2 puntos por GN⁺ 2024-04-22 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • La biología de preparatoria se transmitía no como una exploración de los secretos de la vida, sino como memorización de nombres y conclusiones, ocultando el asombro de temas como la diferenciación embrionaria, la genética y la inmunidad
  • El proceso por el cual células con el mismo ADN adquieren destinos distintos se vuelve una pregunta que abre toda la biología cuando se lo ve como gradientes químicos, cambios en la expresión génica y cadenas de señales proteicas
  • Como en los experimentos de Oswald Avery con bacterias, la biología real parte de preguntas y experimentos, pero los libros de texto eliminan el proceso de descubrimiento y dejan solo los resultados, pareciéndose a la enseñanza de matemáticas basada en memorizar fórmulas
  • La biología y la inmunología modernas tienen muchos términos y excepciones, pero si el ADN, el ARN, las proteínas y las señales celulares se ven como estructuras y movimientos físicos, resultan más fáciles de entender que con diagramas de flujo abstractos
  • La enseñanza de la biología necesita herramientas de pensamiento visual como dibujos, animaciones, mapas con zoom, simulaciones y modelos físicos, además de narrativas que muestren los intentos y errores de los científicos

El problema de una biología transmitida como memorización

  • Las clases de biología se sentían como una memorización sin vida que enumeraba nombres como Golgi apparatus, Krebs cycle, mitosis, meiosis, DNA, RNA, mRNA y tRNA
  • El hecho de que todas las células tengan el mismo ADN es asombroso en sí mismo, pero los libros de texto no transmiten suficientemente esa maravilla
  • The Medusa and the Snail, de Lewis Thomas, trata como una de las grandes maravillas de la Tierra el hecho de que de una sola célula formada por la unión de un espermatozoide y un óvulo surja una línea celular que dará origen al cerebro humano
  • La diferenciación embrionaria es una pregunta que abre toda la biología
    • Los gradientes químicos del fluido embrionario cambian ligeramente el programa de expresión génica de algunas células
    • El embrión empieza a distinguir “arriba” y “abajo”
    • Las células de un extremo producen proteínas distintas, y esas proteínas liberan señales químicas más precisas
    • A través de esta cadena surgen diferencias como las que hay entre células cerebrales y células del pie
  • Después de leer Gödel, Escher, Bach, de Douglas Hofstadter, las células pueden entenderse como programas que se automodifican recursivamente
    • El ADN produce ARN, el ARN produce proteínas, y las proteínas regulan la transcripción de ADN a ARN
    • Esta estructura se compara con la forma en que, en un pequeño programa Lisp, las macros generan macros

Libros de texto sin preguntas ni experimentos

  • Las clases de biología no eran una búsqueda de los secretos de la vida, sino más bien una colección de conclusiones que se saltaba las preguntas y experimentos de los biólogos reales
  • Los experimentos de Oswald Avery en la década de 1940 muestran un misterio importante sobre el material hereditario
    • En las bacterias Streptococcus había cepas que crecían de forma rugosa en una placa y cepas lisas y brillantes
    • Se observó que, al mezclar la cepa lisa con la rugosa, las generaciones posteriores se volvían todas lisas
    • En esa época, muchos especialistas creían que las proteínas eran las responsables de los rasgos, pero Avery sospechaba del papel de los ácidos nucleicos
    • Con una centrífuga, agua, detergente y ácido, purificó los ácidos nucleicos de la cepa lisa y los precipitó con alcohol para obtener una sustancia fibrosa
    • Al agregar un poco de esa sustancia a la cepa rugosa, la siguiente generación se volvió lisa, y esa sustancia resultó ser el principio transformante
    • Este experimento detonó una fiebre de investigación que, unos 10 años después, conduciría al descubrimiento de la doble hélice
  • “Mathematician’s Lament”, de Paul Lockhart, critica que las matemáticas escolares le arrebatan las preguntas a la matemática y la vuelven algo barato
    • Es como si, en vez de un acertijo para descubrir por cuenta propia el área de un triángulo, solo se entregara el procedimiento para calcularla
  • La biología es una materia más desordenada que las matemáticas, así que, si se pide distinguir entre “lipid bilayers” y “endoplasmic reticula” sin preguntas de por medio, los hechos parecen todavía más arbitrarios
  • Los grandes temas se vuelven más fáciles de aprender cuando se abordan mediante fragmentos estrechos y profundos
    • Al aprender programación, los proyectos pequeños se vuelven motivación y principio organizador
    • Incluso conceptos abstractos como “memoization” pierden su abstracción cuando son necesarios para resolver un problema real
    • En biología, el aprendizaje también empieza con preguntas como “¿cómo se diferencia un embrión?”, “¿por qué mis ojos son azules?”, “¿cómo convierte un hámster el queso en músculo?” o “¿por qué el coronavirus enferma mucho más a algunas personas?”

