Daniel Gianola

Excel·lentíssim i Magnifique Sr. rector de la Universitat Politècnica de València, el senyor Justo Nieto Excel·lentíssim Senyor president del Consell Social
Excel·lentíssims Membres del Claustre d'esta Universitat
Volgut Padrí del Departament de Ciència Animal, el senyor Agustín Blasco
Volguts col·legues, amics i familiars presents
Senyores i Senyors

He visitat Europa en moltes ocasions, especialment Dinamarca, França, Noruega i Espanya, a causa d'una sèrie de vinculacions professionals. En particular, he sigut rebut en esta comunitat valenciana assíduament des de 1994, i des d'ací hem intentat contribuir a la formació d'investigadors jóvens, procedents d'uns quants llocs d'Espanya. Per açò, em prenc la llibertat de manifestar que al mateix temps d'uruguaià i nord-americà, també em sent europeu i valencià. Com vostés saben, les arrels culturals de l'enorme majoria dels uruguaians provenen d'Europa. El meu besavi patern, per exemple, va nàixer a Itàlia l'any 1876 i arribà al Río de la Plata amb una mà avant i una altra arrere, per a construir una nova vida en un nou món. També podem traçar els nostres orígens a bascos i canaris,com ocorre en el costat matern de la meua família. Els europeus van sembrar les bases culturals de l'Uruguai Modern, país en el qual vaig rebre una educació publica, laica i gratuïta. Posteriorment els Estats Units, la meua pàtria adoptiva i eixe gran meeting pot, em van obrir les seues portes per a així poder internament en el camí de la investigació i la docència . Eixes mateixes portes es van tornar a obrir per a rebre a la meua esposa uruguaiana, descendent de catalans i portuguesos. Els gens dels meus avantpassats europeus expressats en els meus fills, hui vivint a Chicago i en Baltimore, continuen en el seu incessant itinerari. Desitjaria agrair este doctoramiento en caràcter d'immigrant i de descendent d'immigrants europeus. Em permet interpretar-ho com una ofrena a tots els immigrants, els que a l'intentar millorar la seua realitat, contribuïxen que les vides dels altres també adquirisquen una major qualitat.

La Universitat Politècnica de València, l'escola d'agrònoms de la qual compta amb una gran reputació, ha decidit conferir esta distinció en la meua persona, un zootecnista especialitzat en la genètica quantitativa. No és freqüent que es reconega l'aporte que fan les ciències agropecuàries a la humanitat. Per exemple, no hi ha un premi Nobel en agricultura. L'únic agrònom que va rebre una distinció de tal envergadura va ser el nord-americà Norman Borlaug, en 1970, però el seu llorer va ser en la categoria Pau. El premi que atorga la Fundació Wolf d'Israel generalment passa desapercebut, a pesar que entre els llorejats s'inclouen George Sprague (va desenvolupar varietats de plantes resistents a les malalties), Jay Lush (fundador de les bases científiques de la zootècnia), Sir Kenneth Blaxter (punt de referència obligat en nutrició de remugants), i els meus col·legues de Wisconsin Burris i First, pels seus treballs sobre fixació del nitrogen en plantes i biologia reproductiva del ramat, respectivament. Inclús més, l'aporte de la ciència a la producció de limentos no és un tema d'interés quotidià. El ciutadà del món desenvolupat, típicament urbà, rep informació (generalment adversa) sobre la ramaderia i l'agricultura quasi exclusivament quan la premsa s'ocupa dels organismes transgènics, dels Frankenfoods, o d'algun episodi d'inseguretat alimentaria. Estos últims solen resoldre's amb mes facilitat i rapidesa (i amb conseqüències quantitativament menys greus) que la fam i la malnutrició existents en el planeta. A banda de raons personals òbvies, és llavors molt gratificant que la Politècnica de València valore este tipus d'esforç. Agraïsc vivament el vostre reconeixement, i ho faig en nom de dones i hòmens de totes les nacionalitats que intenten resoldre problemes relacionats a la genètica animal aplicada a la ramaderia.

Les tècniques que s'empren per a estendre les fronteres del coneixement en la ramaderia i són àmplies. Comprenen des de l'anàlisi dels genomes fins a la supercomputació, passant pel tractament estadístic de la informació arreplegada en experiments o en programes de millora genètica animal que s'apliquen en el camp. Açò ultime constituïx el meu reduït àmbit de treball. Desitjaria explicar breument que consistix la tasca. Empraré el cas dels programes globals de millora genètica de vaquins de llet per a il·lustrar alguns dels problemes i la seua possible resolució. A partir de la dècada del 50 es va estendre enormement l'ús de la inseminació artificial i del semen congelat en el ramat lleter. Açò va possibilitar que els bous considerats com superiors engendraren en centenars d'hostals (paraula quítxua empleada en el Va riure de la plata per a referir-se a una finca amb vaquins de llet) en diferents zones d'un país. Posteriorment, van aparéixer les tècniques de superovulació i transferència embrionària, permetent així incrementar el numere de descendents de les vaques superiors. Així es van globalitzar els programes de millora genètica. Hui en dia és rutinari, per exemple, que semen d'un bou holandés siga empleat per a inseminar una vaca neozelandesa, i que els embrions produïts per esta mare siguen implantats en vaques recipients a Brasil, Finlàndia o als Estats Units. La conseqüència és que les vaques lleteres(almenys les Holando-Frisonas) posseïxen xarxes genealògiques i genealògiques fins i tot més entramades que aquelles que lliguen als sud-americans amb els habitants del vell món!

