El genio de la evolución rara vez se ve en acción, por eso, la mano invisible que guía la dirección de los sistemas biológicos a menudo se da por sentada. Sin embargo, aplicando los principios de la selección natural a las preguntas de investigación y diseñando robots para llevar a cabo estas tareas, los científicos están creando las primeras máquinas evolutivas del mundo.

Suena como algo de ciencia ficción, pero hay beneficios prácticos inmediatos en este enfoque prospectivo. Diseñar todo, desde productos farmacéuticos hasta teléfonos móviles, requiere innumerables horas de prueba y error en un laboratorio, experimentar con combinaciones de nuevos materiales, luego probándolos y optimizándolos laboriosamente. Afortunadamente, La ayuda puede estar en camino en forma de un sistema robótico computacional que aplique los principios de la evolución al proceso de descubrimiento de materiales.

"Es la evolución primero, "dice el Dr. Lee Cronin, químico de la Universidad de Glasgow, REINO UNIDO. "La evolución creó la biología, no al revés ". Llevó a la asombrosa complejidad del mundo biológico y Cronin cree que también es la solución perfecta para la ciencia de los materiales.

"Necesitábamos un proceso para generar entidades físicas, ponerlos en un entorno y ver si viven o mueren, ", explica. Para esto, Cronin y sus colegas del proyecto europeo EVOBLISS diseñaron un robot modular que mezclaba gotas de aceite en una placa de Petri y las movía. Se registró el comportamiento de la gota, junto con las condiciones iniciales que lo crearon.

De este modo, podían filtrar y seleccionar gotitas con ciertas características materiales:si se comportaban de la forma deseada, "vivían" y las condiciones para crearlas sobrevivían. Si no lo hicieron, 'murieron' y fueron descartados.

Este tipo de búsqueda evolutiva reduce en gran medida el tiempo y los costos porque el robot realiza miles de pruebas sin interrupción. Sin embargo, para Cronin, la ventaja real del enfoque va más allá de la detección. "La evolución hace mucho más, genera novedad para resolver problemas que nunca creíste posibles, ", dice. Con el robot pueden explorar lo inesperado, es decir, cuando una gota se comporta de una manera novedosa, las condiciones se pueden guardar y optimizar aún más.

El concepto de usar computadoras impulsadas por la evolución está demostrando ser increíblemente efectivo para lidiar con sistemas complejos. Alfonso Jaramillo, Profesor de Biología Sintética en la Universidad de Warwick, REINO UNIDO, desarrolló un enfoque similar para resolver problemas biológicos complejos, como combatir la resistencia a los antimicrobianos. En su computadora evolutiva, las bacterias reales se alteran para evitar ser infectadas por bacteriófagos. Cuando un fago "resuelve" el problema de vencer las defensas de las bacterias, sobrevive. Hay cantidades incalculables de interacciones moleculares que ocurren durante este proceso, pero, según Jaramillo, "cuando tiene lugar la evolución, ya conoces el resultado de la reacción". El cálculo se realiza dentro del propio virus y los datos almacenados en su genoma.

De vuelta en el laboratorio de materiales, la situación es la misma. Los cálculos no se realizan en una computadora; se realizan físicamente en el robot. Cronin dice que los datos almacenados en un chip de silicio son solo una representación de la realidad. "Estamos utilizando nuestro sistema para optimizar la realidad".

Blair Brettman, profesor asistente en la Escuela de Ciencia e Ingeniería de Materiales de Georgia Tech, NOSOTROS, anteriormente trabajó en la industria haciendo muchos de los experimentos que EVOBLISS ahora promete automatizar. Ella es optimista sobre la capacidad de la tecnología para reducir el trabajo humano y explorar cómo se comportarán los materiales complejos. "La mayoría de los materiales comerciales son mezclas de muchas cosas diferentes y es muy difícil predecir cómo reaccionarán las combinaciones".

Sin embargo, Brettman ve algunos desafíos. "Lo más limitante es lo que tiene que caracterizar o aprender sobre la muestra, ", dice." Si todo lo que quieres hacer es ver qué tan bien moja un líquido, será relativamente fácil. Pero si quiere ver cómo un líquido penetra en un sólido, será mucho más difícil de analizar ". Cuanto más complejo sea el material de manipular y las variables de medir, más difícil será la ampliación.

Esta es una de las razones por las que los investigadores comenzaron con materiales líquidos, pero conceptualmente se puede extrapolar a cualquier material. Hasta aquí, Se han diseñado plataformas para optimizar específicamente tres clases de materiales:líquidos de limpieza, nano-clústeres de oro que detectan contaminantes químicos, y nuevas moléculas orgánicas similares a fármacos.

Con esta nueva apreciación de la evolución como punto de partida, y no la consecuencia de la biología, Las máquinas evolutivas parecen preparadas para aprovechar esta fuerza única de la naturaleza. EVOBLISS cuenta con el apoyo del programa de Tecnologías Futuras y Emergentes (FET) de la UE.