La complejidad de la inmunología y la comprensión física

  • Mientras preparaba un texto sobre SARS-CoV-2 y el sistema inmunitario, las frases de artículos de Cell que leí estaban tan llenas de términos como MOI, ACE2, RNA-seq, TBK1, IFN-I, IFN-III, STAT1 y MX1 que había que consultar Wikipedia casi en cada oración
  • La inmunología tiene un sistema de nomenclatura amplio, y las relaciones de inclusión, como entre leukocytes, monocytes y lymphocytes, también son complejas
    • Hay muchas relaciones del tipo: todos los interleukin son cytokine, pero no todos los cytokine son interleukin
  • La biología, como la computación, tiene por todas partes abstracciones que esconden el trabajo de toda una vida, pero como no es un sistema diseñado intencionalmente, se siente más difícil
    • Los sistemas vivos parecen un gran bloque de estado mutable global
    • El control ocurre elevando una cosa y reduciendo el promotor de su inhibidor, por ejemplo
    • Incluso jugadores de primera línea de la inmunidad innata, como los neutrophil, tienen varios tipos, y algunos parecen hacer lo contrario de su papel conocido
  • En la base de la biología no hay abstracción, sino un mundo físico
    • La gran revelación de la biología molecular del siglo XX fue la unión de estructura y función
    • El ADN se convierte en depósito de la herencia porque puede enrollarse y desenrollarse, y replicarse de forma complementaria
    • La hemoglobina se entiende como un eficiente almacén de energía gracias a una estructura en la que los átomos de oxígeno encajan como piezas de Lego y ensanchan los espacios restantes
    • Las señales celulares también funcionan mediante el encaje y la deformación de las formas de proteínas y receptores
  • Solo con el diagrama de flujo escolar DNA → RNA → protein es difícil entender cómo se “enciende” realmente la expresión génica
    • El ADN de los mamíferos no está desplegado como una sola doble hélice larga, sino enrollado varias veces alrededor de pequeñas proteínas redondas llamadas histone
    • La maquinaria de transcripción tiene que avanzar físicamente por la hélice de ADN, y le cuesta acceder a las partes enrolladas que no están visibles
    • La expresión génica es el estado en el que, en un momento determinado, la maquinaria de transcripción accede a una parte específica del ADN y produce muchos transcritos de ARN y proteínas
    • Si la estructura fibrosa se dobla un poco, cambia la parte que la maquinaria de transcripción puede ver, y también cambia la distribución de proteínas que se generan
    • Que un repressor se coloque sobre el ADN y bloquee físicamente la maquinaria de transcripción es otro ejemplo de regulación de la expresión génica
  • RNA sequencing, o RNA-seq, cuenta los transcritos de ARN dentro de células congeladas y produce un resultado parecido a una instantánea de las proteínas que se estaban expresando en ese momento
    • El resultado es una gran tabla que relaciona genes con cantidades de transcritos
    • Las diferencias entre un tipo celular y otro, o entre un estado sano y uno enfermo, pueden verse como diferencias en la distribución de esa tabla
    • Los resultados de RNA-seq se representan como vectores en un espacio de alta dimensión, y las células se mueven por ese espacio de expresión según su autorregulación y adaptación al entorno

Aprender biología con dibujos, métodos e historia

  • The Machinery of Life, de David Goodsell, es un libro que vuelve a mostrar la célula, mediante ilustraciones hechas a mano, como un lugar rápido y congestionado, un mundo lleno de máquinas proteicas
    • Muestra el motor flagelar bacteriano en contexto, y conecta distintas escalas mediante ilustraciones ampliadas y dibujos de elementos funcionales
    • Hace perceptible la escala con ejemplos como “si imaginas una habitación llena de granos de arroz, puedes pensar en los cerca de mil millones de células que forman la punta de un dedo”
  • En el mundo celular, el movimiento ocurre principalmente por difusión aleatoria
    • Las proteínas dentro de la célula son golpeadas por moléculas de agua desde todos lados y rebotan rápidamente, pero tardan mucho en llegar lejos
    • Para recorrer grandes distancias es muy lento, pero para explorar a corta distancia es muy rápido
    • Las proteínas dentro de una célula se comparan con alguien que tarda una hora en cruzar una habitación en una fiesta llena de gente, pero que durante ese tiempo choca 600,000 veces con todos
  • A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology, de William W. Cohen, es un libro cuyo objetivo es brindar un “conocimiento de lectura” suficiente para leer artículos de biología
    • Como un objeto del tamaño de una célula roza muchas veces las moléculas que lo rodean, aunque solo el 0.02% de la superficie de una membrana sean receptores para cierta proteína p, puede alcanzar cerca de la mitad de la eficiencia que tendría si toda la superficie estuviera cubierta de receptores
    • Cohen considera que un objeto del tamaño de una célula tiene gran ancho de banda, capaz de reconocer o absorber cientos de señales químicas
  • Aprender los métodos de la biología es tan útil como aprender hechos individuales, y a veces incluso más
    • Con una centrífuga se separan fragmentos de distinta densidad
    • Con gel electrophoresis se separan sustancias de distinto tamaño
    • Un Western blot traslada el gel a un papel especial y usa un anticuerpo que se une a una proteína específica, junto con otro anticuerpo que se une a ese anticuerpo y emite fluorescencia
    • Flow cytometry etiqueta células con anticuerpos fluorescentes y las hace pasar una por una por un tubo, clasificándolas y contándolas con láseres y carga eléctrica
    • Con manipulación genética se fabrican las máquinas moleculares deseadas, se apagan genes uno por uno o se edita el genoma completo de un animal para observarlo
    • Métodos como Western blot, flow cytometry y RNA-seq aparecen repetidamente en muchos artículos
  • The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology, de Horace Freeland Judson, es un libro que muestra la ciencia antes del descubrimiento
    • Trata la revolución de la biología molecular a partir de conversaciones con Francis Crick, Jacques Monod, François Jacob y las personas a su alrededor, además de artículos y cartas
    • Antes del descubrimiento del tRNA, se consideraban seriamente modelos en los que el RNA formaba bolsillos para cada aminoácido y así sintetizaba proteínas
    • La idea de que la síntesis de proteínas se realizaba mediante un adaptador, y que los ácidos nucleicos se parecían más a un código digital que a un molde, fue una gran sorpresa
    • Desde el otro lado del libro de texto, ofrece la mirada de los profesionales, incluyendo los malentendidos y rodeos previos al descubrimiento

