Computación biológica

Las computadoras biológicas utilizan moléculas de origen biológico, como el ADN y/o las proteínas , para realizar cálculos digitales o reales .

El desarrollo de biocomputadoras ha sido posible gracias a la creciente ciencia de la nanobiotecnología . El término nanobiotecnología puede definirse de múltiples maneras; en un sentido más general, la nanobiotecnología puede definirse como cualquier tipo de tecnología que utiliza materiales a nanoescala (es decir, materiales con dimensiones características de 1 a 100 nanómetros ) y materiales de base biológica. ^{[ 1 ]} Una definición más restrictiva considera la nanobiotecnología más específicamente como el diseño y la ingeniería de proteínas que luego pueden ensamblarse en estructuras funcionales más grandes ^{[ 2 ] [ 3 ]} La implementación de la nanobiotecnología, tal como se define en este sentido más estricto, proporciona a los científicos la capacidad de diseñar sistemas biomoleculares específicamente para que interactúen de una manera que finalmente pueda resultar en la funcionalidad computacional de una computadora .

Las biocomputadoras utilizan materiales de origen biológico para realizar funciones computacionales. Una biocomputadora consta de una ruta o serie de rutas metabólicas que involucran materiales biológicos diseñados para comportarse de una manera determinada según las condiciones (entrada) del sistema. La ruta de reacciones resultante constituye una salida, que se basa en el diseño de ingeniería de la biocomputadora y puede interpretarse como una forma de análisis computacional. Existen tres tipos distinguibles de biocomputadoras: bioquímicas, biomecánicas y bioelectrónicas. ^{[ 4 ]}

El comportamiento de los sistemas computacionales de origen biológico, como estos, depende de las moléculas específicas que los componen, principalmente proteínas, aunque también pueden incluir moléculas de ADN. La nanobiotecnología proporciona los medios para sintetizar los múltiples componentes químicos necesarios para crear un sistema de este tipo. La naturaleza química de una proteína está determinada por su secuencia de aminoácidos , los bloques de construcción químicos de las proteínas. Esta secuencia, a su vez, está determinada por una secuencia específica de nucleótidos de ADN , los bloques de construcción de las moléculas de ADN. Las proteínas se fabrican en los sistemas biológicos mediante la traducción de secuencias de nucleótidos por moléculas biológicas llamadas ribosomas , que ensamblan aminoácidos individuales en polipéptidos que forman proteínas funcionales según la secuencia de nucleótidos que interpreta el ribosoma. En definitiva, esto significa que se pueden diseñar los componentes químicos necesarios para crear un sistema biológico capaz de realizar cálculos, modificando las secuencias de nucleótidos de ADN para codificar los componentes proteicos necesarios. Además, las propias moléculas de ADN diseñadas sintéticamente pueden funcionar en un sistema bioinformático específico. De este modo, la aplicación de la nanobiotecnología para diseñar y producir proteínas diseñadas sintéticamente, así como el diseño y la síntesis de moléculas de ADN artificiales, puede permitir la construcción de biocomputadoras funcionales (por ejemplo, genes computacionales ).

También se pueden diseñar biocomputadoras con células como componentes básicos. Los sistemas de dimerización inducida químicamente pueden utilizarse para crear compuertas lógicas a partir de células individuales. Estas compuertas lógicas se activan mediante agentes químicos que inducen interacciones entre proteínas que previamente no interactuaban y desencadenan algún cambio observable en la célula. ^{[ 7 ]}

Los bioordenadores basados ​​en redes se diseñan mediante la nanofabricación del hardware a partir de obleas, donde los canales se graban mediante litografía de haz de electrones o litografía de nanoimpresión. Los canales se diseñan con una alta relación de aspecto de la sección transversal para guiar los filamentos de proteína. Además, se diseñan uniones de paso y división para que los filamentos se propaguen en la red y exploren las rutas permitidas. La silanización de la superficie garantiza que las proteínas de motilidad se puedan fijar a la superficie y mantengan su funcionalidad. Las moléculas que realizan las operaciones lógicas se derivan de tejido biológico.

Todos los organismos biológicos tienen la capacidad de autorreplicarse y autoensamblarse en componentes funcionales. El beneficio económico de las biocomputadoras reside en este potencial de todos los sistemas de origen biológico para autorreplicarse y autoensamblarse en las condiciones adecuadas. ^{[ 4 ] : 349} Por ejemplo, todas las proteínas necesarias para una determinada vía bioquímica, que podría modificarse para funcionar como una biocomputadora, podrían sintetizarse muchas veces dentro de una célula biológica a partir de una sola molécula de ADN. Esta molécula de ADN podría luego replicarse muchas veces. Esta característica de las moléculas biológicas podría hacer que su producción fuera altamente eficiente y relativamente económica. Mientras que las computadoras electrónicas requieren producción manual, las biocomputadoras podrían producirse en grandes cantidades a partir de cultivos sin necesidad de maquinaria adicional para su ensamblaje.

