Daniel Gianola

Excelentísimo y Magnifico Sr. Rector de la
Universidad Politécnica de Valencia, Don Justo Nieto
Excelentísimo Señor Presidente del Consejo Social
Excelentísimos Miembros del Claustro de esta Universidad
Querido Padrino del Departamento de Ciencia Animal, Don Agustín Blasco
Señoras y Señores

Constituye para mi un enorme honor, así como una gran alegría, ser investido como Doctor Honoris Causa por la Universidad Politécnica de Valencia. En primer lugar, deseo expresar mi gratitud por esta altísima distinción, que honra a mi persona, a mi familia y a mis dos patrias: la Republica Oriental del Uruguay y los Estados Unidos de Norte América.

He visitado Europa en muchas oportunidades, especialmente Dinamarca, Francia, Noruega y España, debido a una serie de vinculaciones profesionales. En particular, he sido recibido en esta comunidad valenciana asiduamente desde 1994, y desde aquí hemos intentado contribuir a la formación de investigadores jóvenes, procedentes de varios lugares de España. Por esto, me tomo la libertad de manifestar que a la vez de uruguayo y estadounidense, también me siento europeo y valenciano. Como ustedes saben, las raíces culturales de la enorme mayoría de los uruguayos provienen de Europa. Descendemos de personas como mi bisabuelo paterno, por ejemplo. Parte de Italia en 1876 y llega al Río de la Plata con una mano adelante y otra atrás, para construir una nueva vida en un nuevo mundo. También podemos trazar nuestros orígenes a vascos y canarios, como ocurre en el lado materno de mi familia. Los europeos sembraron las bases culturales del Uruguay moderno, país en el cual recibí una educación publica, laica y gratuita. Posteriormente los Estados Unidos, mi patria adoptiva y ese gran meeting pot, me abrieron sus puertas para así poder internamente en el camino de la investigación y la docencia . Esas mismas puertas se volvieron a abrir para recibir a mi esposa uruguaya, descendiente de catalanes y portugueses. Los genes de mis antepasados europeos expresados en mis hijos, hoy viviendo en Chicago y en Baltimore, continúan en su incesante itinerario. Desearía agradecer este doctoramiento en carácter de inmigrante y de descendiente de inmigrantes europeos. Me permito interpretarlo como una ofrenda a todos los inmigrantes, quienes al intentar mejorar su realidad, contribuyen a que las vidas de los demás también adquieran una mayor calidad.

La Universidad Politécnica de Valencia, cuya escuela de agrónomos cuenta con una gran reputación, ha decidido conferir esta distinción en mi persona, un zootecnista especializado en la genética cuantitativa. No es frecuente que se reconozca el aporte que hacen las ciencias agropecuarias a la humanidad. Por ejemplo, no existe un premio Nobel en agricultura. El único agrónomo que recibió una distinción de tal envergadura fue el estadounidense Norman Borlaug, en 1970, pero su lauro fue en la categoría Paz. El premio que otorga la Fundación Wolf de Israel generalmente pasa desapercibido, a pesar de que entre los laureados se incluyen George Sprague (desarrolló variedades de plantas resistentes a las enfermedades), Jay Lush (fundador de las bases científicas de la zootecnia), Sir Kenneth Blaxter (punto de referencia obligado en nutrición de rumiantes), y mis colegas de Wisconsin Burris y First, por sus trabajos sobre fijación del nitrógeno en plantas y biología reproductiva del ganado, respectivamente. Aun más, el aporte de la ciencia a la producción de limentos no es un tema de interés cotidiano. El ciudadano del mundo desarrollado, típicamente urbano, recibe información (generalmente adversa) sobre la ganadería y la agricultura casi exclusivamente cuando la prensa se ocupa de los organismos transgénicos, de los Frankenfoods, o de algún episodio de inseguridad alimentaría. Estos últimos suelen resolverse con mas facilidad y rapidez (y con consecuencias cuantitativamente menos graves) que el hambre y la malnutrición existentes en el planeta. Aparte de razones personales obvias, es entonces muy gratificante que la Politécnica de Valencia valore este tipo de esfuerzo. Agradezco vivamente vuestro reconocimiento, y lo hago en nombre de mujeres y hombres de todas las nacionalidades que intentan resolver problemas relacionados a la genética animal aplicada a la ganadería.

Las técnicas que se emplean para extender las fronteras del conocimiento en la ganadería y son amplias. Abarcan desde el análisis de los genomas hasta la super-computación, pasando por el tratamiento estadístico de la información recogida en experimentos o en programas de mejora genética animal que se aplican en el campo. Esto ultimo constituye mi reducido ámbito de trabajo. Desearía explicar brevemente en que consiste la tarea. Emplearé el caso de los programas globales de mejora genética de vacunos de leche para ilustrar algunos de los problemas y su posible resolución.