Herramientas y narrativas para entender la biología

  • Al estudiar el sistema inmunitario, persistía la idea de que hacen falta herramientas al estilo de Bret Victor para facilitar la comprensión de la biología
  • En YouTube hay grandes explicadores capaces de hacer visible lo invisible
  • En la web, basta con una caja de entrada Markdown para crear y compartir documentos con relativa facilidad, pero producir dibujos y animaciones es mucho más difícil
    • Para entender los procesos biológicos, los dibujos y las animaciones son esenciales
    • Explicar RNA-seq dibujándolo en tiempo real con un iPad Pro genera una experiencia parecida a una clase al estilo Khan Academy
  • Hacen falta herramientas de visualización biológica más fáciles
    • Se necesita software que haga menos tedioso dibujar objetos complejos, como pattern brushes in Adobe Illustrator, BioRender y CellPAINT
    • Herramientas como Molecular Maya deberían simplificarse para permitir crear animaciones con gestos, como en Stop Drawing Dead Fish, de Bret Victor
    • Al aprovechar gráficos vectoriales e historial de Undo, deberían ser posibles imágenes editadas colaborativamente que mejoren poco a poco en proyectos de conocimiento como Wikipedia o Stack Exchange
    • También debería ser posible tomar partes de los dibujos de pizarrón de las clases de Ninja Nerd, conectarlas con subdiagramas y crear mapas jerárquicos con zoom que muchas personas puedan completar
  • La biología, al ser un mundo de pequeñas máquinas invisibles, se presta bien a la simulación
    • Crear simulaciones 3D interactivas requiere demasiadas habilidades especializadas
    • Hace falta una herramienta centrada en biología, como MockMechanics o Minecraft, o mejor que ellas
    • El descubrimiento de Watson y Crick también dependió de modelos físicos creados especialmente
    • Dynamicland, de Bret Victor, imagina un espacio colaborativo inmersivo donde se pueden crear modelos rápidamente, conversando con la computadora
  • Al escribir sobre el sistema inmunitario, hacían falta ideas como modelos que se pudieran sostener y manipular con las manos, un museo donde caminar dentro del epitelio durante una respuesta inmune, y espacios físicos que pudieran buscarse, copiarse, compartirse y combinarse como texto
  • La biología tiene romanticismo como cualquier otra ciencia, y quienes ofrezcan vacunas potentes o pruebas baratas, rápidas y confiables durante una pandemia deberían convertirse en nombres con los que los niños puedan soñar

Lecturas

1 comentarios

 
GN⁺ 2024-04-22
Comentarios de Hacker News
  • Está demasiado sesgado hacia “lo que sabemos”, lo que es fácil de poner en un examen, como el ciclo de Krebs, cuando en realidad debería enfocarse en “cómo lo averiguamos”.
    Por ejemplo, siguiendo el enfoque de A Brief History of Everything, el proceso de “usaron isótopos con distinta masa para averiguar cosas sobre el fósforo en el ADN” es más importante.
    En general, el “qué” no tiene mucho sentido sin la historia. A los niños les sirve mucho más reconstruir la ciencia como una investigación: por qué estaban buscando el ADN a mediados del siglo XX y qué se sabía antes de eso. La capacidad de entender el camino de indagación es más transferible que aprenderse unos cuantos datos sobre orgánulos celulares.
    Aun así, la verdadera razón por la que dejé biología de mis optativas fue que, en comparación con física y química, no se veía como una materia de alumnos inteligentes. Parte de eso es que los ciclos bioquímicos se pueden sacar a pura memorización, y en general puede ser más fácil que el cálculo que se necesita en física, pero también pesa mucho una cuestión de reputación, y eso no es racional.
    Tengo un amigo que trabaja como investigador posdoctoral en estadística dentro del campo de la biología, y en realidad en biología sí hay una demanda profunda de capacidad matemática. Pero cuando uno está en la escuela, no parece notarse mucho.