Esta situació ha creat oportunitats i dificultats al mateix temps. Una de les oportunitats és òbvia: poder usar intensivament els animals de mes alt valor genètic, per a llavors produir la pròxima generació. Les dificultats són diverses, però desitjaria hui emfatitzar aquelles lligades al tractament estadístic de la informació continguda en sistemes nacionals de control de la producció o de malalties. En general, es mesura el volum i la composició de la llet, per cada vaca; els països escandinaus, a més, registren sistemàticament totes les instàncies que requerixen intervenció veterinària. El resultat final és l'existència de bancs de dades que contenen centenars de milions de dades, però també milions d'incògnites: el genotip o valor genètic dels animals.

Com es troben o inferixen dites incògnites? Usant mètodes estadístics. Lamentablement, estos no poden ser simples en el nostre cas. Majoritàriament, les característiques productives, reproductives i de resistència a les malalties són el resultat de l'expressió de milers de gens actuant concertadament, i d'influències ambientals. Algunes d'estes ultimes són tangibles (com el tipus de ració o els efectes de l'estació de part), però altres no; per exemple, la influència de microambients o del tractament preferencial no declarat d'alguns animals. Per consegüent, el valor genètic esta emmascarat pel medi ambient, i no hi ha mes remei que inferir-ho a través de tècniques estadístiques prou complexes.

Quals serien les millors tècniques a utilitzar? Fa vint o trenta anys, esta pregunta haguera rebut una resposta automàtica. Existia una espècie de pensament únic que sostenia que totes les respostes als problemes estadístics estarien donades pel que s'ha anomenat l'escola clàssica. El pare d'esta escola va ser el britànic Sir Ronald Fisher, però també hi haquè recordar al polonés Jerzy Neyman, el qual treballava en la Universitat de Berkeley. Aprofite, incidentalment, per a saludar i congratular a Robin Thompson, el qual hui és també investit com a Doctor Honoris Causa; el Dr. Thompson ocupa actualment la plaça de Fisher en l'estació Experimental de Rothampsted. Però tornem al tema. L'enfocament Fisheriano consistix a construir un estimador o funció de les observacions que maximitza una certa expressió matemàtica, anomenada versemblança. El dit estimador, anomenat màxim versemblant (hi ha almenys deu variants, una de Les quals va ser inventada per Thompson) posseïx una seriosa de propietats òptimes. Entre estes, es troba la següent: si la quantitat d'informació continguda en les observacions és infinita, el valor trobat és idèntic al de la incògnita que es desitja inferir. No obstant, si la informació és finita (la qual cosa ocorre sempre), no es pot ser categòric sobre la bondat d'este estimador. Però hi ha una dificultat inclús més central: l'assignació de les probabilitats usades per a descriure la incertesa es fa no sobre el que un desitja inferir (siguen valors genètics verdaders, paràmetres, models, hipòtesi o fets no observats), sinó sobre els resultats d'una quantitat infinita i hipotètica d'experiments o enquestes, semblants al que un hi ha fet per a obtindre la informació. En les escoles de Fisher i Neyman, no es pot assignar una probabilitat a l'esdeveniment que una hipòtesi o causa d'un fenomen siga certa, sinó als resultats d'un numere infinit d'experiments que mai ocorren! Hi ha arguments que permeten justificar esta visió de l'estadística, però admetem que no és el que un desitjaria fer. Es requerix una certa contorsió conceptual, causant que molts estudiants obtinguen males notes en els seus cursos d'estadística.

Pels anys 50 es comença a qüestionar els fonaments de l'estadística clàssica des d'uns quants angles summament complexos. Es produïx una revaloració d'un vell teorema de probabilitat condicional atribuït al Reverend Thomas Bayes en 1763, i s'establix l'escola bayesiana, que hui compta amb un dels seus màxims adalils en el Prof. Bernardo, de la Universitat de València. La idea és relativament senzilla: calcular la probabilitat del que no es pot observar (siguen causes, hipòtesi o valors genètics de les vaques), donat l'observable o la informació disponible. El calcule d'esta probabilitat requerix disposar d'una probabilitat a priori sobre les causes, previ a la informació. La dita probabilitat a priori es convertix en una probabilitat a posteriori una vegada que li la combina adequadament. Amb la informació disponible. En la mesura que s'acumula informació, la distribució de probabilitats a posteriori (representant l'estat actual de coneixement) es modifica dinàmicament, fins que convergix al valor verdader del paràmetre. En este camí, s'utilitzen les regles del calcule de probabilitats, i s'obtenen les probabilitats marginals, conjuntes o condicional que es desitgen, però sempre condicionalment a la informació disponible. En el sistema bayesiano s'assignen probabilitats directament als ítem d'interés (els valors genètics de les vaques) però sense invocar una sèrie infinita d'experiments inexistents, i no cal que les mostres (la informació disponible) siguen de grandària infinita.

