N.71 – Nuevas propuestas para el tránsito

La presente reseña comprende cinco artículos referidos a nuevas propuestas para el tránsito hacia la “ciencia abierta”. El primero (1) trata sobre la reciente política de los NIH de EE.UU. referida a la gestión e intercambio de datos científicos generados a partir de investigaciones financiadas o realizadas por los NIH. En el segundo (2) se compendia una entrevista de Nature con Francis Collins, quien hasta diciembre de 2021 fue -durante más de 12 años- director de los NIH, quien alerta sobre la degradación de la politización de la ciencia en favor de la polarización y el tribalismo. En el tercero (3) se compendia una entrevista con Venkatesh Narayanamurti, Profesor Emérito en Tecnología y Políticas Públicas, Ingeniería, Ciencias Aplicadas y Física en la Universidad de Harvard, quien aboga por el enfoque de la Investigación Tecnocientífica como imprescindible en el discurso, la gestión y el financiamiento de la I+D. En el cuarto (4) se postula la prioridad de una auténtica convergencia sinérgica entre ciencia, tecnología y arte con perspectiva ingenieril. En el quinto (5) se presenta una propuesta de aleatorización parcial en la selección de proyectos de investigación para financiamiento.

1.- Primer artículo: Los NIH lanzan nueva política sobre gestión e intercambio de datos científicos generados a partir de investigaciones que ellos financian o ejecutan (1.1.) (1.2.) (1.3.) (1.4.) (1.5.) (1.6.) (1.7.) (1.9.) (1.10.)

Los Institutos Nacionales de Salud (National Institutes of Health, NIH) de EE.UU., con sede en Bethesda, Maryland, constituyen la principal fuente de financiamiento público de investigación biomédica en todo el mundo. Financian a unas 2.500 instituciones y laboratorios de investigación, con más de 300.000 investigadores.

A partir del 25/01/2023 los NIH comenzarán a exigir, a las instituciones e investigadores que financian, que incluyan en sus solicitudes de subvención: (a) un plan de gestión e intercambio de datos científicos generados a partir de investigaciones financiadas o realizadas por los NIH, (b) detalles sobre el software o las herramientas necesarias para analizar los datos, (c) cuándo y dónde se publicarán los datos sin procesar y cualquier consideración especial referida a la distribución o el acceso a esos datos, y (d) una clara especificación de cómo se compartirán los datos científicos necesarios para validar y replicar los resultados de las investigaciones, independientemente de los datos utilizados para respaldar publicaciones académicas. Este mandato representa una notoria adhesión a los principios de ciencia abierta y establece un referente global. Pero se manifiesta cierta inquietud sobre los desafíos que enfrentarán los investigadores y sus instituciones para cumplirlo, temiéndose que esta exigencia pueda exacerbar las desigualdades existentes en el panorama del financiamiento de la investigación.

Uno de los principales objetivos del mandato es afrontar la crisis de reproducibilidad en la investigación científica, señalándose que los estudios “no reproducibles” representan un despilfarro del dinero de los contribuyentes y socavan la confianza pública en la ciencia. Se prevé que los efectos del mandato se proyectarán mucho más allá de las fronteras de los EE. UU., dado que -por ser el NIH el mayor financiador público de investigación biomédica en el mundo- indicará a los investigadores de todo el planeta cómo se deben gestionar y compartir los datos de la investigación biomédica. Sin embargo, dado que la mayoría de las instituciones y laboratorios no disponen de especialistas en gestión de datos, el mandato supone una pesada carga para quienes transitan las fases iniciales de sus carreras de investigación, que seguramente tendrán a su cargo esas tareas. También preocupa que las actividades de gestión de datos demanden fondos en instituciones que ya padecen insuficiencia de recursos. Aunque el mandato contempla ciertas adiciones presupuestarias para compensar los costos del cumplimiento, no se especifica aún con qué criterios se asignarán esos recursos. Cabe prever que próximamente se cubrirán ciertas lagunas; por ejemplo, exigir que se compartan datos provenientes de experimentos que no funcionaron o fracasaron, dado que son fundamentales para comprender el contexto de la investigación.

