MANUEL SÁNCHEZ: ‘EL BIG DATA HA REVOLUCIONADO POR COMPLETO EL CAMPO DE LA INVESTIGACIÓN.’

Manuel Sánchez Angulo es profesor de microbiología en la Universidad Miguel Hernández de Elche. Parte de su tiempo libre lo dedica a dar charlas y divulgar ciencia en su blog ‘Curiosidades de la microbiología’ y en el podcast ‘El podcast del microbio’. también podéis encontrarlo en Twitter: @ManoloSanchezA. En esta entrevista veremos qué opinión e impresiones tiene sobre el Big Data.

P: ¿Cómo definiría su profesión y a qué se dedica?

R: Soy profesor de universidad y me dedico a la enseñanza y a la investigación científica.

P: ¿Ha trabajado o ha tenido alguna relación con el uso del Big Data?

R: Digamos que sí, pero hace tiempo. Cuando aparecieron las primeras bases de datos genómicas, allá por los años 80, eran muy pequeñas, con muy pocos genes para comparar secuencias y veías el potencial tan grande que tenía aquello. Pero bueno, ha ido creciendo exponencialmente, tanto las bases de datos como las herramientas para los análisis y bueno, muchas veces lo que ocurre es que empiezas en una cosa, lo utilizas y luego después te vas a otra línea de investigación y últimamente no lo utilizo tanto.

P: ¿Piensa que el Big Data ha ampliado los horizontes en el campo de la investigación?

R: Sí, seguro. Lo ha revolucionado por completo. Que yo no haya utilizado más el Big Data no significa que no veas que ese campo está cambiando por completo el panorama, que es otra nueva revolución que está ahí. El problema es que se está acumulando a tal velocidad los datos y hay un volumen cada vez más grande, que te cuesta un poco seguir ese campo si no estás muy metido en él y no te gusta.

Porque estas cosas también te tiene que gustar, tiene que gustarte estar delante de la pantalla, viendo datos, algoritmos, etc.. Hay gente que le puede gustar mucho y en mí caso, me resulta interesante, pero no tengo ese sentimiento de decir ‘esto me gusta’, pero eso no quita que no sepa que está revolucionando la investigación por completo.

‘Los estudiantes son mi Big Data por así decirlo, las personas de las cuales me interesa saber su opinión sobre mis clases.’

P: Desde la perspectiva de divulgador, ¿cómo ve esta herramienta del Big Data?

R: Un campo a explorar. En cuanto a divulgación, puedes coger las mismas herramientas que se utilizan para analizar genomas y utilizarlas para analizar qué contenidos se ven más, desde qué países se ven, rango de edad, etc.; entonces sabiendo cómo conectar esos datos puedes hacer un contenido más específico para tener más impacto. Eso sería una forma de utilizarlo, pero, como en mi caso hago la divulgación como a mí me gusta, porque disfruto haciéndola y no tengo que correr por los lectores, no utilizo ninguna de estas herramientas. Si alguien me lee, perfecto, pero si nadie me lee tampoco pasa nada. No vivo de la divulgación. En caso de que sí viviera, a lo mejor sí me plantearía el Big Data para maximizar lo que estoy haciendo, pero no es mi caso. Yo me dedico a dar clase, y doy clase lo mejor que sé. De ahí intento coger datos, por ejemplo encuestas que paso a mis estudiantes. Los estudiantes son mi Big Data por así decirlo, las personas de las cuales me interesa saber su opinión sobre mis clases. 

‘Creo que sí se debería hacer divulgación sobre el Big Data. Está revolucionando la vida de todos.’

P: ¿Qué fue lo que le motivó a que dedicara parte de su tiempo a la divulgación?

