El enigma de la información: ¿De dónde viene la información?

• Biología, Física, Informática
• 12 febrero, 2019

La información impulsa el desarrollo de la vida. Pero ¿cuál es la fuente de esa información? ¿Podría haber sido producida por un proceso darwinista no guiado? ¿O hubiera requerido un diseño inteligente?

The Information Enigma es un buen documental de 21 minutos que investiga el enigma de la información biológica, el desafío planteado a la teoría darwinista ortodoxa y una buena razón que apunta a la necesidad de un diseño inteligente, una intención en el origen de la vida, un planeamiento.

El video fue producido por el Discovery Science News en 2015 y cuenta con las intervenciones del Dr. Stephen Meyer y el biólogo molecular Douglas Axe.

Aquí podrás ver el video subtitulado en portugués (colgado en youtube por el canal Universo Privilegiado, el 3 de noviembre de 2015). Deseamos que, en breve, un colaborador del proyecto «Science leads to God» se anime a preparar la versión subtitulada en español y en los otros idiomas de este sitio web. Si estás animado, por favor, mándanos un email: info@scienceleadstogod.org

Stephen C. Meyer
Doctor Ph.D. en Filosofía de la Ciencia por la Universidad de Cambridge, geofísico y profesor universitario. Actualmente dirige el Discovery Institute’s Center for Science and Culture.
Autor de publicaciones científicas, entre las que destacan: el best seller del New York Times, Darwin’s Doubt: The Explosive Origin of Animal Life and the Case for Intelligent Design – «El origen explosivo de la vida animal y el caso del Diseño Inteligente» (HarperOne, 2013) así como Signature in the Cell: DNA and Evidence for Intelligent Design – «Firma en la Célula: ADN y evidencia de Diseño Inteligente» (HarperOne, 2009). Éste último fue nombrado Libro del Año por el prestigioso Suplemento Literario del Times (de Londres) en 2009.
Otras publicaciones de Meyer incluyen diez contribuciones de capítulo para la colección de ensayos en 2015 Debating Darwin’s Doubt, así como contribuciones para la edición del volumen revisado por pares Darwinismo, Design y Educación Pública (Michigan State University Press, 2004) y el libro Explore Evolution (Hill House Publishers, 2007).
Ha publicado editoriales en periódicos nacionales como The Wall Street Journal, USA Today, The National Post (de Canadá), The Daily Telegraph (de Londres) y The Los Angeles Times.
Ha aparecido en programas de radio y televisión de los Estados Unidos como The Jim Lehrer News Hour, NBC Nightly News, ABC Nightly News, CBS Sunday Morning, Nightline, Fox News Live, Paula Zahn Now (CNN), Good Morning America y el show de Tavis Smiley en PBS. En 2008, apareció con Ben Stein en Expelled: No Intelligence Allowed. También ha colaborado en lugar destacado en documentales de ciencia, como Icons of Evolution, Unlocking The Mystery of Life, y Darwin’s Dilemma, así como en dos New York Times.

Douglas Axe
Ingeniero y biólogo molecular.
Director del Biologic Institute.
Autor de Undeniable: How biology confirms our intuition that life is designed – Innegable: Cómo la biología confirma nuestra intuición de que la vida está diseñada (New York, 2016).
Doctorado en Caltech, ocupó puestos de posdoctorado y de investigación científica en la Universidad de Cambridge, el Centro del Consejo de Investigación Médica de Cambridge y el Babraham Institute de Cambridge.
Ha publicado en revistas científicas, como el Journal of Molecular Biology, Proceedings of the National Academy of Sciences y la prestigiosa revista Nature.

Texto íntegro del video «The information enigma»

¿Qué es la información?
Cómo la detectamos?
De dónde viene?

Doctor Stephen C. Meyer, autor de La duda de Darwin:
«La pregunta crucial que decidirá el debate sobre los orígenes biológicos es precisamente la cuestión del origen de la información. Si no hay instrucciones, si no hay información, no se puede construir nada nuevo».

Doctor Douglas Axe. Biólogo molecular. Diretor do Biologic Institute:
«Todos los que trabajan en biología saben que la información es necesaria para que una célula viva pueda hacer lo que hace.
Por otro lado, hay un gran misterio que rodea a la información, porque también sabemos, como seres humanos, que la información no viene de la nada, tiene que venir de alguna parte.
Es por eso, que existe esta gran duda a la pregunta de los orígenes en biología: ¿De dónde viene toda la información?»

