Las computadoras biológicas utilizan moléculas derivadas biológicamente, como ADN y/o proteínas , para realizar cálculos digitales o reales .
El desarrollo de biocomputadoras ha sido posible gracias a la nueva ciencia en expansión de la nanobiotecnología . El término nanobiotecnología se puede definir de múltiples formas; En un sentido más general, la nanobiotecnología puede definirse como cualquier tipo de tecnología que utiliza tanto materiales a nanoescala (es decir, materiales que tienen dimensiones características de 1 a 100 nanómetros ) como materiales de base biológica. [1] Una definición más restrictiva considera la nanobiotecnología más específicamente como el diseño y la ingeniería de proteínas que luego pueden ensamblarse en estructuras funcionales más grandes [2] [3] La implementación de la nanobiotecnología, tal como se define en este sentido más estricto, proporciona a los científicos la capacidad de diseñar sistemas biomoleculares específicamente para que interactúen de una manera que, en última instancia, pueda dar como resultado la funcionalidad computacional de una computadora .
Las biocomputadoras utilizan materiales de origen biológico para realizar funciones computacionales. Una biocomputadora consiste en una vía o una serie de vías metabólicas que involucran materiales biológicos que están diseñados para comportarse de cierta manera según las condiciones (entradas) del sistema. La ruta resultante de reacciones que tiene lugar constituye un resultado que se basa en el diseño de ingeniería del bioordenador y puede interpretarse como una forma de análisis computacional. Tres tipos distinguibles de biocomputadoras incluyen computadoras bioquímicas, computadoras biomecánicas y computadoras bioelectrónicas. [4]
Las computadoras bioquímicas utilizan la inmensa variedad de circuitos de retroalimentación que son característicos de las reacciones químicas biológicas para lograr una funcionalidad computacional. [5] Los circuitos de retroalimentación en los sistemas biológicos toman muchas formas, y muchos factores diferentes pueden proporcionar retroalimentación tanto positiva como negativa a un proceso bioquímico particular, causando un aumento en la producción química o una disminución en la producción química, respectivamente. Dichos factores pueden incluir la cantidad de enzimas catalíticas presentes, la cantidad de reactivos presentes, la cantidad de productos presentes y la presencia de moléculas que se unen y por lo tanto alteran la reactividad química de cualquiera de los factores antes mencionados. Dada la naturaleza de estos sistemas bioquímicos que se regulan a través de muchos mecanismos diferentes, se puede diseñar una ruta química que comprenda un conjunto de componentes moleculares que reaccionen para producir un producto particular bajo un conjunto de condiciones químicas específicas y otro producto particular bajo otro conjunto de condiciones. . La presencia del producto particular que resulta de la ruta puede servir como una señal, que puede interpretarse (junto con otras señales químicas) como una salida computacional basada en las condiciones químicas iniciales del sistema (la entrada).
Las computadoras biomecánicas son similares a las computadoras bioquímicas en que ambas realizan una operación específica que puede interpretarse como un cálculo funcional basado en condiciones iniciales específicas que sirven como entrada. Sin embargo, se diferencian en qué sirve exactamente como señal de salida. En las computadoras bioquímicas, la presencia o concentración de ciertas sustancias químicas sirve como señal de salida. Sin embargo, en las computadoras biomecánicas, la forma mecánica de una molécula específica o de un conjunto de moléculas bajo un conjunto de condiciones iniciales sirve como resultado. Las computadoras biomecánicas se basan en la naturaleza de moléculas específicas para adoptar ciertas configuraciones físicas bajo ciertas condiciones químicas. La estructura mecánica tridimensional del producto del ordenador biomecánico se detecta y se interpreta adecuadamente como resultado calculado.
También se pueden construir biocomputadoras para realizar computación electrónica. Nuevamente, al igual que las computadoras biomecánicas y bioquímicas, los cálculos se realizan interpretando una salida específica que se basa en un conjunto inicial de condiciones que sirven como entrada. En las computadoras bioelectrónicas, la salida medida es la naturaleza de la conductividad eléctrica que se observa en la computadora bioelectrónica. Este resultado comprende biomoléculas específicamente diseñadas que conducen la electricidad de maneras muy específicas en función de las condiciones iniciales que sirven como entrada del sistema bioelectrónico.
