La biología debe tener prisa. Al equilibrar la velocidad y la precisión para duplicar el ADN, producir proteínas y llevar a cabo otros procesos, La evolución aparentemente ha determinado que la velocidad es de mayor prioridad, según investigadores de la Universidad de Rice.

Los científicos de Rice desafían las suposiciones de que la transcripción y traducción perfectamente precisas son fundamentales para el éxito de los sistemas biológicos. Resulta que algunos errores aquí y allá no son críticos siempre que la gran mayoría de los biopolímeros producidos sean correctos.

Un nuevo artículo muestra cómo la naturaleza ha optimizado dos procesos, La replicación del ADN y la traducción de proteínas, que son fundamentales para la vida. Al analizar simultáneamente el equilibrio entre velocidad y precisión, el equipo de Rice determinó que las velocidades de reacción seleccionadas naturalmente optimizan la velocidad "siempre que el nivel de error sea tolerable".

El papel en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias es por el becario postdoctoral de Rice Kinshuk Banerjee y sus asesores, Oleg Igoshin, profesor asociado de bioingeniería y biociencias, y Anatoly Kolomeisky, profesor de química e ingeniería química y biomolecular.

Su técnica les permitió ver que, si bien la corrección de errores a través de la corrección cinética se inclina hacia la velocidad, el costo de ir lo más rápido posible a veces puede ser demasiado alto.

La corrección cinética es el proceso bioquímico que permite que las enzimas, como los responsables de la producción de proteínas y ADN, para lograr una mejor precisión entre sustratos químicamente similares. Las secuencias se comparan con las plantillas en varios pasos y se aprueban o descartan. pero cada paso requiere tiempo y recursos energéticos y, como resultado, se producen varias compensaciones.

"Los procesos de verificación adicionales ralentizan el sistema y consumen energía extra, ", Dijo Banerjee." Piense en un sistema de seguridad de aeropuerto que revisa a los pasajeros. Mayor seguridad (precisión) significa la necesidad de más personal (energía), con tiempos de espera más largos para los pasajeros (menor velocidad) ".

Los investigadores encontraron que las teorías prevalecientes eran insatisfactorias cuando se interesaron en aprender cómo la naturaleza corrige sus errores.

"Nunca me ha gustado la forma en que las personas ven los mecanismos de corrección de errores biológicos porque sus enfoques eran demasiado simplificados, "dijo Kolomeisky, que estudia los mecanismos de los sistemas biológicos. "Quería un marco más completo, para que pudiéramos analizar las vías correctas e incorrectas para la replicación y la traducción, así como para otros procesos.

"Desarrollamos un poderoso método cuantitativo con el que podemos calcular el error simultáneamente, costes de velocidad y energía, donde los métodos anteriores solo se enfocaban en errores, " él dijo.

"Vimos lo que faltaba, "añadió Igoshin, cuyo laboratorio en Rice's BioScience Research Collaborative estudia la biología de sistemas computacionales. "Analizando simultáneamente varios parámetros, podemos ver la interacción entre la energía, error y velocidad y determinar dónde se produce la optimización ".

Si bien la velocidad sigue siendo una prioridad, los sistemas biológicos sacrifican un poco al ajustar la corrección de errores. Los gráficos producidos por los cálculos de Rice muestran que cuando la replicación de proteínas está limitada por solo uno o dos puntos porcentuales por debajo de la velocidad máxima, la precisión sigue siendo alta y los ahorros de energía son significativos.

"Quizás no sea tan sorprendente que la precisión no sea la única preocupación del sistema, "Lo que es fascinante es cómo los sistemas optimizan su rendimiento al ajustar estos objetivos aparentemente opuestos mientras se encargan del costo energético", dijo Banerjee.

El concepto de velocidad versus precisión ya ha sido explorado en un sistema muy diferente en Rice a través del trabajo del científico informático Krishna Palem, quienes crearon microprocesadores que aumentan su eficiencia al permitir leves imperfecciones en sus cálculos.

"Eso tiene tanto sentido para la biología como para la ingeniería, "Dijo Igoshin." Una vez que seas lo suficientemente preciso, deja de optimizar ".