Si bien el mandato representa un relevante hito para la maduración del movimiento de “ciencia abierta”, será un gran desafío para los NIH garantizar que todos los datos relevantes se compartan al finalizar cada proyecto. De todos modos se prevé que el mandato tendrá un efecto dominó y en cascada que persuadirá a otras agencias de financiamiento y a la industria para adoptar cambios similares, lo que favorecerá cambios positivos en la cultura de la investigación.

2.- Segundo artículo: ¿Cómo se degrada la politización de la ciencia por la polarización y el tribalismo? (2)

Entrevista de Nature con Francis Collins, quien hasta diciembre de 2021 fue -durante más de 12 años- director de los Institutos Nacionales de Salud de (NIH) de EE. UU. Dirigió el NIH con tres administraciones distintas y durante plena pandemia. En la entrevista Collins se refirió a cuestiones que debió atender durante su dirección del NIH, así como a desafíos de la agencia en el futuro.

El logro que más valora en su gestión es haber reunido a investigadores de múltiples disciplinas y organizar un proyecto auténticamente audaz: la Iniciativa BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) iniciada en 2013 con la administración Obama, para mapear el cerebro y profundizar los aprendizajes sobre enfermedades neurodegenerativas. Destaca también lo logrado en medicina de precisión y el programa de investigación “All of Us” para obtener datos de salud de más de un millón de personas en EE.UU. para acelerar la investigación dirigida a mejorar la salud. Resalta además el esfuerzo organizado para desarrollar vacunas contra la Covid-19 en menos de un año y desarrollar plataformas de diagnóstico en plazos exiguos. Entre las cuestiones que no pudieron concluirse destaca la diversidad en la fuerza laboral científica, con todo el talento y la productividad que podría aportar. Si bien cree que hubo progresos, señala que aún queda un largo camino por recorrer en términos de diversidad.

Con relación a la agencia ARPA-H (una agencia multimillonaria dentro del NIH) para acelerar la investigación en ciencia y salud, señala que, dentro de 2 años, debería contar con un director visionario con una actitud propensa a asumir riesgos, y con entre 50 a 100 gerentes de proyecto que sepan cómo identificar proyectos que se ajusten al modelo ARPA-H. Señala también que desearía ver alguna evidencia significativa de éxitos, pero también de fracasos, porque si no hubiera fracasos significaría que no se están asumiendo riesgos.

Respecto de su elogiada capacidad para obtener apoyo bipartidista para los NIH entre los líderes del Congreso de EE. UU. Collins destaca que –por no ser miembro de ningún partido político- hizo lo posible por mantenerse al margen de cualquier disputa política. Pudo asistir a más de 1.000 reuniones parlamentarias con información sobre investigaciones médicas que promovían la prevención o tratamiento de enfermedades. Señala que el próximo director del NIH deberá pasar al menos un día por semana interactuando con líderes de la administración, y especialmente con el Congreso, para construir relaciones sinceras y de confianza.

Por último se le pregunta si, habiendo visto colisionar la ciencia y la política durante muchos años, percibe que se ha profundizado la politización de la ciencia. Responde que la politización de la ciencia se ha degradado en gran medida por la expansión de la polarización y el tribalismo que son mucho peores. Si la ciencia produce un resultado que disgusta a un grupo político, la ciencia debe ser atacada. Ello es exactamente lo que sucede ahora, de manera mucho más grave que lo que hubiera podido imaginarse. Concluye señalando que la evidencia de este fenómeno en EE.UU. es y fue una de sus mayores preocupaciones cuando renunció a la dirección de los NIH. En algún punto del camino, la hiperpolarización política comenzó a tener consecuencias peligrosas: en muchos casos parece haberse perdido el sentido de cómo distinguir entre un hecho, una opinión y una mentira. Esto es realmente peligroso; se trata de otra epidemia que no va a desaparecer aunque se triunfe sobre la Covid-19. Es necesario indagar qué sucedió y cómo regresar a un lugar donde la nación tenga un futuro más estable.

