2026 se perfila como un año en el que varias tecnologías dejan de ser promesas de laboratorio para empezar a probarse en escenarios reales, con impactos que van desde la salud hasta la energía y la ciencia básica. En el radar aparecen xenotrasplantes cada vez más compatibles gracias a edición genética, modelos de IA capaces de mejorar la predicción meteorológica sin depender siempre de supercomputadores, y nuevas apuestas por energía nuclear para sostener una demanda eléctrica al alza. También avanzan herramientas para entender el cerebro con microscopía óptica, observatorios y expediciones que amplían lo que podemos medir del Universo y del océano profundo, mientras ARNm y computación cuántica siguen madurando con pasos pequeños pero acumulativos, como quien afina un instrumento hasta que por fin suena como debe.
Xenotrasplantes: cuando un órgano de cerdo quiere pasar desapercibido
La lista de espera para un trasplante sigue siendo un reloj que corre demasiado rápido. En los países del Consejo de Europa mueren cada día en torno a dos docenas de personas esperando un órgano, y en Estados Unidos se suman más de una decena, según cifras citadas por Nature y especialistas clínicos europeos. La xenotrasplantación plantea una salida tentadora: usar tejidos u órganos de animales cercanos, con el cerdo como candidato principal por disponibilidad y tamaño.
El gran “pero” siempre fue el rechazo inmunológico, como si el sistema inmune leyera una matrícula extranjera y activara la alarma. Un ejemplo clásico es el carbohidrato alpha-gal presente en células porcinas, inexistente en humanos, que dispara una respuesta fuerte. Aquí entra el combo que está cambiando el guion: edición genética con CRISPR-Cas9 y nuevos inmunosupresores. En 2024, equipos de Massachusetts General Hospital y la empresa eGenesis realizaron el primer trasplante de riñón de cerdo en una persona viva, con un animal que acumulaba decenas de modificaciones genómicas para apagar antígenos problemáticos, silenciar secuencias virales e introducir genes humanos que ayudan a controlar inflamación y coagulación, según relata Nature.
Aunque aquel paciente falleció por problemas cardíacos no atribuibles al órgano, otros receptores en Estados Unidos y China llegaron a mantenerse estables durante más de ocho meses antes de volver a diálisis. También se han ensayado corazón, hígado e incluso pulmón en condiciones muy controladas, a veces en personas con muerte cerebral, como paso intermedio. La idea práctica es clara: aunque el injerto no dure “para siempre”, puede comprar tiempo, como un cargador portátil cuando el móvil está al 2%. A más largo plazo, el objetivo es personalizar el órgano hasta volverlo “invisible” para cada sistema inmune, una frase que en Nature atribuyen a Leonardo Riella, uno de los líderes clínicos del trasplante de 2024.
Meteorología con inteligencia artificial: pronósticos que caben en un escritorio
La predicción del tiempo se parece a intentar adivinar cómo se moverá el humo de una vela en una habitación con ventanas abiertas: influyen tantas variables que, históricamente, se necesitó potencia de supercomputación y modelos numéricos gigantes. Richard Turner, investigador de la Universidad de Cambridge, lo describe con crudeza en Nature: millones de líneas de código y equipos grandes para hacer funcionar esos sistemas.
En los últimos años, la IA meteorológica ha pasado de promesa a herramienta útil. Modelos como Pangu-Weather (Huawei Cloud) han mostrado aceleraciones enormes frente a métodos clásicos, y en 2025 Turner y colegas publicaron Aardvark, un enfoque “de extremo a extremo” capaz de ingerir datos crudos (estaciones, satélites) y producir pronósticos locales hasta diez días, con una característica que cambia el acceso: poder correrlo en un ordenador de oficina, según cuentan en Nature.
La consecuencia no es solo velocidad, es democratización. Investigadores que antes dependían de centros de supercomputación pueden experimentar, comparar hipótesis y ajustar preguntas. Turner también colaboró con Microsoft Research para Aurora, un modelo fundacional que apunta a eventos fuera del pronóstico típico, como trayectorias de ciclones o tendencias de calidad del aire. Y la ambición crece cuando se mezclan atmósfera y océano: el Allen Institute for AI describió SamudrACE, capaz de simular comportamientos conjuntos durante escalas de siglos o milenios, un tipo de análisis que antes estaba reservado a muy pocos.
