Nicolás Gaggion es Ingeniero en Informática y Doctor en Ingeniería de la Universidad Nacional del Litoral (UNL de Santa Fe capital). Actualmente se encuentra haciendo una estancia de postdoctorado financiada por APOLO Biotech, una empresa de base tecnológica donde desarrolla diversos proyectos que buscan aplicar herramientas de inteligencia artificial, visión computacional y aprendizaje profundo para mejorar la genética y el crecimiento de las plantas.

Desde agosto de 2024 es profesor adjunto del DC Exactas-UBA y desde marzo profesor en la Universidad Torcuato Di Tella. También fue profesor en la Facultad de Ingeniería Química de la UNL y doctorando del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, Sinc(i) CONICET-UNL Santa Fe.

En esta entrevista -que inaugura una sección de conversaciones con nuevos profesores del DC- Nicolás nos cuenta sobre su actual rol docente así como también sobre sus destacados proyectos computacionales aplicados a biología vegetal y la biotecnología.

¿Cuándo llegaste a Buenos Aires y cómo te está resultando la vida acá, a diferencia de Santa Fe?

Llegué en diciembre de 2023 y me instalé definitivamente acá en Buenos Aires. La verdad que me voy acostumbrando a Buenos Aires, siento que viajo un montón pero ya estoy cómodo viviendo en la ciudad.

Quería preguntarte sobre tu rol como profesor adjunto del DC, ¿qué sensaciones y experiencias vas teniendo durante este cuatrimestre que comenzaste en este cargo?

Ahora estoy en “Métodos Numéricos”, que fue un caso atípico para cubrir porque es la última vez que se da la materia, debido al cambio de plan de estudios de Ciencias de la Computación. Y allí estoy actuando como JTP en las prácticas en laboratorios.

Y ahora se definió que el próximo cuatrimestre voy a estar en “Técnicas de Diseño de Algoritmos”, para las carreras de Computación y de Datos, ya que antes la materia era “Algoritmos III”.

En cuanto a la interacción con estudiantes de Exactas realmente es muy buena. Lo que más me sorprendió de Exactas es el nivel de compromiso y participación de sus estudiantes, porque la materia se cursa hasta las 22 horas y todos se van a las 22:05, es decir que aprovechan hasta el último minuto de la clase y de las consultas. Y en el canal de Discord están haciendo preguntas constantemente.

El background es un poco diferente a mi experiencia pasada, porque antes daba clases en Ingeniería Química en la Universidad Nacional del Litoral, Santa Fe. Y está bueno conocer a gente de Computación que sabe programar bien, algunos incluso mejor que yo, porque estos contenidos técnicos se ven con más detalles que en Ingeniería en Informática, considerando que tengo un perfil de ingeniero. Acá en Exactas manejan otros recursos y otras herramientas de las que también voy aprendiendo cada día.

Al mismo tiempo, tu área principal de investigación es Inteligencia Artificial y Deep Learning. ¿Tuviste alguna experiencia docente en esta área?

En lo que es Redes Neuronales estuve trabajando en  las clases prácticas de Aprendizaje Profundo, pero en la UNL. También estuve en una materia de posgrado de Álgebra Lineal con Optimización y dando Procesamiento de Señales con Grafos para Procesamientos de Señales Avanzadas. 

Quería hablar ahora sobre tus investigaciones. ¿Cómo fue el acercamiento a un tema tan novedoso que entrecruza computación con biología de las plantas?

En el 2018 estaba finalizando la carrera y tenía ganas de incursionar en la investigación a través de alguna de las becas que se ofrecían en la UNL. En ese momento vivía en Paraná y todos los días tenía que viajar a estudiar a Santa Fe, lo cual era complicado.

Pero con la beca de ayuda económica y la posibilidad de ingreso fijo que me dio, pude establecerme en Santa Fe. En ese momento había ido a hablar con los profesores de la UNL que ofrecían becas porque había un tema de vacancia: unos investigadores de París habían desarrollado un sistema avanzado para obtener imágenes de plantas, el sistema era low cost, era muy lindo pero tenían cientos de gigas de videos sin analizar. Y estaban buscando a alguien que justamente analice esos videos. Ahí es donde llegó esa propuesta, que finalmente la tomé como plan de beca.

Entonces me dieron esos cientos de gigas de video para trabajar en alguna aplicación que los analice. Y prácticamente no había ningún desarrollo para las raíces de plantas. Lo que vi es que las raíces son muy parecidas a las imágenes de fondo de ojo y que se ven las venas de los ojos como si fueran esas raíces. Entonces con esa similitud, investigué qué aplicaciones estaban hechas, con el fin de armar un sistema propio que pueda entender esas imágenes y procesar datos y señales en el tiempo.  La verdad que, desde que empecé, ese desafío me gustó mucho y hace seis años que sigo en esa línea de investigación.

¿También te gustan las plantas o no?

Me gusta mucho trabajar con procesamiento de imágenes y video, no es que me haya atraído el campo de la biología vegetal en sí mismo (ni siquiera soy un aficionado a las plantas) sino que de alguna forma las necesidades de investigación me llevaron allí.

¿En este trayecto surgió la herramienta ChronoRoot?

El caso de Chronoroot fue el tema de mi tesis de Ingeniería en Informática y fue el primer paper importante del doctorado en el Sinc(i). Ya que arrancando mi investigación le di un cierre más formal y lo convertí en un paper.  

