Avanzadas técnicas de Computación Natural y Biología Sintética, como autómatas biomoleculares y circuitos biológicos sintéticos, contribuyen al tratamiento de enfermedades porque permiten introducir medicamentos en el interior del organismo y regular su funcionamiento en virtud de circuitos u osciladores artificiales. Una importante contribución española en este campo se presenta esta semana en Salamanca.
Investigadores del Grupo de Inteligencia Artificial (LIA) de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) han diseñado un autómata biomolecular y varios circuitos genéticos, con potenciales aplicaciones futuras al campo de la medicina de vanguardia, informa la citada Facultad en un comunicado.
El autómata molecular detecta in vitro señales de ADN o ARN, según se programe, pero en el futuro podrá operar también en el interior del organismo humano, si supera todas las pruebas experimentales.
La finalidad última de un autómata molecular es detectar y tratar enfermedades in situ dentro de un organismo humano. El autómata se introduce en el organismo, detecta las anomalías y dispensa el medicamento adecuado en el momento más idóneo. Los autómatas biomoleculares son dispositivos artificiales construidos con biomoléculas y diseñados para operar en un organismo vivo.
La ingeniería de estos autómatas comienza con la elaboración de un primer diseño o especificación utilizando lápiz y papel. A continuación se realiza un modelo matemático describiendo las ecuaciones que gobiernan su comportamiento. Luego se realiza una simulación en ordenador y, por último, se implementa en un laboratorio de biotecnología. Todo este proceso se repetirá de manera cíclica hasta que se obtenga un autómata con las características y la funcionalidad deseada.
El diseño y aplicación de autómatas moleculares programables al diagnóstico y tratamiento “in vivo" de enfermedades (también denominado “doctor en una célula” o fármaco inteligente) es una reciente y prometedora aplicación de la Computación con ADN a la biomedicina, que fue iniciada por el Prof. Yaakov Benenson en el año 2004.
El nuevo diseño y el modelo del autómata biomolecular desarrollado en la FIUPM se ha remitido a un laboratorio de nanobiotecnología de la Universidad Técnica de Munich, donde será implementado y, si todo funciona, será aplicado a la investigación médica.
Osciladores genéticos
El mismo grupo de investigación LIA ha desarrollado asimismo varios diseños de circuitos u osciladores biológicos sintéticos, que tienen como cometido sincronizar la actividad de los autómatas biomoleculares en un sistema vivo.
Uno de los diseños de circuito biomolecular sintético desarrollado por este grupo se presenta esta semana en el 3rd International Workshop on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics (IWPACBB'09), que se desarrolla en Salamanca (España).
El diseño del circuito genético sintético presentado en Salamanca emite como salida una señal biológica cuya concentración varía de manera periódica, a intervalos de tiempo iguales, y que se puede utilizar como señal de reloj para sincronizar procesos biológicos. Este circuito oscilador permite modificar la frecuencia de su señal de reloj (reloj más rápido o más lento) y actuará en un circuito biomolecular de manera análoga a la señal de reloj en los ordenadores digitales.
Este diseño también será implementado en la Universidad Técnica de Munich y, si funciona correctamente, será donado al Registry of Standard Biological Parts, la base de datos de diseño de circuitos genéticos de código abierto de la Fundación Biobricks, asociada al MIT.
La finalidad de este circuito u oscilador genético es utilizarlo como un módulo que permita sincronizar la actividad de otros módulos de un circuito genético más complejo o como señal de sincronización que controle la actividad y el ritmo de operación de un conjunto de autómatas biomoleculares. Estos circuitos osciladores son como semáforos de tráfico desplegados en el interior de una célula o una bacteria que controlan y regulan el funcionamiento de los restantes circuitos o autómatas biomoleculares.
Investigación de vanguardia
La finalidad de este proyecto, iniciado en 2006 y que concluye a finales de 2009, es contribuir tanto al avance de la Computación Natural y de la Biología de Sistemas utilizando un modelo de computación distribuido inspirado en la célula (denominado “Sistema P” o computación con membranas), como contribuir también al desarrollo de la Biología Sintética, diseñando nuevos circuitos y autómatas biomoleculares.
La Computación Natural se puede describir como un área científica con dos objetivos: comprender los procesos computacionales que tienen lugar en la Naturaleza (en particular, en la Biología) y desarrollar modelos computacionales inspirados en la Naturaleza.
La Biología de Sistemas se plantea el siguiente reto: desarrollar modelos matemáticos robustos y precisos cuya aplicación permita describir, comprender y realizar predicciones sobre sistemas y procesos biológicos complejos.
A su vez, la incipiente Biología Sintética es una disciplina que pretende diseñar y construir nuevos dispositivos y organismos biológicos artificiales, así como rediseñar y reprogramar los sistemas biológicos naturales.
Este proyecto, que dirige el profesor de la Facultad Alfonso Rodríguez-Patón y en el que trabaja el doctorando Jesús Miró Bueno, ha sido financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia (Proyecto TIN2006-15595).
Más de 40 artículos en las distintas revistas del grupo Nature presentan hoy los resultados parciales del ambicioso proyecto de mapear los 37 200 millones de estas unidades fundamentales de la vida. Una tarea compleja que requiere combinar técnicas de genómica e inteligencia artificial para estudiar con gran resolución las firmas moleculares de un amplio abanico de células, como las que forman la placenta.
La relación entre la contaminación del aire y el aumento del riesgo de desarrollar esta patología y otras demencias no es nueva. Un nuevo trabajo pretende revelar por qué las partículas finas (PM2.5) han sido vinculadas con cambios negativos en la salud cerebral.