L'escola bayesiana ha sigut objecte de dures critiques pels estadístics clàssics. En particular, e considera que l'ús d'una probabilitat a priori (que moltes vegades té exclusivament una interpretació subjectiva) seriosa incompatible amb l'objectivitat que, suposadament, la ciència ha de posseir. Em tem que els estadístics clàssics han perdut almenys la batalla, ja que hui han de conviure amb físics, economistes, biòlegs, enginyers, sociòlegs i arqueòlegs que han trobat en el bayesianismo les despostes que l'estadística clàssica els negava. Per a donar-los una idea del tipus de problemes que s'han abordat, consideren la següent aplicació del teorema de Bayes: calcular la probabilitat que la resurrecció de Crist haja tingut lloc. Abans que pensen que el vostre doctorand és un delirant, els avanç que este tema es tracta ben sovint en la revista Philosophical Quarterly i, en particular, en un llibre de Swinburne anomenat The existence of God. Este problema és inabordable des de la perspectiva clàssica, perquè requeriria imaginar una quantitat infinita de situacions exactament iguals a les que es van produir en eixe moment de la història, i tampoc és clar com hauria de plantejar-se. A més, no tindria sentit suposar que un té una quantitat infinita d'informació perquè, en realitat, s'ha observat un sol esdeveniment resurreccional, és a dir, la grandària de la mostra és igual a 1! El sistema bayesiano aplicat a este problema és capaç de produir respostes. No obstant revela l'enorme influència que la probabilitat a priori pot tindre, ja que els teòlegs i filòsofs bayesianos que han reflexionat sobre el punt no s'han pogut posar d'acord.

Seria deshonest que m'atribuïra protagonisme en esta confrontació entre les dos grans escoles. No obstant, tal vegada siga just reconéixer que em vaig internar en el camp de batalla uns vint anys abans que la resta dels meus col·legues de la genètica animal. Afortunadament, hui podem resoldre pràcticament tots els problemes estadístics de la millora genètica usant mètodes bayesianos, gràcies al desenvolupament de tècniques de simulació per ordinador basades en cadenes de probabilitats condicional, o cadenes de Markov. Conjuntament amb col·legues i estudiants d'unes quantes parts del món hem proposat solucions bayesianes a problemes d'estimació de variabilitat genètica, distàncies genètiques, orde de marcadors moleculars en el genoma, descripció de la resposta a la selecció artificial en poblacions d'animals i plantes, avaluació del canvi genètic per a la resistència a la mastitis en vaquins, anàlisi de corbes de creixement en animals de producció de carn (amb motivació paellera), tractament preferencial no declarat, avaluació internacional de reproductora i anàlisi de transcriptomes (ADN missatger), entre altres coses, algunes de les idees que hem desenvolupat per a la genètica animal s'han aplicat en el repoblament i en l'estudi de l'evolució d'asimetries en organismes.

S'ha comentat que els mètodes bayesianos no serien factibles en l'escala dels problemes en vaquins de llet als quals em referia, donat el grau d'intensitat dels càlculs. Em tem que estos escèptics s'equivoquen. El 17 de maig del 2002, s'inaugura el Centre Metròpolis de Simulació en Els Àlbers, EUA, en el qual la vedette és l'ordinador Q. Recordaran que Q era el científic que suplia James Bond amb tot tipus d'implements, des de paraigües que es convertien en helicòpters, fins a bolígrafs que llançaven míssils. Naturalment, Bond recorria a estos additaments només quan alguna bellesa es convertia en harpia, com la camarada Onnotop. De qualsevol manera, Q pot calcular en un dia el que a una estació de treball d'alt nivell li insume 60 anys o, dita d'una altra forma, els seus 30 trilions d'operacions per segon són equivalents a tota la població del planeta processant 5000 operacions per segon simultàniament. En fi, crec que en breu començarem a veure avaluacions genètiques de reproductors a escala internacional fetes amb mètodes bayesianos, i presentats de manera bayesiana, és a dir, a través d'una distribució de probabilitats manifestant clarament la incertesa romanent sobre el valor genètic de cada reproductor

És possible que el bayesianismo ortodox no siga el fi de la història. D'una banda, haurà de conviure amb tècniques clàssiques que són extraordinàriament útils. D'un altre, Judea Pearl, el fill del qual va ser recentment assassinat al Pakistan per extremistes religiosos, ha argumentat que el llenguatge probabilístic del bayesianismo és inadequat per a tractar la inferència causal. Açò és afortunat. Suggerix que encara falten coses per fer.

Moltíssimes gràcies per la vostra atenció