En la biocomputación basada en redes, [6] agentes biológicos autopropulsados, como proteínas motoras moleculares o bacterias, exploran una red microscópica que codifica un problema matemático de interés. Los recorridos de los agentes a través de la red y/o sus posiciones finales representan posibles soluciones al problema. Por ejemplo, en el sistema descrito por Nicolau et al., [6] se detectan filamentos de motores moleculares móviles en las "salidas" de una red que codifica el problema NP-completo SUBSET SUM. Todas las salidas visitadas por los filamentos representan soluciones correctas del algoritmo. Las salidas no visitadas no son soluciones. Las proteínas de la motilidad son actina y miosina o cinesina y microtúbulos. La miosina y la kinesina, respectivamente, están unidas al fondo de los canales de la red. Cuando se añade trifosfato de adenosina (ATP), los filamentos de actina o microtúbulos son impulsados a través de los canales, explorando así la red. La conversión de energía de energía química (ATP) a energía mecánica (motilidad) es muy eficiente en comparación con, por ejemplo, la informática electrónica, por lo que la computadora, además de ser enormemente paralela, también utiliza órdenes de magnitud menos de energía por paso computacional.
El comportamiento de sistemas computacionales derivados biológicamente como estos depende de las moléculas particulares que componen el sistema, que son principalmente proteínas pero también pueden incluir moléculas de ADN. La nanobiotecnología proporciona los medios para sintetizar los múltiples componentes químicos necesarios para crear dicho sistema. [ cita necesaria ] La naturaleza química de una proteína está dictada por su secuencia de aminoácidos , los componentes químicos de las proteínas. Esta secuencia, a su vez, está dictada por una secuencia específica de nucleótidos de ADN , los componentes básicos de las moléculas de ADN. Las proteínas se fabrican en sistemas biológicos mediante la traducción de secuencias de nucleótidos por moléculas biológicas llamadas ribosomas , que ensamblan aminoácidos individuales en polipéptidos que forman proteínas funcionales basadas en la secuencia de nucleótidos que interpreta el ribosoma. Lo que esto significa en última instancia es que se pueden diseñar los componentes químicos necesarios para crear un sistema biológico capaz de realizar cálculos mediante la ingeniería de secuencias de nucleótidos de ADN para codificar los componentes proteicos necesarios. Además, las propias moléculas de ADN diseñadas sintéticamente pueden funcionar en un sistema bioinformático particular. Por lo tanto, la implementación de la nanobiotecnología para diseñar y producir proteínas diseñadas sintéticamente, así como el diseño y síntesis de moléculas de ADN artificiales, puede permitir la construcción de biocomputadoras funcionales (por ejemplo, genes computacionales ).
Las biocomputadoras también pueden diseñarse con células como componentes básicos. Se pueden utilizar sistemas de dimerización inducida químicamente para crear puertas lógicas a partir de células individuales. Estas puertas lógicas son activadas por agentes químicos que inducen interacciones entre proteínas que antes no interactuaban y desencadenan algún cambio observable en la célula. [7]
Las biocomputadoras basadas en red se diseñan mediante nanofabricación del hardware a partir de obleas donde los canales se graban mediante litografía por haz de electrones o litografía por nanoimpresión. Los canales están diseñados para tener una alta relación de aspecto de sección transversal para que los filamentos de proteína sean guiados. Además, las uniones divididas y de paso están diseñadas para que los filamentos se propaguen en la red y exploren los caminos permitidos. La silanización de la superficie garantiza que las proteínas de motilidad puedan fijarse a la superficie y seguir siendo funcionales. Las moléculas que realizan las operaciones lógicas se derivan del tejido biológico.
Todos los organismos biológicos tienen la capacidad de autorreplicarse y autoensamblarse en componentes funcionales. El beneficio económico de las biocomputadoras radica en el potencial de todos los sistemas derivados biológicamente de autorreplicarse y autoensamblarse en las condiciones adecuadas. [4] : 349 Por ejemplo, todas las proteínas necesarias para una determinada vía bioquímica, que podría modificarse para que sirva como biocomputadora, podrían sintetizarse muchas veces dentro de una célula biológica a partir de una sola molécula de ADN. Esta molécula de ADN podría replicarse muchas veces. Esta característica de las moléculas biológicas podría hacer que su producción sea muy eficiente y relativamente económica. Mientras que las computadoras electrónicas requieren producción manual, las biocomputadoras podrían producirse en grandes cantidades a partir de cultivos sin necesidad de maquinaria adicional para ensamblarlas.