Energía nuclear de nueva generación: pequeños reactores, grandes demandas
La expansión de la computación para IA está empujando la demanda eléctrica. La Agencia Internacional de la Energía (IEA), con sede en París, ha advertido de crecimientos anuales significativos del consumo de los centros de datos de aquí a 2030, algo que Nature recoge como contexto directo. Incluso si esa fiebre se enfría, la urgencia de descarbonizar redes eléctricas no desaparece.
Aquí reaparece la energía nuclear con dos caminos paralelos. El primero es pragmático: reactores modulares pequeños (SMR), con potencias de hasta 500 megavatios, capaces de alimentar cientos de miles de hogares. Rusia y China ya tienen SMR operativos, y hay decenas de proyectos en distintas fases. Los diseños más avanzados se apoyan en tecnologías cercanas a la fisión convencional, con calendarios concretos como el proyecto de Darlington en Canadá, previsto para finales de esta década, según Nature.
El segundo camino es de ingeniería más arriesgada: variantes como reactores de sales fundidas, que compañías como TerraPower exploran por su eficiencia y potencial para reducir residuos, incorporando almacenamiento térmico para gestionar mejor la producción. Y, en el horizonte, la fusión nuclear sigue acercándose a lo tangible. Nature menciona hitos recientes como el “net energy” del National Ignition Facility (Lawrence Livermore) en 2022, récords del Joint European Torus en 2023 y avances de Wendelstein 7-X en Alemania con tiempos de operación sostenida, mostrando rutas alternativas al tokamak. Nadie plantea una sustitución inmediata de la red mundial por fusión, pero sí un escenario donde 20 años ya no suenan a ciencia ficción, como sugiere la física Sibylle Günter en declaraciones recogidas por la revista.
Mapeo cerebral con microscopía óptica: entender el cableado y también los “tipos de cables”
La conectómica —mapear conexiones neuronales— ha dependido mucho de la microscopía electrónica: precisa, costosa, lenta. Consorcios como MICrONS y trabajos conjuntos de Harvard y Google Research publicaron reconstrucciones de volúmenes pequeños pero densísimos en 2024, una demostración espectacular del poder de la técnica, según resume Nature. El problema aparece después: una cosa es ver un laberinto de cables; otra, identificar qué cable hace qué, qué neuronas excitan, cuáles inhiben y qué neurotransmisores intervienen.
En 2025, el equipo de Johann Danzl presentó LICONN, un enfoque basado en microscopía de expansión: el tejido se atrapa en un hidrogel que se expande de forma uniforme, separando biomoléculas y volviendo la muestra más transparente. Con etiquetas de proteínas, un confocal estándar puede ver detalles a escala nanométrica manteniendo el “mapa” general. Es como inflar un plano de metro para distinguir estaciones diminutas sin perder la red completa.
Otro cuello de botella es la “corrección manual” de errores en reconstrucciones de microscopía electrónica. La organización E11 Bio propuso una estrategia de barcodes proteicos: neuronas modificadas para expresar combinaciones de epítopos, decodificables con rondas secuenciales de anticuerpos fluorescentes. En una prepublicación de 2025 citada por Nature, se mostraba que con 18 epítopos podían resolverse cientos de miles de combinaciones. Si escala, este tipo de lectura reduce la necesidad de revisiones interminables y acerca el sueño de mapas completos del cerebro de ratón con herramientas más accesibles.
Explorar los extremos: del cielo austral al fondo de la Fosa de las Marianas
Hay tecnologías que, más que responder preguntas, crean preguntas nuevas porque amplían el rango de lo observable. El Observatorio Vera C. Rubin en Chile entra en esa categoría. Con una cámara de 3,2 gigapíxeles y un diseño óptico avanzado, su misión es escanear el cielo austral repetidamente durante diez años, hasta acumular cientos de observaciones por punto. Nature cita al astrofísico Željko Ivezić estimando catálogos de unos 20.000 millones de galaxias y una cifra similar de estrellas. El valor aquí es el “tiempo”: no solo ver objetos, sino ver cómo cambian. Asteroides potencialmente peligrosos, explosiones transitorias, pistas sobre energía oscura… y una comunidad científica enorme preparada para exprimir esos datos cuando comiencen a liberarse de forma regular.
