultivo,  en  test  de
[73:31] 
[73:31] cultivo,  eh  cuando  vimos  que  mataban  a
[73:35] 
[73:35] dosis  muy  bajas,  ahí  fue  el  momento
[73:37] 
[73:37] también  le  diste  un  beso  al  ordenador  y
[73:38] 
[73:38] dices,  "Te  quiero  increíble,  ¿no?  O  sea,
[73:40] 
[73:40] el  ordenador  es  capaz  de  crear  algo  que
[73:42] 
[73:42] luego  no  solo  es  bonito  de  ver  las
[73:44] 
[73:44] moléculas,  la  estructura  tridimensional
[73:46] 
[73:46] en  el  en  la  pantalla,  pero  luego  creamos
[73:49] 
[73:49] eso  en  laboratorio  usando  métodos
[73:50] 
[73:50] químicos  y  luego  es  capaz  realmente  de
[73:52] 
[73:52] matar  a  bacterias  que  son
[73:53] 
[73:53] multirresistentes,  ¿no?  Que  son
[73:55] 
[73:55] superbacterias.  Y  bueno,  ¿esto  en  qué
[73:57] 
[73:57] año  fue?  En  el  primer  momento  en  el  que
[73:58] 
[73:58] pusisteis  en  práctica  lo  que  el
[74:00] 
[74:00] ordenador  habíaizado
[74:02] 
[74:02] alrededor  de  2015.  2015,  sí.  El  artículo
[74:05] 
[74:05] al  final  lo  publicamos  más  tarde,  pero
[74:06] 
[74:06] pero  la  investigación  la  empezamos  ahí.
[74:09] 
[74:09] Y  bueno,  esto  fue  otra  cosa  que  te
[74:11] 
[74:11] cuento  que  en  ese  en  ese  proyecto  otra
[74:14] 
[74:14] cosa  que  que  vimos  que  fue  muy  curioso
[74:15] 
[74:15] es  que
[74:17] 
[74:17] el  algoritmo
[74:19] 
[74:19] fue  capaz  de  crear  un  nuevo  mecanismo  de
[74:21] 
[74:21] acción  para  matar  a  las  bacterias.  Uh,
[74:24] 
[74:24] creatividad,  ¿no?  Creatividad  que  no  es
[74:26] 
[74:26] algo  que  nosotros  habíamos  escrito  en  el
[74:28] 
[74:28] en  el  en  la  función  eh  fitness  ni  en  el
[74:31] 
[74:31] algoritmo  para  nada.  ¡Uf!  Y  eso  es
[74:33] 
[74:33] aterrador  y  bonito  a  la  vez,  ¿no?  Es
[74:35] 
[74:35] aterrador  y  bonito.  A  nivel  científico
[74:36] 
[74:36] es  bonito,  ¿eh?  Porque  claro,  eh  eh
[74:39] 
[74:39] sugiere  un  cierto  elemento  de
[74:41] 
[74:41] creatividad.
[74:43] 
[74:43] Hoy  en  día  en  con  los  chatbots  y  demás  e
[74:46] 
[74:46] la  gente  habla  de  alucinaciones  y  todo
[74:47] 
[74:47] esto,  ¿no?  Pero  a  nivel  científico  a
[74:50] 
[74:50] veces  si  alucinas  algo  nuevo  creas  algo
[74:52] 
[74:52] nuevo.  Entonces  eh  alucinar  eh  puede
[74:56] 
[74:56] sabes  a  lo  que  me  refiero,  ¿no?  Lo  que
[74:58] 
[74:58] crean  cosas  nuevas  que  no  son  verdad.
[75:00] 
[75:00] Evidentemente  la  alucinación  puede  ser
[75:02] 
[75:02] la  el  inicio  de  una  gran  creatividad,
[75:03] 
[75:03] ¿no?  Y  por  eso  las  drogas  también  han
[75:05] 
[75:05] ayudado  a  muchos  artistas  y  y
[75:07] 
[75:07] científicos  incluso,  ¿no?  Exacto.
[75:09] 
[75:09] Entonces,  eh  es  curioso,  ¿no?  porque  el
[75:12] 
[75:12] algoritmo  alucinó  algo  completamente
[75:14] 
[75:14] nuevo  y  luego  nosotros  lo  testamos
[75:16] 
[75:17] y  y  el  mecanismo  era  completamente  lo
[75:18] 
[75:18] opuesto  a  lo  que  esperábamos  y  es  decir,
[75:20] 
[75:20] había  creado  una  manera  nueva  de  matar  a
[75:22] 
[75:22] las  bacterias  y  funcionaba  y  funcionaba
[75:24] 
[75:24] y  funcionaba  que  es  claro,  o  sea,  no  tan
[75:27] 
[75:27] solo  crea  una  cosa  que  no  esperabais,
[75:29] 
[75:29] sino  que  encima  funciona.  Claro,  es  una
[75:30] 
[75:30] alucinación  que  luego  funcionó.  Es
[75:31] 
[75:32] decir,  qué  pasada.  Y  esto  en  2015  que
[75:35] 
[75:35] estamos  hablando  de  que  es  que  todo
[75:37] 
[75:37] avanza  tan  rápido  que  es  casi  la
[75:39] 
[75:39] prehistoria  de  la  IA,  ¿no?  Porque
[75:41] 
[75:41] entiendo  que  lo  que  tendréis  hoy  a  nivel
[75:43] 
[75:43] de  potencia  es  mucho  mayor  de  lo  que
[75:46] 
[75:46] teníais  en  ese  momento,  ¿no?  Sí,  sí,  sí,
[75:48] 
[75:48] totalmente.  Y  si  quieres  te  cuento  un
[75:49] 
[75:49] par  de  proyectos.  Eh,  luego  eh  me
[75:51] 
[75:51] reclutaron  en  la  Universidad  de
[75:52] 
[75:52] Pennsylvania,  que  es  donde  estoy  ahora,
[75:53] 
[75:54] en  Filadelfia,  en  Estados  Unidos.
[75:56] 
[75:56] Eh,  es  una  una  universidad  muy  bonita,
[75:59] 
[75:59] de  las  más  antiguas  de  Estados  Unidos,
[76:01] 
[76:01] fundada  por  Benjamin  Franklin,  de  hecho,
[76:03] 
[76:03] y  cuando  padres  fundadores  ahí,  eh,  los
[76:06] 
[76:06] padres  fundadores,  un  tío  muy  curioso,
[76:08] 
[76:08] de  hecho,  tiene  una  autobiografía  muy
[76:09] 
[76:09] que  la  recomiendo,  es  muy  un  tipo  muy  un
[76:12] 
[76:12] personaje  muy  curioso.  Y  cuando  llegué
[76:14] 
[76:14] ahí,  pues  eh  la  primera  pregunta  que
[76:18] 
[76:18] quería  hacer  era  desarrollar  e  o  sea,
[76:21] 
[76:21] mecanismos  de  métodos  de  IA  para  eh
[76:23] 
[76:23] acelerar  el  proceso  de  descubrir  nuevos
[76:25] 
[76:25] antibióticos.  Y  te  cuento  un  poco  cómo
[76:27] 
[76:27] funciona  esto,  ¿no?  El  paradigma
[76:29] 
[76:29] tradicional  para  descubrir  nuevos
[76:31] 
[76:31] antibióticos  es  que  realmente  es  un
[76:33] 
[76:33] proceso  muy  físico.  Eh,  tú  vas
[76:35] 
[76:35] alrededor,  los  científicos  van  alrededor
[76:36] 
[76:36] de  la  naturaleza,  tomas  muestras  de
[76:38] 
[76:38] suelo  o  muestras  de  aguas,  intentas  e
[76:41] 
[76:41] purificar  compuestos  activos  que  puedan
[76:44] 
[76:44] estar  presentes  en  esa  materia  orgánica.
[76:46] 
[76:46] Como  te  puedes  imaginar,  esto  es  un
[76:47] 
[76:47] proceso  tremendamente  lento,  eh,  de
[76:50] 
[76:50] prueba  de  prueba  y  error,  muchas  veces
[76:52] 
[76:52] no  funciona.  De  hecho,  suele  tardar  e  6
[76:55] 
[76:55] 7  años  en  encontrar  algo  potencialmente
[76:57] 
[76:57] útil,  ¿no?  Más  más  de  lo  que  se  suele
[77:00] 
[77:00] tardar  en  completar  un  un  doctorado,  por
[77:02] 
[77:02] ejemplo,  ¿no?  Unos  estudios  de
[77:03] 
[77:03] doctorado.  En  lugar  de  hacer  eso,  lo  que
[77:05] 
[77:05] dijimos,  lo  que  propusimos  es  por  qué  no
[77:09] 
[77:09] aprovechar  en  la  información  biológica
[77:12] 
[77:12] que  tenemos  a  nuestra  disposición  en  la
[77:15] 
[77:15] forma  de  genomas,  proteomas,  metagenomas
[77:17] 
[77:17] que  se  han  secuenciado,  es  decir,
[77:18] 
[77:18] material  genético  que  se  ha  secuenciado
[77:20] 
[77:20] a  lo  largo  de  los  años.  Y  eh  y  por  qué
[77:23] 
[77:23] no  pensar  en  la  biología  simplemente
[77:24] 
[77:24] como  código,  ¿no?  Porque  si  piensas  en
[77:26] 
[77:26] la  biología  como  un  código,  eh  por
[77:28] 
[77:28] ejemplo,  el  ADN  está  compuesto  de
[77:30] 
[77:30] nucleótidos,  pero  al  final  es  un  son
[77:32] 
[77:32] letras,  ¿sí?  Y  las  proteínas  están
[77:34] 
[77:34] compuestas  de  aminoácidos,  que  al  final
[77:36] 
[77:36] son  letras,  un  alfabeto  de  20  letras  en
[77:38] 
[77:38] ese  caso.  Si  conceptualizas  la  biología
[77:41] 
[77:41] en  en  un  montón  de  código,  luego  puedes
[77:43] 
[77:43] desarrollar  algoritmos  para  recorrer  ese
[77:45] 
[77:45] código  a  nivel  digital  y  encontrar
[77:47] 
[77:48] nuevas  moléculas  que  puedan  estar  y
[77:49] 
[77:49] recombinarlo,  ¿no?  Y  encontrar  nuevas
[77:51] 
[77:51] moléculas  que  puedan  estar  escondidas,
[77:52] 
[77:52] ¿no?,  en  todo  este  código,  esta  sopa  de
[77:54] 
[77:54] letras  tan  compleja.
[77:56] 
[77:56] Entonces  es  lo  que  propusimos,  que  fue
[77:58] 
[77:58] muy  diferente  a  lo  que  se  hacía
[77:59] 
[77:59] anteriormente,  ¿no?  En  este  proceso  más
[78:00] 
[78:00] artesanal,  como  comentas,  y  empezamos
[78:03] 
[78:03] con  un  proyecto  muy  bonito,  eh,  muy
[78:05] 
[78:05] ambicioso,  que  fue  explorar,  creo  que  lo
[78:08] 
[78:08] mencionaba  brevemente  antes,  explorar  el
[78:09] 
[78:09] proteoma  humano  por  primera  vez  como
[78:11] 
[78:11] fuente  de  antibióticos.
[78:13] 
[78:13] Eh,  estas  son  todas  las  proteínas  eh
[78:15] 
[78:15] codificadas  en  nuestro  genoma,  es  decir,
[78:17] 
[78:17] recorrimos  todo  nuestra  información
[78:19] 
[78:19] genética  y  ahí  encontramos  miles  de
[78:21] 
[78:21] moléculas  eh  antibióticas  nuevas  que
[78:24] 
[78:24] están  en  nuestro  cuerpo,  que  jamás
[78:25] 
[78:25] sabíamos  que  tenían  esta  función  como
[78:28] 
[78:28] antibiótico  o  como  función  el  sistema
[78:30] 
[78:30] inmune,  ¿no?  Esto  esto  eh  fue  increíble
[78:33] 
[78:33] realmente.  E  luego  y  todo  esto  lo
[78:35] 
[78:35] testamos  luego  en  el  laboratorio,  luego
[78:37] 
[78:37] de  las  miles  de  moléculas  y  esto  lo  sacó
[78:39] 
[78:39] una  IA.  Esto  lo  sacó  una  guía.  Algo  que
[78:41] 
[78:41] nunca  antes  se  había  podido  averiguar.
[78:44] 
[78:44] Una  guía.  Entiendo  que  al  cabo  de  cuánto
[78:47] 
[78:47] pudo  tardar  en  esto.  Esto  cuestión  de
[78:49] 
[78:49] esto  fue  de  hecho  te  cuento  la  historia,
[78:51] 
[78:51] es  verdad,  se  me  olvidó  esto.
[78:53] 
[78:53] Em,  teníamos  un  cálculo,  pensábamos  que
[78:56] 
[78:56] nos  iba  iba  a  tardar  muchas  horas  en  en
[78:58] 
[78:58] completar  esta  horas,  pero  hablamos  de
[78:59] 
[78:59] horas,  eh,  no  horas  ni  de  días,  horas.
[79:01] 
[79:01] Sí,  horas.  Pero  jamás  nadie  había  hecho
[79:03] 
[79:03] eso,  entonces  no  sabíamos  cuánto  iba  a  a
[79:05] 
[79:05] durar.  Y  yo  recuerdo  que  le  dije  a  mi
[79:07] 
[79:07] equipo,  bueno,  vamos  a  empezar  ya.  y  me
[79:09] 
[79:09] fui  a  mi  despacho  y  después  de  una  hora
[79:12] 
[79:12] me  dijeron,  "Esto  ha  terminado."  Y  yo  y
[79:15] 
[79:15] yo  me  acuerdo  que  fui  fui  junto  a  mi
[79:16] 
[79:16] equipo  de  de  el  equipo  computacional  del
[79:20] 
[79:20] laboratorio  y  les  dije,  "Es  imposible,
[79:21] 
[79:21] chicos,  mirar  a  ver  si  hay  algún  bag  en
[79:23] 
[79:23] el  código  e  eh  para  aseguraros  de  que
[79:26] 
[79:26] todo  está  bien."  Y  me  dijeron  después  de
[79:28] 
[79:28] 30  minutos  así,  me  dijeron,  "No,  no,
[79:30] 
[79:30] todo  está  bien.  Esto  el  algoritmo  es  muy
[79:32] 
[79:32] efectivo,  era  computacionalmente  muy
[79:35] 
[79:35] barato  de  aquella.  Entonces,  fue  capaz
[79:37] 
[79:37] de  recorrer  eh  todo  nuestro  información
[79:40] 
[79:40] genética  en  una  hora.  Estamos  hablando
[79:42] 
[79:42] de  42,000  proteínas  porque  en  en  nuestro
[79:46] 
[79:46] genoma  tenemos  20,000  genes  que
[79:47] 
[79:47] codifican  a  20,000  proteínas,  ¿no?  Pero
[79:49] 
[79:49] también  hay  isoformas  de  esas  proteínas.
[79:51] 
[79:51] Entonces,  tuvimos  en  cuenta  esas
[79:53] 
[79:53] isoformas  y  al  final  42,000  proteínas.
[79:56] 
[79:56] Es  decir,  eh,  para  que  te  hagas  una
[79:58] 
[79:58] idea,  en  el  campo,  en  el  científico,
[80:00] 
[80:00] antes  de  ese  trabajo,  la  gente
[80:02] 
[80:02] investigaba  una  proteína  a  la  vez  y  aquí
[80:04] 
[80:04] 42,000  de  repente  y  os  dio  varias
[80:08] 
[80:08] moléculas  ya,  es  un  resultado.  Nos  dio
[80:10] 
[80:10] miles  de  moléculas  nuevas  con  el  ranking
[80:12] 
[80:12] de  nuevo,  el  orden  del  algoritmo
[80:13] 
[80:13] diciéndonos,  yo  creo  que  esta  molécula
[80:15] 
[80:15] es  la  mejor,  esta  es  la  segunda,  está  ta
[80:16] 
[80:16] ta  ta ta.  encimos  hace  un  ranking  de
[80:19] 
[80:19] propiedades  antibióticas  de  más  a  menos,
[80:21] 
[80:21] ¿no?  Es  como  ordéname  los  mejores
[80:23] 
[80:23] jugadores  del  Barçone,  ¿no?  Eh,  y  cuando
[80:27] 
[80:27] saca  esta  lista  luego  lo  comprobáis,
[80:30] 
[80:30] entiendo.  Y  el  orden  era  era  correcto,
[80:33] 
[80:33] ¿no?  Siempre  al  100%.  Eh,  el  algoritmo
[80:36] 
[80:36] de  aquella  no  era  no  era  supercorrecto.
[80:39] 
[80:39] Luego  de  esos  miles  de  moléculas
[80:41] 
[80:41] sintetizamos  56  en  ese  estudio,  que  es
[80:44] 
[80:44] mucho.  Es  muy  laborioso  sintetizarlas  en
[80:47] 
[80:47] laboratorio.  Eso  sí  que  es  eh  aún  es
[80:49] 
[80:49] artesanal,  ¿no?  Digamos.  Sí,  sí.  Cada
[80:51] 
[80:51] vez  somos  mejores,  pero  todavía  es  es
[80:52] 
[80:52] algo  lento.  Y  luego  pues  te  voy  a
[80:55] 
[80:55] tenemos  una  métrica  que  creamos  que  le
[80:57] 
[80:57] llamamos  el  heat  rate,  que  es  de  las
[80:59] 
[80:59] moléculas  que  sintetizamos  y  probamos  en
[81:01] 
[81:01] el  laboratorio,  ¿cuántas  son  activas  tal
[81:04] 
[81:04] y  como  predice  el  algoritmo?  Y  en  ese
[81:06] 
[81:06] caso  el  hit  rate  era  59%,  [ __ ]  Es
[81:09] 
[81:09] decir,  más  de  la  mitad,  pero  bueno,  no
[81:12] 
[81:12] está  mal,  pero  bueno,  primer  estudio,
[81:14] 
[81:14] ¿no?  Eh,  hoy  en  día  los  algoritmos  que
[81:16] 
[81:16] tenemos  eh  los  últimos  estudios  que  que
[81:19] 
[81:19] hemos  publicado  es  están  en  93%  o  más.