    • Como inspector de seguridad, la capacitación en seguridad funciona mejor cuando explicas por qué existe cada regla.
      Si no se explica de manera explícita, la gente inventa sus propias razones, y a veces están equivocadas. Por ejemplo, piensan “es hora de descanso, así que no hay nadie trabajando arriba; entonces puedo entrar en la zona de peligro = no hay riesgo de caída”, pero igual podría caerse un objeto mal asegurado, podría haber una radiografía industrial programada, o podría haber un agujero en el piso.
      Si conoces la razón de una regla, también es más fácil recordarla.
    • Tuve la misma experiencia al aprender física y matemáticas. Era una serie de experimentos que me parecían bastante aburridos, donde todo terminaba en que se movía una lámina de oro.
      Pero la historia de la física es fascinante. Si sabes por qué se hizo cada experimento, quién lo hizo y qué intentaba demostrar, toda la ciencia se vuelve mucho más interesante y memorable, como una serie continua llena de personajes y debates.
      La expresión “fragmentos delgados y profundos” lo resume muy bien. Te lanzan cosas para memorizar sin contexto.
      Creo que a los estudiantes de física deberían hacerles leer The Fabric of the Cosmos de Brian Greene antes de meterse de lleno en la materia. Seguro debe haber un libro parecido para biología que muestre “lo que sabemos hasta ahora y lo que todavía no sabemos”; si alguien conoce uno, me gustaría saberlo.
    • Cuando tuve que aprender virología a toda prisa antes de asumir un rol en biología computacional, lo que más me interesó fue “cómo lo sabemos”.
      Ahí entendí de golpe la ciencia, y me di cuenta de que durante los últimos 20 años había aprendido datos bajo la etiqueta de “ciencia”, pero en realidad no había entendido la ciencia.
      Un buen ejemplo es el Hershey-Chase experiment. La ciencia no consiste en aprender y memorizar hechos, sino en el proceso creativo de pinchar al universo justo de la manera adecuada para descubrir algo. Los científicos se parecen más a los artistas que a los ingenieros, y también me di cuenta de que yo definitivamente estoy más del lado de los ingenieros.
    • Por eso también fue que historia sí me llegó en la escuela. En vez de solo memorizar hechos históricos, los profesores pedían explicar la evidencia y las causas de los acontecimientos.
      Hasta hoy uso ese enfoque cuando aprendo un concepto nuevo. Trato de entender qué había antes y por qué el cambio tenía sentido.
    • Hace como 10 años leí Asimov's Guide To Science y tuve la misma revelación. Para la mayoría de la gente, probablemente sea más importante entender por qué sabemos lo que sabemos que qué es exactamente lo que sabemos.
      Porque eso te hace ver la ciencia no como una lista de hechos sobre el mundo, sino como un proceso. El libro trata el nivel de comprensión de varias disciplinas en su momento como una serie de desarrollos donde cada uno genera nuevas preguntas y problemas que luego vuelven a investigarse.
  • La parte de que “para un científico de la computación, el método de un biólogo puede parecer una locura. El problema es que las células son demasiado pequeñas, demasiado numerosas y demasiado complejas como para analizarlas como un programador mira algo con un depurador paso a paso” me parece justo el punto que la gente fuera de la biología más subestima
    Ahora sabemos mucho sobre cómo funcionan las células y las proteínas, pero sigue siendo extremadamente difícil entender qué está pasando exactamente, in situ, dentro de una célula concreta. Muchos métodos de medición tienen muchas probabilidades de destruir o alterar aquello que intentan medir. Como en el principio de incertidumbre de Heisenberg, el acto de medir cambia el estado
    Todo es sensible a la temperatura, la fuerza de cizallamiento, la fuerza iónica, el pH, etc., y la mayoría de los métodos justamente manipulan esas mismas perillas para obtener resolución y señal. Por eso, incluso antes de elegir una técnica de medición, hay que tener claro qué se cree que está ocurriendo, para no arruinarlo
    Por eso, aunque conocemos muchos principios básicos, sigue siendo difícil diseñar funcionalidad de manera ingenieril en un entorno específico. La ingeniería requiere mucha medición y retroalimentación
    Aquí también se ve por qué el software puede volverse ingeniería tan rápido. Es un campo donde resulta relativamente fácil insertar sondas donde uno quiere y, a veces, entender de forma determinista exactamente qué está ocurriendo. Comparado con el software, todos los demás campos son como disparar en una oscuridad borrosa
    Imaginen tener que pensar cuántas repeticiones experimentales hacen falta al depurar un programa. En software, si el código acaba de fallar, volver a ejecutarlo sin ningún cambio suena absurdo, pero en otros campos de la ingeniería hasta se hacen reuniones para decidir cuántas veces reintentar algo que acaba de fallar

