En un ensayo publicado por el Colegio de Ingeniería de la Universidad Carnegie Mellon, «Para predecir una epidemia, la evolución no puede ser ignorada», Daniel Tkacik (sin darse cuenta) hace un excelente comentario sobre la importancia de la perspectiva de Diseño Inteligente para el estudio de pandemias.
Tkacik:
Cuando los científicos intentan predecir la propagación de algo entre las poblaciones, desde un coronavirus hasta información errónea, utilizan modelos matemáticos complejos para hacerlo. Por lo general, estudiarán los primeros pasos en los que se propaga el tema y usarán esa tasa para proyectar qué tan lejos se extenderá la extensión.
Pero, ¿qué sucede si un patógeno muta o la información se modifica y cambia la velocidad a la que se propaga? En un nuevo estudio que aparece en la edición de esta semana de Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon muestra por primera vez la importancia de estas consideraciones.
Los investigadores enfatizaron el papel de la evolución en la comprensión de la propagación de virus:
«Estos cambios evolutivos tienen un gran impacto», dice Osman Yagan, miembro de la facultad de CyLab, profesor asociado de investigación en Ingeniería Eléctrica e Informática (ECE) y autor correspondiente del estudio. «Si no considera los posibles cambios con el tiempo, se equivocará al predecir el número de personas que se enfermarán o el número de personas que están expuestas a una información«.
La difusión de información
Para modelar el impacto de la evolución en la propagación de virus, los investigadores correlacionaron la propagación viral con la propagación de información en sistemas diseñados:
En su estudio, los investigadores desarrollaron una teoría matemática que toma en consideración estos cambios evolutivos. Luego probaron su teoría contra miles de epidemias simuladas por computadora en redes del mundo real, como Twitter para la difusión de información o un hospital para la propagación de enfermedades.
En el contexto de la propagación de enfermedades infecciosas, el equipo realizó miles de simulaciones utilizando datos de dos redes del mundo real: una red de contacto entre estudiantes, maestros y personal de una escuela secundaria de EE. UU., Y una red de contacto entre personal y pacientes en un hospital en Lyon, Francia.
Los investigadores notaron la correlación entre la propagación viral y la difusión de información en redes diseñadas de manera inteligente. Atribuyeron esto a la evolución, lo cual es cierto, pero la evolución relevante está en sistemas diseñados inteligentemente.
La antítesis de la evolución darwiniana
Los investigadores concluyen:
«Demostramos que nuestra teoría funciona en redes del mundo real», dice el primer autor del estudio, Rashad Eletreby, quien era un estudiante de Ph.D. de Carnegie Mellon cuando escribió el artículo.
«Los modelos tradicionales que no consideran las adaptaciones evolutivas no pueden predecir la probabilidad de aparición de una epidemia».
Si bien el estudio no es una bala de plata para predecir la propagación del coronavirus de hoy o la difusión de noticias falsas en el volátil entorno político actual con una precisión del 100%, se necesitarían datos en tiempo real para rastrear la evolución del patógeno o la información para hacerlo. – Los autores dicen que es un gran paso.
«Estamos un paso más cerca de la realidad», dice Eletreby.
Estos investigadores realmente correlacionan la evolución viral con la evolución en sistemas diseñados, y (extrañamente) implican que esto demuestra la importancia de la evolución darwiniana para la investigación médica. Sin embargo, esta investigación utiliza modelos que son la antítesis de la selección natural darwiniana no inteligente. La realidad a la que estos científicos están «un paso más cerca» es el hecho de que la investigación del DI, la investigación sobre la correlación entre los sistemas biológicos y diseñados, es indispensable para la medicina y la biología.
Nada en biología tiene sentido excepto a la luz del Diseño Inteligente.
Fuente de la foto: Ashkan Forouzani a través de Unsplash.
Artículo publicado originalmente en inglés por Michael Egnor Ph.D.