[81:23] 
[81:23] V.  Y  yo  creo  que  si  llegamos  a  de  manera
[81:26] 
[81:26] consistente,  a  95%  y  más  de  manera
[81:30] 
[81:30] consistente,  eh  quizás  ya  no  tendremos
[81:33] 
[81:33] que  hacer  tantos  experimentos.  Podremos
[81:34] 
[81:35] por  fin
[81:36] 
[81:36] creernos  lo  que  nos  dice  el,  o  sea,
[81:38] 
[81:38] creernos  lo  que  nos  dice  el  algoritmo,
[81:40] 
[81:40] lo  que  nos  dice  la  IA.  Todavía  no
[81:42] 
[81:42] estamos  ahí,  pero  bueno,  muy  cerca.  E  el
[81:44] 
[81:44] artículo  ese  lo  publicamos  en  2021,  el
[81:46] 
[81:46] del  59%  y  hoy  estamos  en  el  93,  94,  95%.
[81:50] 
[81:50] Entonces,  em  eso  es  porque  habéis  pulido
[81:53] 
[81:53] más  el  algoritmo  cada  vez  o  porque
[81:54] 
[81:55] tenéis  más  poder  contacional.  ¿Por  qué
[81:57] 
[81:57] hemos  pulido  el  algoritmo?  E  e  lo
[82:00] 
[82:00] entrenamos  con  datos  experimentales  que
[82:02] 
[82:02] creamos  en  el  laboratorio.  Esto  esto  fue
[82:05] 
[82:05] otra  otra  cosa  que  decidí  yo  cuando
[82:07] 
[82:07] cuando  nos  empecé  en  UPEN,  en  la
[82:10] 
[82:10] Universidad  de  Pennsylvania.  Em  yo  sabía
[82:13] 
[82:13] que  para  que  la  IA  fuera  exitosa  en  el
[82:15] 
[82:15] campo  de  los  antibióticos,  en  el  campo
[82:16] 
[82:16] de  la  biología,  de  la  química,
[82:18] 
[82:18] necesitamos  muy  buenas  bases  de  datos,
[82:20] 
[82:20] ¿no?
[82:21] 
[82:21] Experimentales,  datos  estandarizados.  Al
[82:23] 
[82:23] final  la  IA  es  una  herramienta,  ¿no?  Sin
[82:25] 
[82:25] buenos  datos.  no  es  una  herramienta  muy
[82:27] 
[82:27] útil.  Eh,  entonces  decidimos  pues  crear
[82:30] 
[82:30] nuestra  propia  base  de  datos  con
[82:32] 
[82:32] muchísimas  moléculas  testadas
[82:33] 
[82:33] experimentalmente  contra  muchas
[82:35] 
[82:35] bacterias,
[82:36] 
[82:36] eh,  y  luego  entrenar  algoritmos  eh  que
[82:38] 
[82:38] aprendiesen  eh  de  esa  base  de  datos,
[82:40] 
[82:40] ¿no?  Es  la
[82:42] 
[82:42] la  ese  es  el  entrenamiento,  ¿no?  Igual
[82:45] 
[82:45] que  en  el  fútbol,  pues  entrenas  cada
[82:46] 
[82:46] día,  pues  al  final  la  la  IA  entrena  con
[82:49] 
[82:49] esta  base  de  datos  que  le  damos  y  y
[82:52] 
[82:52] luego  pues  fue  capaz  de  cada  vez  estamos
[82:54] 
[82:54] mejorándola,  ¿no?  Cada  vez  añadimos  más
[82:56] 
[82:56] datos  cada  mes  o  así  y  entonces  cada  vez
[82:58] 
[82:58] nos  dan  eh  mejores  resultados.
[83:01] 
[83:01] Tú  que  trabajas  con  IA  a
[83:04] 
[83:04] diario,  ¿crees  que  sea  el  futuro  de  casi
[83:06] 
[83:06] todo  la  IA?
[83:09] 
[83:09] Yo  creo  que  es  más  de  incluso  lo  que
[83:11] 
[83:11] pensamos.  Yo  creo  que  sí.  Yo  creo  que  es
[83:13] 
[83:13] una  herramienta  general  que  se  puede
[83:15] 
[83:15] usar
[83:17] 
[83:17] para  muchísimos  ámbitos  de  la  sociedad
[83:19] 
[83:19] para  amplificar  la  inteligencia  humana.
[83:23] 
[83:23] Yo  creo  que  es  un  complemento,  un  gran
[83:24] 
[83:24] complemento.  E  para  ponerte  un  ejemplo
[83:27] 
[83:28] en  mi  laboratorio  hoy  en  día,  pues  e
[83:30] 
[83:30] muchís  prácticamente  todos  los  proyectos
[83:32] 
[83:32] que  tenemos  eh  combinamos,  ¿no?,  la  la
[83:37] 
[83:37] inteligencia  artificial  con  la  la
[83:40] 
[83:40] inteligencia  humana.  Y  de  hecho,  muchas
[83:41] 
[83:42] de  las  decisiones  que
[83:43] 
[83:43] tomamos  en  cuenta  la  recomendación  del
[83:46] 
[83:46] algoritmo,  pero  también  luego  lo  los
[83:48] 
[83:48] humanos  científicos  de  laboratorio  que
[83:49] 
[83:49] dicen,  "Bueno,  esto  estoy  de  acuerdo  con
[83:51] 
[83:51] la  máquina,  esto  no."  Y  al  final  la
[83:53] 
[83:53] decisión  final  es  es  colaboración
[83:56] 
[83:56] estrecha  entre  humano  y  máquina.  Cada
[83:58] 
[83:58] vez  difiere  menos,  seguramente,  ¿no?  Por
[84:00] 
[84:00] eso,  cada  vez  eh  es  más  estoy  de  acuerdo
[84:03] 
[84:03] que  estoy  en  desacuerdo.  Cada  vez  más.  Y
[84:05] 
[84:05] de  y  otra  cosa  que  ocurre  es  que  a  veces
[84:08] 
[84:08] los  científicos  humanos,  los  químicos,
[84:10] 
[84:10] bioquímicos,  eh  las  microbiólogas  de  mi
[84:12] 
[84:13] laboratorio  eh  a  veces  dicen,  eh,  ni  de
[84:15] 
[84:15] broma  esto  va  a  funcionar,  esta  molécula
[84:17] 
[84:17] no  va  a  matar  a  bacterias.  Y  yo  siempre
[84:19] 
[84:19] digo,  vamos  a  el  10%  de  las  moléculas
[84:21] 
[84:22] vamos  a  a  sintetizar  esas  que  el  humano
[84:25] 
[84:25] del  laboratorio  piensa  que  nunca  van  a
[84:26] 
[84:26] funcionar.  Y  hemos  tenido  un  montón  de
[84:28] 
[84:28] sorpresas  de  que  al  final  muchas  de  esas
[84:30] 
[84:30] funcionan  e
[84:34] 
[84:34] eendo  completamente  en  contra  de  lo  que
[84:36] 
[84:36] se  pensaba  a  nivel  químico,  ¿no?  La
[84:37] 
[84:37] intuición  química,  la  intuición
[84:39] 
[84:39] bioquímica  que
[84:40] 
[84:40] pensábamos.  ¿Tú  crees  que  es  una
[84:43] 
[84:43] pregunta  ya  que  es  fuera  de  tu  campo,
[84:44] 
[84:44] pero  ya  que  trabajas  con  inteligencia
[84:46] 
[84:46] artificial  es  fascinante,  ¿no?  ¿Tú  crees
[84:48] 
[84:48] que  la  inteligencia  artificial  va  a
[84:50] 
[84:50] cobrar  algún  tipo  de  conciencia  tarde  o
[84:53] 
[84:53] temprano  o  crees  que  es  algo
[84:54] 
[84:55] inherentemente  humano?
[84:57] 
[84:57] Bueno,  es  una  pregunta  difícil,  la
[84:58] 
[84:58] verdad.  Yo  depende  cómo  definas
[85:01] 
[85:01] eh  el  estar  el  ser  consciente,  ¿no?  E
[85:05] 
[85:05] libre  albedrío,  por  ejemplo.
[85:08] 
[85:08] No  lo  sé.  Bueno,  hay  películas  sobre
[85:10] 
[85:10] eso,  ¿no?  De  que  la  IA  se  puede  puede
[85:14] 
[85:14] tomar  su  propio  curso  em  y  decidir  hacer
[85:16] 
[85:17] tomar  sus  propias
[85:18] 
[85:18] decisiones.  Em  yo  creo  que  todavía
[85:21] 
[85:21] estamos  lejos  de  eso,  sinceramente.  Eh,
[85:22] 
[85:22] yo  creo  que  e  al  menos  en  el  contexto  de
[85:26] 
[85:26] de  lo  que  hacemos  en  mi  laboratorio,
[85:28] 
[85:28] la  IA  es  una  grandísima  herramienta.  Si
[85:31] 
[85:31] tienes  muy  buenos
[85:32] 
[85:32] datos,  eh,  es  capaz  de  crear  ciertas
[85:35] 
[85:36] cosas,  como  comentábamos.  Es  que  eso  eso
[85:38] 
[85:38] es  increíble,  ¿no?  Invente  invente  y  con
[85:41] 
[85:41] con  Atino,  ¿no?  Sí.  O  sea,  que  sí  que  es
[85:43] 
[85:43] capaz  de  de  creatividad  o  o  como
[85:46] 
[85:46] definimos  el  ser  humano,  como  define  la
[85:47] 
[85:47] creatividad.
[85:50] 
[85:50] Pero  de  ahí  a  tener  su  propia
[85:51] 
[85:51] consciencia,  yo  me  cuesta  un  poco  más  eh
[85:54] 
[85:54] con  la  tecnología  actual  me  cuesta  un
[85:55] 
[85:55] poco  más  ver  eso.  No  digo  que  no  sea
[85:57] 
[85:57] posible  en  un
[85:59] 
[85:59] futuro.  Em  y  también  depende  cómo  se
[86:02] 
[86:02] defina  todo  esto,  ¿no?  Porque  claro,  la
[86:04] 
[86:04] inteligencia  al  final  pues  los  chatbots
[86:06] 
[86:06] hoy  en  día  pues  puedes  hablar  con  un
[86:07] 
[86:07] chatbot,  te  responde.  Si  defines  eso
[86:10] 
[86:10] como  inteligencia  pues  o  como  tener
[86:12] 
[86:12] consciencia,  pues  eh  no  sé,  a  lo  mejor  a
[86:15] 
[86:15] ti  te  vale,  ¿no?  como  como,  o  sea,  te
[86:18] 
[86:18] vale  como  definición,  depende  un  poco  de
[86:20] 
[86:20] esto,  ¿no?  Y  y  el  ser  humano  tendemos  a
[86:22] 
[86:22] definir  e  conceptos  tan  complejos  de
[86:26] 
[86:26] manera  diferente  cada  uno.  Entonces,
[86:27] 
[86:27] claro,  ¿qué  es  la  conciencia?  No,  ¿qué
[86:28] 
[86:28] es  la  conciencia?  No,  eh  complicado,
[86:31] 
[86:31] ¿no?  Muy  complicado.  Esto  ya  es  un  tema
[86:33] 
[86:33] que  que  aborda  más  la  filosofía  casi,
[86:35] 
[86:35] ¿no?  Que  que  que  según  qué  campos
[86:37] 
[86:37] científicos.  A  mí  me  fascina  porque
[86:39] 
[86:39] realmente  eh  a  mí  que  me  gusta  también
[86:41] 
[86:41] mucho  la  filosofía,  eh  el  definir  ya  qué
[86:43] 
[86:43] es  qué  es  la  individualidad,  qué  es  qué
[86:46] 
[86:46] es  ser  algo  diferente,  que  no  es  eh  ser
[86:49] 
[86:49] una  simple  herramienta.
[86:51] 
[86:51] Nosotros  también  somos  herramientas.  Tú
[86:52] 
[86:52] antes  lo  decías,  somos  herramientas  de
[86:54] 
[86:54] un  gen,  ¿no?  Un  gen  egoísta  que  nos  usa
[86:56] 
[86:56] en  elond  somos  herramientas  de  algo
[86:59] 
[86:59] superior.  Pues  quizás  algo  que  nace  como
[87:01] 
[87:02] una  herramienta,  quién  sabe  si  algún  día
[87:04] 
[87:04] va  a  dejar  de  ser  una  herramienta  o  al
[87:05] 
[87:05] menos  va  a  pensar  que  no  es  una
[87:07] 
[87:07] herramienta  como  nosotros  pensamos  que
[87:08] 
[87:08] no  somos.  Herramientas,  ¿no?  Es
[87:11] 
[87:11] fascinante  realmente.  Totalmente.  Gran
[87:12] 
[87:12] película  Blade  Runner.  No  sé  si  la  has
[87:14] 
[87:14] visto,  pero  bueno.  Ahí  está  el  póster  y
[87:16] 
[87:16] es  es  mi  peli  favorita.  Es  mi  peli
[87:17] 
[87:17] favorita.  Qué  bueno.  Bien,  muy  bien.
[87:19] 
[87:19] César  mejor  de  la  historia.  Y  la  segunda
[87:22] 
[87:22] parte,  ¿no?  Eh,  no  lo  sé.  Es  pasable,
[87:24] 
[87:24] pasable,  pero  mucho  peor  que  la  que  la
[87:26] 
[87:26] original.  Y  yo  creo  que  bueno,  ahí
[87:28] 
[87:28] tratan  estos  temas,  ¿no?  E  claro,  ahí
[87:32] 
[87:32] asumándolo  a  un  cuerpo  similar  a
[87:34] 
[87:34] nosotros,  pero  yo  sí  creo  que  estamos
[87:36] 
[87:36] muy  cerca  de  una  imitación  casi  perfecta
[87:38] 
[87:38] a  nivel  de  personalidad.  De  hecho,  los
[87:40] 
[87:40] chatbots  que  dices,  ciertas  ciertas
[87:42] 
[87:42] versiones  avanzadas  del  chat  GPT  o  de
[87:45] 
[87:45] dipsic  tienen  un  nivel  de  ya  complejidad
[87:48] 
[87:48] lingüística,  incluso  de  y  de  ideas  que
[87:51] 
[87:51] pueden  darte  que  porque  sabes  que  estás
[87:52] 
[87:52] hablando  con  una  idea,  pero  si  te  si  te
[87:54] 
[87:54] lo  entrenas  un  poquito  para  que  engañe  y
[87:56] 
[87:56] para  que  se  comporte  como  un  humano,  hay
[87:58] 
[87:58] un  punto,  ¿no?,  en  el  que  es  difícil  de
[88:00] 
[88:00] distinguir.  Sí,  hay  una  vertiente  de  la
[88:02] 
[88:02] creatividad  donde  puedes  definir  la
[88:03] 
[88:03] creatividad  como  eh  eh  intercambiar  eh
[88:09] 
[88:09] palabras  o  intercambiar  frases  y  crear
[88:11] 
[88:11] frases  nuevas,  ¿no?  Entonces,  los
[88:13] 
[88:13] chatbots  son  capaces  de  hacer  de  hacer
[88:15] 
[88:15] eso,  ¿no?  Eh,  al  final,  ¿no?  Tú  les  das
[88:18] 
[88:18] varias  inputs  y  te  pueden  eh  mezclar
[88:21] 
[88:21] cosas  y  crear  una  idea  nueva,  ¿no?  Y  te
[88:23] 
[88:23] pueden  ayudar  a  esto.  Si  lo  defines  como
[88:25] 
[88:25] tal,  pues  bueno,  estamos  avanzando  un
[88:27] 
[88:27] montón,  ¿no?  en  lo  que  eh  lo  que  se
[88:29] 
[88:29] llama  eh  artificial  general
[88:31] 
[88:31] intelligence,  ¿no?  Agi,  que  es  el  el
[88:33] 
[88:33] objetivo  de  mucha  gente,  ¿no?  Al  final
[88:35] 
[88:35] eh  tener  una  máquina  o  un  sistema  eh  que
[88:38] 
[88:38] tenga  las  capacidades  cognitivas  del  ser
[88:39] 
[88:39] humano.  Eh,  creo  que  todavía  estamos  un
[88:42] 
[88:42] poco  lejos  porque  los  sistemas  actuales
[88:44] 
[88:44] eh  son  muy  buenos  pues  jugando  al
[88:46] 
[88:46] ajedrez  o  jugando  al  Go  o  jugando  a
[88:48] 
[88:48] videojuegos  y  tal,  pero  luego  no  pueden
[88:51] 
[88:51] e  alzar  este  vaso,  beber  el  agua,  eh  no
[88:55] 
[88:55] pueden  luego  cocinar  al  llegar  a  casa.
[88:59] 
[88:59] de  hacer  eh  el  nivel  de  generalidad  que
[89:02] 
[89:02] que  el  ser  humano  con  nuestro  cerebro  eh
[89:04] 
[89:04] podemos  hacer,  ¿no?  Entonces,  todavía  yo
[89:07] 
[89:07] creo  que  les  queda  bastante  para  llegar
[89:08] 
[89:08] a  AGI,  eh  como  comentan  eh  muchos
[89:11] 
[89:11] investigadores  y  las  grandes  compañías,
[89:13] 
[89:13] ¿no?,  como  Google,  que  están  muy  detrás
[89:15] 
[89:15] de  esto.  Eh,  pero  bueno,  como  aspiración
[89:18] 
[89:18] no  me  importa  que  sea  una  aspiración  tan
[89:21] 
[89:21] grande,  ¿no?  El  el el  intentar  conseguir
[89:23] 
[89:23] eso.  ¿Te  da  miedo  por  eso  la
[89:24] 
[89:24] inteligencia  artificial?  Porque  hay
[89:26] 
[89:26] muchos  expertos  en  el  tema  que  han
[89:28] 
[89:28] alertado  en  los  últimos  tiempos  de
[89:30] 
[89:30] cuidado  porque  esto  es  muy  sencillo  que
[89:32] 
[89:32] se  descontrole  y  que,  bueno,  lo  que
[89:33] 
[89:33] decíamos  de  películas,  ¿no?,  pase  de
[89:36] 
[89:36] ficción  a  realidad.  ¿Tú  alguna  vez  has
[89:37] 
[89:37] tenido  miedo  de  esto?  Yo  creo  que  eh  yo
[89:41] 
[89:41] creo  que  tiene  sentido  tener  cierto
[89:42] 
[89:42] miedo,  eh  sobre  todo  eh  con  tecnologías
[89:45] 
[89:45] tan  eh  disruptivas.
