Computación de ADN

Leonard Adleman envía su pesar. En un correo electrónico de preguntas frecuentes que utiliza para defenderse de los periodistas que buscan entrevistas, el científico informático de la Universidad del Sur de California y criptógrafo de fama mundial que inventó el campo de la computación del ADN confiesa que es poco probable que las computadoras de ADN se conviertan en competidores independientes de las computadoras electrónicas. Continúa, un tanto en tono de disculpa: Simplemente no podemos, en este momento, controlar las moléculas con la destreza con que los ingenieros eléctricos y los físicos controlan los electrones.



Fue en 1994 cuando Adleman usó por primera vez el ADN, la molécula de la que están hechos nuestros genes, para resolver una versión simple del problema del viajante. En este enigma clásico, la tarea es encontrar el camino más eficiente a través de varias ciudades; dadas suficientes ciudades, el problema puede desafiar incluso a una supercomputadora. Adleman demostró que los miles de millones de moléculas en una gota de ADN contenían un poder computacional en bruto que podría, simplemente, abrumar al silicio. Pero desde entonces, los científicos se han topado con duras barreras prácticas y teóricas. Como Adleman y otros en el campo se han dado cuenta, es posible que nunca haya una computadora hecha de ADN que compita directamente con la microelectrónica actual basada en silicio.

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Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2000





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Pero eso no significa que se hayan rendido. Lejos de ahi. Aunque los informáticos no han encontrado un camino claro desde el tubo de ensayo hasta el escritorio, lo que han encontrado los sorprende e inspira. Memoria digital en forma de ADN y proteínas. Máquinas de edición exquisitamente eficientes que navegan por la celda, cortando y pegando datos moleculares en la materia de la vida. Es más, la naturaleza empaqueta todo este equipo de alta fidelidad molecular en una bacteria no mucho más grande que un solo transistor. Visto a través de los ojos de los científicos informáticos, la evolución ha producido las computadoras más pequeñas y eficientes del mundo, y el conjunto de cajas beige está enganchado.

Como Adleman lo ve ahora, la computación del ADN es un campo que se trata menos de vencer al silicio que de sorprendentes combinaciones nuevas de biología e informática que están empujando los límites en ambos campos, a veces en direcciones inesperadas. Los científicos todavía están trabajando arduamente en formas de aprovechar las asombrosas capacidades de procesamiento de números del ADN para tipos especializados de aplicaciones, como descifrar códigos. Pero más allá de eso, la inteligencia innata incorporada en las moléculas de ADN podría ayudar a fabricar estructuras diminutas y complejas, en esencia utilizando la lógica de la computadora no para hacer cálculos, sino para construir cosas.

Entre los más prometedores de estos nuevos enfoques se encuentran los mosaicos de ADN inteligentes inventados por Erik Winfree, un científico informático de 30 años del Instituto de Tecnología de California (ver 100 Young Innovators, TR noviembre / diciembre de 1999). La lluvia de ideas de Winfree es crear bloques de construcción nanoscópicos a partir del ADN que no solo pueden almacenar datos, sino que están diseñados (a Winfree le gusta decir programados) para llevar a cabo operaciones matemáticas uniéndose de maneras específicas. Normalmente, el ADN existe como dos hebras entrelazadas de las letras químicas A, G, C y T, la conocida doble hélice. Pero las baldosas de ADN de Winfree se fabrican uniendo tres o más de estas hebras, formando baldosas de unos 15 nanómetros (mil millonésimas de metro) en su lado más largo. Aprovechando la capacidad del ADN para reconocer selectivamente otras hebras de ADN, Winfree ha codificado los bordes de estos mosaicos para que se unan de la manera correcta para formar pequeñas estructuras construidas bajo pedido.



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De hecho, programar el ADN de esta manera podría dar a los químicos el tipo de control hábil que podría permitirles construir estructuras más complejas que las consideradas hasta ahora, dice Paul Rothemund, estudiante de doctorado en el laboratorio de la USC de Adleman.

Dominó de ADN

La idea de los mosaicos de ADN inteligentes se inició hace cinco años en el café Red Door de Caltech, cuando Winfree y Rothemund se reunieron para discutir el primer artículo sobre computación de ADN de Adleman. La publicación había encendido la imaginación en todo el mundo y en todas las disciplinas científicas. ¿Había otras formas de calcular con ADN? ¿Podría vencer al silicio? Rothemund trajo una pila de papeles que mostraban todas las cosas más extrañas que se habían hecho con el ADN. Uno de ellos fue de Nadrian Seeman, un químico de la Universidad de Nueva York que había creado cubos, anillos, octaedros y otras formas poco probables a partir de la doble hélice del ADN. Winfree, que estaba trabajando en un doctorado relacionado con el aprendizaje artificial en robots, vio de inmediato una forma de utilizar las extrañas versiones del ADN de Seeman para calcular.