    • La tarea fundamental de la mayoría de las ramas de la ingeniería es construir modelos que representen un subconjunto útil de la realidad, pero que también sean fáciles de razonar y hasta cierto punto confiables o reproducibles
      Puede que la informática sea singular porque ha tenido un éxito excepcional al domesticar fenómenos físicos en máquinas que parecen ejecutar leyes matemáticas. Claro, a veces la física levanta la cabeza con cosas como rowhammer o errores de evento único, pero igual impresiona muchísimo lo poco que hoy necesitamos considerar la naturaleza física de las máquinas
      Aun así, otras ramas de la ingeniería también intentan crear abstracciones parecidas, con distinto grado de éxito. Los ingenieros eléctricos del mundo ya construyeron un compendio simple de estándares eléctricos que les permite construir y razonar sobre sistemas de energía sin tener que entender el extraño estado cuántico mental de los electrones. La biología probablemente algún día llegue a eso, pero parece que todavía le falta como un siglo
    • Esa fue exactamente la razón por la que, después de terminar la licenciatura en biología, me pasé a ciencias de la computación
      Ya no tengo pesadillas de química analítica, pero después de experimentar el nivel de autodesprecio que aparece cuando un experimento sigue fallando por razones imposibles de entender, la frustración de depurar código casi se siente tierna
      Aunque claro, ahora estamos en una época en la que ejecutas llamadas a LLM en local y obtienes respuestas completamente distintas a la versión desplegada del software, aun cuando todo lo demás parece igual, así que quizá haya que decir “así era antes”
    • Pequeña corrección: el efecto del observador no es lo mismo que el principio de incertidumbre
      El principio de incertidumbre significa que dos magnitudes físicas, como posición y momento, es decir, variables conjugadas, no pueden conocerse simultáneamente con precisión arbitraria. En otras palabras, no se pueden localizar simultáneamente dos funciones de onda en regiones arbitrariamente pequeñas dentro de sus respectivos espacios
      Esto se aplica a dos funciones relacionadas por transformada de Fourier, y tiene que ver con que posición y momento lo estén. El término es un poco tosco, pero lo bastante correcto para ser útil. No tiene relación con que la función de onda cambie por culpa de la medición
    • Es parecido a analizar un reloj suizo con la tapa trasera soldada
      Puedes meterlo en una trituradora y analizar los pedazos para inferir al revés el tamaño de los engranajes, pero no puedes triturar un solo reloj. Tienes que triturar cien mil de una vez, y además es inevitable que ahí dentro vengan mezclados de forma compleja varios modelos de reloj con longitudes distintas para la manecilla de minutos y la de horas
      Una de las cosas que sentí que se enseñaba menos en biología introductoria es cuánto de la célula humana sigue siendo desconocido. Los libros de texto no van a querer enumerar mil proteínas y poner al lado “función desconocida”. Pero, en un rango sorprendentemente amplio, sigue siendo territorio inexplorado
      Incluso en los últimos años se han descubierto tipos completamente nuevos de RNA: https://www.science.org/content/blog-post/enter-glycornas
    • Me recordó una observación que hizo Paul Sutter en un pódcast. Tal vez haya demasiadas capas de fenómenos emergentes que nunca terminaremos de comprender
      campo cuántico → átomo, átomo → química, química → bioquímica, bioquímica → vida celular, vida celular → vida multicelular, vida multicelular → conciencia, conciencia individual → fenómenos sociales
      https://podcasts.apple.com/en/podcast/ask-a-spaceman/id958825741?i=1000651175650
  • Me pegó mucho la parte de que “a los temas enormes se entra mejor por rebanadas delgadas y profundas”
    Cuando empecé a aprender programación, los libros de texto no me servían de nada, y solo empecé a entender cuando comencé a hacer proyectos personales pequeños. Los proyectos no eran solo motivación, sino también un principio organizador; eran como un imán que ordenaba limaduras de hierro recogidas al azar de la calle
    Incluso un concepto abstracto como la “memoización” me daban ganas de aprenderlo porque lo necesitaba para resolver mi problema, y la abstracción desaparecía bajo la luz de mi propio ejemplo

    • Esto también aplica a trabajos menos intelectuales. No aprendí mecanografía al tacto por el software educativo de la escuela, sino porque me pasé un verano entero discutiendo con gente por dial-up y terminé aprendiendo mecanografía al tacto para poder escribir más rápido
    • Ese momento en que una abstracción borrosa de la complejidad encaja con nitidez es una experiencia genial
      Casi nunca me ha pasado sin una motivación concreta y sin estar metido de lleno en un espacio de problemas. Un gran texto puede llevarte hasta ese umbral
    • Me pregunto si existe algún modelo mental o término para describir este fenómeno. Me gustaría leer más ampliamente ejemplos parecidos
  • Hay un sitio llamado Smart Biology con excelentes videos de animación 3D sobre sistemas celulares
    https://www.smart-biology.com/
    El precio personal también es bastante accesible: https://smart-biology-academy.getlearnworlds.com/courses
    No trabajo en esta empresa ni tengo ningún interés económico. Simplemente hacen un trabajo realmente genial y ojalá fueran más conocidos. Ojalá hubiera habido videos así cuando yo estaba en la escuela