Actualmente, existen biocomputadoras con diversas capacidades funcionales que incluyen operaciones de lógica "binaria" y cálculos matemáticos. [5] Tom Knight, del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, sugirió por primera vez un esquema de computación bioquímica en el que las concentraciones de proteínas se utilizan como señales binarias que, en última instancia, sirven para realizar operaciones lógicas. [4] : 349 En o por encima de una determinada concentración de un producto bioquímico particular en una vía química biocomputadora indica una señal que es 1 o 0. Una concentración por debajo de este nivel indica la otra señal restante. Utilizando este método como análisis computacional, las computadoras bioquímicas pueden realizar operaciones lógicas en las que la salida binaria apropiada ocurrirá solo bajo restricciones lógicas específicas en las condiciones iniciales. En otras palabras, la salida binaria apropiada sirve como una conclusión derivada lógicamente de un conjunto de condiciones iniciales que sirven como premisas a partir de las cuales se puede llegar a la conclusión lógica. Además de este tipo de operaciones lógicas, también se ha demostrado que las biocomputadoras demuestran otras capacidades funcionales, como los cálculos matemáticos. Un ejemplo de ello lo proporcionó WL Ditto, quien en 1999 creó una biocomputadora compuesta de neuronas de sanguijuela en Georgia Tech que era capaz de realizar sumas simples. [4] : 351 Estos son sólo algunos de los usos notables para los cuales las biocomputadoras ya han sido diseñadas, y las capacidades de las biocomputadoras son cada vez más sofisticadas. Debido a la disponibilidad y la eficiencia económica potencial asociada con la producción de biomoléculas y biocomputadoras, como se señaló anteriormente, el avance de la tecnología de las biocomputadoras es un tema de investigación popular y de rápido crecimiento que probablemente experimente muchos avances en el futuro.
En marzo de 2013, un equipo de bioingenieros de la Universidad de Stanford , dirigido por Drew Endy , anunció que habían creado el equivalente biológico de un transistor , al que denominaron " transcriptor ". El invento fue el último de los tres componentes necesarios para construir una computadora completamente funcional: almacenamiento de datos , transmisión de información y un sistema básico de lógica . [8]
En julio de 2017, experimentos separados con E. Coli publicados en Nature mostraron el potencial de utilizar células vivas para tareas informáticas y almacenar información. Un equipo formado con colaboradores del Instituto de Biodiseño de la Universidad Estatal de Arizona y el Instituto Wyss de Ingeniería Biológicamente Inspirada de Harvard desarrolló una computadora biológica dentro de E. Coli que respondía a una docena de entradas. El equipo llamó a la computadora "ribocomputadora", ya que estaba compuesta de ácido ribonucleico. Los investigadores de Harvard demostraron que es posible almacenar información en bacterias después de archivar con éxito imágenes y películas en el ADN de células vivas de E. coli . [9]
En 2021, un equipo dirigido por el biofísico Sangram Bagh realizó un estudio con E. coli para resolver problemas de laberintos de 2 x 2 para probar el principio de la computación distribuida entre células. [10] [11]
La computación biológica paralela con redes, donde el movimiento de bioagentes corresponde a la suma aritmética, se demostró en 2016 en una instancia de SUBSET SUM con 8 soluciones candidatas. [6]
Se han diseñado muchos ejemplos de biocomputadoras simples, pero las capacidades de estas biocomputadoras son muy limitadas en comparación con las computadoras no biológicas disponibles comercialmente. Algunas personas creen que las biocomputadoras tienen un gran potencial, pero esto aún no se ha demostrado. El potencial para resolver problemas matemáticos complejos usando mucha menos energía que las supercomputadoras electrónicas estándar, así como para realizar cálculos más confiables simultáneamente en lugar de secuencialmente, motiva el desarrollo ulterior de computadoras biológicas "escalables", y varias agencias de financiación están apoyando estos esfuerzos. [12] [13]