El avance intelectual de Winfree se inspiró en la teoría de los mosaicos de Wang, un poco de matemáticas recónditas relacionadas con los patrones que se pueden crear utilizando cuadrados con lados numerados. Al igual que las fichas de dominó, los números de cada ficha de Wang determinan qué otras fichas se le permite tocar. Al establecer cuidadosamente estas reglas de coincidencia, pueden surgir patrones complejos e interesantes a medida que se agregan más mosaicos. Pero es más que un simple juego de dominó matemático. Debido a que los mosaicos de Wang contienen tanto datos (los números) como reglas simples para combinarlos, los matemáticos de la década de 1960 demostraron que los mosaicos se podían usar para sumar o multiplicar números. De hecho, demostraron que con el conjunto correcto de estas construcciones hipotéticas se podía, en teoría, hacer cualquier cosa que pudiera hacer una computadora electrónica, desde jugar al ajedrez hasta contar ovejas. La gran idea de Winfree fue una síntesis simple: usar las moléculas de ADN de Seeman como pequeños mosaicos Wang de la vida real.



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Aplicada a la computación del ADN, la estrategia podría eludir uno de los problemas fundamentales que ha afectado al campo desde el principio: demasiado trabajo de laboratorio. Si bien la computación del ADN es buena para producir una gran cantidad de respuestas rápidamente, las cosas se ralentizan cuando se trata de elegir las respuestas correctas de la mezcla. Tomemos el problema del viajante de comercio resuelto originalmente por Adleman, en el que el objetivo es encontrar la ruta más eficiente a través de siete ciudades conectadas por 14 vuelos de ida. Adleman creó hebras de ADN para representar cada vuelo, luego las combinó en un tubo de ensayo para generar todas las rutas posibles.

Aunque el ADN en una quincuagésima parte de una cucharadita produjo 100 billones de respuestas en menos de un segundo, la mayoría de esas respuestas eran repeticiones, y la mayoría eran incorrectas. Así que la siguiente tarea de Adleman fue descartar las respuestas incorrectas, algo que se podía hacer en un santiamén en una PC, pero en el caso de Adleman se requerían varias docenas de procedimientos de laboratorio manuales. Y ahí es donde radica el problema con la mayoría de los esquemas de computación de ADN: cada operación en los datos significa otro paso de laboratorio que requiere mucho tiempo.

Las baldosas de ADN podrían resolver ese problema. A diferencia del ADN utilizado por Adleman en sus experimentos originales que se combinaron al azar, los mosaicos de Winfree siguen reglas simples para obtener el resultado correcto. Idealmente, simplemente colocas [los mosaicos] en el tubo de ensayo y ¡zas !, tienes la respuesta correcta, dice John Reif, un científico informático de la Universidad de Duke.

Trabajando con Winfree y Thom LaBean, un bioquímico de Duke, Reif espera poner la idea en práctica creando un ábaco molecular simple a partir de mosaicos de ADN. El objetivo es sumar números binarios del cero al ocho. Con letras genéticas que representan 0 y 1, el equipo ha diseñado conjuntos de mosaicos, cada uno de los cuales representa una posible columna en una adición. Las reglas para combinar columnas correctamente se codifican en hebras sueltas de ADN que sobresalen de los lados de las baldosas.

Si todo va bien, el experimento generará varios billones de estructuras de múltiples mosaicos, cada una de las cuales ha realizado una suma ordenada de tres bits binarios. Luego, los científicos leerán los resultados utilizando métodos estándar para decodificar el ADN. El experimento subraya el poder potencial de las computadoras de ADN: el paralelismo masivo y la velocidad. Reif estima que un solo tubo de ensayo de mosaicos de ADN podría realizar aproximadamente 10 billones de adiciones por segundo, aproximadamente un millón de veces más rápido que una computadora electrónica.

Nanotecnología C ++

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La enorme potencia bruta de la computación de adn mantiene el campo en movimiento a pesar de todos los obstáculos técnicos abrumadores. Sin embargo, incluso si esos obstáculos finalmente resultan insuperables, el trabajo de Winfree podría significar un gran avance en la construcción de dispositivos ultrapequeños. De hecho, el propio Winfree piensa que la aplicación más interesante de los mosaicos de ADN es como bloques de construcción inteligentes que se unen pieza por pieza en la escala nanométrica para formar estructuras grandes y complejas.

