Invariablemente imaginamos que los dispositivos electrónicos están hechos de chips de silicio, con el que las computadoras almacenan y procesan información como dígitos binarios (ceros y unos) representados por pequeñas cargas eléctricas. Pero no tiene por qué ser así:entre las alternativas al silicio se encuentran los medios orgánicos como el ADN.

La computación del ADN fue demostrada por primera vez en 1994 por Leonard Adleman, quien codificó y resolvió el problema del vendedor ambulante, un problema de matemáticas para encontrar la ruta más eficiente que puede tomar un vendedor entre ciudades hipotéticas, completamente en el ADN.

Ácido desoxirribonucleaico, ADN puede almacenar grandes cantidades de información codificada como secuencias de moléculas, conocidos como nucleótidos, citosina (C), guanina (G), adenina (A), o timina (T). La complejidad y la enorme variación de los códigos genéticos de las diferentes especies demuestra cuánta información se puede almacenar dentro del ADN codificado mediante CGAT. y esta capacidad se puede utilizar en informática. Las moléculas de ADN se pueden utilizar para procesar información, utilizando un proceso de unión entre pares de ADN conocido como hibridación. Esto toma hebras simples de ADN como entrada y produce hebras posteriores de ADN a través de la transformación como salida.

Desde el experimento de Adleman, Se han propuesto muchos "circuitos" basados ​​en ADN que implementan métodos computacionales como la lógica booleana, fórmulas aritméticas, y cálculo de redes neuronales. Llamada programación molecular, este enfoque aplica conceptos y diseños habituales a la informática a enfoques a nanoescala apropiados para trabajar con ADN.

En este sentido, "programar" es realmente bioquímica. Los "programas" creados son, de hecho, métodos para seleccionar moléculas que interactúan de una manera que logra un resultado específico a través del proceso de autoensamblaje del ADN. donde las colecciones desordenadas de moléculas interactuarán espontáneamente para formar la disposición deseada de hebras de ADN.

ADN 'robots'

El ADN también se puede utilizar para controlar el movimiento, permitiendo dispositivos nanomecánicos basados ​​en ADN. Esto fue logrado por primera vez por Bernard Yurke y sus colegas en 2000, que creó a partir de hebras de ADN un par de pinzas que se abrieron y pellizcaron. Experimentos posteriores, como el de Shelley Wickham y sus colegas en 2011 y en el laboratorio de Andrew Turberfield en Oxford, demostraron máquinas de caminar nano-moleculares hechas completamente de ADN que podían atravesar rutas establecidas.

Una posible aplicación es que un caminante de ADN nano-robot de este tipo podría progresar a lo largo de las pistas tomando decisiones y señalar al llegar al final de la pista, indicando que el cálculo ha terminado. Así como los circuitos electrónicos se imprimen en placas de circuitos, Las moléculas de ADN podrían usarse para imprimir pistas similares organizadas en árboles de decisión lógica en un mosaico de ADN, con enzimas utilizadas para controlar la decisión que se ramifica a lo largo del árbol, haciendo que el caminante tome una pista u otra.

Los caminantes de ADN también pueden transportar carga molecular, y por lo tanto podría usarse para administrar medicamentos dentro del cuerpo.

¿Por qué la computación de ADN?

Las muchas características atractivas de las moléculas de ADN incluyen su tamaño (2 nm de ancho), programabilidad y alta capacidad de almacenamiento, mucho mayor que sus contrapartes de silicio. El 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 inconveniente es la velocidad:actualmente se necesitan 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 es necesario volver a crearlo para ejecutar el mismo cálculo nuevamente.

Quizás la mayor ventaja del ADN sobre los circuitos electrónicos es que puede interactuar con su entorno bioquímico. Calcular con moléculas implica reconocer la presencia o ausencia de ciertas moléculas, por lo que una aplicación natural de la computación del ADN es llevar tal programabilidad al ámbito de la biodetección ambiental, o administrar medicamentos y terapias dentro de organismos vivos.

Los programas de ADN ya se han utilizado con fines médicos, como diagnosticar la tuberculosis. Otro uso propuesto es un "programa" nanobiológico de Ehud Shapiro del Instituto de Ciencias Weizmann en Israel, denominado el "médico en la célula" que se dirige a las moléculas cancerosas. Otros programas de ADN para aplicaciones médicas se dirigen a los linfocitos (un tipo de glóbulo blanco), que se definen por la presencia o ausencia de ciertos marcadores celulares y, por lo tanto, pueden detectarse naturalmente con lógica booleana verdadero / falso. Sin embargo, Se requiere más esfuerzo antes de que podamos inyectar drogas inteligentes directamente en los organismos vivos.

Futuro de la computación del ADN

En general, La computación del ADN tiene un potencial futuro enorme. Su enorme capacidad de almacenamiento, bajo coste energético, la facilidad de fabricación que aprovecha el poder del autoensamblaje y su fácil afinidad con el mundo natural son una entrada a la computación a nanoescala, posiblemente a través de diseños que incorporan componentes tanto moleculares como electrónicos. Desde su concepción, la tecnología ha avanzado a gran velocidad, entregando diagnósticos en el punto de atención y medicamentos inteligentes de prueba de concepto, aquellos que pueden tomar decisiones de diagnóstico sobre el tipo de terapia a administrar.

Hay muchos retos por supuesto, que deben abordarse para que la tecnología pueda pasar de la prueba de concepto a las drogas inteligentes reales:la confiabilidad de los caminantes del ADN, la robustez del autoensamblaje del ADN, y mejora de la administración de fármacos. Pero un siglo de investigación tradicional en ciencias de la computación está bien posicionado para contribuir al desarrollo de la computación del 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 impulsar la computación orgánica por el mismo camino.

Esta historia se publicó por cortesía de The Conversation (bajo Creative Commons-Attribution / Sin derivados).