Nuevos homínidos descubiertos a través de Microsoft Azure

La evolución de la tecnología bajo la ya superada Ley de Moore, que anunciaba la multiplicación de la capacidad de procesamiento con la correspondiente reducción en tamaño y precio de los equipos informáticos quedó atrás. El desarrollo del big data (gestión masiva de datos) y el cloud computing (computación en la nube) han facilitado tanto la gestión ingente de datos a grandes velocidades, como que esos datos estén alojados en una nube accesibles a varias personas a la vez, lo que ha facilitado el trabajo de varias personas simultáneamente, en modo colaborativo.

Gracias a estos avances técnicos, un equipo de científicos internacionales ha podido llegar a la conclusión de que entre nuestros antepasados prehistóricos había dos grupos de homínidos hasta ahora desconocidos.

Estos primeros humanos, conocidos colectivamente como denisovanos, desaparecieron hace unos 30.000 años

Según explica Micrososft, empresa tecnológica vinculada al proyecto, “estos primeros humanos, conocidos colectivamente como denisovanos, desaparecieron hace unos 30.000 años, pero no antes de vencer a sus rivales más conocidos por muchos milenios, los neandertales. Y, al igual que los neandertales, coexistieron y se entrecruzaron con nosotros, dejando una herencia genética que se ha transmitido en nuestro ADN hasta el día de hoy”.

Comutación de la analítica sanguiniea

A diferencia de estudios paleontológicos, arqueológicos y antropológicos sobre los primeros hombres, estos hallazgos no se basan en investigaciones realizadas sobre restos fósiles, sino tomas de sangre de unas 300 personas que viven hoy en día en islas de Indonesia, Nueva Guinea y el Pacífico Suroeste, quienes cedieron las muestras sanguíneas voluntariamente, tras la realización de profundas revisiones médicas a la población.

Así, según explica la multinacional americana , tras más de dos años de modelado y análisis en la nube, la investigación obtuvo un gran volumen de datos; las muestras fueron sometidas a secuenciación genómica, un conjunto de técnicas que permiten identificar las alteraciones del ADN mediante el análisis simultáneo de genes completos. La investigación fue exhaustiva y los resultados fueron inesperados; ya que se encontró que las muestras contenían material genético arcaico de denisovanos nunca antes identificados y en cantidades significativas, particularmente en personas de Nueva Guinea.

Anteriormente, los científicos sólo conocían un tipo de denisovano, a partir de fragmentos óseos encontrados en 2010 en una cueva en una región montañosa de Siberia. Pero esta nueva variedad de denisovano, que se encuentra a miles de kilómetros de distancia:

Tres tipos de denisovanos

“Identificamos dos nuevos grupos. Así que ahora sabemos de tres tipos de denisovanos”, explica el profesor Murray Cox de la Universidad de Massey en Nueva Zelanda, quien fue autor de los hallazgos publicados el año pasado en la revista científica Cell.

“Todos son muy diferentes de los neandertales y muy diferentes entre sí. Lo que encontramos significa que los orígenes de la civilización moderna son mucho más diversos y complejos de lo que cualquiera de nosotros había imaginado antes”.

Además de ampliar la comprensión sobre cómo evolucionamos, el trabajo del equipo de Cox demuestra la rapidez con la que los procesos científicos se están transformando con la adopción de nuevas tecnologías, porque los estudios se basan en modelos estadísticos ejecutados en Microsoft Azure, lo que resultó ser un factor clave en el éxito del proyecto.

El trabajo del equipo de Cox demuestra la rapidez con la que los procesos científicos se están transformando con la adopción de nuevas tecnologías

“Soy biólogo informático. Desarrollo los programas, el código, los algoritmos y las estadísticas para acceder al conjunto de datos y extraer la información que necesitamos para responder preguntas”, señala Cox.

“La biología ha cambiado. Solía tratarse de pequeñas cantidades de datos en el laboratorio que proporcionaban información lentamente. Pero eso se ha transformado radicalmente en los últimos 10-15 años.”

“Ahora tenemos tecnologías de secuenciación de alto rendimiento que nos proporcionan información muy rápida sobre el ADN. Además, necesitamos una tecnología de la información potente para manejar todos esos datos. Hace más o menos una década, habríamos pasado el 90% de nuestro tiempo en el laboratorio, con líquidos en pequeños tubos de ensayo. Pero con la secuenciación automatizada (genoma), ahora pasamos un uno o dos por ciento de nuestro tiempo en el laboratorio trabajando con muestras y casi todo lo demás se hace sentado frente a un ordenador”.

La nube de Azure fue determinante

Cox estima que, si el equipo hubiera utilizado una instalación de TI interna en lugar de la nube su trabajo podría haber tardado seis meses, un año o más en completarse.

“Es difícil de decir, pero en realidad podría no haberse completado nunca. Esto se debe a que la cantidad de tiempo de proceso que necesitábamos habría significado que alguien llegara antes a las respuestas y publicara antes que nosotros. La ciencia se mueve rápido y las preguntas habrían sido abordadas por otros si no hubiéramos llegado allí a la velocidad que necesitábamos; además, procesar tantos datos puede ser aburrido y laborioso. Azure nos permite dedicar nuestro tiempo a desarrollar nuestra investigación”.

Las nuevas tecnologías y soluciones que operan en la nube y aprovechan la Inteligencia Artificial y el machine learning garantizan un incremento en el ritmo de la investigación. Asimismo, la capacidad de procesar muchos datos rápidamente puede abrir nuevos caminos para la investigación científica, como lo hizo para Cox y su equipo.