El enigma de la información

Con la participación de Stephen Meyer y Douglas Axe

Narrador:

Al principio… había información.

Hasta hace 530 millones de años, los océanos de la Tierra primitiva estaban casi completamente desprovistos de vida animal.

Luego, en un período geológicamente breve, de quizás diez millones de años, las aguas estuvieron repentinamente vivas y repletas de animales complejos representando la mayoría de las principales fisiologias de los animales que han existido en nuestro planeta, período que conocemos hoy como la Explosión Cámbrica. Este misterioso episodio en la historia de la vida le era familiar a Charles Darwuin, quien lo consideraba un desafío inquietante para su teoría de la evolución gradual y no controlada por la selección natural.

Durante el siglo pasado, el misterio de la explosión cámbrica se ha profundizado a medida que los científicos han descubierto el papel central que desempeña la información biológica en la historia de la vida.

Stephen C. Meyer:

La Explosión Cámbrica no es solo una explosión o la aparición abrupta de muchas formas nuevas de vida animal.

También es una explosión que habría requerido una gran infusión o generación de nueva información biológica.

La estructura biológica requiere información biológica.

Narrador:

La comprensión científica de la información biológica avanzó de forma drástica cuando los investigadores de la Universidad de Cambridge James Watson y Francis Crick hicieron un descubrimiento inicial. Descubrieron que la estructura de la molécula de ADN almacena información en forma de cadenas de código digital de cuatro caracteres.

Cadenas e secuencias químicas con precisión llamadas bases de nucleótidos que brindan, a las instrucciones de ensamblaje, la información para construir las moléculas de proteínas cruciales que las células vivas necesitan para sobrevivir.

Crick más tarde se dio cuenta de que los componentes químicos del ADN funcionan como letras en un lenguaje escrito o símbolos digitales en una sección de código digital. Así como las letras en un idioma transmiten un mensaje particular dependiendo de su disposición, las secuencias de bases químicas a lo largo de la columna vertebral de la molécula de ADN transmiten instrucciones precisas para construir proteínas. La disposición de estas bases dirige la disposición de los 20 tipos diferentes de aminoácidos, que forman moléculas de proteínas. Las proteínas a su vez realizan una amplia gama de trabajos críticos dentro de las células; catalizando reacciones, procesando la información genética y formando las partes estructurales de las máquinas moleculares y otras estructuras biológicas. La construcción de nuevos animales requiere muchas nuevas moléculas de proteína y la construcción de nuevas proteínas requiere nueva información biológica.

Stephen C. Meyer:

Cuando daba clases, solía hacerles una pregunta a mis alumnos, ¿Si quieres proporcionar a tu ordenador una nueva función, ¿qué necesitas darle? Y ellos sabían que decir: un código o un software o instrucciones, o también un programa… Todas estas respuestas son correctas. Para generar una nueva función en un ordenador, tienes que tener un código, tienes que tener unas instrucciones.

Sucede lo mismo en biología. Éste es el gran descubrimiento de la segunda mitad del siglo 20 en biologia: la información es la que está ejecutando el espectáculo en los sistemas biológicos. Para construir una nueva forma de vida animal se necesitan diferentes tipos de células y proteínas y, por lo tanto, se necesita información genética.

Es ésta la gran pregunta que plantea la explosión cámbrica: Si quieres pensar en cómo construir un animal y en cómo se construirían estos animales, necesitas tener alguna explicación, para los requerimientos informativos, de la construcción de cada uno de ellos.

Narrador:

De acuerdo con la teoría evolutiva moderna, nuevas proteínas y nuevas formas de vida animal surgen a través de mutaciones genéticas aleatorias seleccionadas por selección natural. Pero en un texto alfabético o en una sección de código digital, los cambios aleatorios típicamente degradan el significado o la funcionalidad y, en última instancia, generan confusión.

Stephen C. Meyer:

A medida que conocemos el carácter digital o tipográfico de la información genética, también planteamos algunas preguntas realmente interesantes sobre la eficacia de ese mecanismo impulsado por la mutación.
Sabemos por código digital, por ejemplo, que si comienzas a realizar cambios aleatorios en una sección del código, lo más probable es que se degrade la información existente, y por lo tanto que se tenga de fromar un nuevo sistema operativo o programa.