3.- Tercer artículo: Investigación Tecnocientífica: Un enfoque imprescindible en el discurso, la gestión y el financiamiento de la I+D (3)

El artículo es una reseña de testimonios de Venkatesh Narayanamurti, quien es Profesor Emérito en Tecnología y Políticas Públicas, Ingeniería, Ciencias Aplicadas y Física en la Universidad de Harvard. Fue Decano Fundador de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Harvard.

Narayanamurti destaca, en primer lugar, que los grandes laboratorios industriales de I+D del siglo pasado (como GE, Bell Labs, IBM, Dupont, Xerox Parc) son claros ejemplos de confluencia sinérgica de descubrimientos científicos pioneros e invenciones de ingeniería. Algunos desarrollos paradigmáticos de esa época fueron, por ejemplo: el transistor, el láser y las tecnologías de información y comunicación (TIC). Destaca que las lecciones aprendidas a partir de tales experiencias podrían ser sumamente útiles para gestionar posibles sinergias en el futuro próximo; por ejemplo: biología sintética e ingeniería con inspiración biológica, ciencia e ingeniería de la información cuántica, microelectrónica y computación para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, innovación en tecnología energética para abordar el cambio climático, entre muchas otras.

El método tecnocientífico

En el libro de Narayanamurti con Jeff Tsao, titulado “The Genesis of Technoscientific Revolutions: Rethinking the Nature and Nurture of Research” (Harvard University Press, 2021), ambos autores analizan profundamente la “danza” entre la investigación científica y la ingeniería. Plantean una distinción central entre, por un lado, la ciencia y la tecnología (denotadas C y T, respectivamente) como depósitos o repositorios de conocimiento; y, por otro lado, los métodos científicos y de ingeniería (denotados C y T, respectivamente) como procesos dinámicos mediante los cuales se crea nueva ciencia y tecnología. Los procesos mediante los cuales se crea nueva ciencia dependen de la ciencia y la tecnología existentes, lo que podría denotarse: C = f (C, T). Del mismo modo, los procesos mediante los cuales se crea nueva tecnología, también dependen de la ciencia y la tecnología existentes, lo que podría denotarse, de manera simétrica: T = g (C, T).

Existe así un círculo virtuoso entre la ciencia y la tecnología, mediado por lo que se denomina “método tecnocientífico”; la combinación de métodos -científico y de ingeniería- donde cada uno fortalece al otro. La ingeniería de la máquina de vapor catalizó el descubrimiento científico de los principios de la termodinámica; mientras que el descubrimiento científico de la equivalencia entre masa y energía catalizó la ingeniería de la energía atómica, mientras que la invención de la ingeniería del transistor y el descubrimiento científico del efecto transistor se catalizaron entre sí de manera prácticamente simultánea.

Investigación Tecnocientífica ≠ Desarrollo Tecnocientífico

Los autores plantean también otra distinción central: entre la C y la T que consolidan y amplían el saber convencional, y la C y T disruptiva que produce una ruptura en el desarrollo del saber convencional para propiciar una innovación radical. Lo primero se asocia con el desarrollo (D) y el meta-objetivo “programable” apunta a la utilidad práctica. Lo segundo se asocia con la investigación (I) y el meta-objetivo “no programable” apunta a disrumpir y aprender. Juntos, conducen a un valorado equilibrio en el cual la consolidación del saber convencional resulta impactada por la disrupción sorpresiva, de forma análoga a cómo, en biología evolutiva, el cambio gradual en las especies existentes resulta afectado por la incursión repentina de nuevas especies.

Cabe destacar que la distinción entre I y D es independiente de la distinción entre C y T. Tanto C como T pueden beneficiarse por aportes de I o de D. Hay ciencia nueva que sorprende y disrumpe, hay ciencia nueva que consolida y amplía; también hay nueva tecnología que sorprende y disrumpe y hay nueva tecnología que consolida y extiende.