A partir de la década del 50 se extendió enormemente el uso de la inseminación artificial y del semen congelado en el ganado lechero. Esto posibilitó que los toros considerados como superiores padrearan en cientos de tambos (palabra quechua empleada en el Rió de la plata para referirse a una finca con vacunos de leche) en diferentes zonas de un país. Posteriormente, aparecieron las técnicas de superovulación y transferencia embrionaria, permitiendo así incrementar el numero de descendientes de las vacas consideradas superiores. Así se globalizaron los programas de mejora genética. Hoy en día es rutinario, por ejemplo, que semen de un toro holandés sea empleado para inseminar una vaca neozelandesa, y que los embriones producidos por esta madre sean implantados en vacas recipientes en Brasil, Finlandia o en Estados Unidos. La consecuencia es que las vacas lecheras(por lo menos las Holando-Frisonas) poseen redes genealógicas y genealógicas aun mas entramadas que aquellas que ligan a los sudamericanos con los habitantes del viejo mundo!

Esta situación ha creado oportunidades y dificultades a la vez. Una de las oportunidades es obvia: poder usar intensivamente los animales de mas alto valor genético, para entonces producir la próxima generación. Las dificultades son varias, pero desearía hoy enfatizar aquellas ligadas al tratamiento estadístico de la información contenida en sistemas nacionales de contralor de la producción o de enfermedades. En general, se mide el volumen y la composición de la leche, por cada vaca; los países escandinavos, además, registran sistemáticamente todas las instancias que requieren intervención veterinaria. El resultado final es la existencia de bancos de datos que contienen cientos de millones de datos, pero también millones de incógnitas: el genotipo o valor genético de los animales.

¿Cómo se encuentran o infieren dichas incógnitas? Usando métodos estadísticos. Lamentablemente, estos no pueden ser simples en nuestro caso. Mayoritariamente, las características productivas, reproductivas y de resistencia a las enfermedades son el resultado de la expresión de miles de genes actuando concertadamente, y de influencias ambientales. Algunas de estas ultimas son tangibles (como el tipo de ración o los efectos de la estación de parto), pero otras no; por ejemplo, la influencia de micro-ambientes o del tratamiento preferencial no declarado de algunos animales. Por consiguiente, el valor genético esta enmascarado por el medio ambiente, y no hay mas remedio que inferirlo a través de técnicas estadísticas bastante complejas.

¿Cuales serian las mejores técnicas a utilizar? Hace veinte o treinta años, esta pregunta hubiera recibido una respuesta automática. Existía una especie de pensamiento único que sostenía que todas las respuestas a los problemas estadísticos estarían dadas por lo que se ha llamado la escuela clásica. El padre de esta escuela fue el británico Sir Ronald Fisher, pero también hay que recordar al polaco Jerzy Neyman, quien trabajaba en la Universidad de Berkeley. Aprovecho, incidentalmente, para saludar y congratular a Robin Thompson, quien hoy es también investido como Doctor Honoris Causa; el Dr. Thompson ocupa actualmente la plaza de Fisher en la Estación Experimental de Rothampsted. Pero volvamos al tema. El enfoque Fisheriano consiste en construir un estimador o función de las observaciones que maximiza una cierta expresión matemática, lamada verosimilitud. Dicho estimador, llamado máximo verosímil (hay no menos de diez variantes, una de las cuales fue inventada por Thompson) posee una seria de propiedades optimas. Entre estas, se encuentra la siguiente: si la cantidad de información contenida en las observaciones es infinita, el valor hallado es idéntico al de la incógnita que se desea inferir.

Sin embargo, si la información es finita (lo cual ocurre siempre), no se puede ser categórico sobre la bondad de este estimador. Pero hay una dificultad aun más central: la asignación de las probabilidades usadas para describir la incertidumbre se hace no sobre lo que uno desea inferir (sean valores genéticos verdaderos, parámetros, modelos, hipótesis o hechos no observados), sino sobre los resultados de una cantidad infinita e hipotética de experimentos o encuestas, similares a lo que uno ha hecho para obtener la información. En las escuelas de Fisher y Neyman, no se puede asignar una probabilidad al evento que una hipótesis o causa de un fenómeno sea cierta, sino a los resultados de un numero infinito de experimentos que nunca ocurren! Hay argumentos que permiten justificar esta visión de la estadística, pero admitamos que no es lo que uno desearía hacer. Se requiere una cierta contorsión conceptual, causante de que muchos estudiantes obtengan malas notas en sus cursos de estadística.

Por los años 50 se comienza a cuestionar los fundamentos de la estadística clásica desde varios ángulos sumamente complejos. Se produce una revaloración de un viejo teorema de probabilidad condicional atribuido al Reverendo Thomas Bayes en 1763, y se establece la escuela bayesiana, que hoy cuenta con uno de sus máximos adalides en el Prof. Bernardo, de la Universidad de Valencia. La idea es relativamente sencilla: calcular la probabilidad de lo que no se puede observar (sean causas, hipótesis o valores genéticos de las vacas), dado lo observable o la información disponible. El calculo de esta probabilidad requiere disponer de una probabilidad a priori sobre las causas, previo a la información. Dicha probabilidad a priori se convierte en una probabilidad a posteriori una vez que se la combina adecuadamente con la información disponible. En la medida que se acumula información, la distribución de probabilidades a posteriori (representando el estado actual de conocimiento) se modifica dinámicamente, hasta que converge al valor verdadero del parámetro. En este camino, se utilizan las reglas del calculo de probabilidades, y se obtienen las probabilidades marginales, conjuntas o condicionales que se deseen, pero siempre condicionalmente a la información disponible. En el sistema bayesiano se asignan probabilidades directamente a los ítem de interés (los valores genéticos de las vacas) pero sin invocar una serie infinita de experimentos inexistentes, y no es necesario que las muestras (la información disponible) sean de tamaño infinito.

