Arquitecturas fúngicas y bacterias lógicas

Fungal architectures and logical bacteria.

Los ordenadores biológicos podrían superar a las máquinas basadas en silicio, consumiendo mucha menos energía. ¶ Crédito: Jesse Plotkin/Universidad Johns Hopkins

La biocomputación se encuentra en la intersección de la informática, la biología y la ingeniería. Los investigadores en este campo buscan explotar las cualidades moleculares y químicas inherentes de los materiales biológicos, incluyendo microorganismos como bacterias y hongos y componentes celulares como el ADN, para avanzar en la informática. Las aplicaciones demostradas y potenciales incluyen la realización de tareas computacionales, el almacenamiento y recuperación de datos, y la construcción de hardware novedoso.

Los defensores argumentan que la biocomputación tiene ventajas sobre los métodos electrónicos convencionales. Por ejemplo, la tecnología no depende de microchips de silicio que se calientan rápidamente, lo que la hace más eficiente en energía, y muchos materiales vivos tienen la útil capacidad de autorreparación.

Los orígenes de la biocomputación se remontan a la década de 1990, cuando el ganador del premio Turing y científico informático Leonard Adleman demostró que las moléculas de ADN podían ser codificadas para llevar a cabo tareas computacionales. Los avances recientes en biología sintética y nanobiotecnología han avanzado en el campo al permitir la manipulación de materiales biológicos a nivel nanométrico. Los avances están sucediendo a nivel mundial y van desde funcionalidades impulsadas por bacterias hasta trabajos en curso sobre tecnologías potencialmente disruptivas basadas en el micelio fúngico y las células cerebrales humanas.

Dispositivos bacterianos

Las bacterias son microorganismos que muestran comportamientos, como la expresión génica y la comunicación quorum, un tipo de comunicación química, que pueden ser genéticamente manipulados para realizar tareas computacionales.

Sangram Bagh y Rajkamal Srivastav, biofísicos del Instituto Saha de Física Nuclear en Kolkata, India, han desarrollado una compuerta lógica reversible de doble Feynman utilizando bacterias molecularmente diseñadas en una arquitectura de Red Neuronal Artificial (RNA). Su compuerta lógica de doble Feynman de 3 entradas y 3 salidas utilizando células de E. coli de laboratorio diseñadas no patológicas es, según los investigadores, la primera realización de una compuerta de doble Feynman utilizando células vivas.

Bagh y Srivastav desarrollaron “dispositivos celulares” mediante la creación de redes genéticas sintéticas dentro de E. coli y la construcción de una arquitectura de tipo de red artificial de una sola capa con las bacterias diseñadas, que describen como ‘bactoneuronas’. Las compuertas de doble Feynman se generaron cuando las bactoneuronas se organizaron en esta arquitectura. Las señales de entrada de los dispositivos celulares fueron producidas utilizando productos químicos extracelulares, explica Bagh; “Esta señal de entrada es como un cero o uno. Está presente o no, y luego se obtiene una salida”. La salida, en este caso, es la expresión de tres proteínas fluorescentes.

Otras soluciones de biocomputación impulsadas por bacterias están emergiendo: un equipo del Walton Institute y el Instituto Nacional Tyndall en Irlanda, y la Universidad de Essex en el Reino Unido, han propuesto la Computación Molecular Bacteriana en un Chip (BMCoC) utilizando tecnologías de microfluidos y detección electroquímica. Los investigadores del Centro Nacional de Biotecnología (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM) en España y la Universidad Diego Portales en Santiago, Chile, han demostrado “la posibilidad” de programar bacterias sintéticas utilizando una red neuronal perceptrón . En el Laboratorio Oliveira de la Universidad de Boston, los investigadores están desarrollando comunidades microbianas programables incrustadas en dispositivos microfluídicos.

Las bacterias son unicelulares y microscópicas, pero algunos experimentos de biocomputación se basan en estructuras vivas más complejas.

Sustratos fúngicos

Investigadores del Laboratorio de Computación No Convencional (UCL) de la Universidad del Oeste de Inglaterra en el Reino Unido, la Universidad de Utrecht en los Países Bajos, el Centro de Tecnología de la Información y la Arquitectura (CITA) de la Real Academia Danesa en Dinamarca y la organización italiana de tecnologías basadas en micelio MOGU se están asociando en un proyecto en curso financiado por la UE llamado Arquitecturas Fúngicas, que tiene como objetivo construir un “sustrato vivo estructural y computacionalmente integrado utilizando micelio fúngico con el propósito de hacer crecer la arquitectura”.