R: No sé si esto puedo decirlo (risas). Empecé en parte porque me gusta mucho contar anécdotas en clase, cosas que tengo apuntadas en un documento, y un día pensé: ‘¿y esto por qué no lo publico?’ Entonces, cuando existía el sitio ‘Geocities’, empecé a hacer una página web, pero el sitio cerró y decidí pasarlo al blog ‘Curiosidades de la microbiología’ y me fui animando. Hice un programa de radio y empecé a publicar en revistas. Hubo un tiempo en el que le dedicaba más tiempo porque habíamos pedido una serie de proyectos que no nos concedieron y entonces te ves con ‘tiempo libre’, aunque en realidad tienes que pensar en más proyectos, pero a mí, que no me gusta estar de brazos cruzados, me permitió meterme en esto de la divulgación un poco más a fondo.

P: ¿Le gustaría dedicarse a la divulgación en algún momento a tiempo completo?

R: No la verdad. Me gusta hacer la divulgación que a mí me gusta, más otro tipo de divulgación, más de disfrutar yo, soy más egoísta, no necesito estar al día de la información, de lo que la gente quiere, que es lo que hace un divulgador científico. Ten en cuenta que es mi tiempo libre, entonces, si mi tiempo libre no lo disfruto, mal vamos.

‘El potencial es tremendo, el quid de la cuestión es saber utilizarlo.’

P: ¿Cree que se debería hacer más divulgación sobre el Big Data en sí, o solamente debería ser una herramienta?

R: Creo que sí se debería hacer divulgación sobre el Big Data. Es una cosa que está revolucionando la vida de todos. Gran parte de las herramientas del Big Data nace de la biología, todos los algoritmos de comparación de secuencias, en vez de comparar secuencias puedes comparar otras cosas. Cuando vas al supermercado, ellos saben quién eres desde el momento que pagas con la tarjeta de crédito,  saben qué tipo de compra has hecho, si aprovechas sus ofertas, el banco con tus movimientos también te conoce. Todo eso es un algoritmo como los de comparación de secuencias solo que le das otros items y eso es una cosa que la gente debe saber qué es, la gran cantidad de información que vamos dejando. Incluso en nuestro móvil, con todas las aplicaciones a las que se les da permiso. Entonces hay que decirle a la gente que ahora mismo se pueden hacer todas esas cosas, aunque la gente no sea consciente de ello.

P: ¿Qué usos se puede hacer del Big Data en temas de investigación en microbiología?

R: Muchísimos sin duda. Por ejemplo, en diagnosis para diagnosticar una enfermedad infecciosa: cuando el paciente está en la UCI y quieres saber si tiene o no infección, el tipo de infección que es, etc., hay una serie de pistas en el paciente que si las estudias conforme va avanzando y progresando, puede haber una inteligencia artificial (IA) que vaya recogiendo esos síntomas y hacer una predicción del tipo de infección sin que llegues a realizar un cultivo, ganando tiempo frente a esa infección, la IA va comparando diferentes historiales y te dice que cuando tienes estos síntomas es muy probable que tengas este tipo de infección sin llegar a ver al patógeno. Otro ejemplo puede ser en la búsqueda de nuevos antibióticos: tengo una muestra de microorganismos, entonces puedo ir a bases de datos a comparar secuencias y encontrar genes parecidos a productores de antibióticos. El potencial es tremendo, el quid de la cuestión es saber utilizarlo.

P: ¿Es posible que con todos los avances en Big Data esté ganando peso la investigación in silico y la automatización respecto al laboratorio tradicional?

R: Sí y no. Recuerdo que cuando estudiaba también se decía que los robots sustituirían a las personas y está claro que no ha sido así. Los robots son capaces de realizar el trabajo de una persona, pero necesitas a personas para programar las máquinas. La automatización te permite hacer otras cosas mientras ella se encarga de hacer los trabajos más manuales, la que tiene la última palabra y entiende qué está haciendo la máquina es siempre la persona; por eso, la máquina te puede hacer una preparación o comparar secuencias, pero la que se encarga de ver que tiene sentido y puede concordar lo que se ha hecho es la persona.