Actualmente, existen biocomputadoras con diversas capacidades funcionales que incluyen operaciones de lógica booleana y cálculos matemáticos. ^{[ 5 ]} Tom Knight del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT propuso por primera vez un esquema de computación bioquímica en el que las concentraciones de proteínas se utilizan como señales binarias que, en última instancia, sirven para realizar operaciones lógicas. ^{[ 4 ] : 349} Una concentración igual o superior a cierto valor de un producto bioquímico particular en una vía química de la biocomputadora indica una señal que es un 1 o un 0. Una concentración inferior a este nivel indica la otra señal restante. Utilizando este método como análisis computacional, las computadoras bioquímicas pueden realizar operaciones lógicas en las que la salida binaria apropiada ocurrirá solo bajo restricciones lógicas específicas en las condiciones iniciales. En otras palabras, la salida binaria apropiada sirve como una conclusión derivada lógicamente de un conjunto de condiciones iniciales que sirven como premisas a partir de las cuales se puede hacer la conclusión lógica. Además de este tipo de operaciones lógicas, también se ha demostrado que las biocomputadoras demuestran otras capacidades funcionales, como cálculos matemáticos. Un ejemplo de ello lo proporcionó WL Ditto, quien en 1999 creó en Georgia Tech una biocomputadora compuesta de neuronas de sanguijuela capaz de realizar sumas simples. ^{[ 4 ] : 351} Estos son solo algunos de los usos notables para los que ya se han diseñado biocomputadoras, y sus capacidades se están volviendo cada vez más sofisticadas. Debido a la disponibilidad y la potencial eficiencia económica asociada con la producción de biomoléculas y biocomputadoras —como se mencionó anteriormente—, el avance de la tecnología de biocomputadoras es un tema de investigación popular y en rápido crecimiento que probablemente experimentará un gran progreso en el futuro.

En marzo de 2013, un equipo de bioingenieros de la Universidad de Stanford , liderado por Drew Endy , anunció la creación del equivalente biológico de un transistor , al que denominaron " transcriptor ". Este invento fue el último de los tres componentes necesarios para construir una computadora completamente funcional: almacenamiento de datos , transmisión de información y un sistema lógico básico . ^{[ 8 ]}

La computación biológica paralela con redes, donde el movimiento del agente biológico corresponde a una suma aritmética, se demostró en 2016 en una instancia SUBSET SUM con 8 soluciones candidatas. ^{[ 6 ]}

En julio de 2017, experimentos independientes con E. coli, publicados en Nature, demostraron el potencial de utilizar células vivas para realizar tareas computacionales y almacenar información. Un equipo formado con colaboradores del Instituto de Biodiseño de la Universidad Estatal de Arizona y el Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica de Harvard desarrolló una computadora biológica dentro de E. coli que respondía a una docena de entradas. El equipo la denominó "ribocomputadora", ya que estaba compuesta de ácido ribonucleico. Investigadores de Harvard demostraron que es posible almacenar información en bacterias tras archivar con éxito imágenes y vídeos en el ADN de células vivas de E. coli . ^{[ 9 ]}

En 2021, un equipo liderado por el biofísico Sangram Bagh realizó un estudio con E. coli para resolver problemas de laberintos de 2 x 2 con el fin de investigar el principio de computación distribuida entre células. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

En 2024, FinalSpark, una empresa emergente suiza de biocomputación, lanzó una plataforma en línea que permite a investigadores de todo el mundo realizar experimentos de forma remota con neuronas biológicas in vitro. ^{[ 12 ]}

En marzo de 2025, Cortical Labs presentó CL1, la primera computadora biológica disponible comercialmente del mundo que integra neuronas humanas cultivadas en laboratorio con hardware de silicio . ^{[ 13 ]} Basándose en trabajos anteriores con DishBrain, CL1 utiliza cientos de miles de neuronas mantenidas por un sistema interno de soporte vital durante hasta seis meses, lo que permite el aprendizaje en tiempo real y la computación adaptativa dentro de un entorno de bucle cerrado. El sistema opera a través del Sistema Operativo de Inteligencia Biológica (biOS), lo que permite la implementación directa de código en neuronas vivas. CL1 está diseñado para aplicaciones en descubrimiento de fármacos , modelado de enfermedades e investigación neuromórfica , ofreciendo una alternativa éticamente preferible a las pruebas con animales y consumiendo significativamente menos energía que los sistemas de inteligencia artificial tradicionales . ^{[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}

Se han diseñado muchos ejemplos de biocomputadoras sencillas, pero las capacidades de estas biocomputadoras son muy limitadas en comparación con las computadoras inorgánicas disponibles comercialmente.

El potencial para resolver problemas matemáticos complejos utilizando mucha menos energía que las supercomputadoras electrónicas estándar, así como para realizar cálculos más fiables de forma simultánea en lugar de secuencial, motiva el desarrollo de computadoras biológicas "escalables", y varias agencias de financiación están apoyando estos esfuerzos. ^{[ 18 ] [ 19 ]}

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