Publicado: mayo 16, 2026, 11:33 pm
Stefan Hell nació hace 64 años en la remota Transilvania. Sin embargo, los alemanes cuentan como suyo el Nobel de Química que ganó en 2014 por su contribución fundamental a la microscopía de súper resolución . Cuando era un adolescente, sus padres huyeron del régimen de Ceaucescu y emigraron muy cerca de Heidelberg, la ciudad universitaria por excelencia en la que Hell acabó por hacer carrera como físico antes de unirse al Instituto Max Planck, donde investiga desde hace décadas. La obsesión de Hell desde muy pronto fueron los microscopios, y más concretamente, cómo lograr que fueran capaces de mejorar su resolución . Había un muro infranqueable en la capacidad de observar lo infinitesimal: el límite de difracción de la luz, algo que se consideraba una ley natural y, por tanto, imposible de superar. Según el célebre principio de Ernst Abbe, padre de la óptica moderna, nuestra capacidad de observar la naturaleza estaba condenada a conformarse con esos 200 nanómetros. Sin embargo, Hell demostró que este límite no era tal y que el problema podía sortearse aplicando el ingenio, por ejemplo, mediante el uso de la fluorescencia. Su trabajo cristalizó en el posterior desarrollo de los nanoscopios, microscopios de súper resolución capaces de observar estructuras (materiales o biológicas) en tiempo real y a una escala de hasta 10 nanómetros. Durante muchos años, su investigación se consideró marginal, incluso excéntrica . Pero las múltiples aplicaciones que ha tenido el desarrollo de estos nuevos microscopios, ya sea en microbiología o en nanotecnología, suponen una reivindicación que se ha traducido en numerosos premios y reconocimientos más allá del Nobel. El investigador ha estado en Madrid en la Fundación Ramón Areces para participar en la jornada Nobel Prize Conversations y, entre otras cosas, someterse a las preguntas de ABC. — Cuando recibió el Premio Nobel, recordó que al principio de su carrera mucha gente despreció su investigación por considerarla extraña o marginal. Ahora que ocupa una posición de liderazgo, ¿cómo trata a los científicos jóvenes que acuden a usted con ideas extravagantes? ¿Les trata de forma más comprensiva debido a su propia experiencia? —Definitivamente aquello tuvo una influencia en cómo pienso sobre la ciencia y sobre las personas. Esto no solo me ocurre a mí; todos tenemos nuestra biografía y, basándonos en ella, tomamos decisiones. Mi experiencia me dice que es muy difícil saber si alguien va por el camino correcto o no. Mi propio director de tesis en Heidelberg era físico de bajas temperaturas, no estaba especializado en mi campo en absoluto. Intenté convencerle de que había potencial en la microscopía, en el problema de la resolución; que había algo profundo por descubrir. Él era un físico muy bueno, no quiero restarle importancia, pero lo descartó. Dijo: «No, no lo creo». Si le hubieras preguntado a finales de los 80 cuál de sus estudiantes ganaría un Nobel, te aseguro que yo no habría estado en esa lista. Al cien por cien. Saqué muy buenas notas, pero no era de los que levantaba la mano constantemente o hacía siempre las mejores preguntas. Él pensaba en mí como alguien diligente, con talento para lo técnico, pero que probablemente nunca lograría un avance científico. Y la cosa fue muy diferente. Por eso digo que no se puede saber. Ahora tengo muchos estudiantes y ¿me atrevería a decir quién tendrá éxito y quién no? Veo que algunos son más creativos o más ambiciosos. La ambición es muy importante porque te hace recorrer ese kilómetro extra. Basándome en eso puedo intuir algo, pero en general es muy difícil de predecir. —La microscopía es una disciplina con potencial para mejorar muchas otras áreas dentro de la biología o la medicina. Pienso en la genética, y por supuesto, en la IA y su capacidad para reconstruir imágenes biológicas. ¿Cuáles de estas aplicaciones