[89:47] 
[89:47] E  hay  muchos  estudios  y  yo  he  pensado  en
[89:50] 
[89:50] esto,  que  si  llegamos  a  un  cierto  nivel
[89:52] 
[89:52] de  inteligencia  eh  y  se  vuelve
[89:54] 
[89:54] exponencial,  la  inteligencia  artificial
[89:56] 
[89:56] puede  rápidamente  eh  superar  a  la  a  la
[90:00] 
[90:00] capacidad  cognitiva  general  del  ser
[90:02] 
[90:02] humano.  Hoy  en  día  lo  hemos  visto  en
[90:04] 
[90:04] campos  muy  concretos,  ya  obviamente  eh
[90:06] 
[90:06] eh  procesar  datos  o  procesar  palabras  o
[90:11] 
[90:11] o  aprender  lenguajes  nosotros  incluso,
[90:13] 
[90:13] ¿no?  Lo  que  hacemos  nosotros  un
[90:14] 
[90:14] algoritmo  es  muchísimo  mejor  no  puede
[90:16] 
[90:16] hacerlo.  Imposible,  ¿no?  Nosotros
[90:17] 
[90:17] tardaríamos  de  hecho  eh  lo  que  hemos
[90:21] 
[90:21] hecho  mi  laboratorio  pues  ha  ahorrado  e
[90:23] 
[90:23] hemos  acelerado  acelerado  el
[90:25] 
[90:25] descubrimiento  de  antibióticos  en  lugar
[90:26] 
[90:26] de  años,  ahora  en  minutos  podemos
[90:27] 
[90:28] hacerlo,  ¿no?  Entonces  hemos  ahorrado  eh
[90:30] 
[90:30] décadas  de  investigación  humana  al
[90:33] 
[90:33] hacerlo  con  con  el  ordenador,  ¿no?
[90:34] 
[90:34] Entonces  en  muchos  ámbitos  concretos  y
[90:36] 
[90:36] específicos,  la  IA  pues  ya  tiene
[90:39] 
[90:39] capacidades
[90:40] 
[90:40] sobrehumanas,  pero  de  lejos.  Eh,  pero  lo
[90:43] 
[90:43] que  todavía  nos  queda  es  esa  ese  aspecto
[90:45] 
[90:45] de  generalización,  ¿no?  De  nosotros  pues
[90:48] 
[90:48] podemos  hacer  un  montón  de  cosas  en  el
[90:49] 
[90:49] día  a  día,  incluso  en  una  hora  podemos
[90:51] 
[90:51] hacer  un  montón  de  cosas  que  un  sistema
[90:55] 
[90:55] todavía  no  está  ahí,  los  robots,  los
[90:56] 
[90:56] humanoides  todavía  no  están,  les  falta
[90:59] 
[90:59] un  montón.  Yo  lo  por  lo  que  he  visto  y
[91:01] 
[91:01] por  lo  que  conozco,  ¿no?,  de  de  amigos
[91:03] 
[91:03] que  tengo  en  esos  ámbitos,  todavía  nos
[91:06] 
[91:06] queda  bastante.  Sí,  aún  son  juguetes,
[91:07] 
[91:07] podríamos  decir,  ¿no?  Los  son  jugetes,
[91:09] 
[91:09] no  tienen  la  capacidad  de  móvil  que
[91:12] 
[91:12] tenemos  nosotros,  les  queda  un  montón
[91:13] 
[91:13] todavía,  pero  bueno,  no  digas  no  digo
[91:16] 
[91:16] nunca  porque  y  sobre  todo  las  grandes
[91:18] 
[91:18] compañías  que  están  metiendo  un  montón
[91:19] 
[91:19] de  dinero  en  todo  esto,  yo  creo  que  e
[91:22] 
[91:22] vamos  a  ver  muchísimos  eh  avances,  ¿no?,
[91:25] 
[91:25] en  los  próximos  años.
[91:26] 
[91:26] Otro  tema  fantástico  que  hacéis  y  que  es
[91:30] 
[91:30] es  muy  morboso  y  muy  interesante  es  la
[91:33] 
[91:33] desextinción  molecular,  que  dicho  así,
[91:35] 
[91:36] hombre,  pues  suena  bueno,  pero  claro,  si
[91:38] 
[91:38] hablas  de  que  e  mamut  o  o  creo  también
[91:43] 
[91:43] el  el  homonandertaris,  es  decir,
[91:45] 
[91:45] hablamos  de  especies  ya  extintas,  la
[91:48] 
[91:48] cosa  gana  interés.  ¿Qué  es  exactamente
[91:50] 
[91:50] exactamente  esto  de  la  de  esa  extinción
[91:52] 
[91:52] molecular?  Y  ya  luego  te  haré  preguntas
[91:54] 
[91:54] un  poco  más  de  Blade  Runner,  pero
[91:56] 
[91:56] empecemos  por  lo  lo  básico.  Pues  te
[91:59] 
[91:59] cuento  un  poco  cómo  llegamos  a  eso.
[92:01] 
[92:01] Claro,  primero  cómo  te  da  por  eso
[92:02] 
[92:02] también  es  una  locura,  ¿no?  Sí.  Primero
[92:04] 
[92:04] hicimos  la  la  exploración  del  proteoma
[92:06] 
[92:06] humano,  del  cuerpo  humano,  lo  que
[92:07] 
[92:07] comentaba.  Y  entonces,  al  encontrar
[92:09] 
[92:09] miles  de  moléculas  nuevas  ahí,  dijimos,
[92:12] 
[92:12] pues,  ostra,  lo  más  probable  es  que  esto
[92:13] 
[92:13] no  solo  esté  en  el  cuerpo  humano,  ¿no?
[92:15] 
[92:15] Entonces,  e  tuvimos  esta  hipótesis  de
[92:17] 
[92:17] que  quizás  encontraríamos  moléculas
[92:19] 
[92:19] similares  a  lo  largo  de  la  evolución  y  a
[92:22] 
[92:22] lo  largo  del  árbol  de  la  vida,  ¿no?
[92:23] 
[92:23] Entonces  dijimos,  pues  vamos  a  mirar  en
[92:25] 
[92:25] los  humanos,  en  nuestros  antepasados  más
[92:27] 
[92:27] cercanos,  que  son  los  neandertales  y  los
[92:29] 
[92:29] denisovanos.  Entonces,  desarrollamos  un
[92:31] 
[92:32] modelo  de  IAP  eh  para  explorar  la  la  el
[92:35] 
[92:35] material  genético  a  nivel  digital  de
[92:37] 
[92:37] estos  organismos,  de  estos  eh  humanos
[92:40] 
[92:40] antiguos,  para  encontrar  antibióticos
[92:42] 
[92:42] codificados  en  en  ese  material  genético,
[92:44] 
[92:44] por  ahí hay  material  genético  de  ellos.
[92:46] 
[92:46] Sí,  esto  todo  viene  de  un  campo  e  muy
[92:49] 
[92:49] interesante  donde  se  han  desarrollado
[92:51] 
[92:51] métodos  de  secuenciación  de  ADN  en  ADN
[92:54] 
[92:54] antiguo  o  ADN  arcaico  en  fósiles  y  en
[92:57] 
[92:57] muestras  de  neandertales  de  con  un  solo
[92:59] 
[92:59] hueso  han
[93:01] 
[93:01] podido  esto.  Lo  cual,  lo  cual  es  muy
[93:02] 
[93:02] difícil  porque  claro,  imagínate,  ¿no?  El
[93:05] 
[93:05] ADN,  el  material  genético  está
[93:06] 
[93:06] superdrado,  a  lo  largo  de  los  años,
[93:08] 
[93:08] entonces  se  han  tenido  que  desarrollar
[93:10] 
[93:10] métodos  de  secuenciación  para  poder
[93:11] 
[93:11] amplificar  ese  ADN  y  poder  leerlo  para
[93:14] 
[93:14] ver  cuál  es  el  código,  ¿no?  letras  que
[93:16] 
[93:16] está  codificado  ahí  y  ese  el  el  ese
[93:21] 
[93:21] campo  quizás  pues  bueno,  le  dieron  el
[93:22] 
[93:22] premio  Nobel  a  Esbante  Pavo  hace  3  años
[93:25] 
[93:25] por  desarrollar  métodos  de
[93:26] 
[93:26] secuenciación.  Lo  bueno  para  nosotros  es
[93:28] 
[93:28] que  muchas  de  esas  secuencias  de  ADN
[93:31] 
[93:31] arcaico  eh  están  en  bases  de  datos  hoy
[93:33] 
[93:33] en  día,  entonces  las  podemos  acceder,
[93:35] 
[93:35] ¿no?  Al  final  la  biología  es  un  código  y
[93:38] 
[93:38] nosotros  con  hemos  desarrollado  modelos
[93:40] 
[93:40] de  IA,  algoritmos  de  para  poder  recorrer
[93:42] 
[93:43] o  minar  ese  código  y  encontrar  nuevos
[93:45] 
[93:45] antibióticos.  es  lo  que  hicimos  con
[93:47] 
[93:47] Neandertales,  con
[93:48] 
[93:48] Denisovanos  con  modelos  de  AA,  pues
[93:50] 
[93:50] recorrimos  todo  el  material  genético  a
[93:52] 
[93:52] nivel  digital  en  ordenador  y  encontramos
[93:55] 
[93:55] nuevos  antibióticos  como  la
[93:57] 
[93:57] neandertalina  que  viene  de  los
[93:58] 
[93:58] neandertales,  por  ejemplo,  que  es
[93:59] 
[93:59] efectiva  en  modelos  de  ratones  ahora,  o
[94:01] 
[94:01] sea,  habéis  habéis  de  de  sacado  de  de
[94:04] 
[94:04] algo  que  no  existe  ya,  que  hace  muchos
[94:07] 
[94:07] años  que  se  extinguió,  como  son  nuestros
[94:09] 
[94:09] antecesores,  habéis  sacado  una  una
[94:11] 
[94:11] molécula  que  es  funcional  como
[94:13] 
[94:13] antibiótico  y  que  si  farmacéuticas  se
[94:16] 
[94:16] ponen  las  pilas.  Podría  haber  un
[94:19] 
[94:19] antibiótico  que  la  base  sea  una  molécula
[94:22] 
[94:22] de  un  animal.  Bueno,  sí,  de  un  animal,
[94:24] 
[94:24] ¿no?  Un  animal  extinto.  Extinguido.  Sí,
[94:25] 
[94:25] exacto.  Y  otra  cosa  que  sí,  muy  heavy.
[94:28] 
[94:28] La  verdad  es  que  fue  muy  curioso  a  nivel
[94:29] 
[94:29] científico.  Es  muy  heavy.  Y  otra  cosa
[94:32] 
[94:32] que
[94:33] 
[94:33] eh  bueno,  eso  fue  curioso  y  otra  cosa
[94:36] 
[94:36] que  luego  me  empezó  a  preocupar  un  poco
[94:38] 
[94:38] el  tema  de
[94:39] 
[94:39] de  si  está  bien,  ¿no?,  que  nosotros
[94:41] 
[94:41] sinteticemos  estas  moléculas  porque  eh
[94:44] 
[94:44] lo  que  vimos  es  que  muchas  de  las
[94:45] 
[94:46] moléculas  que  encontramos  em  cuando
[94:48] 
[94:48] hacíamos  e  análisis  de  homología  con
[94:51] 
[94:51] moléculas  que  existen  hoy  en  día  en  el
[94:52] 
[94:52] mundo,  en  la  naturaleza,  algunas  de  las
[94:55] 
[94:55] que  encontramos  no  están  presentes  en  el
[94:56] 
[94:56] mundo  de  hoy,  en  el  mundo  natural.  Es
[94:59] 
[94:59] decir,  estamos  realmente  resucitando
[95:01] 
[95:01] moléculas  en  el  laboratorio,  existen  ya
[95:03] 
[95:03] planeta  Tierra,  ¿no?  Entonces,  me  empezó
[95:06] 
[95:06] a  preocupar  un  poco  a  nivel  filosófico,
[95:07] 
[95:07] ¿no?  Hablamos  a  nivel  bioético  si  está
[95:10] 
[95:10] bien  para  nosotros  como  científicos
[95:11] 
[95:11] hacer  esto,  ¿no?  El  laboratorio.
[95:13] 
[95:13] Entonces,  hemos  estado  eh  charlando  con
[95:15] 
[95:15] expertos  en  bioética  y  demás  y  filosofía
[95:18] 
[95:18] de  la  ciencia  para  asegurarnos  de  que
[95:20] 
[95:20] todo  lo  que  hacemos  lo  hacemos  bien,  de
[95:21] 
[95:21] que  podemos  continuar  innovando,  pero
[95:23] 
[95:23] que  lo  hacemos  de  manera  responsable.
[95:25] 
[95:25] Mm.  El  mamut.  ¿Por  qué  el  mamut?  Bueno,
[95:28] 
[95:28] te  cuento.  Entonces,  entonces  hicimos,
[95:29] 
[95:29] empezasteis  con  el  Neandertal,  ¿no?
[95:31] 
[95:31] Neandertales,  Denisovanos,  que  son
[95:32] 
[95:32] humanos  arcaicos.  Y  luego  cuando  vimos
[95:35] 
[95:35] que  funcionó,  cuando  vimos  que  podíamos
[95:37] 
[95:37] aplicar  este  concepto,  el  concepto  de  la
[95:40] 
[95:40] desextinción  molecular  es  que  tú  puedes
[95:42] 
[95:42] identificar  moléculas  a  lo  largo  de  la
[95:44] 
[95:44] evolución  y  luego  puedes  sintetizarlas
[95:45] 
[95:45] en  el  laboratorio  y  aprender  cómo
[95:48] 
[95:48] cambiaron  a  lo  largo  de  la  historia,  a
[95:50] 
[95:50] lo  largo  de  la  evolución  y  cómo  esos
[95:52] 
[95:52] cambios,  esas  mutaciones  influyeron  en
[95:54] 
[95:54] su  función  biológica.  La  función
[95:56] 
[95:56] biológica  puede  ser  una  función
[95:57] 
[95:57] antibiótica,  pero  puede  ser  una  función
[95:58] 
[95:58] anticáncer,  puede  ser  una  función
[95:59] 
[95:59] inmunomoduladora,  o  sea,  que  que  que que
[96:02] 
[96:02] el  abanico  es  enorme,  ¿no?  Enorme.  O
[96:03] 
[96:03] sea,  realmente  la  desistención  molecular
[96:06] 
[96:06] lo  vemos  como  un  un  concepto  eh  para
[96:09] 
[96:09] identificar  y  aprender  sobre  moléculas
[96:11] 
[96:11] del  pasado,  ¿no?  Para  aplicaciones  en  el
[96:14] 
[96:14] en  la  vida  de  hoy  en  día,  a  nivel  de
[96:16] 
[96:16] biotecnología,  a  nivel  de  medicina.
[96:18] 
[96:18] E  pero  vimos  como  vimos  que  eso  se  podía
[96:21] 
[96:21] aplicar  de  manera  práctica  encontrando
[96:22] 
[96:23] antivante  también  en  el  caso  en  el  que
[96:25] 
[96:25] nos  ocupa  que  estamos  en  la  con  las
[96:26] 
[96:26] superbacterias.  Exacto.  Pues  luego
[96:28] 
[96:28] dijimos,  ¿por  qué  no  hacer  algo  mucho
[96:30] 
[96:30] más  ambicioso?  ¿Por  qué  no  explorar  toda
[96:31] 
[96:31] la  biología  ancestral  a  nivel  digital
[96:34] 
[96:34] para  encontrar  nuevos  antibióticos?
[96:37] 
[96:37] Esto  eh  supuso  un  problema  a  nivel  de
[96:40] 
[96:40] escala  porque  a  nivel  técnico  de  los
[96:42] 
[96:42] algoritmos  que  teníamos  porque  el
[96:43] 
[96:43] algoritmo  que  usamos  para  humanos
[96:45] 
[96:45] arcaicos  e  ahí  exploramos  solo
[96:48] 
[96:48] neandertales  deos  y  humano  los  humanos
[96:51] 
[96:51] modernos,  es  decir,  tres  organismos  solo
[96:53] 
[96:53] son  muy  parecidos,  ¿no?  Claro,  pero  toda
[96:55] 
[96:55] ahora  si  queremos  hacer  toda  la  biología
[96:57] 
[96:57] ancestral,  estamos  hablando  de  cientos
[96:58] 
[96:58] de  organismos.  Entonces,  necesitamos  e
[97:01] 
[97:01] tuvimos  que  desarrollar  un  algoritmo  día
[97:03] 
[97:03] más  poderoso  y  ahí  es  cuando
[97:05] 
[97:05] desarrollamos  Apex  o  Apex  en  inglés,  que
[97:07] 
[97:07] es  un  algoritmo  de  deep  learning,  de
[97:09] 
[97:09] aprendizaje  profundo.  Ajá.  eh  entrenado
[97:12] 
[97:12] de  cero  mi  laboratorio  con  datos
[97:14] 
[97:14] experimentales.  Eh,  y  Apex  nos  permitió,
[97:18] 
[97:18] nos  abrió  una  ventana  al  pasado,  nos
[97:20] 
[97:20] permitió  eh  a  nivel  digital  eh  explorar
[97:24] 
[97:24] toda  la  biología  antigua,  incluido  el
[97:26] 
[97:26] holoceno,  el  pleoceno,  es  decir,  todo  el
[97:29] 
[97:29] material  genético  que  tenemos  disponible
[97:30] 
[97:30] de  organismos  que  existieron  en  esas
[97:32] 
[97:32] épocas.  de  fósiles,  ¿no?  Exacto.  Y  eh
[97:35] 
[97:35] nos  permitió  pues  encontrar  antibióticos
[97:37] 
[97:37] en  pingüinos  que  se  extinguieron  en  los
[97:40] 
[97:40] años  50,  en  árboles  de  magnolia  que
[97:43] 
[97:43] desaparecieron  a  lo  largo  de  la
[97:44] 
[97:44] evolución,  en  eh,  ¿qué  más?  en  eh
[97:49] 
[97:49] elefantes  antiguos,  en  el  mamut  lanudo,
[97:51] 
[97:51] en  perezosos  gigantes  y  bueno,  el  mamut
[97:53] 
[97:53] llama  mucho  la  atención,  ¿no?  Sí,  el
[97:55] 
[97:55] mamut  el  mamut  es  curioso,  ¿no?  E  y  de
[97:58] 
[97:58] hecho  el  las  moléculas  de  la  mamutusina
[98:00] 
[98:00] que  viene  del  mamut,  que  descubrimos
[98:01] 
[98:01] tuvimos  que  bautizar  todas  estas
[98:02] 
[98:03] moléculas,  por  cierto,  con  con  nuevos
[98:04] 
[98:04] nombres.  Sí.  Bueno,  que  veo  que  nos
[98:06] 
[98:06] matasteis  mucho,  ¿no?  O  sea,  ¿de  qué
[98:08] 
[98:08] animal  viene?  Mammut.  Pues  Mamutina
[98:10] 
[98:10] Mamutina.  Pues  venga.  Sí,  sí.  No  hubo
[98:12] 
[98:12] mucha  complicación  aquí,  ¿eh?  Sí,  sí,
[98:13] 
[98:13] exacto.  Fue  fue  muy  no  somos  muy
[98:15] 
[98:15] originales  en  ese  sentido,  pero  la  IA  le
[98:17] 
[98:17] puedes  pedir  a  HGPT,  oye,  es  verdad,  es
[98:19] 
[98:19] verdad,  eh.  Búscame  nombres  chulos  para
[98:21] 
[98:21] para  esta  molécula.  Podríamos,  no  lo
[98:23] 
[98:23] pensamos,  pero  podríamos  haberlo  hecho.
