De la mesada del laboratorio al teclado

Durante años di vueltas para abrir un canal. Siempre había una excusa mejor: el audio, el guion, el momento. El momento llegó igual, en un parón, con el campo abierto y el nombre puesto. El video se llama De la mesada del laboratorio al teclado y está en RazoNauta. Esta nota es la versión que se puede leer sin auriculares.

Me formé en la Licenciatura en Ciencias Biológicas de la Universidad de la República, con profundización en neurociencias. En la Facultad de Medicina, en el laboratorio de la Dra. Patricia Cassina, la línea principal era la esclerosis lateral amiotrófica. La ELA se volvió un nombre conocido por Stephen Hawking. Se discute si la suya era exactamente esa enfermedad o una variante, por la cantidad de años que vivió. Para el trabajo de mesada, el nombre alcanzaba: una neurodegeneración que se extiende.

Yo no trabajaba directo sobre la neurona. Trabajaba con astrocitos, las células con forma de estrella que las acompañan, les dan soporte y mantienen el entorno. Hay una idea que se repite en esa literatura: a veces el astrocito deja de acompañar y se vuelve parte del problema. El caldo en el que vive lo cambia, y esa reactividad ayuda a explicar por qué la lesión no se queda quieta. La tesis de grado fue sobre la inhibición de la función mitocondrial en esa conversación entre astrocito y neurona. Después vinieron colaboraciones —MitoQ, marcadores de la vía del ácido araquidónico, alfa-sinucleína, ibogaína— en las que no figuro como primer autor. El trabajo era de equipo. Lo digo así para que no parezca otra cosa.

Arranqué una maestría, pasé hacia el doctorado y no lo cerré. Me había cansado de la incertidumbre de investigar en Uruguay, en la región y, cada vez más, en el clima general de la ciencia. Hay gente que lee esa decisión como un error. Yo la leí como un cambio de instrumento.

Hace casi nueve años que trabajo en IT. Hoy pruebo software: páginas, APIs, permisos, lo que un equipo está por soltar. Últimamente la mayor parte del esfuerzo está en automatizar lo que antes se hacía a mano, con Playwright y TypeScript, y en usar modelos como una herramienta más. No como un reemplazo del criterio. Un modelo que inventa un criterio de aceptación es tan inútil como un protocolo que se salta el control.

Lo que se parece entre las dos mesadas es más de lo que parece en un currículum. En el lab había que enterarse de algo que todavía no estaba escrito, anotar lo que sí se vio, y comunicar sin inflar el resultado. En QA pasa lo mismo: un fallo es una observación. Hay que decir en qué build, con qué datos, qué se esperaba y qué ocurrió. Si el informe es vago, nadie puede repetir el experimento.

También se parece la novedad constante. En la ciencia aparece una terapia, un marcador, una forma distinta de mirar la misma célula. En un producto aparece un flujo, un permiso, un contrato de API que cambió el martes. La inteligencia artificial, metida en ese trabajo, se me hace un microscopio nuevo. Amplía. No decide qué pregunta importa.

El canal va a mezclar eso. Divulgación, herramientas, a veces el oficio de tester, y temas de neurociencia que la gente pregunta de verdad. La charla de neuroplasticidad que di en el trabajo enganchó más de lo que esperaba. Sirve de brújula: hay curiosidad, y en Latinoamérica no sobran canales que hablen de estas herramientas sin convertirlas en un anuncio.

El audio de ese primer episodio se puede mejorar. El micrófono ya venía en camino cuando lo publiqué. Preferí sacarlo así antes que seguir buscando la toma perfecta. Si estás leyendo esto, el cuaderno queda abierto al lado del video.