La escuela bayesiana ha sido objeto de duras criticas por los estadísticos clásicos. En particular, e considera que el uso de una probabilidad a priori (que muchas veces tiene exclusivamente una interpretación subjetiva) seria incompatible con la objetividad que, supuestamente, la ciencia debe poseer. Me temo que los estadísticos clásicos han perdido por lo menos la batalla, ya que hoy deben convivir con físicos, economistas, biólogos, ingenieros, sociólogos y arqueólogos que han encontrado en el bayesianismo las respuestas que la estadística clásica les negaba. Para darles una idea del tipo de problemas que se han abordado, consideren la siguiente aplicación del teorema de Bayes: calcular la probabilidad que la resurrección de Cristo haya tenido lugar. Antes que piensen que vuestro doctorando es un delirante, les adelanto que este tema se trata con frecuencia en la revista Philosophical Quarterly y, en particular, en un libro de Swinburne llamado The existence of God. Este problema es inabordable desde la perspectiva clásica, porque requeriría imaginar una cantidad infinita de situaciones exactamente iguales a las que se produjeron en ese momento de la historia, y tampoco es claro como debería plantearse. Además, carecería de sentido suponer que uno tiene una cantidad infinita de información porque, en realidad, se ha observado un solo evento resurreccional, es decir, el tamaño de la muestra es igual a 1! El sistema bayesiano aplicado a este problema es capaz de producir respuestas. No obstante revela la enorme influencia que la probabilidad a priori puede tener, ya que los teólogos y filósofos bayesianos que han reflexionado sobre el punto no se han podido poner de acuerdo.

Seria deshonesto que me atribuyera protagonismo en esta confrontación entre las dos grandes escuelas. No obstante, tal vez sea justo reconocer que me interné en el campo de batalla unos veinte años antes que el resto de mis colegas de la genética animal. Afortunadamente, hoy podemos resolver prácticamente todos los problemas estadísticos de la mejora genética usando métodos bayesianos, gracias al desarrollo de técnicas de simulación por ordenador basadas en cadenas de probabilidades condicionales, o cadenas de Markov. Conjuntamente con colegas y estudiantes de varias partes del mundo hemos propuesto soluciones bayesianas a problemas de estimación de variabilidad genética, distancias genéticas, orden de marcadores moleculares en el genoma, descripción de la respuesta a la selección artificial en poblaciones de animales y plantas, evaluación del cambio genético para la resistencia a la mastitis en vacunos, análisis de curvas de crecimiento en animales de producción de carne (con motivación paellera), tratamiento preferencial no declarado, evaluación internacional de reproductores y análisis de transcriptomas (ADN mensajero), entre otras cosas.Algunas de las ideas que hemos desarrollado para la genética animal se han aplicado en la forestación y en el estudio de la evolución de asimetrías en organismos.

Se ha comentado que los métodos bayesianos no serian factibles en la escala de los problemas en vacunos de leche a los cuales me refería, dado el grado de intensidad de los cálculos. Me temo que estos escépticos se equivocan. El 17 de Mayo del 2002, se inaugura el Centro Metrópolis de Simulación en Los Alamos, EEUU, en el cual la vedette es el ordenador Q. Recordarán que Q era el científico que suplía a James Bond con todo tipo de implementos, desde paraguas que se convertían en helicópteros, hasta bolígrafos que lanzaban mísiles. Naturalmente, Bond recurría a estos aditamentos solamente cuando alguna beldad se convertía en arpía, como la camarada Onnotop. De cualquier manera, Q puede calcular en un día lo que a una estación de trabajo de alto nivel le insume 60 años o, dicho de otra forma, sus 30 trillones de operaciones por segundo son equivalentes a toda la población del planeta procesando 5000 operaciones por segundo simultáneamente. En fin, creo que en breve comenzaremos a ver evaluaciones genéticas de reproductores a escala internacional hechas con métodos bayesianos, y presentados de manera bayesiana, es decir, a través de una distribución de probabilidades manifestando claramente la incertidumbre remanente sobre el valor genético de cada reproductor.

Es posible que el bayesianismo ortodoxo no sea el fin de la historia. Por un lado, tendrá que convivir con técnicas clásicas que son extraordinariamente útiles. Por otro, Judea Pearl, cuyo hijo fue recientemente asesinado en Pakistán por extremistas religiosos, ha argumentado que el lenguaje probabilístico del bayesianismo es inadecuado para tratar la inferencia causal. Esto es afortunado. Sugiere que todavía faltan cosas por hacer.

Muchísimas gracias por vuestra atención.