Narrador:

Este problema ha sido reconocido durante mucho tiempo por científicos, informáticos, matemáticos e ingenieros, incluido un grupo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) que convocó una memorable conferencia en el Instituto Wistar en Filadelfia en 1966. Estos científicos se reunieron para considerar si el mecanismo de selección natural por mutación aleatoria podría concebir generar suficiente información biológica para construir un nuevo animal o incluso una nueva proteína en el tiempo disponible para el proceso evolutivo.

Uno de estos científicos fue el profesor de ingeniería del MIT, Murray Eden:

Ningún lenguaje formal actualmente existente puede tolerar cambios aleatorios en las secuencias de símbolos que expresan sus oraciones. El significado se destruye casi invariablemente.

Murray Eden, MIT.

Eden sabía que los cambios aleatorios en caracteres alfabéticos o digitales degradan inevitablemente la información en cualquier sección de los textos del alfabeto o el código digital y por una muy buena razón.

Stephen C. Meyer:

Ya sea que esté hablando de un código digital en un programa de software o una sección de texto en una oración o libro en inglés o el texto genético en el ADN, hay muchas más formas de organizar los caracteres relevantes que transmiten la información de una manera que produzca galimatías, entonces hay para que produzcan función o significado.

Narrador:

Eden y sus colegas sospecharon que el código genético tenía una dificultad similar. Cuando se trataba de producir nueva información genética al menos lo suficiente como para generar una nueva proteína, el mecanismo de selección natural de mutación aleatoria tenía que lidiar con lo que los matemáticos llaman un problema combinatorio. En matemáticas, el término combinatorio se refiere al número de formas posibles en que se puede organizar o combinar un conjunto de objetos. En genética, el problema combinatorio plantea un grave desafío al mecanismo de selección natural de mutación aleatoria. Para entender por qué, imagínese a un ladrón que le gustaría robar una bicicleta hermosa y todo lo que se interpone entre el ladrón y la bicicleta es un candado con cuatro cuadrantes, cada uno marcado con los números del 0 al 9, pero solo una combinación correcta liberará la bicicleta.

Stephen C. Meyer:

La razón por la cual un candado de bicicletas funciona es porque hay muchas más formas de organizar esos caracteres numéricos que mantendrán el bloqueo cerrado que abierto.

Narrador:

Un ladrón sin conocimiento de la combinación, debe adivinar la combinación correcta entre diez veces, diez veces, diez veces diez posibilidades. Esto es 10.000 combinaciones posibles que, normalmente, sería más que suficiente para derrotar una búsqueda al azar para la combinación. Sin embargo, todavía hay una manera de que el ladrón tenga éxito. Si tiene tiempo suficiente para intentar combinaciones en número suficiente, puede, eventualmente, identificar la combinación correcta por casualidad. Por ejemplo, si el intento de cada combinación llevara 10 segundos, entonces en 15 horas, un ladrón especialmente diligente, podría intentar más de 5.000 combinaciones, o más de la mitad del total de combinaciones posibles. En ese caso, tendría más probabilidades de éxito que de no abrir la traba. Pero ahora, imagine un bloqueo mucho más complicado. En lugar de 4 marcadores, este bloqueo tiene 10 marcadores. en vez de 10.000 combinaciones posibles, esta traba tiene 10^10, o 10 billones (10.000.000.000) de ecombinaciones posibles. Con sólo una combinación que libera la traba de 10 billones, es muy probable que el ladrón falle, aunque él dedique toda su vida a la tarea.

Entonces, ¿qué tal depender de mutaciones aleatorias para buscar una nueva secuencia de ADN capaz de controlar la construcción de una nueva proteína funcional? Esta búsqueda al azar por nuevas informaciones genéticas sería más panetable para tener éxito o fallar, en el tiempo disponible para el proceso evolutivo?

En otras palabras, ¿una búsqueda mutacional aleatoria de un nuevo gen o proteína es más parecida a la búsqueda de la combinación en el bloqueo de un candado con un dial de 4 marcadores o en uno con 10 marcadores?

Los científicos de la Conferencia de Wistar no pudieron responder de manera definitiva esa pregunta debido a que nadie pudo cuantificar adecuadamente la dificultad del problema.

Doctor Douglas Axe:

Así, a finales de los años 60, alguien podría argumentar con base en analogías de las cosas que ya comprendemos: lenguaje escrito, código digital, pero no había datos experimentales para mostrar si esas analogías eran realmente adecuadas al caso biológico, de modo que nadie conseguía llegar a los números exactos para responder a esas cuestiones en aquella época.