Búsqueda de preguntas ≠ Búsqueda de respuestas

Por otra parte, entre los diversos procesos asociados con el método tecnocientífico puede distinguirse entre los dirigidos a la “búsqueda de preguntas” y los dirigidos a la “búsqueda de respuestas”. Encontrar respuestas a preguntas conocidas es importante, pero también lo es encontrar nuevas preguntas, tal como lo expresó Einstein: “La formulación de un problema suele ser más esencial que su solución…. Para plantear nuevas preguntas o para considerar viejas preguntas desde un nuevo ángulo, se requiere imaginación creativa”.

En terminología relacionada, es importante el reduccionismo, en el cual se imaginan nuevas respuestas mediante el análisis de componentes de una totalidad; pero también es importante el constructivismo, en el cual se imaginan nuevas cuestiones mediante la integración de componentes en totalidades. Es la enmarañada “danza” entre la búsqueda de respuestas y la búsqueda de preguntas, entre el reduccionismo y el constructivismo, la que reutiliza y conecta -de nuevas maneras- dominios de conocimiento y crea la “red de conocimiento articulado”. La integración de partes en sistemas más grandes conduce a fenómenos emergentes que no podrían haber sido predichos únicamente por el pensamiento reduccionista, sino que requieren un pensamiento constructivista.

Fomento de la investigación tecnocientífica eficaz

La investigación tecnocientífica es frágil, y su organización, financiamiento y gobernanza deben fomentarse cuidadosamente de una manera acorde con su naturaleza. Dado que la investigación tecnocientífica se basa en un ciclo virtuoso entre C y T, las agencias de financiamiento de la investigación no deben separar artificialmente la C de la T, sino fomentar la sinergia y la simetría holísticas en su evolución. Es una señal esperanzadora la reciente legislación del Congreso de EE.UU. que reforma los estatutos de la Fundación Nacional de Ciencias y reconoce esta profunda articulación entre C y T. Dado que uno de los objetivos de la investigación tecnocientífica es la disrupción sorpresiva, su impacto (frecuentemente enorme) no puede anticiparse en términos de cuándo ocurrirá y a quiénes beneficiará. Ello trasciende al impacto privado a corto plazo (limitado a la organización que financia o realiza la investigación), y se extiende al impacto público a largo plazo, más allá de la organización que financia o realiza la investigación.

Por otra parte, dado que la investigación tecnocientífica tiene como objetivo encontrar nuevas preguntas y nuevas respuestas, es fundamental la actitud de cuestionamiento crítico. Por tanto es necesario nutrir a los disruptores informados, propensos a cuestionar y desafiar críticamente al status quo y superar los límites, ya sean científicos, tecnológicos o culturales. Dado que la búsqueda de preguntas, al igual que la disrupción, no puede programarse ni “proyectarse”, debería pasarse de financiar proyectos a financiar personas, no solo como un “mantra”, sino como una pauta fundamental para una investigación tecnocientífica eficaz.

Avanzar con base en experiencias valiosas

Los grandes laboratorios industriales del siglo pasado dejaron valiosas lecciones sobre cómo impulsar la frontera de la investigación. Ese conocimiento podrá aprovecharse sobre bases más firmes, para luego ir más allá, a medida que se aprenda más sobre la construcción social de la investigación tecnocientífica y las organizaciones de investigación.

Las actuales revoluciones emergentes (por ejemplo, en inteligencia artificial, computación biológica y cuántica) exhiben enormes oportunidades. Estar en la frontera en estas y otras áreas requerirá una organización y un financiamiento más eficaz para: (a) promover y fortalecer (en vez de inhibir) el ciclo virtuoso entre C y T, (b) disrumpir (y no solo consolidar) el saber convencional, y (c) nutrir el hallazgo de preguntas constructivistas, que a menudo cruzan los límites disciplinarios, así como la vinculación de las ciencias duras y la ingeniería con las ciencias computacionales y sociales. Concluye resaltando que realmente vale la pena asumir estos desafíos.

4.- Cuarto artículo: Hacia una convergencia entre ciencia, tecnología y arte con perspectiva ingenieril

Entrevista de MIT Press a Julio M. Ottino, decano de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas Robert R. McCormick de la Universidad Northwestern, Profesor Distinguido del Instituto Robert R. McCormick y Profesor Walter P. Murphy de Ingeniería Química y Biológica.

