El libro de Christoph Adami,  The Evolution of Biological Information (La evolución de la información biológica), promete explicar «cómo la evolución crea complejidad, desde los virus hasta los cerebros». La editorial, Princeton University Press, describe el libro como un trabajo que abarca:

El porqué la información es el principio unificador que nos permite comprender la evolución de la complejidad en la naturaleza.

Pero, ¿demuestra realmente el profesor Adami cómo la evolución puede explicar la información biológica?

Cuando alguien afirma algo sobre información biológica, la primera pregunta es qué definición de información se está utilizando. La información no es un concepto con un solo significado; existen diferentes definiciones y modelos. Para un libro como este, es fundamental comprender qué definición de información se emplea para poder evaluar sus afirmaciones.

Teoría de la información de Shannon

Adami basa su definición de información en la teoría de la información de Claude Shannon. Un principio clave de esta versión de la teoría de la información es que la información siempre es algo que una cosa posee sobre otra. Por ejemplo, un pronóstico del tiempo contiene información sobre el clima real. Las encuestas electorales contienen información sobre los resultados de futuras elecciones. Los registros contienen información sobre eventos históricos.

Este libro adopta la formulación de que los genomas contienen información sobre el entorno. Como ejemplo de esta idea, consideremos el caso de la anemia falciforme. Se trata de un trastorno sanguíneo con varios efectos perjudiciales. Sin embargo, también confiere cierto grado de protección contra la malaria. En consecuencia, es relativamente común en zonas donde la malaria ha sido históricamente prevalente. Es plausible que esto sea consecuencia de la selección natural, que favorece a las personas con este trastorno en dichas zonas.

Si analizáramos un genoma y determináramos que contiene la mutación de la anemia falciforme, esto nos diría algo sobre el entorno del que se extrajo dicho genoma. Sugiere que la persona de la que se extrajo el genoma tiene ascendencia de una región del mundo donde la malaria era endémica. El genoma contiene, por lo tanto, información sobre el entorno en el que se originó.

La perspectiva del Diseño Inteligente

Fundamentalmente, esta no es la misma concepción de información que utilizan los defensores del Diseño Inteligente cuando se refieren a la información biológica. Cuando hablamos de información, generalmente nos referimos a una complejidad específica, a eventos observados que son altamente improbables y que siguen un patrón independiente.

Para comprender la diferencia, consideremos el caso de una proteína funcional, por ejemplo, la hemoglobina, responsable del transporte de oxígeno en los glóbulos rojos. Los defensores del Diseño Inteligente dirían que la secuencia que codifica la hemoglobina contiene información porque describe una proteína funcional y, por lo tanto, sigue un patrón independiente, además de ser altamente improbable, ya que muy pocas secuencias producirían una hemoglobina funcional.

Por otro lado, según la definición del libro, la hemoglobina contiene información solo en la medida en que nos dice algo sobre el entorno. Podríamos pensar que nos indica que el entorno tiene oxígeno. O tal vez nos dice que esta secuencia en particular codifica una hemoglobina funcional. Podría considerarse que contiene información sobre el mejor aminoácido para usar en esa posición para ese entorno.

Esto pone de manifiesto un problema con el modelo utilizado. No está claro cómo determinar qué información proporciona realmente un genoma sobre su entorno. Para aplicar la teoría de la información en este caso, tendríamos que partir de un modelo de los diferentes entornos posibles que se están considerando. Solo entonces podríamos evaluar cuánta información nos proporciona un genoma sobre el entorno.

El libro resuelve esto modificando sutilmente las definiciones. En lugar de intentar cuantificar la información que el genoma tiene sobre el entorno, calculan la información que el entorno tiene sobre el genoma. Dado un entorno particular, ¿cuánto reduce esto las secuencias que es probable que observemos?

Adami trata estos conceptos como si fueran lo mismo. Operan como si la información que un genoma tiene sobre su entorno fuera la misma que la información que el entorno tiene sobre el genoma. Esto es incorrecto. La cantidad particular que utilizan, la información específica, no es simétrica. La información que el genoma tiene sobre el entorno no es necesariamente la misma que la información que el entorno tiene sobre el genoma.

Considere una entrada para vehículos

Para comprender la distinción, consideremos una entrada de vehículos. Si está mojada o no, nos indica si llovió. Si está seca, sin duda no ha llovido. Sin embargo, que esté mojada no prueba que haya llovido. Puede que esté mojada por otro motivo, como que se esté lavando un coche o que se esté regando con un aspersor. No obstante, una entrada mojada sí proporciona información que sugiere que llovió.

Sin embargo, podemos verlo desde la perspectiva opuesta. Si llovió o no, nos indica si la entrada está mojada o no. Si llovió, nos indica que estará mojada. Si no llovió, nos indica que probablemente no esté mojada.

No podemos confundir la información que la lluvia proporciona sobre la entrada con la información que la entrada proporciona sobre la lluvia. La lluvia garantiza que la entrada esté mojada, pero una entrada mojada no garantiza que haya llovido. La primera proporciona más información que la segunda. Este libro hace un uso erróneo de la teoría de la información al hacer la misma confusión.

En la teoría de la información, la información suele ser simétrica. Esto se debe a que, por lo general, se entiende por información mutua información, mientras que el libro utiliza información específica. La información mutua es el promedio probabilístico de la información específica. El promedio es simétrico, pero la información específica individual que utiliza el libro no lo es.

Variabilidad en la naturaleza

En la práctica, el libro estima la información considerando la variabilidad observada en la naturaleza. Por ejemplo, se considera que una secuencia altamente variable contiene poca información, mientras que una secuencia altamente conservada contiene mucha información. Esta es una forma válida de estimar la información que el entorno proporciona sobre el genoma, pero solo si el entorno es el único factor que determina la secuencia posible. Si, en cambio, factores como la contingencia histórica influyen en las secuencias, y sin duda lo hacen, entonces estos cálculos son erróneos.

El libro de Adami utiliza una definición de información distinta a la de los defensores del Diseño Inteligente. Está en su derecho. Pero esto implica que el libro no aborda el argumento del Diseño Inteligente. Sin embargo, incluso según sus propios términos, el libro no sigue correctamente su propia definición de información. Confunde la información que un genoma tiene sobre su entorno con la información que el entorno tiene sobre el genoma. Incluso en este caso, el cálculo asume que solo el entorno importa para las secuencias observadas, lo cual no es preciso.

Artículo publicado originalmente en inglés por Winston Ewert, Ph.D. en Science & Culture

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