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En silico

Un bosque de dendritas piramidales sintéticas generadas in silico utilizando las leyes de ramificación neuronal de Cajal

En biología y otras ciencias experimentales, un experimento in silico es aquel que se realiza en una computadora o mediante un software de simulación por computadora . La frase es pseudolatina y significa "en silicio" ( latín correcto : in silicio ), en referencia al silicio presente en los chips de computadora. Fue acuñada en 1987 como una alusión a las frases latinas in vivo , in vitro e in situ , que se usan comúnmente en biología (especialmente en biología de sistemas ). Las últimas frases se refieren, respectivamente, a experimentos realizados en organismos vivos, fuera de los organismos vivos y donde estos se encuentran en la naturaleza.

Historia

El primer uso conocido de la frase fue por Christopher Langton para describir la vida artificial , en el anuncio de un taller sobre ese tema en el Centro de Estudios No Lineales del Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987. [1] [2] La expresión in silico fue utilizada por primera vez para caracterizar experimentos biológicos realizados completamente en una computadora en 1989, en el taller "Autómatas celulares: teoría y aplicaciones" en Los Álamos, Nuevo México, por Pedro Miramontes, matemático de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), presentando el informe " Restricciones fisicoquímicas del ADN y el ARN , autómatas celulares y evolución molecular". El trabajo fue presentado posteriormente por Miramontes como su disertación . [3]

El método in silico se ha utilizado en documentos técnicos escritos para apoyar la creación de programas de genomas bacterianos por parte de la Comisión de la Comunidad Europea. El primer documento referenciado en el que aparece el método in silico fue escrito por un equipo francés en 1991. [4] El primer capítulo de libro referenciado en el que aparece el método in silico fue escrito por Hans B. Sieburg en 1990 y presentado durante una Escuela de Verano sobre Sistemas Complejos en el Instituto Santa Fe. [5]

La frase in silico originalmente se aplicaba sólo a simulaciones por computadora que modelaban procesos naturales o de laboratorio (en todas las ciencias naturales), y no se refería a cálculos realizados por computadora de manera genérica.

Descubrimiento de fármacos con cribado virtual

Se cree que el estudio in silico en medicina tiene el potencial de acelerar la tasa de descubrimiento y reducir la necesidad de costosos ensayos clínicos y de trabajo de laboratorio. Una forma de lograrlo es producir y seleccionar fármacos candidatos de manera más efectiva. En 2010, por ejemplo, utilizando el algoritmo de acoplamiento de proteínas EADock (ver Acoplamiento proteína-ligando ), los investigadores encontraron inhibidores potenciales de una enzima asociada con la actividad del cáncer in silico . Posteriormente se demostró que el cincuenta por ciento de las moléculas eran inhibidores activos in vitro . [6] [7] Este enfoque difiere del uso de costosos laboratorios robóticos de cribado de alto rendimiento (HTS) para probar físicamente miles de compuestos diversos al día, a menudo con una tasa de aciertos esperada del orden del 1% o menos, y se espera que aún menos sean candidatos reales después de más pruebas (ver descubrimiento de fármacos ).

Como ejemplo, la técnica se utilizó para un estudio de reutilización de medicamentos con el fin de buscar posibles curas para la COVID-19 (SARS-CoV-2). [8]

Modelos celulares

Se han hecho esfuerzos para establecer modelos informáticos del comportamiento celular. Por ejemplo, en 2007 los investigadores desarrollaron un modelo in silico de la tuberculosis para ayudar en el descubrimiento de fármacos, con el beneficio principal de que es más rápido que las tasas de crecimiento simuladas en tiempo real, lo que permite observar fenómenos de interés en minutos en lugar de meses. [9] Se pueden encontrar más trabajos que se centran en el modelado de un proceso celular particular, como el ciclo de crecimiento de Caulobacter crescentus . [10]

Estos esfuerzos no llegan a ser un modelo informático exacto y totalmente predictivo del comportamiento completo de una célula. Las limitaciones en la comprensión de la dinámica molecular y la biología celular , así como la ausencia de capacidad de procesamiento informática disponible, obligan a hacer grandes suposiciones simplificadoras que restringen la utilidad de los modelos celulares in silico actuales.

Genética

Las secuencias genéticas digitales obtenidas a partir de la secuenciación de ADN pueden almacenarse en bases de datos de secuencias , analizarse (ver Análisis de secuencias ), alterarse digitalmente o usarse como plantillas para crear nuevo ADN real mediante síntesis genética artificial .

