Antonio Gómez Corral es Profesor Titular de Universidad en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa I de la Universidad Complutense de Madrid y miembro del ICMAT. Sus actuales áreas de investigación se centran en la biología matemática y, en particular, en el uso de modelos estocásticos en epidemias y dinámica de poblaciones. Fue uno de los organizadores del congreso “A Two-day Meeting on Mathematical Biology”, que tuvo lugar en octubre de 2014, donde se señaló la biomatemática como una línea de investigación con un futuro prometedor. Hablamos con él sobre esta joven disciplina.
¿Cuáles diría que son los grandes retos en biología matemática actualmente?
Es posible nombrar grandes retos en muy diversos ámbitos, por ejemplo, en biología de celdas, neurobiología, genética, biología y genética de poblaciones, ecología, epidemiología, inmunología, biología molecular, estructuras de proteínas y ADN, fluidos biológicos, biología del comportamiento, evolución, etc. Por su especial impacto en medicina, puedo destacar la necesidad de entender las dinámicas del cáncer desde una variedad de perspectivas morfológicas, genómicas y matemáticas, entre otras, y de trasladar los modelos y datos a la práctica clínica. En epidemiología, uno de los nuevos retos está asociado a las redes sociales como Facebook o Twitter, que requieren el uso de herramientas computacionales y aproximaciones de networks o redes complejas, con un número muy elevado de individuos (o nodos) y aristas para reflejar los contactos entre individuos, permitiendo heterogeneidades.
¿Qué aportan los matemáticos a la investigación en biología?
La biología matemática es un campo multidisciplinar, donde los matemáticos aportan modelos deterministas y estocásticos que se ajustan a problemas con una clara relevancia práctica. En concreto, el uso de redes complejas en epidemiología requiere ideas de la teoría de grafos; el álgebra combinatoria tiene aplicaciones en el control de sistemas en ecología; la investigación en genética molecular del DNA necesita de una amplia variedad de procesos estocásticos, como son las cadenas y los procesos de Markov, branching processes, movimiento Browniano, y los procesos de difusión, entre otros; las técnicas de Monte Carlo (Monte Carlo Markov chains) y los métodos numéricos basados en la teoría de large deviations están presentes en la simulación de eventos raros en modelos biológicos; y los modelos lineales y no-lineales en neurobiología emplean ecuaciones diferenciales parciales deterministas y estocásticas. Además, los datos medidos o muestreados conducen a los procedimientos de ajuste y estimación estadísticos.
¿Cómo cree que es la relación entre matemáticos y biólogos?
Hoy en día los matemáticos y los biólogos se necesitan los unos a los otros. Por una parte, los matemáticos se sienten fuertemente atraídos por los problemas en biología y justifican buena parte de sus investigaciones con potenciales aplicaciones en biología. Cuando se desarrolla una colaboración efectiva entre matemáticos y biólogos, lo importante son las características del problema biológico. Dentro de un grupo multidisciplinar, los matemáticos, siendo quienes aportan las herramientas analíticas o numéricas de resolución, deben adaptarse a las pautas marcadas por los biólogos.
¿Qué dificultades aparecen en este tipo de investigaciones multidisciplinares?
Las principales dificultades están vinculadas al hecho de que matemáticos y biólogos habitualmente no hablan el mismo idioma. Para el matemático inmerso en un grupo multidisciplinar es fundamental tener una cultura biológica básica que le ayude a entender la terminología usada por los biólogos y a enriquecer su percepción del problema. Para entender esta dificultad, tengamos presente que, según el caso, los biólogos, médicos y veterinarios definen el problema a estudiar, y los matemáticos, junto a físicos y estadísticos, son quienes construyen y estudian analítica y numéricamente los modelos. La estrecha interacción de estos dos grupos se extiende a lo largo de todos los pasos del proceso de investigación, sin olvidar la transferencia de las conclusiones de la investigación. En mi opinión, no es sencillo traducir las características biológicas y definir los objetivos biológicos en términos matemáticos, pero tampoco es inmediato seleccionar las técnicas matemáticas, ni estudiar analítica o numéricamente el problema y trasladar los resultados matemáticos al problema biológico.
¿Cómo cree que se podría potenciar este trabajo en colaboración entre diferentes disciplinas?
Una colaboración mejor entre matemáticos y biólogos podría potenciarse mediante dos tipos de iniciativas: en primer lugar, la mejora de la formación específica del matemático en el ámbito biológico donde desarrolla su trabajo; y, en segundo lugar, una adaptación dinámica del grupo de trabajo, que permita la incorporación de personal que aporte nuevas técnicas o habilidades matemáticas, estadísticas y computacionales. Una de las iniciativas para mejorar la formación de los matemáticos es la organización de escuelas de verano orientadas a investigadores en formación y post-doctorales en biología cuantitativa.
¿Podría destacar algún ponente y algún tema del congreso “A Two-day Meeting on Mathematical Biology”, que tuvo lugar los días 29 y 30 de octubre de 2014 en el ICMAT, y describirlo con brevedad?
Es difícil destacar a un solo ponente, prefiero resumir las temáticas de las charlas. En concreto, fueron invitados 11 investigadores. Sus conferencias, de una hora de duración, trataron sobre un buen número de conceptos y herramientas analíticas de utilidad en diferentes problemas en biología matemática, como el uso de epidemias estocásticas en redes sociales (Tom Britton, Universidad de Estocolmo, Suecia), problemas en ecología y biología de celdas analizados desde caminos aleatorios (Martín López García, Universidad de Leeds, Reino Unido), la incorporación del comportamiento humano en epidemias (Joan Saldaña, Universidad de Girona), estrategias de caos en dinámica de poblaciones (Daniel Franco Leis, UNED), modelos de poblaciones estructurados por su tamaño (Óscar Angulo y Miguel Ángel López-Marcos, Universidad de Valladolid), entornos aleatorios y periódicos en modelos de epidemias (Nicolás Bacaër, Institut de Recherche pour le Dèveloppement, Francia), cadenas de Markov en la propagación de una epidemia (María Jesús López-Herrero, UCM), redes de contacto complejas (Romualdo Pastor-Satorras, Universidad Politécnica de Cataluña) y modelos estocásticos en epidemias en granjas (Benjamín Ivorra y Ángel M. Ramos, UCM).
—
Ágata A. Timón es responsable de Comunicación y Divulgación en el ICMAT
Compartir