Narrador:

Los biólogos moleculares de la época sabían que el número de combinaciones posibles correspondiente a cualquier secuencia dada de ADN es extremadamente grande y crece exponencialmente con la longitud de la molécula en cuestión.

Por ejemplo, correspondiendo a una corta proteina de 150 aminoácidos de longitud, hay 10¹⁹⁵ de otras combinaciones de aminoácidos con la misma longitud.

Este es un número inimaginablemente grande. Pero los científicos en la década de los 60 no sabían cuántas de esas composiciones serían realmente funcionales. Ellos no sabían, de hecho, cuántas combinaciones iban a abrir la traba. Esto no impidió que los biólogos evolucionistas especular. Muchos argumentan que debería haber una alta proporción de secuencias funcionales entre todas las secuencias posibles, de forma que una investigación aleatoria de una nueva secuencia funcional tendría una elevada probabilidad de éxito.

Doctor Douglas Axe:

La forma en que lo hicieron era simplemente decir: tal vez, las secuencias biológicas no son tan delicadas ni tan exigentes sobre donde estén ciertos caracteres, así como son las lenguas escritas o los códigos digitales.

Y entonces ese fue el camino que tomaron: que, tal vez, a las proteínas realmente no les importa con qué aminoácido está y habría una gran variabilidad. Es decir, usted podría tener la misma función realizada por un gran número de cadenas proteicas y un gran número de genes.

Narrador:

Pero experiencias recientes en biología molecular y ciencia de las proteínas han sustituido la especulación con datos experimentales. Estas experiencias demostraron que las secuencias de bases de ADN, capaces de producir proteínas funcionales, son, de hecho, extremadamente raras entre el gran número de secuencias posibles. Pero, ¿qué tan raras? después de trabajar en la Universidad de Cambridge, el biólogo molecular Douglas Axe se comprometió a responder esta pregunta utilizando una técnica llamada site-directed mutagenesis. Sus experimentos le permitieron estimar que, para cada secuencia de ADN que generara una proteína funcional de sólo 150 aminoácidos de longitud, habría la cantidad de 10⁷⁷ de aminoácidos que no se doblaran en una estructura de proteína tridimensional estable capaz de realizar esa función biológica. 1 secuencia correcta para cada 10⁷⁷secuencias incorrectas. Esto es equivalente a la búsqueda de una combinación correcta de un bloqueo con 10 números en cada uno de los 77 marcadores!

Poniendo esto en perspectiva, tenga en cuenta que sólo existen 10⁶⁵ átomos en toda la galaxia de la Vía Láctea!

¿Las mutaciones genéticas aleatorias pueden efectivamente realizar una búsqueda en un espacio de posibilidades tan grande, al punto de encontrar una única secuencia de proteína funcional?

Doctor Douglas Axe:

Así, dada esta probabilidad tan aterradora, una en 10⁷⁷, ¿cómo podría algo tan inverosímil ocurrir?

Bueno, como sabemos en general, sobre las cosas probables, la forma en que pueden suceder es porque tienen muchas y muchas oportunidades de suceder. Así, para la vida, esas oportunidades asumen la forma de organismos vivos individuales en los que una mutación podría acudir y concebir una solución. No importa cuán raro sea, si usted obtiene el número suficiente de oportunidades, pueden llegar a ser probables.

Entonces la cuestión es, ¿el número 1 entre 10⁷⁷, que es la improbabilidad que debe ser superada como número de organismos que ya existieron en el planeta desde el inicio de la vida, es próximo a ese número? Y se percibe que no llega ni cerca.

Narrador:

Durante toda la historia de 3.500 millones de años de la vida en la Tierra, se estima que sólo 10^40 de organismos individuales ya han vivido. Sin embargo, 10^40 representa sólo una pequeña fracción de los 10^77. Sólo un décimo de un trillonésimo de un trillonésimo de una trilhonésimo, para ser exacto. En otras palabras, incluso para que un único plegamiento proteico funcional surja, el mecanismo de mutación y selección tendría tiempo para haber investigado sólo una pequeña fracción del número total de secuencias relevantes. Un décimo de un trillonésimo de un trillonésimo de un trillonésimo del total de posibilidades. Se sigue que es muy probable que una búsqueda mutacional aleatoria hubiera fallado en producir siquiera un nuevo plegamiento de proteína funcional en toda la historia de la vida en la Tierra.