  • En la preparatoria me gustaba la biología. El profesor era realmente aburrido, así que de hecho me dormía durante la mitad de la clase, pero cuando llegaba a casa y leía el libro de texto para la tarea, me parecía completamente fascinante
    Se volvió una especie de broma recurrente entre mis compañeros que, cuando el profesor me despertaba en cualquier momento para hacerme una pregunta, yo siempre sabía la respuesta. El secreto era simplemente que sentía que me interesaba y lo absorbía con facilidad
    No me gusta mucho la idea de culpar a otros por la falta de curiosidad sobre algún tema. Qué tan receptivos somos para aprender algo depende mucho de factores fuera de la forma de enseñarlo, como nuestros intereses del momento, las experiencias de vida, el grado de desarrollo del cerebro, etc.
    Por ejemplo, ahora aprecio la geología mucho más profundamente que cuando iba a la escuela, y estoy bastante seguro de que no cambió la forma de enseñar la tectónica de placas; el que cambió fui yo

    • Después me encontré con excompañeros que acabaron interesándose por materias que, según ellos, era imposible creer que hubieran aprendido de forma interesante en la preparatoria
      Decían cosas como: “Si hubieran enseñado el tema X, me habría gustado” o “Si lo hubieran enseñado desde la perspectiva Y, me habría gustado”, pero nuestros profesores de preparatoria lo enseñaron exactamente así
      Creo que, al mirar atrás a cuando teníamos 15 años, es difícil recordar cuánto de distintos éramos de como somos ahora. Reconstruimos los recuerdos para que nuestras emociones de entonces también tengan sentido desde la manera en que experimentamos las cosas hoy
    • Incluso si se le atribuye directamente la “responsabilidad” al docente, los maestros están en una situación difícil
      Por lo general tienen entre 3 y 5 grupos de 20 a 40 alumnos irritantes, y deben lograr que aprendan un rango amplio de contenidos definido por otras personas. Al mismo tiempo, tienen que corregir problemas de conducta y también lidiar con padres y administradores
      La mayoría no son especialistas en su campo al nivel de poder ofrecer exploración profunda personalizada para cada estudiante, y aun si lo fueran, una tarea ya difícil se volvería imposible. Ya es sorprendente que exista cualquier forma de educación individualizada
    • Un guía que ama el tema puede marcar una diferencia enorme
      Un profesor de física tenía un amor por la materia tan contagioso que los alumnos que ya eran curiosos aprendían muchísimo, y hasta los que estaban ahí a regañadientes terminaban absorbidos por las demostraciones y los experimentos
      Yo estaba fascinado con la biología hasta que tomé dos cursos de biología en la preparatoria, y después me tomó años recuperarme. No tenía nada que ver con falta de curiosidad. Al menos en mis clases, el enfoque estaba en memorizar nombres de cosas. No había tiempo para sentir asombro; lo importante era si podías poner etiquetas en un dibujo del retículo endoplásmico
      En vez de leer el texto como un juego de echar culpas, lo interpreté como que la biología, como materia, en general podría enseñarse mucho mejor. Eso me parece cierto también en mi caso, y también en lo que tú dices. En tu caso, te gustó la materia a pesar de la forma tan mala en que se presentaba
    • Estoy de acuerdo con la idea de que “es una obligación señalarle a los demás qué cosas son interesantes”
      Parece que el autor va en esa dirección. Si eres ensayista o columnista, quizá necesites creer eso hasta cierto punto
    • También creo que lo contrario es cierto. Un gran maestro puede encender el interés de un estudiante por un tema al que de otro modo no le habría prestado atención
      Aun así, estoy de acuerdo en que esa expectativa no debería convertirse en la línea base
  • Me gusta la frase de Bert Hubert: “Una nave espacial deslumbrante aterriza en tu patio trasero, se abre la puerta y te invitan a investigar todo lo que puedas aprender. Su tecnología está millones de años por delante de cualquier cosa que podamos construir. Eso es la biología”
    Yo suelo llamar a la biología una nanotecnología más allá de la comprensión humana, descubierta en un planeta que pasó por un apocalipsis de gray goo. Todos los posibles orificios de la superficie ya están infectados por unidades fugitivas, que sostienen una carrera armamentista de desarrollo incesante. Algunas incluso se han agrupado en megastructuras móviles gigantes y en inteligencias colectivas difíciles de comprender

