La biología de redes genómicas, de transcripción, metabólicas, tiene mucho que ver con este título, al menos así lo opinan Mark Isalan (Barcelona) y Matthew Morrison (Londres). Si la afirmación del título es verdadera, entonces debe ser falsa. Si es falsa, entonces es verdadera. Es una afirmación autorreferente o circular. En biología encontramos afirmaciones similares como «este gen se reprime a sí mismo,» o «el gen A activa al gen B y el gen B inhibe al gen A.» ¿Cómo resolver estas «paradojas» biológicas? Los autores proponen utilizar la noción de tiempo. Nos lo cuentan en Mark Isalan, Matthew Morrison, «This title is false,» Nature 458: 969, 23 April 2009 .

Las afirmaciones autorreferentes o circulares en biología son difíciles de interpretar sin una noción de secuencia o temporalidad. Se sabe desde la década de los 1960, cuando Stuart Kauffman, todo un pionero en biología de sistemas, introdujo los modelos booleanos para redes génicas. Estos sistemas modelan afirmaciones (verdades) que evolucionan secuencialmente (con el tiempo). Redes secuenciales como A produce B y B produce C son fáciles de interpretar, pero las cíclicas, como A produce A (retroalimentación positiva) o A inhibe la producción de A (retroalimentación negativa), presentan dificultades para el biólogo. El biólogo teórico René Thomas conjeturó en los 1980 que la retroalimentación positiva sólo produce estados estables (como ‘on’ y ‘off’). La retroalimentación negativa, por el contrario, produce comportamientos estables, oscilatorios e incluso caóticos, dependiendo de los parámetros del modelo. Un ejemplo, la proteína supresora de tumores p53 que está mutada en el 50% de los tipos de cáncer. A principio de los 1990 se descubrió que p53 induce la producción de una proteína llamada Mdm2, que inhibe a la propia p53. La primera interpretación biólogica de esta relación fue que era una «autorregulación», la retroalimentación negativa mantenía estable los niveles de dicha proteína. En el año 2000 se descubrió que la concentración de la proteína p53 oscila con el tiempo (de la misma forma que lo «verdadero» y lo «falso» oscilan en la paradoja del mentiroso).

El comportamiento oscilatorio temporal de la proteína p53 (modelo «A produce B y B inhibe A») se complica terriblemente cuando consideramos los efectos espaciotemporales, como en «A se difunde lentamente y activa a B, y B se difunde rápidamente y reprime a A.» Se producen patrones complejos que presentan manchas (spots), rayas (stripes), ondas espirales y otras estructuras (similares a las manchas de la piel de muchos animales), dependiendo de los parámetros del modelo (tasas de reacción, constantes cinéticas, etc.). Este tipo de mecanismo de producción de patrones autoorganizados ya fue propuesto en biología por Hans Meinhardt y Alfred Gierer en los 1970 en el contexto de la teoría de generación de patrones en sistemas de reacción-difusión de Alan Turing (los llamados patrones de Turing en modelos de morfogénesis, publicados en 1952). Curioso. Turing, informático, matemático, ¿biólogo? Turing como material que pronto deberán conocer todos los biólogos y no sólo los investigadores.

La biología de sistemas nos está obligando a «repensar» cómo se representan las relaciones dinámicas tanto temporales como espaciotemporales en las redes génicas, de transcripción y metabólicas. ¡Quien le iba a decir a biólogo hace pocos años que tendría que estudiar la paradoja del mentiroso para poder entender el funcionamiento de una célula! Así es la ciencia, imbricada, multidisplicinar, … sistémica (diría un biólogo).