En colaboración con Rothemund y Adleman en la USC, Winfree tiene como objetivo fabricar una forma bidimensional conocida como el triángulo de Sierpinski. Nombrado en honor al matemático polaco que lo descubrió en 1915, el triángulo es un fractal complejo y hermoso producido al repetir una regla geométrica simple. El equipo planea construir una versión real del triángulo en un tubo de ensayo utilizando solo siete mosaicos de ADN diferentes. Winfree ha diseñado cada tipo de mosaico para llevar a cabo un programa simple, para agregarse o no a la forma en crecimiento, dependiendo de las señales moleculares proporcionadas por el borde exterior del triángulo.

En manos de expertos en nanofabricación como Seeman de NYU, los mosaicos de ADN podrían conducir a métodos más fáciles para hacer estructuras moleculares exóticas, haciendo para la nanotecnología lo que el CAD y los materiales de construcción prefabricados han hecho por la industria de la construcción. Un mayor control conduce a cosas que casi no puedes imaginar, dice Seeman. Nuestra expectativa es que este enfoque se pueda aplicar a la fabricación de materiales de diseño y patrones interesantes de manera mucho más económica.

El laboratorio de Seeman, por ejemplo, ya está tratando de unir nanopartículas de oro a los mosaicos de ADN para crear prototipos de pequeños circuitos eléctricos. Estos conjuntos de ADN serían aproximadamente 10 veces más pequeños que las características más pequeñas grabadas en chips de silicio. Sin embargo, Rothemund señala que existen límites para los patrones computables con mosaicos de ADN. No podemos hacer lo que queramos, dice Rothemund. Pero los ensamblajes simples que hemos realizado hasta ahora muestran qué tan bien funcionan las operaciones básicas.

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También muestran cuánto tienen que aprender los científicos. Winfree compara sus esfuerzos hasta ahora con los programas de una línea escritos en bioquímico básico. Lo que realmente le gustaría hacer es programar reacciones bioquímicas en C ++. Él espera que este lenguaje más avanzado evolucione a medida que los investigadores dominen las nuevas operaciones, como la eliminación selectiva de mosaicos de un ensamblaje. Winfree especula que algún día será posible unir este repertorio creciente de componentes programables para construir sistemas sintéticos, llámelos nanorobots si lo desea, capaces de realizar tareas útiles de forma independiente. La dirección realmente interesante que nos está llevando la computación del ADN es ver hasta dónde podemos aprender a programar reacciones bioquímicas, dice Winfree.

Eso puede parecer una exageración futurista, pero los investigadores ya están comenzando a encontrar formas de hacerlo. En Bell Labs de Lucent Technologies, el físico Bernie Yurke, por ejemplo, está trabajando con ADN con la esperanza de ensamblar motores moleculares ultrapequeños. Yurke imagina que algún día podría ser posible construir un motor de ADN que pudiera caminar a través de las construcciones de mosaico de ADN de Winfree, realizando cambios químicos en puntos específicos. Podría establecer un patrón arbitrariamente complejo, dice Yurke, que luego podría transferirse a un sustrato de silicio para fabricar circuitos y transistores a escala nanométrica. Mi esperanza es que en el futuro las estructuras electrónicas complicadas como las computadoras se hagan de esta manera.

¿Computadoras electrónicas ensambladas con ADN que computa? Puede parecer un giro improbable en la evolución de la computación del ADN, pero Adleman cree que está totalmente en consonancia con el campo que ayudó a lanzar. Al igual que la computación cuántica, la computación del ADN es muy futurista, y ambos señalan que la computación no tiene que tener lugar en la caja que se encuentra en nuestros escritorios, dice Adleman, esta vez en una entrevista telefónica. Incluso si no se convierten en un medio viable de computación en el futuro, y no sé si lo harán, es posible que aprendamos cómo debería ser la computadora real del futuro.

Computar (y construir) con ADN Organización Investigadores clave Enfocar Bell Labs Bernie Yurke, Allan Mills Fabricación de motores de ADN para ensamblar componentes electrónicos Universidad de Duke / Caltech John Reif, Thomas LaBean, Erik Winfree (Caltech) Trabajando en la adición masiva en paralelo utilizando mosaicos de ADN Universidad de Nueva York Nadrian Seeman Ensamblaje de nanoestructuras complejas a partir de ADN Universidad de Princeton Laura Landweber, Richard Lipton Computadora basada en ARN utilizada para resolver un rompecabezas de ajedrez conocido como el problema del caballero Universidad del Sur de California Leonard Adleman Automatización de un sistema de laboratorio autónomo para la computación del ADN; demostró, en teoría, que el ADN puede descifrar el estándar de cifrado de datos DES Universidad de Wisconsin Robert M. Corn, Lloyd M. Smith, Anne E. Condon, Max G. Lagally Adaptación de la tecnología de chips de ADN para realizar cálculos de ADN en una superficie sólida

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