[98:25] 
[98:25] Igual  te  tienes  que  venir  a  nuestro
[98:26] 
[98:26] laboratorio.  Yo  voy  ahí  y  cuatro  apaños
[98:28] 
[98:28] de  CH  GPT  pregunto  tres  cosas  y  venga.
[98:30] 
[98:30] Eh,  sí,  pues  e  pero  eh  la  mamutusina  es
[98:34] 
[98:34] de  las  más  efectivas,  de  hecho.  O  sea,
[98:36] 
[98:36] en  modelos  de  ratón  eh  es  capaz  de
[98:38] 
[98:38] reducir  las  infecciones  eh  de  manera  muy
[98:40] 
[98:40] significativa  y  y  bueno,  este  fue,  yo
[98:43] 
[98:43] creo  que  e  de  hecho,  en  ese  en  esa
[98:47] 
[98:47] exploración  fuimos  capaces  de  descubrir
[98:49] 
[98:49] eh  moléculas  que  son  tan  efectivas  como
[98:51] 
[98:51] los  mejores  antibióticos  que  tenemos  hoy
[98:53] 
[98:53] en  día,  sino  mejores,  lo  cual,  bueno,  es
[98:55] 
[98:55] muy  prometedor  a  nivel  a  nivel  de
[98:57] 
[98:57] biotecnología.  Y  las  bacterias  actuales
[98:59] 
[98:59] no  están  resistentes  con  ellos,  ¿no?  No
[99:01] 
[99:01] son  capaces  de  matar  a  muchas  de  las
[99:03] 
[99:03] bacterias  multirresistentes,  a  muchas  de
[99:04] 
[99:04] las  superbacterias  que  causan,  bueno,
[99:08] 
[99:08] muchísimas  muertes  hoy  en  día  en  el
[99:09] 
[99:09] mundo.  Y  ahora  pregunta,  ¿por  qué
[99:11] 
[99:11] complicarse  tanto  la  vida  yendo  al
[99:13] 
[99:13] pasado?  ¿Y  por  qué  no  ir  a  los  miles  de
[99:16] 
[99:16] animales  que  tenemos  y  plantas  que
[99:18] 
[99:18] tenemos  hoy  en  día?  ¿Por  qué  tener  que
[99:19] 
[99:19] irse  al  pasado?  ¿Por  qué  no  hacer  esto
[99:20] 
[99:20] que  habéis  hecho  en  vez  de  con  el  mamut
[99:22] 
[99:22] con  un  elefante  o  con  un  tigre  o  con  un
[99:25] 
[99:25] león?  También  lo  hemos  hecho  ya.  Lo
[99:26] 
[99:26] habéis  hecho  también.  Sí.  Ahora
[99:28] 
[99:28] abarcando  todo  lo  que  se  mueva,  ¿no?  Sí,
[99:29] 
[99:29] sí,  sí.  Luego  uno  de  uno  de  los  sueños
[99:31] 
[99:31] que  teníamos  era
[99:32] 
[99:32] eh  explorar  todo  el  árbol  de  la  vida.
[99:35] 
[99:35] Qué  pasada.  De  la  vida  de  hoy  en  día.
[99:37] 
[99:37] Ajá.  Ah,  y  entonces  hemos  explorado  las
[99:40] 
[99:40] grandes  e  ramas  del  árbol  de  la  vida.
[99:43] 
[99:43] Son  eucariotas,  que  son,  por  ejemplo,  el
[99:45] 
[99:45] ser  humano,  el  andertales  y  demás.  Y
[99:47] 
[99:47] luego  tenemos  bacterias  y  arqueas.
[99:49] 
[99:49] Entonces,  hemos  explorado  digitalmente
[99:51] 
[99:51] todos  los  microbios  del  mundo  y  todas
[99:53] 
[99:53] las  arqueas  del  mundo  como  fuente  de
[99:55] 
[99:55] antibióticos  y  hemos  sido  capaces  de
[99:57] 
[99:57] descubrir  pues  millones  millones  de
[99:59] 
[99:59] antibióticos  nuevos  eh  codificados  en
[100:02] 
[100:02] pues  eh  te  hablo  un  poquito  si  quieres
[100:03] 
[100:03] del  el  microbioma  global  que  son  todos
[100:06] 
[100:06] los  microbios  del  mundo  e  que  vienen  de
[100:09] 
[100:09] muchísimos  lugares  como  corales  o
[100:11] 
[100:11] perros,  gatos,  seres  humanos.  Aá,  ahí
[100:14] 
[100:15] hemos  eh  con  un  algoritmo  pues  hemos
[100:17] 
[100:17] descubierto  en  ese  estudio  solamente  eh
[100:19] 
[100:19] pues  casi  un  millón  de  antibióticos
[100:21] 
[100:21] nuevos.  Recuerda  que  es  muy  difícil
[100:23] 
[100:23] encontrar  un  antibiótico  con  métodos
[100:25] 
[100:25] tradicionales.  Ahora  a  nivel  digital  eh
[100:27] 
[100:27] podemos  encontrar  pues  millones
[100:29] 
[100:29] fácilmente  y  que  como  tú  decías  antes,
[100:31] 
[100:31] eh  tiene  un  acierto  pues  muy  elevado  de
[100:34] 
[100:34] que  realmente  luego  cuando  sintetizáis
[100:36] 
[100:36] funcione  cada  vez  más  alto  e  con  los
[100:38] 
[100:39] algoritmos  un  90  y  pico,  ¿no?  Eh,  un  93
[100:40] 
[100:40] o  que  eso  ya  es  una  barbaridad.  93  es
[100:43] 
[100:43] una  maravilla.  Sí,  claro,  es  una
[100:45] 
[100:45] revolución  absoluta  que  si  hay  el  dinero
[100:48] 
[100:48] para  hacer  muestras,  eso  significaría
[100:49] 
[100:49] una  revolución  a  nivel  médico,  sin  duda,
[100:52] 
[100:52] ¿no?  Sí,  yo  espero  que  sí.  Espero  que  lo
[100:54] 
[100:54] que  estamos  haciendo  pues  algún  día  pues
[100:55] 
[100:55] los  antibióticos,  las  moléculas,  los
[100:57] 
[100:57] compuestos  que  hemos  descubierto,  ojalá
[100:59] 
[100:59] que  lleguen  a  la  clínica  y  ojalá  que
[101:01] 
[101:01] puedan  salvar  vidas,  ¿no?  En  un  en  un
[101:03] 
[101:03] futuro.  Bueno,  vamos  a  lo  interesante.  A
[101:05] 
[101:05] ver,  salvavidas  está  muy  bien,  pero
[101:06] 
[101:06] podemos  tener  dinosaurios  o  no.
[101:09] 
[101:09] Eh,  bueno,  hay  hay  compañías  hay
[101:11] 
[101:11] compañías  que  están  intentando  resucitar
[101:12] 
[101:13] el  mamut,  ¿no?  Mamut  lanudo.  Hay  una
[101:15] 
[101:15] compañía  que  se  llama  Colosal.  Ajá.  Eh,
[101:18] 
[101:18] yo  creo  que  a  nivel  técnico  no  tenemos
[101:20] 
[101:20] suficiente  información  genética  como
[101:22] 
[101:22] para  poder  hacer,  claro,  del  mamut,  por
[101:24] 
[101:24] ejemplo,  ¿qué  tenemos  a  nivel  genético?
[101:26] 
[101:26] Tenemos  el  genoma,  tenemos  un  genoma
[101:28] 
[101:28] parcial  del  del  mamut,  con  lo  cual  yo
[101:30] 
[101:30] creo  no  creo  que  tengamos  la  capacidad
[101:32] 
[101:32] técnica  hoy  en  día  como  para  poder
[101:34] 
[101:34] resucitar  al  mamut  en  la  nudo,  ¿no?  La
[101:38] 
[101:38] compañía  esta  está  intentando  hacer  eso.
[101:40] 
[101:40] Por  eso  yo  personalmente  pienso  que  e  es
[101:43] 
[101:43] mucho  eh  más  interesante  pues  resucitar
[101:46] 
[101:46] moléculas,  ¿no?  Moléculas  del  pasado
[101:48] 
[101:48] como  lo  que  estamos  haciendo  nosotros,
[101:50] 
[101:50] donde  las  bacterias  que  causan  muertes
[101:52] 
[101:52] hoy  en  día  jamás  han  visto  estas
[101:53] 
[101:53] moléculas.  Entonces  nos  dan  un  arsenal
[101:55] 
[101:55] completamente  nuevo  para  para  hacerles
[101:57] 
[101:57] frente.  Yo  creo  que  con  las  moléculas  no
[101:59] 
[101:59] tenemos  los  problemas  éticos  que  tienes
[102:03] 
[102:03] resucitando  un  organismo  entero,  ¿no?  No
[102:04] 
[102:04] tenemos  los  los  problemas  ecológicos.
[102:06] 
[102:06] Imagínate  traer  de  vuelta  a  un  mamut  y
[102:09] 
[102:09] ponerlo  aquí  en  en  en  Barcelona  o
[102:11] 
[102:11] Manresa.
[102:12] 
[102:13] Fantástico.  Yo  iría  sobre  él.  O  sea,  se
[102:16] 
[102:16] va  a  cargar  el  ecosistema  ecológico  y
[102:18] 
[102:18] todo  y  al  ser  humano  y  no,  quién  sabe  lo
[102:21] 
[102:21] que  va  a  ocurrir.  Entonces,  e  por  eso  yo
[102:24] 
[102:24] creo  mucho  más  en  en  a  nivel  molecular,
[102:26] 
[102:26] ¿no?  Aprender  del  pasado,  de  la  biología
[102:29] 
[102:29] del  pasado  e  traer  de  vuelta  a  la  vida,
[102:32] 
[102:32] si  quieres,  moléculas  para  hacerle
[102:34] 
[102:34] frente  a  problemas  de  hoy  en  día,  como
[102:35] 
[102:35] la  resistencia  a  los  antibióticos  o
[102:38] 
[102:38] cáncer  o  muchas  otras  cosas,  muchas
[102:40] 
[102:40] enfermedades.  Eh,  y  aprender  del  pasado,
[102:42] 
[102:42] yo  creo  que  es  un  concepto  interesante
[102:44] 
[102:44] también  importante  e  de  lo  que  ha
[102:46] 
[102:46] ocurrido  a  lo  largo  a  lo  largo  de  la
[102:47] 
[102:47] evolución  hasta  el  punto  de  hoy  en  día.
[102:49] 
[102:49] Y  de  hecho,  uno  de  los  proyectos  que
[102:51] 
[102:51] estamos  eh  explorando  ahora  mismo  en
[102:53] 
[102:53] laboratorio  es  si  tenemos  mucha
[102:55] 
[102:55] información  a  nivel  eh  de  la  biología
[102:59] 
[102:59] ancestral  hasta  el  día  de  hoy,  podemos
[103:01] 
[103:01] quizás  entrenar  un  algoritmo  de  ya  para
[103:04] 
[103:04] aprender  e  para  intentar  predecir  el
[103:07] 
[103:07] futuro,
[103:08] 
[103:08] predecir  cómo  moléculas  cambiarán  o
[103:11] 
[103:11] mutarán  en  viendo  cómo  han  evolucionado
[103:13] 
[103:13] hasta  el  momento,  hasta  el  momento,  en
[103:15] 
[103:15] una  futura  pandemia,  cómo  evolucionarán
[103:17] 
[103:17] y  entonces  quizás  en  un  futuro  podamos
[103:19] 
[103:19] Vamos  tener  algoritmos  de  IA  que
[103:21] 
[103:21] predizcan  e  eh  trayectorias  mutacionales
[103:25] 
[103:25] de  moléculas
[103:27] 
[103:27] expuestas  a  SARSCOV  3  o  SARSCOV  3  o  lo
[103:30] 
[103:30] que  sea,  ¿no?  O  virus  del  futuro,
[103:32] 
[103:32] bacterias  del  futuro.  Y  así  pues  poder
[103:34] 
[103:34] intentar  predecir  un  poquito  mejor  el
[103:37] 
[103:37] bueno,  pandemias  futuras  y  problemas  que
[103:40] 
[103:40] nos  que  nos  afecten,  ¿no?,  en  en  un  en
[103:42] 
[103:42] un  futuro.  Entonces,  todo  eso  que,  o
[103:45] 
[103:45] sea,  lo  de  Jurassic  Park  de  unir  un
[103:47] 
[103:47] trozo  de  ADN  de  un  dinosaurio  o  un
[103:50] 
[103:50] animal  extinto  con  algo  que  se  que  sea
[103:53] 
[103:53] similar,  eso  no  daría  lugar  a  a  un  ser
[103:57] 
[103:57] vivo  lógico.  Yo  creo  que  no.  No,  no  sé.
[104:00] 
[104:00] Yo  creo  que  no.  A  nivel  conceptual,  si
[104:03] 
[104:03] pudieras  devolverías  a  la  vida  algún
[104:05] 
[104:05] animal  por  curiosidad  científica.  Hm.
[104:09] 
[104:09] Porque  al  final,  hombre,  es  verdad  que
[104:10] 
[104:10] vais  a  moléculas,  pero  en  el  fondo
[104:11] 
[104:12] estáis  jugando  un  poco  a  este  juego,
[104:13] 
[104:13] pues  vamos  a  llevarlo  a  lo  macro  y  no  a
[104:15] 
[104:15] lo  micro.  ¿Lo  harías  o  o  qué?  No  lo  sé.
[104:18] 
[104:18] Yo  creo  que  tendría  discusión.  Es
[104:20] 
[104:20] importante  tener  conversaciones  a
[104:23] 
[104:23] nivel  a  nivel  con  la  sociedad,  ¿no?  Con
[104:26] 
[104:26] el  público  en  general.  Hombre,  el
[104:27] 
[104:27] público  te  diría  que  sí.  Si  ya  te  digo
[104:28] 
[104:28] yo,  si  mañana  dices  que  abrimos  Jurassic
[104:31] 
[104:31] Park  con  dinosaurios,  te  digo  yo  que  el
[104:33] 
[104:33] 85,  hombre,  yo  voto  10  veces.  Yo  creo
[104:36] 
[104:36] que  sí.  Yo  creo  que  sí.  De  verdad,  tú  le
[104:37] 
[104:37] tomarías  un  antibiótico  del  mamut.  Sí,
[104:40] 
[104:40] claro,  por  supuesto.  Si  te  curas,  sí,
[104:41] 
[104:41] ¿no?  Por  supuesto.  Yo  creo  que  sí,  pero
[104:42] 
[104:43] eso  hemos  tenido  discusiones,  he  tenido
[104:45] 
[104:45] discusiones  en  charlas  que  he  dado  con  a
[104:46] 
[104:46] nivel  filosófico  de  tú  lo  harías,  tú  no
[104:49] 
[104:49] lo  harías.  Eh,  ¿cuáles  son  los  dos
[104:51] 
[104:51] puntos  de  vista?  Un  un  medicamento  de  eh
[104:54] 
[104:54] que  salga  de  un  animal  extinto,  ¿por  qué
[104:58] 
[104:58] éticamente  tiene  que  ser  problemático
[105:00] 
[105:00] para  una  persona  a  la  que  está  salvando
[105:01] 
[105:01] la  vida  o  está  salvando  la  vida  de  algún
[105:03] 
[105:03] familiar  o  amigo,  etcétera?  Yo,  ¿dónde
[105:05] 
[105:05] está  la  ética  aquí?  Porque  yo  lo  puedo
[105:07] 
[105:07] entender  con  devolver  a  la  vida  a  un
[105:08] 
[105:08] animal,  ya
[105:11] 
[105:11] que  yo  creo  que  es  un  tema  más  de  de
[105:13] 
[105:13] ecología  ecosistema,  pero  a  nivel  de  un
[105:15] 
[105:15] medicamento  donde  no  veo  el  punto
[105:16] 
[105:16] negativo  de  ético,  no  lo  acabo  de
[105:19] 
[105:19] entender.  Yo  tampoco,  pero  y  y  ves  algún
[105:22] 
[105:22] problema  ético  con  si  tienes  un
[105:24] 
[105:24] medicamento  descubierto  o  diseñado  por
[105:26] 
[105:26] Ya  claro,  por  no  cero.  Pero  mucha  gente
[105:29] 
[105:29] dice  que  bueno,  no  estoy  seguro,  no
[105:31] 
[105:31] estoy  segura,  no,  no  me  convence,  no  es
[105:33] 
[105:33] natural,  no  es  bueno.  Eh,  cuántas  cosas.