Por supuesto, la construcción de animales nuevos requeriría en realidad la creación de muchas proteínas nuevas. Por esta y otras razones, hoy en dia muchos científicos están cuestionando el poder creativo, el mecanismo de selección natural y las mutaciónes aleatorias. Incluso los biólogos evolucionistas que escriben en revistas de biología revisadas por pares están reconociendo las dificultades de la teoría evolucionista tradicional. Algunos están dispuestos a admitir que ya vivimos en una era post-darwiniana, mientras que otros están clamando por nuevas teorías de la evolución.

Meyer y Axe forman parte de una minoría creciente que urge por la consideración de otra posibilidad. En meyer, el reconocimiento de otra posibilidad surgió de su trabajo como estudiante del doctorado en filosofía de la ciencia en la Universidad de Cambridge. Durante sus estudios, Meyer acabó examinando el método científico usado por Charles Darwin en su obra clásica El Origen de las Especies. El método de Darwin se centraba en intentar establecer las causas de los acontecimientos en el pasado remoto de la historia. El método histórico-científico de Darwin es diferente de lo que muchas personas piensan normalmente de la ciencia.

Stephen C. Meyer:

Es un razonamiento mucho más forense que la ciencia experimental comun. El razonamiento parte de las pistas dejadas atrás a partir de las evidencias que tenemos ante nosotros, y vuelve a las causas probables o posibles que puedan explicar lo que produce vida, en primer lugar, o lo que produjo la vida animal, o lo que produjo estas pistas que están delante de nosotros. Cuando hice mi doctorado en Cambridge sobre el método histórico-científico, una de las cosas que descubrí en el proceso de mi investigación, fue que existía este método distintivo. Y tiene un nombre, el nombre es método de las múltiples hipótesis concurrentes, o el método de la inferencia para la mejor explicación.

Narrador:

Pero ¿cómo los científicos que estudian historia biológica determinan qué explicación es realmente mejor?

Meyer encontró nuevamente la respuesta en la obra de Darwin y en la de su contemporáneo, el gran geólogo Charles Lyell, que argumentó que, para explicar el pasado, la clave es el presente. Lyell insistió en que debemos buscar explicaciones basadas en nuestro conocimiento de las «causas en ejercicio hoy», o causas en operación del ahora. Y eso llevó a Mayer a hacer una pregunta crítica:

Stephen C. Meyer:

¿Qué causa está ahora en operación para la producción de información digital? ¿Por qué la cuestión crucial del origen de la vida animal y del origen de la vida en sí es, de dónde viene la información? La información almacenada digitalmente en la molécula de ADN? ¿De dónde venimos, y que fueron necesarias para construir estas nuevas formas de vida? Y me di cuenta de que la respuesta a esta pregunta es la inteligencia. La causa en funcionamiento ahora, la causa que sabemos de nuestra experiencia repetida y uniforme (otra idea clave de Lyell), que es capaz de producir información es la inteligencia. Si estamos mirando una inscripción jeroglífica, o un párrafo en un libro, o una porción de código digital, o incluso información incorporada en una señal de radio; siempre que vemos información, especialmente cuando encontramos informaciones en formato digital o tipográfico, es trazamos de vuelta a su fuente primera, siempre llegaremos a una mente y no en proceso material.

Por lo tanto, el descubrimiento de que la información está comandando el show de la vida, el descubrimiento de la existencia de esas enormes infusiones de información en la historia de la vida, tal como la que ocurre en la Explosión Cambriana, sugiere que alguna inteligencia proyectista desempeñó un papel en la historia de la vida.

También me sugirió, que era posible formular un caso científico del Intelligent Design, con base en el mismo método científico de raciocinio que Charles Darwin usó en El origen de las especies.

Entonces, si usted quiere decir que el Diseño Inteligente no es ciencia, usted tendría que decir que el argumento darwiniano de El origen de las Especies tampoco es ciencia, pero nadie quiere realmente decir que está usando un método no científico. No está usando un método no científico. Él sólo está usando un método diferente del razonamiento científico, un método histórico de razonamiento científico. Y yo uso exactamente ese mismo método para formular el caso positivo del Diseño Inteligente en ambos libros, La duda de Darwin y en la Firma en la célula.

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