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en silicio

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 en pseudolatín significa "en silicio" ( latín correcto : in silicio ), en referencia al silicio en los chips de computadora. Fue acuñado en 1987 como una alusión a las frases latinas in vivo , in vitro e in situ , que se utilizan habitualmente 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 se encuentran en la naturaleza.

Historia

El primer uso conocido de la frase fue por parte de 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 se utilizó por primera vez para caracterizar experimentos biológicos realizados íntegramente 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 de ADN y ARN , autómatas celulares y evolución molecular". El trabajo fue presentado posteriormente por Miramontes como su disertación . [3]

In silico se ha utilizado en libros blancos escritos para apoyar la creación de programas de genoma bacteriano por parte de la Comisión de la Comunidad Europea. El primer artículo al que se hace referencia en el que aparece in silico fue escrito por un equipo francés en 1991. [4] El primer capítulo de libro al que se hace referencia en el que aparece in silico fue escrito por Hans B. Sieburg en 1990 y presentado durante una Escuela de Verano sobre Sistemas Complejos en la Universidad de Santa Instituto Fe. [5]

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

Descubrimiento de fármacos con cribado virtual

Se cree que los estudios in silico en medicina tienen el potencial de acelerar el ritmo de los descubrimientos y al mismo tiempo reducir la necesidad de costosos trabajos de laboratorio y ensayos clínicos. 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 (consulte Acoplamiento de proteínas y ligandos ), 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 detección de alto rendimiento (HTS) para probar físicamente miles de compuestos diversos al día, a menudo con una tasa de acierto esperada del orden del 1% o menos, con aún menos Se espera que sean pistas reales después de más pruebas (ver descubrimiento de fármacos ).

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

Modelos celulares

Se han realizado esfuerzos para establecer modelos informáticos del comportamiento celular. Por ejemplo, en 2007, los investigadores desarrollaron un modelo in silico de tuberculosis para ayudar en el descubrimiento de fármacos, con el principal beneficio de ser 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 centren en modelar un proceso celular particular, como el ciclo de crecimiento de Caulobacter crescentus . [10]

Estos esfuerzos están muy por debajo de 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 informático disponible, obligan a grandes suposiciones simplificadoras que limitan la utilidad de los modelos celulares presentes in silico.

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 secuencia ), alterarse digitalmente o usarse como plantillas para crear nuevo ADN real mediante síntesis de genes artificiales .

Otros ejemplos

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

Ver también

Referencias

  1. ^ "Grupos de Google". grupos.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 ciencias de la complejidad , 12 : 321–342
  6. ^ Röhrig, Ute F.; Awad, Loay; Grosdidier, Auré Lien; 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. Ciencia diaria . 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. Célula in silico para el descubrimiento de fármacos contra la tuberculosis. Ciencia diaria . Consultado el 12 de febrero de 2010.
  10. ^ Li, S; Brazhnik, P; Sobral, B; Tyson, JJ (2009). "Controles temporales del ciclo de división celular asimétrica en Caulobacter crescentus". PLOS Comput Biol . 5 (8): e1000463. Código Bib : 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. ^ Atanaileas, Theodoros; et al. (2011). "Explotación de tecnologías de rejilla para la simulación de ensayos clínicos: el paradigma de la oncología radioterápica in silico". SIMULACIÓN: Transacciones de la Sociedad Internacional de Modelado y Simulación . 87 (10): 893–910. doi :10.1177/0037549710375437. S2CID  206429690.
  13. ^ Chua, Physilia YS; Crampton-Platt, Alex; Lammers, Youri; También, 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 (problema 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 de 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; panadero, D; Varani, G (2006), "Validación estructural de alta resolución del rediseño computacional de la proteína U1A humana", Estructura , 14 (5): 847–56, doi : 10.1016/j.str.2006.02.011 , PMID  16698546.
  17. ^ Dantas, G; Corrente, C; Reichow, S; Havranek, J; Eletr, Z; Isern, N; Kuhlman, B; Varani, G; et al. (2007), "Análisis estructural y termodinámico 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

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