[105:37] 
[105:37] Esto  es  natural  que  estén  viendo  esto
[105:39] 
[105:39] con  una  con  una  cosa  que  es  creación
[105:41] 
[105:41] humana,  ¿no?  Natural,  o  sea,  la
[105:43] 
[105:43] tecnología  ha  servido  para  algo.  Yo  yo
[105:45] 
[105:45] no  tenía  ningún  tipo  de  problema  ético
[105:47] 
[105:47] con  usar  un  medicamento  o  da  igual  un
[105:49] 
[105:49] avance  tecnológico  que  provenga  de  de
[105:52] 
[105:52] otra  especie.  Y  estoy  contigo,  sí.  el
[105:54] 
[105:54] tema  de  devolver  a  la  vida  animales  o  o
[105:57] 
[105:57] incluso,  oye,  es  que  hablamos  de
[105:58] 
[105:58] animales,  pero  y  devolver  a  la  vida  a
[106:00] 
[106:00] nuestros  antecesores,  o  sea,  otras
[106:02] 
[106:02] especies  humanas,  eso  sería  ya  sí
[106:04] 
[106:04] [ __ ]  Pero  bueno,  ¿tú  crees  que
[106:07] 
[106:07] técnicamente  en  unos  años  se  podría
[106:09] 
[106:09] hacer  si  la  IA  se  usa  para  acabar  de,
[106:12] 
[106:12] por  ejemplo,  eh,  a  rellenar  huecos  de
[106:15] 
[106:16] ADN  incompleto?
[106:18] 
[106:18] Creo  que  sería  conceptualmente  posible
[106:19] 
[106:20] hacerlo.  Por  cierto,  una  cosa
[106:21] 
[106:21] interesante  de  nuestros  antepasados  que
[106:23] 
[106:23] hubo  varias  especies  humanas  conviviendo
[106:25] 
[106:25] al  mismo  tiempo.  Bueno,  de  hecho  hay
[106:26] 
[106:27] cruces,  ¿no?  Hay  cruces  y  pero  imagínate
[106:29] 
[106:29] hoy  en  día  ya,  bueno,  ya  no,  no, no,
[106:30] 
[106:30] pero  imagínate  que  si  tuviéramos  aquí  de
[106:32] 
[106:32] repente  Neertales  y  nosotros  no  homo
[106:34] 
[106:34] sapiens  sapiens.  Sí.  Bueno,  sería
[106:37] 
[106:37] curioso.  Bueno,  de  hecho  incluso  se
[106:38] 
[106:38] hablaba  de  la  capacidad  intelectual  que
[106:40] 
[106:40] era  incluso  podría  ser  superior  a  nivel
[106:42] 
[106:43] de  cerebro  y  todo.  O  sea,  que  ojo,  eh,
[106:45] 
[106:45] hombre,  estaría  curioso,  sería  curioso.
[106:47] 
[106:47] Yo  resucitar  animales,  yo  creo  que  eh
[106:49] 
[106:49] habría  que  tener  conversaciones  antes,
[106:50] 
[106:50] yo  creo.  Eh,  creo  que  hoy  en  día  a  lo
[106:53] 
[106:53] mejor  tendría  algún  cierto  problema
[106:56] 
[106:56] antes  de  tener  esas  conversaciones  a
[106:57] 
[106:57] nivel  de  sociedad.  Mm.  Yo  creo  que  una
[106:59] 
[106:59] vez  que  todos  estemos  eh  no  todo  el
[107:02] 
[107:02] mundo  puede  eso  no  puede  ser  eso  es
[107:04] 
[107:04] imposible.  que  haya  cierto  consenso.  Yo
[107:06] 
[107:06] creo  que  luego  me  a  ver  Park  la
[107:09] 
[107:10] película.  ¿Quién  no?  A  ver,  yo  seguro
[107:12] 
[107:12] que  habrá  gente  que  no,  pero  ¿quién  no
[107:14] 
[107:14] querría  poder  vivir  eso?  Me  parecería
[107:15] 
[107:15] curioso.  A  mí  los  dinosaurios  me  han
[107:17] 
[107:17] encantado  siempre.  O  sea,  a  mí  es  un
[107:18] 
[107:18] tipo  de  animal  que  me  ha  fascinado  poder
[107:20] 
[107:20] ver  uno,  o  sea,  un  reptil  gigante
[107:23] 
[107:23] moviéndose.  Es  es  como  un  sueño  hecho
[107:26] 
[107:26] realidad,  ¿no?  O  a  ver,  a  mí  me  gustaría
[107:28] 
[107:28] también.  Yo  creo  que  soy  científico  al
[107:30] 
[107:30] final  y  hombre  esta  curiosidad  pues  me
[107:32] 
[107:32] llevaría  a  querer  intentar  eh  quizás
[107:35] 
[107:35] verlo  o  estudiar  estos  organismos
[107:37] 
[107:37] nuevos.  Es  otra  también,  ¿no?  Como
[107:39] 
[107:39] bueno,  en  ese  nivel,  ¿no?  Sin  irse  de
[107:41] 
[107:41] madre  todo  como  no.  Otra  cosa  es  meter
[107:43] 
[107:43] un  un  tiranosaurus  aquí  en  en  Gran  Vía,
[107:45] 
[107:45] ¿no?  Eso  es  más  complicado.  Eso  sería
[107:48] 
[107:48] complicado.  Eh,  ¿cuáles  son  las  líneas
[107:50] 
[107:50] éticas  que  que  os  marcáis  en  vuestro
[107:53] 
[107:53] equipo?  Pues  una  de  ellas,  una
[107:55] 
[107:55] intervención  que  hemos  implementado  es
[107:57] 
[107:57] que  si  vemos  secuencias  o  moléculas  que
[107:59] 
[107:59] puedan  parecer  una  biotoxina  o  algo  así,
[108:02] 
[108:02] pues  no  continuamos  el  trabajo.  Algo  que
[108:03] 
[108:03] podría  ser  usado  como  un  arma,  ¿no?  Para
[108:05] 
[108:05] que  la  gente  entienda.  Sí.  Eh,  he
[108:08] 
[108:08] firmado  varias  cartas  así  públicas  para
[108:11] 
[108:11] el  uso  e  de  la  IA  en  biología  que  no  sea
[108:15] 
[108:15] para  usos  negativos.
[108:17] 
[108:17] E  pienso  que  lo  que  hacemos  con
[108:19] 
[108:19] antibióticos  es  intrínsecamente
[108:21] 
[108:21] positivo,  ¿no?  Estamos  intentando
[108:22] 
[108:22] descubrir  medicamentos  que  ojalá  salven
[108:24] 
[108:24] vidas,  pero  bueno,  una  de  las
[108:26] 
[108:26] intervenciones  es  la  que  he  comentado  y
[108:27] 
[108:27] continuamos  teniendo  estas
[108:28] 
[108:28] conversaciones  con  expertos  en  filosofía
[108:30] 
[108:30] de  ciencia,  en  bioética,  para
[108:32] 
[108:32] asegurarnos  de  que  hacemos  todo  bien  y
[108:34] 
[108:34] de  que  tal  y  como  va  evolucionando  el
[108:37] 
[108:37] campo,  nosotros  estamos  también  acorde
[108:38] 
[108:38] con  eso,  ¿no?  Y  que  podemos  eh  hacer
[108:41] 
[108:41] innovación  responsable,  que  le  llamamos.
[108:44] 
[108:44] Claro.  Y  yo,  a  ver,  yo  lo  que  lo  que
[108:46] 
[108:46] decíamos  antes,  ¿no?  Lo  que  estáis
[108:47] 
[108:47] haciendo  realmente  a  nivel  ético,  de
[108:48] 
[108:48] momento  no  le  veo  ningún  punto  negativo
[108:50] 
[108:50] porque  todo  lo  que  aportaríais  es  bueno,
[108:52] 
[108:52] no  es  curación  en  en  una  situación,  como
[108:54] 
[108:54] decíamos  antes,  alarmante  y  preocupante,
[108:57] 
[108:57] que  al  final  se  nos  está  acercando  y  y
[109:00] 
[109:00] no  nos  estamos  dando  de  todo  cuenta  y  si
[109:01] 
[109:02] podemos  encontrar,  ya  sea  del  pasado  o
[109:03] 
[109:03] bueno,  o  de  o  de  nosotros  mismos,  que
[109:05] 
[109:05] decías,  ¿no?,  que  hay  miles,  ¿no?,  de  de
[109:07] 
[109:07] posibles  moléculas,  ¿sí?  antibióticas  en
[109:09] 
[109:09] nuestro  propio  cuerpo  ahí  escondidas  que
[109:11] 
[109:11] no  conocíamos
[109:12] 
[109:12] o  realmente  es  necesario,  o  sea,  tarde  o
[109:14] 
[109:14] temprano  tiene  que  pasar,  ¿no?  Yo  creo
[109:16] 
[109:16] que  sí.  A  ver,  no  hay  otra  otra  cosa
[109:18] 
[109:18] curiosa  que  sería  curiosa  explorar  es  si
[109:21] 
[109:21] nosotros  tenemos  miles  de  moléculas  e  en
[109:24] 
[109:24] nuestro  codificadas  en  nuestro  propio
[109:25] 
[109:25] material  genético,  se  pueden  activar  con
[109:28] 
[109:28] vitaminas  o  con  ciertas  cosas  que
[109:30] 
[109:30] tomemos  de  manera  exógena.  Eso  es  una
[109:32] 
[109:32] idea  que  creo  que  puede  ser  posible  en
[109:34] 
[109:34] un  futuro.  Todavía  no  lo  hemos  explorado
[109:35] 
[109:35] mucho  como  para  reforzar  nuestro  propio
[109:37] 
[109:37] sistema  inmune.  Claro.  Ostras.
[109:40] 
[109:40] Eh,  yo  creo  que  eso  sería  curioso,  ¿no?
[109:41] 
[109:42] Así  no  tienes  que  tomar  un  antibiótico,
[109:43] 
[109:43] sino  algo  que  induzca  e  la  expresión  de
[109:47] 
[109:47] estas  moléculas,  ¿no?  La  producción  de
[109:48] 
[109:48] estas  moléculas.  Y  una  propia  bacteria
[109:50] 
[109:51] puede  combatir  a  una  bacteria.  ¿Se  puede
[109:52] 
[109:52] usar  una  bacteria  como  antibiótico?
[109:55] 
[109:55] Una  bacteria  puede  cont  puede  puede  ser
[109:58] 
[109:58] un  arma  para  un  un  enemigo.  Sí,  de
[110:01] 
[110:01] hecho,  en  el  en  el  estudio  del  el
[110:02] 
[110:03] microbioma  global  e  eh  una  de  las
[110:07] 
[110:07] hipótesis  que  teníamos  es  que  pensábamos
[110:08] 
[110:08] que  las  bacterias  podían  producir
[110:10] 
[110:10] antibióticos  para  matarse  entre  ellas.
[110:12] 
[110:12] Al  final  es  una  forma  de  guerra  química
[110:14] 
[110:14] entre  ellas,  porque  ellas  también  tienen
[110:15] 
[110:15] que,  bueno,  crear  sus  propias  eh
[110:19] 
[110:19] ciudades  microbianas  y  luego  crecer  en
[110:21] 
[110:21] en  en  bueno,  países  microbianos,  ¿no?  Al
[110:24] 
[110:24] final  es  así,  ¿no?  Entonces,  la  Francia
[110:26] 
[110:26] microbiana,  la  hipótesis  que  que
[110:29] 
[110:29] que  creaban  eh  o  sintetizaban  moléculas
[110:33] 
[110:33] eh  que  las  usaban  como  misiles  para
[110:35] 
[110:35] matarse  entre  ellas  y  vimos  que  era  así,
[110:38] 
[110:38] que  muchas  bacterias  individuales  tienen
[110:40] 
[110:40] moléculas  individuales  que  crean  para
[110:41] 
[110:41] matar  a  a  microbios  que  están  en  su
[110:44] 
[110:44] alrededor  eh  para  así  poderse  hacer  eh
[110:47] 
[110:47] eh  bueno,  para  poder  tomar  ciertos
[110:49] 
[110:49] nichos  ecológicos  y  nichos  del  cuerpo
[110:51] 
[110:51] humano,  por  ejemplo,  de  diferentes
[110:53] 
[110:53] ambientes.
[110:54] 
[110:54] Entonces  es  totalmente  posible.  Entonces
[110:56] 
[110:56] esto  se  ha  usado  de  momento  a  nivel
[110:58] 
[110:58] práctico  o  no  existe  ningún  medicamento
[111:00] 
[111:00] que  sea  una  bacteria  contra  otra.  Creo
[111:03] 
[111:03] que  no  hay  no  hay  no  hay  medicamentos,
[111:05] 
[111:05] pero  nosotros  en  mi  laboratorio  hemos
[111:06] 
[111:06] hecho  trabajo  con  bacterias  buenas,  las
[111:09] 
[111:09] hemos  hecho  ingeniería  para  que  que
[111:11] 
[111:11] produzcan  un  antibiótico  para  luego
[111:14] 
[111:14] matar  a  una  bacteria  mala.
[111:16] 
[111:16] Entonces,  nosotros  estamos  rodeados  de
[111:17] 
[111:17] bacterias  buenas,  ¿no?  En  nuestra  piel,
[111:19] 
[111:19] entonces  pu  o  en  nuestro  intestino.
[111:21] 
[111:21] Entonces,  tú  puedes  imaginarte,  por
[111:22] 
[111:22] ejemplo,  em  por  ejemplo  los  yogures  que
[111:26] 
[111:26] comemos  tienen  millones  de  bacterias,
[111:28] 
[111:28] probióticos.  El  bífidus  famoso,  ¿no?
[111:30] 
[111:30] Probióticos  son  bacterias,  todo.  Son
[111:32] 
[111:32] millones.  Entonces,  tú  puedes  hacer
[111:33] 
[111:33] ingeniería  de  un
[111:34] 
[111:34] bífidus,  de  bicidobacterium,  puedes
[111:37] 
[111:37] hacer  ingeniería  para  que  produzca  un
[111:39] 
[111:39] antibiótico.  Tú  te  tomas  el  yogur,  luego
[111:41] 
[111:42] eso  va  a  llegar  a  tu  intestino,  va  a
[111:43] 
[111:43] colonizar  tu  intestino,  los  probióticos
[111:46] 
[111:46] y  y  luego  tienes  un  probiótico,  un  super
[111:48] 
[111:48] probiótico  que  puede  crear  un  puede
[111:50] 
[111:50] fabricar  un  antibiótico  para  hacerle
[111:52] 
[111:52] frente  a  materias  malas.  Claro,  sería  un
[111:54] 
[111:54] medicamento  microbiano,  como  comentabas,
[111:56] 
[111:56] ¿no?  Ajá.  Sí,  como  un  poco  impreventivo
[111:59] 
[111:59] también,  ¿no?  Para  reforzar  nuestro
[112:00] 
[112:00] cuerpo  ante  posibles  agresiones  o  para
[112:04] 
[112:04] tratar,  ¿no?  Si  tienes  una  infección
[112:05] 
[112:05] intestino,  a  lo  mejor,  pues  te  tomas  el
[112:07] 
[112:07] probiótico  donde  has  hecho  cierta
[112:09] 
[112:09] ingeniería  y  luego  eh  te  permite  pues
[112:11] 
[112:11] matar  a  esa  bacteria,  ¿no?  Y  ahora  que
[112:13] 
[112:13] hablábamos  de  modificar  incluso  partes
[112:16] 
[112:16] de  nuestro  cuerpo,  ¿no?  Y  nuestras
[112:18] 
[112:18] bacterias,  a  nivel  ético,  ¿qué  opinas  de
[112:20] 
[112:20] las  modificaciones  genéticas  del  ser
[112:22] 
[112:22] humano?  ¿Tú  estarías  a  favor  de
[112:23] 
[112:23] modificarnos  genéticamente,  por  ejemplo,
[112:26] 
[112:26] para  eliminar  la  posibilidad  de  tener  un
[112:28] 
[112:28] cáncer  o  crees  que  es  jugar  a  ser
[112:30] 
[112:30] Dios?  Yo  no  tengo  ninguna  duda  de  que
[112:33] 
[112:33] sería  positivo  para  para  prevenir
[112:37] 
[112:37] enfermedades.  Absolutamente.  La
[112:38] 
[112:39] modificación  genética  del  feto  para
[112:40] 
[112:41] entendernos,  ¿no?  Sí.  Yo  creo  que
[112:42] 
[112:42] siempre  que  se  use  la  tecnología  para
[112:44] 
[112:45] beneficiar  a  la  humanidad,  para
[112:47] 
[112:47] disminuir  el  sufrimiento,  eh  yo  creo  que
[112:50] 
[112:50] está  justificada,  ¿no?  En  general,  ¿no?
[112:51] 
[112:51] Bueno,  luego  habrá  casos,  ¿no?  Donde
[112:53] 
[112:53] habrá  que  analizarlos  de  manera
[112:54] 
[112:55] específica,  pero  a  nivel  así  genérico  e
[112:58] 
[112:58] soy  científico.  Yo  yo  creo  en  el  poder
[113:00] 
[113:00] de  la  tecnología,  creo  en  el  poder  de  la
[113:02] 
[113:02] ciencia  para  mejorar  el  mundo  y  eso
[113:04] 
[113:04] sería  una  gran  un  gran  avance,  ¿no?  se
[113:06] 
[113:06] puede  usar  eh  ciertas  tecnologías  para
[113:09] 
[113:09] editar  genes  o  cambiar  bueno  o  o  remover
[113:13] 
[113:13] genes  o  añadir  genes  eh  necesarios  para
[113:16] 
[113:16] prevenir  ciertas  enfermedades,  pues,
[113:18] 
[113:18] ¿por  qué  no?  ¿Tú  crees,  siendo
[113:21] 
[113:21] científico,  que  llegaremos  a  un  futuro
[113:23] 
[113:23] en  el  que  las  modificaciones  pueden  ser
[113:26] 
[113:26] a  la  carta  y  eso  que  de  alguna  forma
[113:28] 
[113:28] cree  diferencias  económicas  sobre  quién
[113:30] 
[113:30] puede  y  no  modificarse?  Un  poco  el
[113:32] 
[113:32] concepto  de  Gataka.  De  Gataka,  ¿no?  Sí.
