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 expansión de la nueva ciencia de la nanobiotecnología . El término nanobiotecnología se puede definir de múltiples maneras; en un sentido más general, la nanobiotecnología se puede definir como cualquier tipo de tecnología que utiliza tanto materiales a escala nanométrica (es decir, materiales que tienen dimensiones características de 1-100 nanómetros ) como materiales de base biológica. [1] Una definición más restrictiva considera a la nanobiotecnología más específicamente como el diseño e ingeniería de proteínas que luego se pueden ensamblar 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 .
Los bioordenadores utilizan materiales derivados de la biología para realizar funciones computacionales. Un bioordenador consiste en una vía o serie de vías metabólicas que involucran materiales biológicos que están diseñados para comportarse de una manera determinada en función de las condiciones (entrada) del sistema. La vía de reacciones resultante 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 bioordenadores son los ordenadores bioquímicos, los ordenadores biomecánicos y los ordenadores bioelectrónicos. [4]
Los ordenadores bioquímicos utilizan la inmensa variedad de bucles de retroalimentación que son característicos de las reacciones químicas biológicas para lograr la funcionalidad computacional. [5] Los bucles de retroalimentación en los sistemas biológicos adoptan 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 de 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 a cualquiera de los factores antes mencionados y, por lo tanto, alteran su reactividad química. 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 reaccionan 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).
Los ordenadores biomecánicos son similares a los ordenadores bioquímicos en el sentido de que ambos realizan una operación específica que puede interpretarse como un cálculo funcional basado en condiciones iniciales específicas que sirven como entrada. Sin embargo, difieren en lo que exactamente sirve como señal de salida. En los ordenadores bioquímicos, la presencia o concentración de ciertas sustancias químicas sirve como señal de salida. En cambio, en los ordenadores biomecánicos, la forma mecánica de una molécula específica o un conjunto de moléculas bajo un conjunto de condiciones iniciales sirve como salida. Los ordenadores biomecánicos dependen de 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 e interpreta adecuadamente como un resultado calculado.
También se pueden construir biocomputadoras para realizar cálculos electrónicos. Nuevamente, al igual que las computadoras biomecánicas y bioquímicas, los cálculos se realizan interpretando un resultado específico que se basa en un conjunto inicial de condiciones que sirven como entrada. En las computadoras bioelectrónicas, el resultado medido es la naturaleza de la conductividad eléctrica que se observa en la computadora bioelectrónica. Este resultado comprende biomoléculas diseñadas específicamente que conducen 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] los agentes biológicos autopropulsados, como las proteínas motoras moleculares o las bacterias, exploran una red microscópica que codifica un problema matemático de interés. Los caminos de los agentes a través de la red y/o sus posiciones finales representan soluciones potenciales al problema. Por ejemplo, en el sistema descrito por Nicolau et al., [6] los filamentos motores moleculares móviles se detectan en las "salidas" de una red que codifica el problema NP-completo SUBSET SUM. Todas las salidas visitadas por los filamentos representan soluciones correctas al algoritmo. Las salidas no visitadas son no soluciones. Las proteínas de motilidad son actina y miosina o kinesina y microtúbulos. La miosina y la kinesina, respectivamente, están unidas a la parte inferior de los canales de la red. Cuando se agrega trifosfato de adenosina (ATP), los filamentos de actina o los microtúbulos son propulsados a través de los canales, explorando así la red. La conversión de energía de energía química (ATP) a energía mecánica (movilidad) es altamente eficiente en comparación con, por ejemplo, la computación electrónica, por lo que la computadora, además de ser masivamente paralela, también utiliza órdenes de magnitud menos energía por paso computacional.
El comportamiento de los sistemas computacionales derivados biológicamente como estos depende de las moléculas particulares que forman 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 un sistema de este tipo. [ cita requerida ] La naturaleza química de una proteína está dictada por su secuencia de aminoácidos , los bloques químicos que forman las proteínas. Esta secuencia está dictada a su vez por una secuencia específica de nucleótidos de ADN , los bloques que forman las moléculas de ADN. Las proteínas se fabrican en sistemas biológicos a través de 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 uno puede 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. Así, 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 ).
