¿Por qué? Imagina las olas del mar llevando escombros que flotan a la playa, a medida que baja la marea. Una ola llega a la cima de la playa y depo...

¿Por qué? Imagina las olas del mar llevando escombros que flotan a la playa, a medida que baja la marea. Una ola llega a la cima de la playa y deposita un montón de tablas y algas. La siguiente ola no llega tan lejos, debido a que la marea está bajando, así que deja la línea de escombros un poco más abajo en la playa. Poco a poco, las olas que llegan a la playa crean una serie de rayas de escombros que se acumulan playa abajo. De esa manera, la playa entre las olas y los escombros permanece prístina, y las olas pueden depositar más escombros usando exactamente el mismo proceso. Los escombros existentes no se interponen en el camino. Para los somitas, las olas son las ondas de concentración de algún morfógeno, y los escombros que se depositan son una serie de «apagados y encendidos» genéticos que cambian el estado de células importantes. Además, los somitas que ya se han formado interferirían con las ondas entrantes, a menos que las ondas vengan de atrás. Meinhardt hizo esta predicción hace alrededor de quince años como consecuencia de la estratagema matemática de Turing. La capacidad recién encontrada para hacer visibles encendidos genéticos ha demostrado que fundamentalmente tenía razón. A pesar de estos logros notables, las ecuaciones de Turing para manchas en los animales, como era de esperar, dada la naturaleza pionera de este trabajo, no han sido un completo éxito. Con frecuencia este tipo de trabajos fracasan en predecir detalles experimentales, tales como qué pasa cuando crecen organismos a diferentes temperaturas. Turing fue el primero en intentar este tipo de modelos y mantuvo el modelo tan simple como se atrevió: en esa época las soluciones crecimiento se envuelve sobre sí misma. Este proceso parece matemático, normalmente empieza cuando un arco circular se forma sobre la superficie de una esfera hueca de células, esto se convierte en el borde de la porción de superficie que se pliega por dentro. Mucha gente ha construido modelos matemáticos de la gastrulación, pero los biólogos saben que el proceso completo está regulado por unos pocos genes y lo que les gustaría saber es cómo la genética interactúa con la geometría. En los noventa, trabajando en el Laboratorio de Inteligencia Artificial en Zurich, Peter Eggenberger Hotz diseñó una serie de modelos matemáticos que aves de pegajosidad y elasticidad, dos propiedades clave de una célula real. A medida que la masa de células simuladas se desarrolla, las señales genéticas hacen que las células cambien su posición en el espacio. Estos cambios uno por uno afectan a la actividad de los genes y las señales que producen. El lazo de retroalimentación entre los genes y la forma lleva a la forma final de la masa de células. El modelo puede usarse con muchos fines, por ejemplo, explorar el efecto de un morfógeno en la morfología. Una versión del modelo imita la gastrulación en una esfera hueca de células. Gracias a que todo el modelo se ha creado en un ordenador, es posible investigar características de la estructura que son difíciles o imposibles de observar en un embrión en desarrollo real, tales como las concentraciones de moléculas señalizadoras en varias localizaciones. Esta es una de las mayores ventajas de todos los modelos. La desventaja correspondiente es que no son el sistema real. Como Eggenberger señala, «poner técnicas evolutivas sobre una base firme, donde los mecanismos se pueden entender, es en sí mismo una razón importante para investigar el potencial de dichos sistemas».