Señala que el mundo enfrenta enormes desafíos de una complejidad sin precedentes, con problemas que se entrelazan en un panorama vertiginosamente interconectado, interdependiente y cambiante, por ejemplo, en materia de energía, medio ambiente y estructuras sociales. Hoy se necesita, con más urgencia que nunca, aumentar la potencia creativa del pensamiento y una forma de hacerlo es aumentar los espacios de pensamiento para dar lugar a soluciones creativas.

Es importante ver cómo encaja la ingeniería en el panorama del arte, la tecnología y la ciencia. La humanidad ha estado haciendo tecnología desde mucho antes de que la ingeniería se convirtiera en una disciplina establecida y muchas ideas de ingeniería han resultado en avances científicos, y el arte tiene un papel crucial para aumentar la potencia de nuestro pensamiento.

¿Cómo evolucionan los dominios?

La ciencia crece sobre la ciencia misma: construye y agrega conocimiento de manera analítica, lógica, metódica, secuencial y convergente. El progreso incremental es parte de su naturaleza, aun cuando ocasionalmente pueda producir disrupciones radicales (como la física cuántica y la biología molecular posterior al ADN).

La tecnología procura tanto construir como disrumpir. La mayor parte de la tecnología se basa en lo ya logrado, pero la disrupción es esencial para su crecimiento. La cultura de la tecnología abraza a los innovadores y ha desarrollado una mitología del “garaje”. La “startup” es hoy el paradigma de la disrupción tecnológica.

Los artistas residen en un mundo más caótico. Plantean problemas en lugar de resolverlos. Por lo general, su pensamiento es creativo, holístico, exploratorio, metafórico y divergente, Están habituados a dar forma a las ideas con tiempo y a no converger demasiado rápido.

La ingeniería atraviesa esos tres dominios, pero especialmente los de la ciencia y la tecnología, ya que la relación con el arte es más compleja. Al igual que los artistas, los ingenieros dejan un rastro estético de ideas que evolucionan a través de bocetos, dibujos, modelos, maquetas y representaciones fotorrealistas de realidad virtual, prototipos de trabajo impresos en 3D y otras imágenes y objetos

Objetivos en ciencia y en arte

La ciencia procura convertir lo desconocido en familiar y ver un hilo de unidad detrás de fenómenos diferentes. Su esencia reside en encontrar una imagen que contenga todas las posibles imágenes de un fenómeno.

El arte procura, por lo contrario, ver algo que uno puede haber visto cientos de veces, pero bajo una luz diferente que torna extraño lo familiar (“extrañamiento” “asombro”, “perplejidad”). Se trata del por qué y del cómo de una cosa por encima de la forma, color y composición. Pero deja las respuestas libradas a la interpretación del espectador para completar la obra, invitándolo a participar en un cambio de percepción al hacer conexiones distantes y quizás inverosímiles que no podrían existir sin una confrontación con el arte en sí mismo. Los objetivos en el arte contemporáneo son tan variados como los artistas: provocar, incitar, irritar, desafiar, replantear, conmocionar, asquear, revelar.

Por otro lado, la tecnología se emplaza hacia la invención; la ciencia se orienta al descubrimiento y la ingeniería se nutre de ambas. Muchas de esas ideas se desarrollan en un nuevo libro: “The Nexus”. El nexo se define como el espacio donde convergen el arte, la tecnología y la ciencia. Se habla allí de pensamiento nexo, individuos nexo y organizaciones nexo, con los equipos creativos pertinentes. La historia muestra el gran poder de las intersecciones, lo que sucede cuando diferentes grupos comparten ideas y desaparecen las barreras de comunicación. Los ejemplos citados en el artículo muestran que algo “mágico” sucedió y sucede cuando el arte, la ingeniería, la tecnología y la ciencia trabajan juntos.

Concluye señalando que si bien se espera que el pensamiento de ingeniería sea adoptado por más dominios, también está claro que la ingeniería puede beneficiarse al incorporar ideas de campos como el arte para expandir y potenciar nuestros espacios de pensamiento.