    • Un poco como tema aparte, nos gusta imaginar cuerpos metálicos cíborg, pero no siempre reconocemos plenamente las capacidades de la biotecnología nanotecnológica estándar
      Cuando pensamos en la bioingeniería de las extremidades humanas, hay que recordar que sacrifica fuerza y velocidad puras en favor de un sistema con muchas compensaciones que a la ciencia moderna le cuesta replicar
      Soporta muchísimos movimientos y articulaciones individuales, cumple restricciones de peso y realiza múltiples técnicas de autorreparación sin dejar de funcionar. Se produce y mantiene con materias primas comunes mediante trabajo no calificado, quizá incluso inconsciente, e incluye un conjunto integral de sensores
      Se flexiona para no ser demasiado frágil y para almacenar y liberar energía mecánica ante impactos, y se refuerza selectivamente cuando detecta deformación. Las zonas de almacenamiento de energía a largo plazo también sirven como amortiguadores de impacto, alojan pequeños fabricantes que reponen parte de sus propios fluidos operativos, y además tienen subsistemas de gestión térmica como enfriamiento por evaporación y autoactivación microscópica
    • Ahora veo la biología de esta manera, y cuanto más la reconstruyo, más la veo así
      Que las células sean bolsas blandas y viscosas ya no es una objeción a que sean “tecnología” o “robóticas”. Eso es ingeniería deliberada. Es una estructura compleja de escaleras de nanotecnología que se está reformando constantemente para implementar la “blandura” como función
  • Parece que no se aborda bien la idea central del final del texto: que necesitamos mejores herramientas para razonar sobre la biología y que, como materia, la biología tiene una brecha entre la realidad y el contenido especialmente grande en comparación con otras disciplinas
    Estoy completamente de acuerdo. Ahora mismo estamos sorbiendo poco a poco algunas de las ideas más complejas del mundo natural con el popote de un lenguaje simple y diagramas estáticos, y las limitaciones de esos medios, sumadas a las de la propia escuela, hacen que la biología se incline naturalmente hacia una materia de memorización
    Razonar sobre la biología tal como aparece en la naturaleza va a contrapelo en estos medios. Es posible, pero no es lo predeterminado. Las historias de buenos profesores de biología son la excepción, no la norma
    Las cosas complejas necesitan sistemas que reflejen esa complejidad y que al mismo tiempo sean fáciles de usar. La clave es cómo crear métodos de comunicación y comprensión

    • Hablando como neurocientífico, diría que nos tomará siglos llegar a ese punto, y tal vez nunca lleguemos
      La biología simplemente es realmente compleja. Puede que algo como un “sistema fácil de usar” no exista jamás. Todavía estamos en la orilla de ese océano contando los colores de las piedras
      Por ejemplo, en biología del desarrollo, o sea, el proceso por el cual una célula se convierte en un bebé funcional, hay tres teorías sobre cómo las células deciden en qué desarrollarse. El modelo británico dice que la célula hija recibe instrucciones de la célula madre sobre qué debe ser; el modelo estadounidense dice que la célula hija mira a su alrededor y decide según una encuesta de opinión de las células cercanas; el modelo Las Vegas dice que todo es aleatorio, mezclado con mucha apoptosis y bancarrota celular
      El problema es que el hecho mismo de que pensemos que estos modelos son correctos resulta preocupante para el campo. En el fondo sabemos que ninguno de ellos puede ser correcto, pero no hemos logrado refutarlos adecuadamente
      Para ser claros, los biólogos del desarrollo están casi seguros de que sus teorías son un desastre, y esa certeza se basa casi por completo en intuición. Los biólogos se cuidan muchísimo en cuanto algo huele a “gran teoría”, y eso muestra lo compleja que es la biología
      No hay garantía de que la biología pueda reducirse a algo comprensible y que al mismo tiempo refleje su estado real. La naturaleza no tiene obligación de darnos algo así
    • El hardware húmedo para entender sistemas complejos existe desde hace miles de años, y después añadimos sistemas simbólicos para comunicar cosas complejas
      Hoy en día hay muchas personas débiles en sistemas simbólicos pero sobresalientes en comprensión, y también expertos en sistemas simbólicos que son principiantes en comprensión
      No sé si nos estamos perdiendo una forma simbólica más adecuada para la comprensión, o si hemos sobrevalorado los sistemas simbólicos sacrificando comprensión
    • Me parece que esto es exactamente lo que esperamos de las enormes arquitecturas Transformer: herramientas para explorar y manejar conceptos complejos
      Aun así, el razonamiento podría seguir quedando de nuestro lado
    • Tengo la idea radical de que la biología es demasiado compleja para que los humanos la entiendan de verdad
      Los humanos tienen capacidad cognitiva para razonar sobre relaciones entre unas 150 personas. Si eso fuera un límite superior razonable para la cantidad de genes que podemos contener mentalmente, estaríamos acabados. Cada célula tiene miles de tipos distintos de proteínas y muchas más moléculas pequeñas. Si eliminas un solo gen, es común que cientos cambien en respuesta
      No podemos contener en la cabeza un sistema tan grande. Tal vez algunas partes sí, pero los genes están tan interconectados que es muy difícil trazar fronteras plausibles entre “partes” separadas
      La biología también se comporta de maneras contrarias a la intuición. Los bucles de retroalimentación, la aleatoriedad y las distribuciones de cola larga son conceptos muy importantes en sistemas biológicos, y los humanos somos famosamente malos para pensar en esas cosas
      Incluso una sola célula ya es demasiado grande y extraña. Ni hablemos de tejidos u órganos
      Por eso creo que es realmente importante enseñar modelado computacional a los estudiantes desde temprano. Es demasiado complejo para nuestro cerebro, así que tenemos que depender de modelos por computadora
  • El texto está escrito de forma hermosa, pero no estoy de acuerdo con la premisa
    Al menos en el Reino Unido, aunque en Estados Unidos podría ser distinto, muchos de los conceptos y razonamientos subyacentes que el autor lamenta no haber aprendido sí se enseñan
    A nivel de A-Level se enseña la base física de las modificaciones epigenéticas. Esa parte que el autor describe como encender y apagar genes, lo cual en sí mismo ya es una simplificación demasiado binaria; en realidad se parece más a una regulación al alza o a la baja de la expresión. También se enseñan procesos interesantes como el splicing alternativo, donde un solo gen puede expresar varias proteínas distintas
    Incluso en primer año de licenciatura en una universidad promedio del Russell Group, la historia de la biología ocupaba una parte importante de las clases. Esto era especialmente cierto en cómo evolucionó la genética como campo. También se dejaba muy claro que las categorías y conceptos de la biología son intrínsecamente borrosos
    Recuerdo con claridad que, cuando pregunté por qué decían que las bacterias no tienen orgánulos rodeados por membrana, si el magnetosome, tema de la clase, claramente era una excepción, un profesor respondió así: en biología, cuando dices “siempre es cierto”, significa que ocurre más del 80% de las veces, y cuando dices “nunca ocurre”, en realidad significa que ocurre menos del 20% de las veces
    Estoy de acuerdo en que a veces se pone demasiado énfasis en memorizar detalles químicos a costa de conceptos más amplios e importantes. Cosas como el Krebs cycle. Pero creo que el autor exageró este caso