[113:35] 
[113:35] Eh,  creo  que  sí,  creo  que  quizás  ya
[113:38] 
[113:38] estamos  en  eso,  ¿no?  En  ciertas  en
[113:40] 
[113:40] ciertos  lugares  eh  eh  clínicas  ya  puedes
[113:43] 
[113:43] un  poco  creo  creo  que  se  hace  esto  que
[113:45] 
[113:45] puedes  elegir  ciertos  genes  de  tu  cuando
[113:49] 
[113:49] utilización  inv  vitro.  Creo  que  creo  que
[113:50] 
[113:50] existe  eso  ya  me  parece.  Eh,  a  lo  mejor
[113:52] 
[113:52] estoy  equivocado,  pero  creo  que  ya
[113:54] 
[113:54] entonces  lo  veo  muy  posible  eso.  Eh,
[113:57] 
[113:57] puede  crear  diferencias  eh  eh  a  nivel
[114:00] 
[114:00] económico,  que  no  me  gusta,  obviamentem
[114:03] 
[114:03] e  me  parece  un  poco  peligroso,
[114:06] 
[114:06] ¿sí?  porque  estás  eligiendo  cosas  que  ya
[114:08] 
[114:08] son  más  de
[114:09] 
[114:09] de  apariencia  y  de  cosas  que  a  mí  no  me
[114:12] 
[114:12] parecen  importantes.  No  creo  que  lo
[114:14] 
[114:14] importante  pues  es  si  vale,  si  es  para
[114:16] 
[114:16] disminuir  la  sufrimiento  humano,  eh,  e  y
[114:20] 
[114:20] todo  esto,  pues  yo  lo  veo  viable  a  nivel
[114:22] 
[114:22] ético.
[114:23] 
[114:23] cuando  ya  estás  pensando  en  color  de
[114:24] 
[114:25] ojos  y  ya  y  tal  y  cual,  a  mí  ya  eso  ya
[114:29] 
[114:29] a  mí  eso  ya  me  parece,  yo  creo  que  hay
[114:31] 
[114:31] un  aspecto  de  la  humanidad  que  es
[114:33] 
[114:33] importante  y  a  nivel  psicológico  es  eh
[114:36] 
[114:36] aceptarnos  como  somos.  Hm,  yo  creo  que
[114:39] 
[114:39] es  importante  esto,  ¿no?  No  siempre
[114:40] 
[114:40] estamos  contentos  como  somos  o  la
[114:42] 
[114:42] apariencia  que  tenemos,  ¿no?  Todo  el
[114:43] 
[114:43] mundo  tiene  ciertas  dudas  y  ciertas,
[114:46] 
[114:46] pero  parte  de  lo  que  es  eh  crecer  como
[114:49] 
[114:49] ser  humano,  eh  creo  que  es  aceptar  esto
[114:52] 
[114:52] lo  que  lo  que  tenemos.  Eh  si  al  final
[114:55] 
[114:55] solo  somos  un  huésped  para  los  genes,
[114:56] 
[114:56] ¿qué  pasa?  Somos  una  herramienta,  ¿no?
[114:59] 
[114:59] Somos  una  herramienta,  somos  GPT.  Al
[115:00] 
[115:00] final,  yo  creo  que  pensamos  demasiado  en
[115:02] 
[115:02] todo  esto  y  al  final  eh  la  vida  es
[115:05] 
[115:05] demasiado  corta,  ¿no?  Al  final,  yo  creo
[115:06] 
[115:06] que  como  para  preocuparnos  tanto,  yo
[115:08] 
[115:08] creo  que  em  eh  al  final,  bueno,  eh  lo
[115:12] 
[115:12] importante  es  intentarlo  hacerlo  lo
[115:13] 
[115:13] mejor  posible.  Yo,  en  mi  caso,  mi
[115:15] 
[115:15] objetivo  es  intentar  eh  dejar  el  mundo
[115:18] 
[115:18] mejor  de  lo  que  lo  encontré,  eh  intentar
[115:20] 
[115:20] aportar  mi  granito  de  arena  junto  con  mi
[115:21] 
[115:21] equipo  y
[115:23] 
[115:23] poco  más.  Al  final,  eh,  esto  es  un  viaje
[115:26] 
[115:26] corto,  ¿no?  ¿Piensas  tú  o  tu  equipo  en
[115:30] 
[115:30] cosas  como  el  Premio  Nobel?  ¿Es  algo  que
[115:32] 
[115:32] está  en  las  conversaciones,  la  ilusión  o
[115:35] 
[115:35] sinceramente  te  da  exactamente  igual?  Me
[115:37] 
[115:37] da  un  poco  igual.  La  gente  lo  ha
[115:39] 
[115:39] comentado,  eh,  hay  rumores,  rumores  de
[115:42] 
[115:42] aquí,  de  allá,  pero  yo,  en  mi  caso,  eh,
[115:44] 
[115:44] y  en  caso  de  mi  equipo,  nos  centramos,
[115:46] 
[115:46] bueno,  el  millón  de  dólares  no  está  mal,
[115:47] 
[115:47] ¿no?  Eso  no  está  mal.  Eso  no  está  mal.
[115:49] 
[115:49] No  está  mal.
[115:51] 
[115:51] Bueno,  que  no  va  no  va  mal  nunca.  Pero
[115:52] 
[115:52] luego  hay  que  pagar  impuestos,  eh,
[115:53] 
[115:53] porque  yo  he  conocido  varios  premios
[115:54] 
[115:54] Nobel  en  Estados  Unidos  y  luego  cuando
[115:56] 
[115:56] te  llevas  el  dinero  para  allá  hay  que
[115:57] 
[115:57] pagar  impuestos  y  te  quitan.  ¿Qué  tas
[115:58] 
[115:58] ahí  impositiva  en  Estados  Unidos?  No  es
[116:00] 
[116:00] poco,  no,  no  me  acuerdo,  pero  es  algo
[116:02] 
[116:02] curioso  que  no  se  piensa,  pero
[116:05] 
[116:05] em  No,  pensamos  en  el  día  a  día.
[116:07] 
[116:07] Realmente  el  premio  para  nosotros  es
[116:09] 
[116:09] cuando  algo  de  repente  funciona,  no
[116:11] 
[116:11] tenéis  ese  ego.  Al  final  una  parte
[116:13] 
[116:13] importante  del  premio  Nobel  es  un
[116:15] 
[116:15] reconocimiento,  ¿no?  Es  un
[116:16] 
[116:16] reconocimiento  a  un  campo,  a  un  campo  en
[116:18] 
[116:18] realidad,  ¿no?  Más  que  otra  cosa.  Y  al
[116:19] 
[116:19] final  el  campo  está  representado  por
[116:21] 
[116:21] cierta  gente,  ciertas  personas  y  es  un
[116:24] 
[116:24] poco  cómo  funciona  la  cosa,  ¿no?  Pero  al
[116:26] 
[116:26] final  el  Premio  Nobel  es  una  invención
[116:27] 
[116:27] humana,  es  algo  artificial,  ¿no?  El  lo
[116:29] 
[116:30] que  es  real  es  el  día  a  día  en  el
[116:31] 
[116:31] laboratorio
[116:33] 
[116:33] y  los  momentos  estos  que  casi  no  ocurren
[116:36] 
[116:36] en  la  ciencia  donde  haces  un  experimento
[116:38] 
[116:38] y  por  primera  vez  en  la  historia  sabes
[116:41] 
[116:41] algo  que  nadie  más
[116:43] 
[116:43] sabe.  Esos  momentos  son  los  que
[116:45] 
[116:45] perseguimos,  ¿no?,  los  científicos.  Y
[116:46] 
[116:46] hay  muy  pocos  de  esos,  ¿no?  Y  entonces
[116:48] 
[116:48] cuando  ocurren  lo  tuvisteis  vosotros,
[116:49] 
[116:49] ¿no?  Hemos  tenido  varios  así,  pocos,
[116:51] 
[116:51] pero  yo  yo  diría  que  varios  y  ahí  es
[116:53] 
[116:53] cuando  te  sientas  con  tu  equipo  y  es  un
[116:56] 
[116:56] momento  íntimo,  un  momento  único,  un
[116:58] 
[116:58] momento  de  una  adrenalina  muy  curiosa,
[117:00] 
[117:00] muy  única,  eh  que  no  sabría  compararla,
[117:03] 
[117:03] no  la  compararía  con  nada  más.  Eh,  ¿y
[117:07] 
[117:07] cuál  ha  sido  el  momento  más  así  que  has
[117:09] 
[117:09] vivido  tú  y  tu  equipo?  A  ver,  yo  creo
[117:11] 
[117:11] que  cuando  diseñamos  el  ordenador,  eh,
[117:14] 
[117:14] perdón,  cuando  diseñamos  el  antibiótico
[117:15] 
[117:15] en  el  ordenador,  que  luego  fue  efectivo
[117:17] 
[117:17] y  mató  a  bacterias  en  laboratorio  y
[117:19] 
[117:19] luego  en  el  modelo  de  ratón,  eso  fue  un
[117:20] 
[117:20] momento.  Recuérdame  ese  momento,  ¿cómo
[117:22] 
[117:22] estabais?  porque  seguro  que  te  acuerdas
[117:23] 
[117:23] perfectamente.  Pues
[117:25] 
[117:25] básicamente  todo  el  mundo  nos  decía  que
[117:27] 
[117:27] no  iba  a  funcionar,  ¿no?  Entonces
[117:28] 
[117:28] nosotros  teníamos  una  perspectiva
[117:30] 
[117:30] bastante  pesimista  eh  acerca  de  todo  lo
[117:33] 
[117:33] que  estaba  ocurriendo.  Y  cuando  vimos
[117:35] 
[117:35] que  la  molécula  que  habíamos  sintetizado
[117:37] 
[117:37] a  nivel  químico  fue  capaz  de  matar  a
[117:39] 
[117:39] bacterias  en  en  laboratorio  a  nivel
[117:41] 
[117:41] experimental,  eh  cuando  vimos  no  vimos
[117:44] 
[117:44] nada  de  crecimiento  en  el  la  placa  de
[117:46] 
[117:46] cultivo,  eh  eso  fue  un  momento  donde
[117:49] 
[117:49] dijimos,  "Ostra,  esto."  Y  de  hecho
[117:51] 
[117:51] dijimos,  vamos  a  repetir  el  experimento,
[117:52] 
[117:52] no  vaya  a  ser  que  sea  por  curiosidad,
[117:54] 
[117:54] por  casualidad  que  que  nos  haya  salido
[117:56] 
[117:56] así,  ¿no?  Entonces,  hubieron  llantos,
[117:58] 
[117:58] abrazos,  eh,  o  fue  un  momento  más
[118:01] 
[118:01] frío,  más  escéptico.
[118:04] 
[118:04] Siempre  al  principio  es  un  poco
[118:05] 
[118:05] escéptico,  ¿vale?  Hay  que  repetir  el
[118:07] 
[118:07] experimento.  No  celebrasteis  en  ese
[118:09] 
[118:09] primer,  no  demasiado.  Eh,  hay  cierta
[118:11] 
[118:12] adrenalina,  ¿no?  Cierta  cosquilleo,  pero
[118:15] 
[118:15] hay  que  repetirlo,  ¿eh?  Y  luego  cuando
[118:18] 
[118:18] ya  funcionó  de  nuevo  y  de  nuevo,  pues  ya
[118:20] 
[118:20] dijimos,  bueno,  genial,  ¿no?  Fuimos  a
[118:22] 
[118:23] tomar  unas  cervezas.  Sí,  sí.  Pero  no
[118:25] 
[118:25] hubo  una  gran  euforia  tampoco.  No,
[118:26] 
[118:26] tampoco.  Los  científicos  no  somos  de
[118:27] 
[118:27] grandes  fiestas  y  de  grandes.  Solo  Javi
[118:29] 
[118:29] Santa  es  el  único  que  que  se  salva  de  de
[118:32] 
[118:32] eso.  O  sea,  no  fue  una  cosa  más  eh  de
[118:34] 
[118:35] camaradería,  ¿no?  De  que  de  una  gran  un
[118:37] 
[118:37] gran  jolgorio  ahí.  Sí.  más  momento
[118:39] 
[118:39] íntimo  de  para  dentro  y  de  celebrar  un
[118:42] 
[118:42] poco,  pero  más  de
[118:45] 
[118:45] de  respirar,  ¿no?  Por  fin  algo  funcionó
[118:46] 
[118:46] porque  la  mayor  parte  de  experimentos  no
[118:48] 
[118:48] funciona,  ¿no?  Entonces  estamos
[118:49] 
[118:49] acostumbrados  al  fracaso  en  la  ciencia.
[118:51] 
[118:51] ¿Has  llorado  muchas  veces  por  tu
[118:53] 
[118:53] investigación?  Literal,  literalmente  no
[118:54] 
[118:54] he  llorado,  pero  internamente,
[118:56] 
[118:56] psicológicamente  sí.  Has  tenido  ríos,
[118:58] 
[118:58] ¿no?  De  lágrimas  cayendo  por  ahí.  Sí,
[119:01] 
[119:01] porque  al  final,  claro,  eh,  la  gente
[119:03] 
[119:04] tiene  que  comprender  que  las
[119:05] 
[119:05] investigaciones  son  caras  y  que  tenéis
[119:06] 
[119:06] que  buscaros  un  poco  la  vida.
[119:08] 
[119:08] Totalmente.  Entonces,  si  todo  lo  que  vas
[119:10] 
[119:10] probando  va  fracasando,  va  a  haber  un
[119:11] 
[119:12] momento  que  la  gente  te  diga,  "¿Sabes
[119:13] 
[119:13] que  yo  no  confío  en  ti?  Por  lo  tanto,  yo
[119:15] 
[119:15] no  te  voy  a  seguir  eh  dando  nada,  ¿no?
[119:17] 
[119:17] Eso  también  es  es  el  es  el  riesgo,  ¿no?
[119:19] 
[119:19] El  científico.  Absolutamente.  Tienes  que
[119:21] 
[119:21] eh  es  un  poco  e  tienes  que  calcular  eh
[119:26] 
[119:26] probabilidad  de  de  éxito  en  cada
[119:28] 
[119:28] proyecto  y  también  nosotros  tenemos
[119:30] 
[119:30] proyectos  donde  son  proyectos  que
[119:33] 
[119:33] pensamos  de  ciencia  ficción,  casi
[119:34] 
[119:34] imposibles.  Siempre  me  gusta  tener
[119:36] 
[119:36] proyectos  así  en  el  laboratorio,  pero
[119:38] 
[119:38] esos  son  más  arriesgados,  ¿no?  Entonces,
[119:40] 
[119:40] luego  los  complementamos  con  proyectos
[119:42] 
[119:42] que  yo  más  o  menos  basándonos  en  nuestro
[119:45] 
[119:45] en  nuestra  experiencia  sabemos  que  más  o
[119:46] 
[119:47] menos  va  a  funcionar  y  aunque  aunque
[119:49] 
[119:49] funcionen  de  un  lado  o  del  otro  va  a  ser
[119:51] 
[119:51] algo  que  podemos  publicar  y  que  va  a  ser
[119:52] 
[119:52] interesante.  Yo  creo  que  las  mejores
[119:54] 
[119:54] preguntas  son  las  que  eh  te  da  igual  la
[119:57] 
[119:57] respuesta.  Si  va  en  una  dirección,  en
[119:59] 
[119:59] otra  e  va  a  ser  interesante.  Esas  son
[120:01] 
[120:01] las  mejores  preguntas.  intentamos  e  eh
[120:05] 
[120:05] intentamos  hacernos  preguntas  de  ese
[120:06] 
[120:06] tipo,  ¿no?  Eh,  entonces,  bueno,  otro
[120:09] 
[120:09] momento  fue  cuando  encontramos  todos  los
[120:11] 
[120:11] las  moléculas  en  el  cuerpo  humano,
[120:13] 
[120:13] porque  claro,  esa  lista,  ¿no?  Cuando
[120:14] 
[120:14] cuando  en  una  hora  eh  claro,  en  una  hora
[120:17] 
[120:17] el  ordenador  nos  hizo  todo  esto,
[120:18] 
[120:18] dijimos,  "Esto  puede  ser  un  una  parte
[120:22] 
[120:22] completamente  nueva  del  sistema  inmune,
[120:23] 
[120:23] o  sea,  no,  el  sistema  inmune  comentamos
[120:26] 
[120:26] lo  importante  que  es  en  para
[120:27] 
[120:28] protegernos,  ¿no?  Todos  los  organismos,
[120:29] 
[120:29] no  solo  nosotros,  los  seres  humanos.
[120:31] 
[120:31] Entonces,  eso  fue  otro  momento  de  mucho
[120:34] 
[120:34] impacto,  la  verdad.  Eh,  y  luego  cuando
[120:37] 
[120:37] investigamos  la  la  biología  ancestral,
[120:39] 
[120:39] ¿no?,  con  IA,  encontramos  todos  estos
[120:41] 
[120:41] antibióticos,  estas  moléculas  en  en
[120:44] 
[120:44] organismos  del  pasado,  esto  también  fue
[120:45] 
[120:45] un  momento  así  tremendo.  Mm,  tengo  ya
[120:49] 
[120:49] para  esta  parte  final  una  serie  de
[120:51] 
[120:51] preguntas  cortas.  Venga,  va.  Vale,  más
[120:54] 
[120:54] rápidas,  pero  que  e  pueden  ser  muy
[120:57] 
[120:57] interesantes.  ¿Te  da  miedo  que  una
[121:00] 
[121:00] bacteria  que  no
[121:01] 
[121:01] conocemos  nos  mate  a  casi  todos?  Por
[121:04] 
[121:04] supuesto.  Podría  pasar.  Podría  pasar.  En
[121:07] 
[121:07] serio.  O  sea,  podría  haber  una  bacteria
[121:08] 
[121:08] desconocida  que  eh  sea  muy  transmisible
[121:11] 
[121:11] y  que  realmente  provoque  una  especie  de
[121:13] 
[121:13] apocalipsis.  Conceptualmente  es  posible.
[121:16] 
[121:16] ¿Ha  pasado  en  la  historia,  que  se  sepa,
[121:20] 
[121:20] antigua  de  la  humanidad,  eh  alguna
[121:22] 
[121:22] bacteria  que  haya  provocado  millones  de
[121:25] 
[121:25] muertes  de  forma  rápida?
[121:28] 
[121:28] Millones  de  muertes,  no  estoy  seguro,  la
[121:30] 
[121:30] verdad,  pero  ha  habido  varias  pestes,
[121:31] 
[121:31] ¿no?  A  lo  largo  de  la  historia.  Las
[121:33] 
[121:33] pestes  eran  la  la  famosa  peste  negra,
[121:34] 
[121:34] bubónica,  eran  bacterias.  Sí.  Y  el
[121:37] 
[121:37] antrax,  por  ejemplo,  eh,  no  bacilus
[121:40] 
[121:40] antris,  son  esporas  de  no  microbianas.  O
[121:45] 
[121:45] sea,  las  pestes  también  eran  bacterias.