Otros ejemplos

Las tecnologías de modelado por ordenador in silico también se han aplicado en:

Véase también

Referencias

  1. ^ "Grupos de Google". groups.google.com . Consultado el 5 de enero de 2020 .
  2. ^ Hameroff, SR (11 de abril de 2014). Computación definitiva: conciencia biomolecular y nanotecnología. Elsevier. ISBN 978-0-444-60009-7.
  3. ^ Miramontes P. (1992) Un modelo de autómata celular para la evolución de los ácidos nucleicos. Tesis Doctoral. UNAM.
  4. ^ Danchin, A; Médigue, C; Gascuel, O; Soldano, H; Hénaut, A (1991), "De los bancos de datos a las bases de datos", Investigación en microbiología , 142 (7–8): 913–6, CiteSeerX 10.1.1.637.3244 , doi :10.1016/0923-2508(91)90073- J, PMID  1784830 
  5. ^ Sieburg, HB (1990), "Estudios fisiológicos in silico ", Estudios en las ciencias de la complejidad , 12 : 321–342
  6. ^ Röhrig, Ute F.; Awad, Loay; Grosdidier, AuréLien; Larrieu, Pierre; Stroobant, Vicente; Colau, Didier; Cerundolo, Vincenzo; Simpson, Andrew JG; et al. (2010), "Diseño racional de inhibidores de la indolamina 2,3-dioxigenasa", Journal of Medicinal Chemistry , 53 (3): 1172–89, doi :10.1021/jm9014718, PMID  20055453
  7. ^ Instituto Ludwig para la Investigación del Cáncer (4 de febrero de 2010). Nueva herramienta computacional para el tratamiento del cáncer. ScienceDaily . Consultado el 12 de febrero de 2010.
  8. ^ Lee, Vannajan Sanghiran; Chong, Wei Lim; Sukumaran, Sri Devi; Nimmanpipug, Pivarat; Letchumanan, Vengadesh; Vaya, Bey Hing; Lee, Learn-Han; Dr. Zain, Sharifuddin; Abd Rahman, Noorsaadah (2020). "Detección computacional e identificación de la interacción vinculante de medicamentos antivirales y antipalúdicos: hacia la posible cura para el SARS-CoV-2". Progreso en el descubrimiento de fármacos y la ciencia biomédica . 3 . doi : 10.36877/pddbs.a0000065 .
  9. ^ Universidad de Surrey. 25 de junio de 2007. Células in silico para el descubrimiento de fármacos contra la tuberculosis. ScienceDaily . Consultado el 12 de febrero de 2010.
  10. ^ Li, S; Brazhnik, P; Sobral, B; Tyson, JJ (2009). "Controles temporales del ciclo de división celular asimétrico en Caulobacter crescentus". PLOS Comput Biol . 5 (8): e1000463. Bibcode :2009PLSCB...5E0463L. doi : 10.1371/journal.pcbi.1000463 . PMC 2714070 . PMID  19680425. 
  11. ^ Lee, Vannajan Sanghiran; Chong, Wei Lim; Sukumaran, Sri Devi; Nimmanpipug, Pivarat; Letchumanan, Vengadesh; Vaya, Bey Hing; Lee, Learn-Han; Dr. Zain, Sharifuddin; Abd Rahman, Noorsaadah (2020). "Detección computacional e identificación de la interacción vinculante de medicamentos antivirales y antipalúdicos: hacia la posible cura para el SARS-CoV-2". Progreso en el descubrimiento de fármacos y la ciencia biomédica . 3 . doi : 10.36877/pddbs.a0000065 .
  12. ^ Athanaileas, Theodoros; et al. (2011). "Explotación de tecnologías de cuadrícula para la simulación de ensayos clínicos: el paradigma de la oncología radioterapéutica in silico". SIMULACIÓN: Transacciones de la Sociedad para el Modelado y la Simulación Internacional . 87 (10): 893–910. doi :10.1177/0037549710375437. S2CID  206429690.
  13. ^ Chua, Physilia YS; Crampton-Platt, Alex; Lammers, Youri; Alsos, Inger G.; Boessenkool, Sanne; Bohmann, Kristine (2021). "Metagenómica: una herramienta viable para reconstruir la dieta de los herbívoros". Recursos de ecología molecular . 21 (7): 2249–2263. doi : 10.1111/1755-0998.13425 . PMC 8518049 . PMID  33971086. 
  14. ^ Liu, Y; Kuhlman, B (julio de 2006), "Servidor RosettaDesign para el diseño de proteínas", Nucleic Acids Research , 34 (número del servidor web): W235–8, doi :10.1093/nar/gkl163, PMC 1538902 , PMID  16845000 
  15. ^ Dantas, Gautam; Kuhlman, Brian; Callender, David; Wong, Michelle; Baker, David (2003), "Una prueba a gran escala del diseño computacional de proteínas: plegamiento y estabilidad de nueve proteínas globulares completamente rediseñadas", Journal of Molecular Biology , 332 (2): 449–60, CiteSeerX 10.1.1.66.8110 , doi :10.1016/S0022-2836(03)00888-X, PMID  12948494. 
  16. ^ Dobson, N; Dantas, G; Baker, D; Varani, G (2006), "Validación estructural de alta resolución del rediseño computacional de la proteína U1A humana", Structure , 14 (5): 847–56, doi : 10.1016/j.str.2006.02.011 , PMID  16698546.
  17. ^ Dantas, G; Corrent, C; Reichow, S; Havranek, J; Eletr, Z; Isern, N; Kuhlman, B; Varani, G; et al. (2007), "Análisis termodinámico y estructural de alta resolución de la estabilización extrema de la procarboxipeptidasa humana mediante diseño computacional de proteínas", Journal of Molecular Biology , 366 (4): 1209–21, doi :10.1016/j.jmb.2006.11.080, PMC 3764424 , PMID  17196978. 

Enlaces externos

Busque in silico en Wikcionario, el diccionario libre.