También es posible diseñar biocomputadoras 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 se activan mediante agentes químicos que inducen interacciones entre proteínas que previamente no interactuaban y desencadenan algún cambio observable en la célula. [7]
Los bioordenadores basados en redes se diseñan mediante la nanofabricación del hardware a partir de obleas en las que 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 la sección transversal, de modo que los filamentos de proteínas sean guiados. Además, las uniones de división y 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 movilidad se puedan fijar a la superficie y permanecer funcionales. Las moléculas que realizan las operaciones lógicas se derivan de tejido biológico.
Todos los organismos biológicos tienen la capacidad de autorreplicarse y autoensamblarse en componentes funcionales. El beneficio económico de las biocomputadoras reside en este potencial de todos los sistemas derivados biológicamente de autorreplicarse y autoensamblarse dadas las condiciones apropiadas. [4] : 349 Por ejemplo, todas las proteínas necesarias para una determinada vía bioquímica, que podría modificarse para servir como biocomputadora, podrían sintetizarse muchas veces dentro de una célula biológica a partir de una sola molécula de ADN. Esta molécula de ADN podría luego replicarse muchas veces. Esta característica de las moléculas biológicas podría hacer que su producción fuera altamente eficiente y relativamente barata. Mientras que las computadoras electrónicas requieren producción manual, las biocomputadoras podrían producirse en grandes cantidades a partir de cultivos sin necesidad de ninguna maquinaria adicional para ensamblarlas.
En la actualidad, 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 fue el primero en sugerir 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 cierta concentración de un producto bioquímico particular en una vía química de biocomputadora indica una señal que es un 1 o un 0. Una concentración por debajo de este nivel indica la otra señal restante. Usando 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 hacer la conclusión lógica. Además de estos tipos de operaciones lógicas, también se ha demostrado que las biocomputadoras demuestran otras capacidades funcionales, como los cálculos matemáticos. Un ejemplo de ello fue el que proporcionó WL Ditto, quien en 1999 creó un bioordenador compuesto de neuronas sanguijuela en Georgia Tech que era capaz de realizar sumas simples. [4] : 351 Estos son sólo algunos de los usos notables para los que ya se han diseñado los bioordenadores, y las capacidades de los bioordenadores se están volviendo cada vez más sofisticadas. Debido a la disponibilidad y la eficiencia económica potencial asociada con la producción de biomoléculas y bioordenadores, como se señaló anteriormente, el avance de la tecnología de los bioordenadores es un tema de investigación popular y de rápido crecimiento que probablemente verá mucho progreso 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 llamaron " transcriptor ". La invención era 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 usar células vivas para tareas de computación y almacenamiento de información. Un equipo formado con colaboradores del Instituto de Biodiseño de la Universidad Estatal de Arizona y el Instituto Wyss de Ingeniería Inspirada en la Biología 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 laberinto 2 x 2 para investigar el principio de computación distribuida entre células. [10] [11]
En 2016, se demostró la computación biológica paralela con redes, donde el movimiento de bioagentes corresponde a una suma aritmética, en una instancia SUBSET SUM con 8 soluciones candidatas. [6]
Se han diseñado muchos ejemplos de biocomputadoras sencillas, pero sus capacidades son muy limitadas en comparación con las de las computadoras no biológicas disponibles en el mercado. Algunas personas creen que las biocomputadoras tienen un gran potencial, pero esto aún está por demostrar. La posibilidad de resolver problemas matemáticos complejos utilizando mucha menos energía que las supercomputadoras electrónicas estándar, así como de realizar cálculos más fiables de forma simultánea en lugar de secuencial, motiva el desarrollo de computadoras biológicas "escalables", y varias agencias de financiación están apoyando estos esfuerzos. [12] [13]