le parecen más disruptivas? —Los puntos que menciona son absolutamente legítimos. La IA tendrá un impacto, como en muchos otros campos. ¿Tendrá impacto en la microscopía? Por supuesto. No solo en el análisis de imágenes, que es lo obvio, sino también en el diseño de la óptica y en cómo funciona. Las leyes de la naturaleza ya se entienden muy bien. En ingeniería, si construyes una casa, no empiezas de cero; si tienes una IA que sabe cómo se construyeron otras casas, pulsas un botón y diseña una nueva según tus gustos. Ya no necesitas al arquitecto. Lo mismo pasará en la óptica. Las reglas son conocidas y puedes pedirle a la IA: «Constrúyeme un microscopio con estas características». La pregunta es: ¿saldrá de ahí algo totalmente disruptivo? En este punto, probablemente no, porque la IA combina y extrapola reglas establecidas. Para algo totalmente disruptivo, la IA quizá no esté lista aún, aunque no digo que no llegue a estarlo si le permites cierta «locura» y luego otra IA comprueba si esa locura es factible. En mi caso, yo fui lo suficientemente audaz para desafiar la sabiduría aceptada. Entendí que la barrera de la difracción no era tanto una ley física, sino una interpretación de las leyes físicas. No rompí una ley de la naturaleza, eso sería tonto decirlo, pero rompí una ley percibida. —Algunos de sus compañeros decían que usted «esquivó» el límite de difracción, pero usted insiste en que lo «rompió». ¿Cuál es la diferencia? —Insisto en lo de romper porque pensar que lo rompes es fundamental. Te permite pensar en la innovación de una manera distinta. Por ejemplo, cuando recibí el premio Nobel en 2014, la mejora de la resolución era de un factor 10. Los comentaristas decían que habíamos esquivado la ley. Yo decía: «No, la estamos rompiendo, no hay límite». Seguí trabajando y logré otro factor 10. Mucha gente pensaba que era una cuestión semántica, pero no lo era. Se decía que la clave para superar la barrera era calcular el centroide de un máximo. Yo sostuve que la clave era jugar con estados de «encendido y apagado». Fui criticado por esto. Pero seguí ese camino y pude avanzar otro factor 10. Aquellos cuya interpretación era incorrecta se quedaron estancados. El pensamiento correcto —y el lenguaje que lo refleja— determina qué harás después. Los humanos tienden a pensar en paradigmas, en cajas. Yo pude seguir adelante porque tenía las cajas correctas. En los últimos diez años hemos bajado a nivel molecular, mientras otros no pudieron. Es así de simple: es vital tener el pensamiento correcto. — Es muy de Wittgenstein, esa idea de que el lenguaje, las palabras, determinan cómo ves el mundo. Incluso para un físico. — La naturaleza tiene su propia interpretación de la realidad y no se detiene aquí o allá; la naturaleza es lo que es. Los humanos tenemos interpretaciones que suelen encajar en marcos y paradigmas. A la naturaleza no le importa si tú piensas que la barrera de difracción es un límite. Por eso es malo aferrarse a esos marcos. Un «cambio de paradigma» es básicamente reencuadrar un problema en un lenguaje nuevo. Por eso no puedo decir cuándo la IA podrá hacer este trabajo. Si le introduces a la IA algún «error» que permita formas diferentes de pensar, entonces será muy poderosa. — Precisamente, mucha gente se queja de las «alucinaciones» de la IA generativa, ¿pero cree que en ciencia un poco de alucinación podría ser útil cuando hay problemas que nadie ha resuelto usando la lógica convencional? —Absolutamente. Yo tuve esa idea loca siendo estudiante: «¿Qué problema interesante queda en microscopía que valga la pena resolver?». Era la barrera de difracción. Todo el mundo decía que no se podía. Yo fui lo suficientemente audaz intelectualmente para pensar si eso era realmente una ley de la naturaleza o solo una ley percibida. En aquel momento podrías haberlo llamado alucinación, no era más que una intuición.