    • Tomé biología en la preparatoria en Estados Unidos, y en general estoy de acuerdo con ambas afirmaciones
      Es cierto tanto que sí se enseñan los conceptos y razonamientos subyacentes que el autor lamenta no haber aprendido, como que a veces se carga demasiado la mano hacia memorizar detalles químicos por encima de conceptos más amplios
      Pero el autor casi con certeza estaba hablando solo de la biología de preparatoria
      En Estados Unidos, un profesor de AP Biology tiene que hacer un compromiso entre enseñar conceptos y enseñar de cara al examen AP que presentarán los alumnos de último año. Prepararse para ese examen incluye cosas como memorizar el Krebs cycle y olvidarlo justo después del examen
      Mi profesor manejó bastante bien ese equilibrio y yo saqué mucho provecho, pero eso puede variar de una persona a otra. Los estudiantes pueden obtener una buena calificación y así saltarse la materia obligatoria de biología en la universidad, aunque esa clase universitaria probablemente habría sido mucho mejor. Ese fue exactamente mi caso
  • Mi profesor de biología de preparatoria, el profesor Dinnetz, era realmente extraordinario
    Tenía una forma de hacer que el contenido cobrara vida, o más exactamente, que condujera a la muerte. Cada vez que enseñaba un concepto nuevo, explicaba cómo nos moriríamos si ese concepto no existiera. Era una clase increíblemente memorable

  • En la clase de biología, la biología no se presentaba como una exploración de los secretos de la vida, y estoy totalmente de acuerdo con la idea de que los libros de texto le habían exprimido todo el espíritu de investigación.
    No conocimos a biólogos reales, ni las preguntas reales que tenían, ni los experimentos reales que hicieron para encontrar respuestas; solo recibimos las conclusiones.
    No solo en biología, me pregunto cuáles son los buenos libros o materiales de aprendizaje que fomentan la indagación, la curiosidad y el asombro.
    Lo primero que se me viene a la mente es Feynman’s Lectures.

    • La mayoría de los libros de divulgación científica no sirven para un uso real, y las conferencias de Feynman también filtran por sí solas a la gente que tiene inclinación por la física y las matemáticas.
      La biología es una abstracción muy reciente, así que, si no tienes bases sólidas, es muy difícil hacer algo riguroso. Se parece mucho a las discusiones sobre música que se dan en Hacker News. A la gente le interesa más conectar conceptos de programación con la notación musical y quejarse de la manera occidental de presentar la música que la música misma.
      Para hacer algo en biología más allá del ensayo y error empírico superficial, hay que entender bien el dogma central y la bioquímica. En especial, la mayoría de las personas del tipo “hacker” apenas saben vagamente de lo primero, es decir, de la traducción y la transcripción del DNA, y ahí se quedan.
      Si quieres hacer trabajo riguroso, es indispensable desarrollar intuición sobre bioquímica. De lo contrario, terminarás siendo apto apenas para lavar tubos de ensayo, como un desarrollador web de bootcamp en la versión biotecnológica.
    • Los primeros libros de Richard Dawkins son buenos. Los libros posteriores también lo son cuando escribe sobre biología y no sobre religión.
    • Los niños son lo máximo. Mejor todavía si es antes de que entren a la escuela o a algo parecido.
    • Desert Solitaire - Edward Abbey
      A Brief History of Nearly Everything - Bill Bryson
      Entangled Life - Merlin Sheldrake
      The Hidden Life of Trees - Peter Wohlleben
    • En biología, me gustaron la mayoría de los libros de Stephen Jay Gould. Se puede ignorar a sus críticos. Los libros son interesantes.