[121:47] 
[121:47] Eh,  la
[121:48] 
[121:48] peste  algunas  sí  que  sím
[121:52] 
[121:52] la  bubónica  y  todo  este.  Vale,  exacto.
[121:55] 
[121:55] ¿Cuál  es  la  bacteria  más  resistente  del
[121:59] 
[121:59] mundo?  La  que  lo  aguanta  todo.  Y  no
[122:01] 
[122:01] hablo  de  las  que  nos  atacan,  ¿eh?  Puede
[122:03] 
[122:03] ser  una  una  bacteria  que  resista  en  las
[122:05] 
[122:05] condiciones  más  locas  que  se  puedan.
[122:09] 
[122:09] Ah,  pues  hay  bacterias  que  pueden  vivir
[122:12] 
[122:12] en  ambientes  de,  bueno,  en  volcanes,  por
[122:15] 
[122:15] ejemplo,  ¿no?  En  ambientes  en
[122:17] 
[122:17] condiciones  que  a  un  ser  humano  nos
[122:18] 
[122:18] matarían  en  unos  minutos.  Ajá.  Luego  hay
[122:21] 
[122:21] bacterias  que  viven  en  lagos  que  tienen
[122:24] 
[122:24] muy  acídicos,  eh,  ¿no?  Que  también  nos
[122:26] 
[122:26] matarían  muy  muy  rápidamente  al  ser
[122:28] 
[122:28] humano.  Eh,  esos  son  un  par  de  ejemplos,
[122:31] 
[122:31] pero  bueno,  las  puedes  encontrar  en  hay
[122:34] 
[122:34] microbios  extremófilos,  ¿no?  Que  se
[122:36] 
[122:36] llama  extremófilos  porque  viven  en
[122:37] 
[122:37] ambientes  extremos  que  el  cuerpo  humano
[122:41] 
[122:41] jamás  podría  eh  sobrevivir.  Y  la
[122:44] 
[122:44] bacteria  más  resistente  a  día  de  hoy  eh
[122:46] 
[122:46] para  nuestras  curaciones  son  las  de  la
[122:49] 
[122:49] las  de  la  OMS,  ¿no?  Esa  esa  lista  no  no
[122:51] 
[122:51] hay  una  sola  que  digas  eh  esta  es  la  más
[122:54] 
[122:54] resistente,  pero  hay  un  grupo  de  cinco,
[122:56] 
[122:56] seis,  siete  eh  que  son  las  más
[122:58] 
[122:58] peligrosas.  ¿Ves  posible  o  probable  que
[123:01] 
[123:01] existan  bacterias  en  otros  planetas,
[123:03] 
[123:03] incluso  el  sistema  solar?
[123:07] 
[123:07] Eh,  creo  que  es  posible.  E  me
[123:11] 
[123:11] sorprendería  mucho  que  no  hubiese  nada
[123:13] 
[123:13] de  vida  en  otros  planetas,  la  verdad.
[123:15] 
[123:15] incluso  del  sistema  solar.  Eh,  sí,
[123:17] 
[123:17] porque  entiendo  que  yendo  a  a  todo  es
[123:19] 
[123:19] casi  imposible,  ¿no?  Que  no  haya  alguna
[123:20] 
[123:21] bacteria.  Pero  incluso  el  sistema  solar,
[123:22] 
[123:22] porque  si  lo  piensas,  a  ver,  a  nivel  de
[123:25] 
[123:25] probabilidad
[123:28] 
[123:28] matemática,  obviamente  en  en  el  planeta
[123:30] 
[123:30] Tierra  tenemos  las  condiciones  idóneas,
[123:32] 
[123:32] ¿no?,  para  la  vida,  pero  me  parecería
[123:35] 
[123:35] raro  que  no  hubiese  vida  en  otros  en
[123:38] 
[123:38] otros  lugares  del  sistema  solar  y  las
[123:40] 
[123:40] bacterias  pues  son  bueno,  es  concebible
[123:43] 
[123:43] que  que  fuera  una  bacteria,  ¿no?  Porque
[123:45] 
[123:45] se  conoce  como  entiendo  que  no,  o  quizás
[123:47] 
[123:47] sí  como  se  inició  la  primera  bacteria  o
[123:50] 
[123:50] es  uno  de  los  grandes  misterios  que
[123:51] 
[123:51] tenemos  aún.  Es  uno  de  los  grandes
[123:53] 
[123:53] misterios  en  origen  de  la  vida,  ¿no?  O
[123:54] 
[123:54] sea,  había  una  sopa  de  de  nutrientes  y
[123:58] 
[123:58] de  ahí  de  alguna  manera  surgió  la  vida,
[124:00] 
[124:00] pero  pero  no  se  sabe  la  manera,  digamos.
[124:02] 
[124:02] Eh,  hay  muchos  laboratorios  trabajando
[124:04] 
[124:04] en  esto  del  origen  de  la  vida,  ¿no?  Al
[124:06] 
[124:06] principio  es  más  a  nivel  químico  y  luego
[124:09] 
[124:09] como  esa  química  luego  es  capaz  de
[124:11] 
[124:11] autorreplicación  y  de  y  de  crear  una
[124:13] 
[124:13] pared  celular  alrededor  y  de  crear  esta
[124:15] 
[124:15] primera  célula,  ¿no?  Es  algo  que  no  se
[124:17] 
[124:17] sabe  muy  bien.  E
[124:20] 
[124:20] eh,  pero  primero  empieza  con  moléculas
[124:23] 
[124:23] que  son  capaces  de  autorreplicarse,  ¿no?
[124:25] 
[124:25] Pueden  ser  eh  bien  ADN  o  puede  ser
[124:27] 
[124:27] péptidos,  a  lo  mejor  puede  ser
[124:29] 
[124:29] aminoácidos.  De  hecho,  hay  varios  grupos
[124:31] 
[124:31] trabajando  en  esto  y  luego  pues  cómo  eso
[124:34] 
[124:34] fue  capaz  de  autorreplicarse  y  luego  de
[124:36] 
[124:36] e  en  algunos  casos  rodearse  de  una
[124:39] 
[124:39] célula,  perdón,  una  pared  para
[124:41] 
[124:41] protegerse  del  mundo  exterior  y  luego
[124:43] 
[124:43] eso  capaz  luego  de  de  replicarse,  ¿no?,
[124:45] 
[124:45] de  manera  continua.  ¿Ves  posible  el
[124:49] 
[124:49] origen  de  estas  bacterias  eh  en  algún
[124:53] 
[124:53] sitio  que  no  sea  el  planeta  Tierra?  Es
[124:54] 
[124:54] decir,  eh  se  habla,  ¿no?,  de  de  pues  de
[124:56] 
[124:56] la  implantación  por  otra  civilización  o
[125:00] 
[125:00] o  es  absolutamente  imposible  que  esas
[125:03] 
[125:03] primeras  bacterias  no  fueran  de  origen
[125:04] 
[125:05] humano  o  o  terráqueo,  en  ese  caso.
[125:07] 
[125:07] Terráqueo.
[125:09] 
[125:09] Eh,  yo  basándome  en  lo  que  sé,  lo  más
[125:12] 
[125:12] probable
[125:14] 
[125:14] es  que  fueran  de  origen  aquí  en  el
[125:16] 
[125:16] planeta  Tierra,  pero  hay  otras  teorías  y
[125:19] 
[125:19] realmente  no  lo  sabemos  al  100%,  ¿no?
[125:21] 
[125:21] Hay  otras  teorías  de  que  dicen  que  a  lo
[125:23] 
[125:23] mejor  pues  un  meteorito  llegó  de  otro
[125:25] 
[125:25] lugar  y  con  bacterias,  con  bacterias  o
[125:28] 
[125:28] con  vida,  con  ciertos  modos  de  vida,
[125:30] 
[125:30] formas  de  vida  y  eso  pues  logró  luego
[125:32] 
[125:32] colonizar  parte  de  la  Tierra  y  luego  eso
[125:35] 
[125:35] bueno  llevó  a  lo  que  a  lo  que  llegó  a
[125:38] 
[125:38] ser  bueno,  el  proceso  evolutivo  y  todo
[125:40] 
[125:40] el  resto,  ¿no?  Eh,  de  hecho,  Francis
[125:42] 
[125:42] Creek,  ¿no?,  uno  de  los  eh  descubridores
[125:44] 
[125:44] del  eh  de  la  estructura  del  ADN.  Él  él
[125:48] 
[125:48] me  he  leído  varios  libros  de  él  y  él
[125:49] 
[125:49] pensaba  también,  él  se  suscribía  a  esta
[125:51] 
[125:52] teoría,  ¿no?,  de  que  de  que  a  lo  mejor
[125:53] 
[125:54] la  el  origen  de  la  vida  vino  de  otro
[125:55] 
[125:55] planeta  y
[125:56] 
[125:56] luego  eh  se  implantó,  digamos,  en  la
[125:59] 
[125:59] Tierra  a  partir  de  ahí  de  un  meteorito  o
[126:01] 
[126:01] algo  así.  Es  curioso  que  esto  podría  ser
[126:02] 
[126:02] de  forma  consciente  o  inconsciente,  ¿no?
[126:04] 
[126:04] Podría  ser  que  hubiera  alguna
[126:05] 
[126:05] civilización  que  probara  de  hacer
[126:07] 
[126:07] experimentos  en  planetas  o  que  fuera
[126:09] 
[126:09] algo  genuino  y  fortun  aleatorio.  Sí.
[126:14] 
[126:14] ¿Es  cierto  que  podríamos  morir  por  una
[126:15] 
[126:15] infección  por  cortarnos  con  un  cuchillo
[126:17] 
[126:17] de  cocina?  Por  supuesto.  Por  supuesto.
[126:20] 
[126:20] No  hay  ninguna  duda.  Eso  puede  ocurrir
[126:21] 
[126:21] hoy  en  día.  Ya.  Hoy  en  día  puede  puede
[126:23] 
[126:23] ocurrir.  Sí.  ¿Qué  pasaría  si  alguien
[126:26] 
[126:26] liberara  una  superbacteria  en  un
[126:27] 
[126:27] aeropuerto?
[126:29] 
[126:29] Sí,  altamente  transmisible  eh,  a  través
[126:32] 
[126:32] del  aire,  eh,  pues  podría  la  transmisión
[126:37] 
[126:37] podría  ser  muy  rápida,  ¿no?  E  en  general
[126:40] 
[126:40] las  bacterias  no  se  transmiten  tan
[126:41] 
[126:41] rápidamente  como  los  virus,  eh,  pero
[126:44] 
[126:44] puede  ser,  depende  del  tipo  de  bacteria,
[126:45] 
[126:45] podría  ser  problemática.  Mm,  o  sea,
[126:48] 
[126:48] podría  transmitirse  más  allá  del
[126:49] 
[126:49] aeropuerto,  ¿no?  Sí,  claro.  Y  de  a
[126:51] 
[126:51] partir  de  aquí,  transmisión  mundial.  A
[126:54] 
[126:54] partir  de  ahí  suerte.  Suerte.  Buenas
[126:56] 
[126:56] noches  y  buena  suerte,  ¿no?  Sí,  exacto.
[126:58] 
[126:58] Eh,  si  pudieras  revivir  un  solo
[127:00] 
[127:00] organismo  extinto,  pero  aquí  hablamos  de
[127:03] 
[127:03] revivirlo  tal  cual,  ¿eh?  ¡Uf!  Por
[127:05] 
[127:05] curiosidad  científica,  ¿cuál  sería?
[127:11] 
[127:11] Charles  Darwin  es  un  organismo  extinto.
[127:15] 
[127:15] Bueno,  pues  te  lo  voy  a  poner.  Que  no
[127:17] 
[127:17] sea  humano,  digamos,  y  que  no  que  no
[127:18] 
[127:18] esté  hoy  en  día  en  la  tierra.
[127:21] 
[127:21] Estaría  bien  hablar  con  él.  A  lo  mejor
[127:23] 
[127:23] es  un  imbécil.  estaría  bien,  ¿no?
[127:24] 
[127:25] Seguramente  sería  bastante  interesante.
[127:26] 
[127:26] Seguramente  no,  bastante  interesante
[127:27] 
[127:28] hablar  con  él.  Richard  Feineman  sería
[127:30] 
[127:30] interesante  también.  ¿Quién  es  Richard
[127:31] 
[127:31] Fan?  Físico  estadounidense,  muy  curioso.
[127:34] 
[127:34] Recomiendo  algunos  de  sus  libros  muy
[127:36] 
[127:36] tenía  una  manera  muy  peculiar  de  hacer
[127:38] 
[127:38] la  ciencia.  Le  importaba  excéntrico,  no
[127:41] 
[127:41] le  importaban  las  reglas,  le  hacía  un
[127:42] 
[127:42] poco  de  lo  que  quería  y  auto  de  box
[127:44] 
[127:44] total  este  total  auto  de  box  y  un  tío
[127:46] 
[127:46] muy  interesante,  la  verdad.  Eh,
[127:50] 
[127:50] organismo.  Pues  quizá  dinosaurios,  ¿no?
[127:53] 
[127:53] Quizás  dinosaurios.  Ya.  Curioso  la
[127:55] 
[127:55] fascinación  que  hay  por  los  dinosaurios,
[127:56] 
[127:56] ¿verdad?
[127:59] 
[127:59] Es  curioso  porque  claro,  desaparecieron,
[128:01] 
[128:01] ¿no?  De  repente  y
[128:03] 
[128:04] y  no  entendemos  al  100%  exactamente  qué
[128:06] 
[128:06] pasó  ahí.  Es  h  o  no  sé.  Sí,  quizás  algún
[128:10] 
[128:10] dinosaurio,  no  lo  sé.  No  lo  he  pensado
[128:12] 
[128:12] mucho  esto,  pero  O  el  mamut  quizás,  no
[128:14] 
[128:14] lo  sé.  El  mamut  también  molaría,  ¿eh?  El
[128:15] 
[128:15] mamut  molaría.  Prezoso  gigante,  sería
[128:18] 
[128:18] curioso.  Ajá.
[128:20] 
[128:20] que  es  parecido  parecido  al  al  actual,
[128:22] 
[128:22] pero  mucho  más  grande,  enorme.  Sí,  de
[128:24] 
[128:24] hecho  el  tiene  una  historia  curiosa
[128:26] 
[128:26] porque  Darwin  en  una  de  sus  expediciones
[128:28] 
[128:28] a  la  Patagonia  e  descubrió  fósiles  de
[128:31] 
[128:32] este  del  perezoso  gigante.  De  hecho,  el
[128:33] 
[128:33] apellido  del  perezoso  gigante  es  Darwin
[128:35] 
[128:35] al  menos  del  que  del  que  del  que
[128:38] 
[128:38] nosotros  trabajamos,  ¿no?  Y  tiene  una
[128:40] 
[128:40] historia  así  interesante,  curiosa,  ¿no?
[128:44] 
[128:44] Eh,  ¿qué  harías  si  supieras  que  tu
[128:46] 
[128:46] descubrimiento  puede  salvar  millones,
[128:48] 
[128:48] pero  también  puede  usarse  como  arma?
[128:53] 
[128:53] Creo  que  hablaría  con  gobiernos  para
[128:55] 
[128:55] para  poder  usarlo  de  manera  que
[128:57] 
[128:57] beneficie  la  humanidad  y  que  no  se  y  que
[128:59] 
[128:59] haya  prohibiciones  para  no  usarlo  de  la
[129:01] 
[129:01] otra  maneram.  Mm.  Bueno,  si  tienes  que
[129:03] 
[129:03] hablar  con  los  gobiernos,  buena  suerte,
[129:04] 
[129:04] ¿eh?  Tal  y  como  está  el  mundo
[129:06] 
[129:06] actualmente.  Lo  intentaría  con  ciertos
[129:08] 
[129:08] gobiernos,  a  lo  mejor,  no  lo  sé,  sería
[129:09] 
[129:09] complicado.  Eh,  eh,  la  última,  ¿qué
[129:12] 
[129:12] harías  si  una  farmacéutica  intentara
[129:14] 
[129:14] comprar  tu  silencio  por  un  precio  muy
[129:16] 
[129:16] elevado?
[129:18] 
[129:18] No  lo  haría.  Nunca  nunca  me  he  movido
[129:19] 
[129:19] por  dinero.  Eh,  siempre  me  he  movido  por
[129:22] 
[129:22] curiosidad  y  por  intentar  avanzar  la
[129:24] 
[129:24] ciencia  para  ayudar  al  mundo.  Así  que  he
[129:27] 
[129:27] tenido  oportunidades  de  irme  a
[129:28] 
[129:29] farmacéuticas,  cobrar  mucho  más  de  lo
[129:30] 
[129:30] que  cobro  hoy  en  día  y  siempre  he  dicho
[129:32] 
[129:32] que  no.  Y  último  tema  fuera  de  de  esto
[129:36] 
[129:36] que  es  la  un  poco  el  tema  de  del  momento
[129:38] 
[129:38] de  la  ciencia  en  el  mundo  actual.
[129:40] 
[129:40] vivimos  en  un  mundo  polarizado,  muy
[129:42] 
[129:42] polarizado,
[129:44] 
[129:44] muy  crispado  y  donde  pues  la  IA  también
[129:47] 
[129:47] ha  ayudado  a  informar  y  desinformar.  Eh,
[129:50] 
[129:51] ¿qué  papel  tiene  la  ciencia  en  un  mundo
[129:53] 
[129:53] como  el  actual?  Y  tú  que  tú  vives  en
[129:56] 
[129:56] Estados  Unidos,  ¿no?  Y  Estados  Unidos
[129:58] 
[129:58] pues  bueno,  pues  el  el  hay  muchas
[130:00] 
[130:00] desinformaciones,  la  ciencia  está  en  un
[130:02] 
[130:02] momento  ahora  mismo  complicada  también  y
[130:04] 
[130:04] y  bueno,  es  es  un  es  un  momento
[130:07] 
[130:07] interesante  en  muchos  sentidos.  ¿Cuál  es
[130:10] 
[130:10] el  papel  de  la  ciencia  y  cómo  lo  ves  tú?