Para explicarlo de manera sencilla: ChronoRoot es un sistema de hardware y software de bajo costo y open source, con una herramienta de software que permite la reconstrucción de una raíz de una planta en dos dimensiones mediante el uso de redes neuronales para segmentación, y de métodos clásicos de procesamiento de imágenes y computación para la construcción de un grafo que permite entender la forma de la arquitectura del sistema de raíces a lo largo del tiempo.    

Mi foco comenzó en el tema de análisis y procesamiento de imágenes orientadas a grafos pero después mutó hacia redes neuronales convolucionales en grafos, que para las raíces de plantas no son particularmente muy buenas. Esto es porque los grafos son diferentes en cada planta en cada instante de tiempo, entonces eso complejiza mucho la investigación. 

¿En qué etapa está el proyecto?

La etapa actual de la investigación se centra en expandir ChronoRoot a otro tipo de plantas, sobre todo de cultivos, como por ejemplo tomate y arroz. Buscamos lograr que el sistema funcione y que se pueda transferir como producto mínimo viable.

Y buscamos cambiar de planta, porque en el laboratorio trabajan con esta planta pequeña que es la Arabidopsis thaliana, pero cambiar a plantas de interés agronómico es complejo. Tomando como analogía el “ratón de laboratorio”, esta es la planta modelo de investigación en laboratorio, porque es la primera a la que le conocieron el genoma completo. Entonces se pueden hacer todos los testeos allí y es una planta chica que en dos semanas crece lo suficiente para estudiarla, es decir que permite hacer pruebas rápidas y sencillas.

En cambio trabajar con cultivos es mucho más complejo. No sólo se trata de mejorar el crecimiento y resistencia de las plantas sino también de sustituir el uso de agroquímicos, los cuales son muy dañinos para el ambiente y la salud humana. Y además queremos entender mejor todo lo que son plagas y enfermedades, no en las raíces sino en la parte aérea.

¿Cuál sería el objetivo principal?

El objetivo principal del proyecto es contar con alguna forma aplicable de cuantificar qué tan buena es una planta en cierto contexto y entender que para plantar en La Rioja o en La Pampa usaremos una semilla que se adapte particularmente a ese suelo, la idea es no traer una semilla genérica del exterior ni forzar su adaptación.

También se trata de cuantificar en términos estructurales los efectos de aplicar o no un tratamiento a la planta, qué es lo que pasa específicamente con esa planta y poder medirlo cuantitativamente. Aunque todavía hay una clara distancia en conectar el laboratorio con el campo argentino, estamos en camino hacia el objetivo de la transferencia tecnológica.

¿Podrías contar un poco sobre la empresa APOLO Biotech y cómo se enmarca en tu trabajo de investigación posdoctoral?

Mi investigación postdoctoral se enmarca en un contexto de país muy complicado. Porque yo tenía planificado inscribirme al postdoc cofinanciado en CONICET y con el cambio de Gobierno cerraron la convocatoria y quedé afuera. Entonces me contrató APOLO Biotech de manera directa para hacer el posdoc allí.

APOLO Biotech es una empresa de base tecnológica creada en Santa Fe con el respaldo del CONICET. Mi codirector de beca, el doctor Federico Ariel, es cofundador de la empresa y es investigador CONICET con lugar de trabajo en el Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias (IFIBYNE), donde junto con su equipo científico investigan la biología molecular de las plantas. Hace varios años descubrió un gen de Arabidopsis thaliana en particular que se llama “APOLO”, que permitió entender cómo  transmitir información clave a las plantas usando ARN como moléculas exógenas. Con esta prueba de concepto, APOLO Biotech desarrolla tecnología para que una planta obtenga información y se defienda mejor, por ejemplo, ante una enfermedad.

Estos desarrollos tienen perspectivas de ser comercializables y convertirse en un producto, sobre todo para que se puedan utilizar en el campo. En ese contexto se fundó una empresa de base tecnológica para transformar los desarrollos científicos en avances tecnológicos para la agricultura sustentable.

El valor agregado de APOLO Biotech es que conecta la academia con el sector productivo. La empresa cuenta con más de 30 personas, de las cuales la mayoría tiene un doctorado y además se vincula con múltiples laboratorios del CONICET, el INTA y universidades nacionales. 

Por último, ¿cambia en algo que el postdoc sea financiado por APOLO Biotech en lugar de CONICET?

Un aspecto importante, además de investigar para los objetivos de los proyectos que tiene la empresa, es mi rol de gestión, fundamentalmente armar un equipo: tengo que buscar nuevos colaboradores para el grupo y formar todo el tiempo gente nueva a la que le interese sumarse a estos temas. Actualmente estamos tomando nuevos tesistas y ya tenemos varios tesistas de Ciencias de la Computación.

Por otro lado, me la paso yendo del Cero más Infinito al IFIBYNE y viceversa, donde me reuno con Federico y su equipo para poner en aplicación mis nuevos métodos y que ellos puedan medir los resultados de sus propios experimentos mediante los sistemas generados. Me gusta mucho poder estar en los dos lugares, termino trabajando la mitad del tiempo en el DC (en un espacio compartido con el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada-LIAA) y la otra mitad en el IFIBYNE.