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El ADN basura podría ser increíblemente útil para la biocomputación
22 de julio de 2020 | Historia original de Inside Out Bio1
¿Y si nuestro genoma fuera mucho más inteligente de lo que todos creíamos anteriormente? ¿Qué pasaría si, en los muchos elementos del ADN repetitivo se asentasen las bases para la construcción de un nuevo tipo de biocomputadora? Este enfoque permitiría,en lugar de hardware frío,cálculos por auto-renovaciónrealizados con la wetware2 , abriendo la puerta a circuitos lógicos basados en ADN, que cambian de un estado a otro, análogos a la forma en que el silicio se enciende y apaga.
¿Cómo podría funcionar este tipo de computadora de ADN? Las repeticiones simples se llaman así porque la secuencia de ADN se repite una y otra vez varias veces. Las repeticiones en realidad son ideales para construir estructuras de ADN con propiedades útiles. En lugar del ADN B clásico descripto por Watson y Crick, las repeticiones de ciertas secuencias de ADN pueden transformarse en algunas estructuras 3D de mayor energía bastante exóticas. Pueden formar dúplex levógiros, estructuras de tres hebras y estructuras cuádruples de cuatro varas. Las diferentes estructuras de ADN cambian la forma en que la información se lee del ADN para generar ARN.
Esas secuencias repetidas que son capaces de cambiar de una estructura de ADN a otra se denominan flipones. En conjunto, el Dr. Herbert se refiere a estos flipones y su funcionalidad asociada como fliponware. Estos preparan el escenario para que una célula haga las herramientas de wetware adecuadas y ejecute el programa genético adecuado para ejecutar el trabajo “manualmente”. Permite el montaje de piezas genéticas en diferentes programas basados en ARN para que una célula supere los desafíos de su entorno.
El Dr. Herbert proporciona ejemplos de cómo los fliponesse pueden utilizar para crear programas genéticos, describiendo maneras en que pueden conectarse a las puertas lógicas como las que las computadoras necesitan para funcionar. Las puertas lógicas flipones pueden realizar operaciones "AND" o "NOT". Muchos se pueden combinar para realizar las operaciones booleanas esenciales para un equipo universal como el descripto por primera vez por Turing. Su uso en el genoma para operaciones lógicas se asemeja a cómo funcionan las máquinas Turing, pero en lugar de una cinta de Turing, la célula utiliza ARN para registrar los resultados. La serie de pasos de procesamiento decide si el mensaje de ARN es estable o no y el programa genético para ejecutar.
Muchos de los nuevos conjuntos de ARN se eliminan sin ser nunca utilizados – pueden no ser necesarios o su montaje es defectuoso (equivalente a un resultado FALSO de una máquina Turing). Los mensajes que persisten se convierten en el codonware de la celda (lógicamente el mismo que un resultado TRUE de una máquina de Turing). El codonware que resulta entonces define la biología de la célula por el wetware que dirigen la producción de...
Esta forma de cálculo difiere de las computadoras de ADN previamente descritas construidas sin flipones. Estos otros dispositivos dependen de si los pares de secuencias de ADN coinciden entre sí o no. Si lo hacen, las coincidencias habilitan el siguiente paso de cálculo. Las computadoras basadas en flipones difieren de muchas maneras de las que usan la coincidencia de ADN. En primer lugar, algunos flipones cambian muy rápido (en milisegundos) porque todo lo que necesitan hacer es cambiar de una estructura 3D a otra sin necesidad de buscar un ADN coincidente con el que emparejarse. Encender o apagar un flipon es posible de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, simplemente estirar el ADN puede hacer que los flipones se transformen, o pueden cambiar debido a un cambio en la temperatura o a variaciones en la concentración salina.
La combinación de fliponware, wetware y codonware son análogos al código de programa, el lenguaje de la máquina y el hardware de unacomputadora de silicio. Cada uno de estos conjuntos de bioware tiene memoria para permitir el aprendizaje. Utilizan la corrección de errores para evitar malos resultados. Mientras que los flipones están hechos con secuencias simples, el codonware está conformado de mezclas de secuencias complejas. La información proporciona a la celda información muy detallada sobre el wetware para hacer. En términos simples, fliponware indica qué herramientas utilizar para un trabajo en particular, codonware dice cómo hacer las herramientas, y wetwarerealiza el trabajo.
El Dr. Herbert añade: "Espero que pronto habrá muchas aplicaciones emocionantes y beneficiosas para el fliponware. Las secuencias simples no son la basura de tus abuelos, sino que son como las reglas generales que simplifican la vida, adquiridas a lo largo de muchos años de evolución".
El fliponware tiene varias aplicaciones inmediatas:
1. Aplicaciones terapéuticas (blanco de drogas paracambiar estados quepermiten el desarrollo del cáncer o enfermedades inflamatorias)
2. Biosensores (para detectar cambios ambientales)
3. Memoria de ADN persistente (explotando la extrema estabilidad de los cuádruplos después de su formación)
4. Interruptores celulares (cambio de salida en respuesta a un cambio de entrada)
5. Nuevas nanoarquitecturas de ADN (la estructura 3D formada depende del estado del flipon)
1 InsideOutBio es una empresa emergente(start-up) centrada en el desarrollo de la próxima generación de terapias contra el cáncer que se proponetornar visibles a los tumores para que el sistema inmunitario los elimine reprogramando vías de las células cancerosas. Herbert lidera el descubrimiento en InsideOutBio. Su trabajo en Z-ADN fue fundamental para el descubrimiento de los flipones. Estas declaraciones sobre InsideOutBio, cumplen con las leyes de Safe-Harbor,que implican riesgos e incertidumbres conocidos y desconocidos. Por lo tanto, no son garantía de rendimiento futuro y no se debe confiar indebidamente en ellas.
2 Las células cerebrales humanas o procesos de pensamiento considerados análogos, en contraste con los sistemas informáticos.
Este artículo ha sido reeditado para adecuar su longitud y contenido.
Referencia: Herbert. (2020). Simple Repeats as Building Blocks for Genetic Computers. Trends in Genetics. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tig.2020.06.012