En el otro extremo, literal, está el océano hadal, a más de 6 kilómetros de profundidad. Haibin Zhang, de la Academia China de Ciencias, explica en Nature que durante años la biología de esas zonas dependía de redes que subían animales muertos y sin contexto preciso. El sumergible Fendouzhe, construido con aleaciones de titanio resistentes a presión y con un brazo de muestreo capaz de operar a más de 10 km, cambia esa relación: observar vida viva donde antes solo había “muestras recuperadas”. Zhang describe estudios recientes de genética poblacional en anfípodos hadales con un matiz casi emocional: ver por primera vez a sus organismos de estudio en su hábitat.
Terapias con ARNm: del “mensaje” temporal a tratamientos programables
El ARNm entró en la conversación pública con las vacunas contra la COVID-19, y estimaciones como las publicadas en JAMA Health Forum apuntan a millones de vidas salvadas, cifra que Nature menciona. Luego llegó la turbulencia política: la revista señala que en agosto de 2025 la administración de Donald Trump recortó de forma significativa la financiación federal para programas de vacunas de ARNm, cuestionando su seguridad.
Más allá del ruido, la lógica biomédica es potente: el ARNm es como un archivo temporal que tu cuerpo lee para producir una proteína durante un rato y luego desaparece. Diseño rápido, fabricación relativamente flexible, presencia transitoria en el organismo. En oncología, se está usando como terapia: vacunas personalizadas que codifican antígenos del tumor. Nature describe resultados en cáncer de páncreas donde este enfoque mejoró la supervivencia libre de recaída en pacientes que recibían inmunoterapia.
Hay incluso hipótesis provocadoras: análisis retrospectivos citados por la revista sugieren que personas con cáncer vacunadas con ARNm contra la COVID-19 cerca del inicio de ciertas inmunoterapias mostraron supervivencias globales mayores, algo que investigadores como Elias Sayour quieren probar en ensayos. En paralelo, un trabajo de 2022 en la Universidad de Pennsylvania mostró que podía usarse ARNm para reprogramar células inmunes in vivo y generar proteínas tipo CAR, evitando procesos muy duros de extracción, ingeniería y reinfusión propios de CAR-T. Si ese “atajo” mantiene eficacia, el efecto práctico sería hacer accesibles terapias hoy limitadas por infraestructura y coste.
Computación cuántica: menos magia, más corrección de errores
La promesa de la computación cuántica suele sonar a superpoder: simular química, materiales o fenómenos complejos mejor que cualquier ordenador clásico. El freno histórico ha sido muy terrestre: el ruido, la fragilidad de los qubits y la dificultad de corregir errores sin “romper” la información cuántica. Medir un qubit altera su estado, copiarlo no es viable como se copia un bit.
Nature destaca un punto de inflexión: en 2023, Google Quantum AI demostró un qubit lógico protegido mediante corrección de errores en una plataforma superconductora. Era un paso real, aunque limitado por la vida corta de los qubits. Aquí aparece un trabajo de artesanía científica: mejorar materiales y procesos de fabricación para alargar esa vida útil. Nathalie de Leon y colegas en Princeton han explorado superconductores basados en tantalio y flujos de fabricación que empujaron la vida del qubit por encima del milisegundo, según cuenta la revista. Con qubits más “duraderos”, la corrección de errores se vuelve más eficaz y el número total necesario para tareas prácticas puede bajar de cifras astronómicas a escalas aún enormes, pero menos absurdas.
Mientras tanto, los átomos neutros ganan espacio como alternativa: son más lentos, pero más escalables. El equipo de Mikhail Lukin en Harvard presentó un diseño universal con corrección robusta y mostró sistemas de miles de qubits capaces de operar durante horas. La lectura más útil quizá sea esta: estos dispositivos empiezan a parecer instrumentos científicos nuevos, no una copia del ordenador clásico, una idea que Nature recoge del propio Lukin. El siguiente reto es definir en qué problemas ganarán de verdad.