5.- Quinto artículo: Aleatorización parcial del proceso de selección de proyectos de investigación para financiamiento (5)

La Fundación Novo Nordisk (con sede en Copenhague, Dinamarca), uno de los financiadores privados de investigación científica más relevantes del mundo, anunció que comenzará a aplicar un sistema de aleatorización parcial para financiar algunos tipos de proyectos de investigación. Durante los próximos 3 años, dicha agencia de financiamiento utilizará una combinación de selección por comités y un sistema de “lotería” para elegir a algunos de los beneficiarios de sus subvenciones para proyectos en biomedicina, biotecnología y ciencias naturales y técnicas, así como como en sus subvenciones para sinergia interdisciplinaria exploratoria.

El artículo aquí reseñado compendia una entrevista de The Scientist con Lene Oddershede, vicepresidenta sénior de ciencias naturales y técnicas de la Fundación Novo Nordisk, quien supervisa el proceso de financiamiento de subvenciones. Ella expresa su expectativa de que el sistema de aleatorización parcial reduzca los sesgos -conscientes e inconscientes- en el proceso de selección del comité y atenúe las actuales desigualdades de financiamiento.

En Dinamarca, el 90% del financiamiento se destina solo al 20% por ciento de los investigadores, y existe una concentración similar en muchos otros países. Según estudios recientes en EE.UU., por ejemplo, las desigualdades en el financiamiento aumentaron en la última década. Los investigadores varones, blancos, cisgénero y al final de sus carreras recibieron financiamiento con más frecuencia que las mujeres, los investigadores al principio de su carrera y los miembros de otros grupos étnicos y de género. Se prevé que un componente de azar (tipo “lotería”) podría atenuar la tendencia de los miembros del comité a favorecer a los investigadores establecidos. Novo Nordisk prevé también que la aleatorización conducirá al financiamiento de más proyectos de alto impacto y aumentará la diversidad de los grupos seleccionados.

El proceso es el siguiente: (a) se reciben las “aplicaciones” (los proyectos con las respectivas solicitudes de financiamiento), (b) un comité de expertos revisa, califica y prioriza las aplicaciones. Por ejemplo, supóngase que se recibieron 100 aplicaciones y que el comité coincide en que 10 de ellas deberían recibir financiamiento, y en que otras 20, ubicadas en la “zona gris”, tienen una alta calidad y también deberían financiarse si se dispusiera de suficientes fondos. Por lo general esas 20 aplicaciones ubicadas en la “zona gris” demandan el mayor tiempo de discusión. Dado que el comité de expertos ha decidido que estas solicitudes ubicadas en la “zona gris” reúnen las condiciones para ser financiables, se las deriva a un proceso de “lotería” para seleccionar las posibles en función del financiamiento disponible. Esta experiencia de aleatorización tiene un período de prueba de 3 años durante los cuales se ejecutarán dos procesos en paralelo: (a) selección por aleatorización parcial, y (b) selección por el método normal del comité. Una vez trascurridos los 3 años, se compararán esos dos conjuntos de datos independientes para evaluar: ¿Qué se logró con la aleatorización parcial? ¿En qué aspectos mejoró la selección (por ejemplo; mediante la eliminación de algunos sesgos inconscientes)? ¿Se seleccionaron más proyectos de alto riesgo y alto potencial de ganancia?

La aleatorización parcial parece particularmente propicia para conceder subvenciones –dentro de la “zona gris”- sin prejuicios ni sesgos (conscientes o inconscientes) de disciplina, género, edad, etnia, raciales, institucionales u otros. Esta iniciativa responde en parte a un impulso de la comunidad investigadora. Por ejemplo, la Real Academia Danesa de Ciencias y Letras publicó un libro blanco en el que recomendaba a las instituciones de financiamiento considerar cierto grado de aleatorización en la concesión de subvenciones. Pero además ya existen esquemas similares, por ejemplo, en Volkswagen StifTung en Alemania. Además, el Swiss Research Council ha implementado una aleatorización parcial en muchos de sus instrumentos.