Siempre imaginamos dispositivos electrónicos que se fabrican a partir de chips de silicio, con la que los ordenadores almacenan y procesar información en forma de dígitos binarios (ceros y unos) representados por pequeñas cargas eléctricas. Pero no necesariamente tiene que ser de esta manera: Entre las alternativas al silicio están los medios orgánicos tales como el ADN.
La computación de ADN se demostró por primera vez en 1994 por Leonard Adleman, que codificó y se resolvió el problema del viajante, un problema de matemáticas para encontrar la ruta más eficiente para un vendedor, entre ciudades, en su totalidad en el ADN.
EL ácido desoxirribonucleico, ADN, puede almacenar grandes cantidades de información codificada como secuencias de las moléculas, conocidos como nucleótidos, citosina (C), guanina (G), adenina (A), o timina (T). La complejidad y la enorme variación de los códigos genéticos de diferentes especies demuestra cuánta información puede ser almacenada en el ADN, que se codifica mediante CGAT, y esta capacidad puede ser objeto de uso por parte de la informática. Las moléculas de ADN se pueden emplear para procesar la información, utilizando un proceso de unión entre los pares de ADN conocido como hibridación. Esto lleva a cadenas simples de ADN como entrada y produce hebras de ADN a través de transformación como salida.
Desde el experimento de Adleman, muchas «circuitos» basados en ADN se han propuesto para implementar métodos computacionales, tales como la lógica de Boole, fórmulas aritméticas y cálculo de redes neuronales. Llamada programación molecular, este enfoque aplica conceptos y diseños habituales de la computación a escala nanométrica, siendo apropiado para trabajar con el ADN.
En esta «programación» lo que tiene sentido es realmente la bioquímica. Los «programas» creados son en base a la selección de moléculas que interactúan de una manera que logran un resultado específico en el proceso de autoensamblaje de ADN, donde colecciones desordenadas de moléculas espontáneamente interactúan para formar la disposición deseada de filamentos de ADN.
‘Robots’ de ADN
El ADN también se puede utilizar para controlar el movimiento, lo que permite dispositivos basados en la nanomecánica que usan el ADN. Esto se logró por primera vez por Bernard Yurke y sus colegas en 2000, que crearon a partir de hebras de ADN un par de pinzas que se abrían y pellizcaban. Experimentos posteriores, como el de Shelley Wickham y colegas en 2011 y en el laboratorio de Andrew Turberfield en Oxford demostraron que máquinas para caminar nanomoleculares hechas enteramente de ADN, podrían recorrer rutas establecidas.
Una posible aplicación es que un nanorobot caminante de ADN podría progresar a lo largo de pistas de toma de decisiones y dar la señal cuando se alcanza el final de la pista, lo que indica que el cómputo ha terminado. Al igual que los circuitos electrónicos se imprimen en tarjetas de circuitos, las moléculas de ADN se podrían utilizar para imprimir pistas similares dispuestas en árboles de decisión lógicos en un chip de ADN, y las enzimas se utilizarían para controlar la decisión de ramificación a lo largo del árbol, haciendo que el caminante tome una pista u otra.
Los caminantes de ADN también pueden transportar carga molecular, y así podrían ser utilizados para administrar medicamentos dentro del cuerpo.
¿Por qué la computación de ADN?
Entre las muchas características atractivas de las moléculas de ADN, se incluye su tamaño (ancho 2 nm), programabilidad y alta capacidad de almacenamiento – mucho mayor que sus homólogos de silicio. ADN también es versátil, barato y fácil de sintetizar, y la computación con ADN requiere mucha menos energía que los procesadores de silicio eléctricos.
Su desventaja es la velocidad: en la actualidad lleva varias horas para calcular la raíz cuadrada de un número de cuatro dígitos, algo que una computadora tradicional podría calcular en una centésima de segundo. Otro inconveniente es que los circuitos de ADN son de un solo uso, y necesitan ser recreado para ejecutar el mismo cálculo de nuevo.
Quizás la ventaja más grande de ADN a través de circuitos electrónicos es que puede interactuar con su entorno bioquímico. La computación con moléculas implica reconocer la presencia o ausencia de ciertas moléculas, y por lo que una aplicación natural de la informática de ADN es llevar esa capacidad de programación al ámbito de biosensores ambientales o de la entrega de medicamentos y terapias dentro de los organismos vivos.
Programas de ADN ya se han empleado en usos médicos, tales como el diagnóstico de la tuberculosis. Otro uso propuesto es un «programa» nano-biológica por Ehud Shapiro, del Instituto de Ciencia Weizmann en Israel, denominado el «médico de la célula» que se dirige a moléculas cancerígenas. Otros programas de ADN para aplicaciones médicas linfocitos diana (un tipo de glóbulo blanco), que se definen por la presencia o ausencia de ciertos marcadores de células y así se pueden detectar de forma natural con la lógica booleana verdadera/falso. Sin embargo, se requiere más esfuerzo antes de que podamos inyectar drogas inteligentes directamente en los organismos vivos.
El futuro de la computación de ADN
Tomado en términos generales, el cómputo de ADN tiene un enorme potencial de futuro. Su gran capacidad de almacenamiento, bajo coste energético, facilidad de fabricación que explota el poder de autoensamblaje y su fácil afinidad con el mundo natural es una entrada a la informática a escala nanométrica, posiblemente a través de diseños que incorporan ambos componentes moleculares y electrónicas. Desde su creación, la tecnología ha avanzado a gran velocidad, la entrega de diagnósticos en el punto de atención y prueba de concepto de medicamentos inteligentes – aquellos que pueden tomar decisiones de diagnóstico sobre el tipo de terapia para entregar.
Hay muchos desafíos, por supuesto, que hay que abordar de manera que la tecnología puede avanzar desde el concepto de prueba de drogas inteligentes: la fiabilidad de los caminantes de ADN, la solidez del autoensamblaje de ADN, y la mejora de la entrega de fármacos. Pero tras un siglo de investigación la informática tradicional está bien situada para contribuir al desarrollo de la informática de ADN a través de nuevos lenguajes de programación, abstracciones, y técnicas de verificación formal – técnicas que ya han revolucionado el diseño de circuitos de silicio, y puede ayudar a poner en marcha la computación orgánica por el mismo camino.
Fuente: The Conversation
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