[130:11] 
[130:11] ¿Eres  pesimista?  Yo  siempre  soy
[130:13] 
[130:14] optimista.  La  ciencia,  eh,  si  si  miras
[130:17] 
[130:17] un  poco,  estudias  la  historia  de  la
[130:18] 
[130:18] humanidad,  siempre  ha
[130:20] 
[130:20] sido  una  gran  ayuda,  ¿no?,  para  todas
[130:23] 
[130:23] las  sociedades  a  lo  largo  de  la
[130:24] 
[130:24] historia.  Eh,  confío  digamente  en  la
[130:27] 
[130:27] ciencia,  creo  que  es  es  fundamental  y
[130:29] 
[130:29] creo  que  puede  cumplir  o  tener  un  papel
[130:31] 
[130:31] absolutamente  crítico  en  el  mundo  de
[130:33] 
[130:33] hoy,  en  el  mundo  del
[130:34] 
[130:34] futuro.  Es  verdad  que  vivimos  en  un
[130:36] 
[130:36] mundo  polarizado,  desafortunadamente.  Yo
[130:38] 
[130:38] creo  que  quizás  lo  he  aprendido  de  la
[130:40] 
[130:40] ciencia  y  de  estudiar  la  biología,  que
[130:41] 
[130:42] es  muy  caótica  y  muy  compleja,  de  que  no
[130:44] 
[130:44] todo  es  nada  es  blanco  o  negro
[130:46] 
[130:46] realmente,  ¿no?
[130:48] 
[130:48] Y  es  importante  eh  estudiar  la
[130:50] 
[130:50] complejidad  del  del  mundo  que  nos  rodea
[130:52] 
[130:52] y  del  y  del  mundo  en  el  que  vivimos,  no
[130:54] 
[130:54] solo  en  la  ciencia,  pero  también  a  nivel
[130:56] 
[130:56] social,  ¿no?  Y  y  quizás  eh  al  final
[131:00] 
[131:00] todos  somos  humanos.  Yo  creo  que  todos
[131:01] 
[131:01] estamos  tan  cercanos  los  unos  de  los
[131:03] 
[131:03] otros  que  que  me  entristece,  ¿no?,  que  a
[131:06] 
[131:06] veces  se  intenten  polarizar  las  cosas
[131:08] 
[131:08] más  de  lo  que  de  lo  que  realmente  están
[131:12] 
[131:12] en  cierto  modo  y  creo  que  la  ciencia
[131:14] 
[131:14] puede  ser  una  buena  lección  para  eso,
[131:16] 
[131:16] porque  la  ciencia  nada,  todo  es  tan
[131:17] 
[131:17] complejo  y  tan  que  aprendes  un  poco  a
[131:20] 
[131:20] ser  humilde  a  nivel  conceptual,  a  nivel
[131:22] 
[131:22] de  de  cómo  miras  el  mundo.  Y  de  hecho,  a
[131:25] 
[131:25] mí  me  encanta  hablar  a  nivel  político,
[131:27] 
[131:27] me  gusta  hablar  con  gente  de  que  piensa
[131:30] 
[131:30] de  manera  diferente.  Intento  entender  de
[131:32] 
[131:32] dónde  vienen,  por  qué  piensas  así,  ¿no?
[131:34] 
[131:34] Y  es  un  poco  aplicar  el  método
[131:35] 
[131:35] científico,  no  solo  a  para  eh  avanzar  la
[131:39] 
[131:39] ciencia,  pero  también  para  avanzar  como
[131:40] 
[131:41] sociedad.  Yo  creo  que  sería  útil  y  para
[131:43] 
[131:43] entenderlos  los  unos  a  los  otros  de
[131:44] 
[131:44] manera  mejor,  de  manera  más  eh
[131:46] 
[131:46] receptiva,  de  manera  más  eh  eh  no  sé,
[131:49] 
[131:49] respetuosa,  yo  creo.  E  no,  eh  dentro  de
[131:54] 
[131:54] que  al  final  todo  el  mundo,  todos  somos
[131:55] 
[131:55] humanos,  todos  estamos  aquí  eh  en  un
[131:59] 
[131:59] viaje  corto  realmente  y  vamos  a
[132:01] 
[132:01] respetarnos,  vamos  a  disfrutar,  vamos  a
[132:02] 
[132:02] intentar  mejorar  el  mundo.  Eh,  no  sé,  lo
[132:06] 
[132:06] yo  veo  así  un  poco  de  manera  optimista
[132:08] 
[132:08] veo  todo,  ¿no?  Entonces,  eh  creo  que  es
[132:11] 
[132:11] importante,  ¿no?  La  ciencia  nos  puede
[132:12] 
[132:12] enseñar  mucho  eh  cómo  manejarnos  también
[132:15] 
[132:15] el  día  a  día  a  nivel  de  sociedad.  ¿Crees
[132:17] 
[132:17] que  la  ciencia  por  eso  tiene  un  punto
[132:19] 
[132:19] que  puede  convertirse  en  dogmático?
[132:22] 
[132:22] Tú  al  final  has  hecho  algo  que  era  mal
[132:25] 
[132:25] visto  y  has  tenido  que  demostrar  eh  pues
[132:29] 
[132:29] te  has  tenido  que  demostrar  ante  un
[132:30] 
[132:30] mundo  que  iba  contra  ti,  ¿no?  Que  decía
[132:32] 
[132:32] que  tú  eras  un  loco.
[132:34] 
[132:34] ¿Crees  que  los  últimos  años  ha  crecido
[132:36] 
[132:36] el  el  dogma  científico  y  la  religión
[132:38] 
[132:38] como  una  especie  de  nueva,  o  sea,  la
[132:40] 
[132:40] ciencia  como  una  especie  de  nueva
[132:41] 
[132:41] religión?  Yo  creo  que  no.  Lo  que  lo  que
[132:44] 
[132:44] es  cierto  es  que  hay  ciertos  campos
[132:45] 
[132:45] científicos  que  siempre  cuando  tienes  lo
[132:49] 
[132:49] digamos  e  los  investigadores  o  las
[132:52] 
[132:52] investigadoras  más  reconocidas  de  ese
[132:53] 
[132:53] campo  cuesta  romper.  Y  de  hecho  hay  una
[132:56] 
[132:56] hay  una  cita  histórica  que  dice  los
[132:59] 
[132:59] campos  científicos  avanzan  cuando  los
[133:01] 
[133:01] líderes  mueren.  De  esos  campos  mueren
[133:03] 
[133:03] porque  dan  claro  dan  alas  a  la  nueva
[133:06] 
[133:06] generación  de  pensamiento  y  de  de  ideas.
[133:08] 
[133:08] Entonces  sí  que  hay  cierto,  eso  siempre
[133:10] 
[133:10] ha  ocurrido  en  el  en  el  en  el  mundo
[133:12] 
[133:12] científico,  en  el  pensamiento
[133:13] 
[133:13] científico,  que  eh  las  ideas  a  veces
[133:16] 
[133:16] pueden  tardar  en  reciclarse  o  en  avanzar
[133:18] 
[133:18] porque  los  a  los  líderes  no  les  interesa
[133:21] 
[133:21] a  veces  aceptar  las  ideas  nuevas,  ¿no?
[133:24] 
[133:24] Pero  siempre  se  reciclan  al  cabo  de  30  a
[133:26] 
[133:26] 40  años  y  está  garantizado,  ¿no?  E
[133:29] 
[133:30] entonces  eh  el  dogma  puede  existir,  o
[133:33] 
[133:33] sea,  puede  haber  ciertos  retrocesos  a
[133:35] 
[133:35] nivel  científico  por  eso,  ¿no?  Los
[133:37] 
[133:37] líderes  deciden  que  lo  que  ellos  han
[133:39] 
[133:39] descubierto  anteriormente  es  es  lo  que
[133:42] 
[133:42] vale  y  y  y  entonces  hay  que  luchar,  ¿no?
[133:44] 
[133:44] Y  nosotros  en  nuestro  caso  hemos  tenido
[133:46] 
[133:46] que  luchar  bastante,  ¿no?  La  gente  decía
[133:48] 
[133:48] que  la  IA  no  iba  a  servir  para  nada  y
[133:51] 
[133:52] demás  y  y  bueno,  ahora  eh
[133:54] 
[133:54] afortunadamente  se  ha  visto  que  que
[133:56] 
[133:56] puede  ser  muy  útil,  ¿no?  Usada  de  manera
[133:58] 
[133:58] correcta,  usada  con  muchos  datos  para
[133:59] 
[133:59] entrenarla.  E  pero  ya  hemos  visto  en
[134:03] 
[134:03] nuestro  caso,  éxitos  en  el  mundo  de  los
[134:04] 
[134:04] antibióticos.  Hemos  acelerado
[134:06] 
[134:06] dramáticamente  nuestra  capacidad  para
[134:08] 
[134:08] descubrir  nuevos  antibióticos.  Hemos
[134:10] 
[134:10] ahorrado  décadas  de  de  tiempo  humano,  de
[134:14] 
[134:14] investigación  humana,  eh,  para  encontrar
[134:15] 
[134:16] nuevas  moléculas.
[134:17] 
[134:17] Bueno,  y  creo  que  creo  que  puede  ser  muy
[134:20] 
[134:20] útil  en  el  futuro,  ¿no?  Bueno,  ya  queda
[134:22] 
[134:22] la  la  pregunta  de  rigor  que  que  siempre
[134:24] 
[134:24] me  voy  olvidando,  la  verdad.  que  a  veces
[134:27] 
[134:27] la  la  pregunto  otras,  ¿no?  Bueno,  son
[134:28] 
[134:28] realidad  tres  muy  cortitas,  unas  seguro
[134:30] 
[134:30] que  me  dices,  bueno,  me  da  la  sensación
[134:32] 
[134:32] de  que  no,  que  pregunto,  suelo  preguntar
[134:34] 
[134:34] si  el  invitado  ha  tenido  alguna
[134:36] 
[134:36] experiencia  que  sea  de  tinte  casi
[134:39] 
[134:39] sobrenatural  o  inexplicable,  es  decir,
[134:42] 
[134:42] desde  puede  ir  desde  tema  más  espiritual
[134:44] 
[134:44] hasta  un  tema  más  pues
[134:46] 
[134:46] ufológico.  Yo  no  te  veo  mucho  del
[134:49] 
[134:49] estilo,  no  te  voy  a  engañar.  No  me
[134:50] 
[134:50] parece  que  la  respuesta  va  a  ser  no  me
[134:51] 
[134:51] ha  pasado  nada,  pero  bueno,  a  veces  hay
[134:54] 
[134:54] perfiles  que  sorprenden.
[134:57] 
[134:57] Creo  que  no.  A  ver,  a  veces  tengo  sueños
[134:58] 
[134:58] de  ciertos  experimentos  y  eso  es  que
[135:01] 
[135:01] estás  obsesionado,  ciertas  totalmente
[135:03] 
[135:03] eso  no  es  Pero  yo  creo  que  pero  no  es
[135:06] 
[135:06] espiritual.  Bueno,  no  lo  sé.  Yo  creo  que
[135:08] 
[135:08] es  importante  cierto  nivel  de  obsesión,
[135:10] 
[135:10] ¿no?,  yo  creo  que  para  alcanzar  la
[135:12] 
[135:12] excelencia  en  cualquier  campo,  y  de
[135:14] 
[135:14] hecho  he  hablado  con  mucha  gente  en
[135:15] 
[135:15] muchos  campos  de  las  artes,  de  los
[135:18] 
[135:18] deportes,  e  ese  elemento  de  estar
[135:21] 
[135:21] obsesionado,  tener  esa  pasión
[135:22] 
[135:23] desenfrenada,  obsesiva  casi  por  lo  que
[135:26] 
[135:26] estás  haciendo  es  necesaria.  Entonces,  a
[135:27] 
[135:27] veces  lleva  a  tener  sueños  sobre  ideas  y
[135:31] 
[135:31] luego  me  levanto  por  la  mañana  y  tengo
[135:33] 
[135:33] tengo  ideas  nuevas,  ¿no?,  que  puedo  que
[135:35] 
[135:35] puedo  formular.  A  veces  son,  no  tiene
[135:37] 
[135:37] ningún  sentido,  pero  otras,  pero  pero  a
[135:38] 
[135:38] veces  sí,  no  puede  ser.  Ajá.  Pues  muy
[135:41] 
[135:41] rápido.  Tu  peli  favorita,  me  has  dicho
[135:42] 
[135:42] que  es  Blade  Runner,  que  también  la
[135:43] 
[135:43] pregunta.  Runner,  sí.  ¿Y  tu  canción
[135:45] 
[135:45] favorita?  Pues  tengo  muchas,  eh,  quizás
[135:49] 
[135:50] la  Rolling  Stone  de  de  Bob  Dylan,  eh,
[135:53] 
[135:53] quizás  si  tuviese  que  decir  una,  pues  a
[135:55] 
[135:55] lo  mejor  esa.  ¿Te  gustó  la  el  Biopic  de
[135:58] 
[135:58] Timamet?  No  está  mal.  Él  canta  flojita.
[136:02] 
[136:02] Eh,  regular  la  película.  Yo  diría.  Él
[136:04] 
[136:04] canta,  lo  hace  bien,  eh,  cantando  y  tal,
[136:07] 
[136:07] pero  es  un  buen  Dylan,  pero  sí,  no  me
[136:10] 
[136:10] pareció  espectacular,  la  verdad.  No,  no
[136:12] 
[136:12] es  un  poco  tostón,  o  sea,  no  le  falta  un
[136:15] 
[136:15] poco  como  de  de  vidilla,  ¿no?  Como  de  un
[136:18] 
[136:18] poco  genérica,  no  me  acuerdo.  Yo  creo  yo
[136:20] 
[136:20] creo  que  la  película  es  la  música,  ¿no?
[136:21] 
[136:21] Al  final  y  la  yo  disfruté  las  canciones,
[136:23] 
[136:23] pero  para  mí  eso  fue  la  película.  Pues
[136:27] 
[136:27] bueno,  ya  estamos,  hemos  llegado  al
[136:28] 
[136:28] final  del  podcast.  Solo  te  queda  una
[136:30] 
[136:30] cosita,  que  es  lo  que  hace  todo  el  mundo
[136:32] 
[136:32] que  viene  aquí,  que  es  firmar  o  eh  hacer
[136:35] 
[136:35] cualquier  cosa  al  fari  de  la  suerte  que
[136:36] 
[136:36] está  ahí.  Vale,  muy  bien.  Eh,  tienes  un
[136:38] 
[136:38] rotulador.  Mira,  ahí  tienes  un  rotulador
[136:40] 
[136:40] blanco  y  negro,  uno  de  los  que  quieras.
[136:42] 
[136:42] Y  pues  donde  encuentres  hueco,  deja  lo
[136:44] 
[136:44] que  lo  que  te  apetezca,  una  frase,  una
[136:46] 
[136:46] firma,  un  dibujo.  Hay  dibujos,  como
[136:48] 
[136:48] puedes  ver,  de  todo  tipo.  Sí,  de  todo
[136:50] 
[136:50] tipo,  ¿eh?  de  todo  tipo.  Realmente  han
[136:51] 
[136:51] venido  invitades  de  invitados  de  todo
[136:54] 
[136:54] tipo
[136:56] 
[136:56] y
[136:58] 
[136:58] vale.  Ah,  mira.  Eh,  bien,  bien.
[137:04] 
[137:04] Estamos,  que  ¿qué  día  es  hoy?  [ __ ]
[137:06] 
[137:06] pues  preguntas.  Bueno,  hoy  es  7  de  mayo.
[137:11] 
[137:11] 7  de
[137:13] 
[137:13] mayo  del  25.  Ahí  está.  Espero  que  en
[137:16] 
[137:16] unos  años  esta
[137:18] 
[137:18] charla  sirva.  o  o  al  menos  eh  la
[137:22] 
[137:22] volvamos  a  ver  y  digamos,  "¿Te  acuerdas
[137:24] 
[137:24] cuando  todo  esto  era  una  investigación  y
[137:26] 
[137:27] realmente  ya  hay  en  la  calle,  que  es  lo
[137:29] 
[137:29] que  nos  interesa  a  nosotros?  Pues  algún
[137:32] 
[137:32] medicamento,  ojalá.  ¿Cuánto  puede  tardar
[137:34] 
[137:34] un  medicamento  desde  que  se  investiga  y
[137:37] 
[137:37] ya  empiezan  los  testeos  hasta  que  está
[137:40] 
[137:40] en  la  calle?  ¿Cuántos  años?  De  media,
[137:42] 
[137:42] unos  10
[137:43] 
[137:43] años.  Es  un  montón  de  tiempo.  2050,
[137:46] 
[137:46] 2035.  Si  empezamos  hoy  2035  tenemos
[137:49] 
[137:49] cositas  ya.
[137:50] 
[137:50] Estamos  jodidos  de  tiempo,  ¿eh?  No,  no
[137:53] 
[137:53] vamos  muy  bien.  Ha  sido  un  placer
[137:54] 
[137:54] tenerte  aquí.  Estoy  seguro  que  os  ha
[137:56] 
[137:56] gustado  mucho  este  podcast  que  hemos
[137:57] 
[137:57] aprendido  un  montón  y  sobre  todo  yo  creo
[137:59] 
[137:59] que  es  importante  tener  claro  de  que  le
[138:02] 
[138:02] damos  importancia  a  veces
[138:04] 
[138:04] a  algunos  tipos  de  enfermedad  y  con
[138:06] 
[138:06] razón,  evidentemente,  salud  mental,
[138:09] 
[138:09] virus,  etcétera,  pero  no  nos  olvidemos
[138:11] 
[138:11] de  las  bacterias  que  están  en  todos
[138:12] 
[138:13] lados  y  que  pueden  ser  mortales.  Tienes
[138:15] 
[138:15] la  cámara  para  despedirte  y  nada,  pues
[138:17] 
[138:17] esto,  ha  sido  un  placer  tenerte.  Bueno,
[138:19] 
[138:19] muchas  gracias  por  por  tenerme.  Ha  sido
[138:21] 
[138:21] un  placer  pasar  este  ratito  y  espero  que
[138:23] 
[138:23] que  disfrutéis  el  episodio  y
[138:26] 
[138:27] nada,  mucha  suerte  a  todos  y  a  todas.
[138:29] 
[138:29] Solo  dos  cosas,  una,  resucita  un
[138:31] 
[138:31] dinosaurio,  por  favor.  Y  dos,  gana
[138:32] 
[138:32] Premio  Nobel.  Adiós.  Venga,  chao.