Adam Adamatzky, el director y fundador del UCL, enumeró las cualidades ventajosas que ofrecen los hongos para su investigación:

  • “Tolerancia a fallos y autorregeneración: es imposible destruir todo el micelio bajo tierra.
  • Reconfigurabilidad: podemos programar el crecimiento de redes de micelio utilizando repelentes y atrayentes.
  • Evolubilidad – como todas las criaturas, los hongos evolucionan.
  • Muy bajo consumo de energía: los hongos son computadoras que viven en árboles podridos.”

El año pasado, Adamatzky y su colega Nic Roberts, también de la UCL, demostraron la minería de circuitos lógicos en hongos, y en 2021, publicó un artículo con colegas del CITA presentando la “electrónica fúngica”: dispositivos electrónicos vivos, incluyendo sensores químicos y fotográficos y osciladores, hechos de puro micelio o compuestos unidos al micelio. Según Adamatzky, “tengo un interés de toda la vida en implementar dispositivos informáticos a partir de sustratos inusuales”.

Un material de biocomputación igualmente inusual pero prometedor es el moho mucilaginoso, Physarum polycephalum. Una vez clasificado como un hongo, ahora se entiende que es una entidad biológica distinta. En el Simposio de ACM sobre Software y Tecnología de Interfaz de Usuario (UIST) del año pasado, Jasmine Lu y Pedro Lopes del Laboratorio de Integración de Computadoras Humanas de la Universidad de Chicago presentaron un reloj inteligente integrado con moho mucilaginoso. En otros desarrollos, un equipo internacional de la Universidad de Wenzhou, China, la Universidad Duy Tan, Vietnam, la Universidad de Teherán, Irán, y la Universidad de Torrens, Australia, ha propuesto un algoritmo de Moho Mucilaginoso (SMA) para abordar problemas de optimización.

¿Una nueva frontera?

El área más nueva de la biocomputación quizás sea también la más sorprendente. El proyecto Organoid Intelligence (OI) reúne a investigadores de la Universidad Johns Hopkins, el Instituto Médico Howard Hughes y la Universidad de California San Diego en los Estados Unidos, los Laboratorios Corticales de Australia y las universidades de Luxemburgo y Konstanz en Alemania. El objetivo del proyecto es utilizar cultivos tridimensionales (3D) de células cerebrales, llamados organoides cerebrales, para construir potentes biocomputadoras.

En febrero, el equipo publicó una hoja de ruta para establecer OI como una nueva disciplina científica. Publicado en Frontiers in Science, el artículo define el estado actual de OI, así como algunos de los desafíos científicos, tecnológicos y éticos que enfrenta.

La biocomputación basada en OI busca implementar organoides cerebrales derivados de células madre humanas que puedan memorizar y computar la entrada. Esto, dicen los investigadores, apoyará la supercomputación a través de avances en la capacidad de procesamiento, eficiencia de datos y capacidades de almacenamiento.

Thomas Hartung, toxicólogo de la Universidad Johns Hopkins, dice que ya se pueden producir organoides cerebrales 3D. Poseen atributos que pueden ser explotados en la biocomputación basada en OI, como alta densidad celular, actividad / reactividad espontánea electofisiológica y niveles mejorados de células gliales (“ayudantes”) que apoyan a las neuronas en tareas de aprendizaje biológico.

“Necesitas las células auxiliares, las células gliales, para establecer la memoria a largo plazo. Tienen que eliminar todas las conexiones que no son útiles; lo llamamos poda de sinapsis”, explica Hartung.

Sin embargo, los organoides cerebrales actuales consisten en menos de 100,000 células. “Son diminutos, diminutos, diminutos”, dice Hartung. Para computar y memorizar útilmente, los organoides deben ser mucho más grandes. Esto presenta un gran desafío práctico, como explica Hartung, “Estos modelos se están pudriendo en el núcleo si los haces más grandes”.

La escalabilidad del organoide, hasta alrededor de 10 millones de células neurales, es ahora un objetivo clave de investigación; lo mismo ocurre con la viabilidad y durabilidad. El trabajo se está llevando a cabo en múltiples frentes, incluido el desarrollo de sistemas de perfusión microfluídica para apoyar la homeostasis en los organoides, y abordar los desafíos de almacenamiento y procesamiento.

Sin embargo, Hartung señala que la prueba de concepto se estableció en octubre del año pasado por Brett Kagan del Laboratorio Cortical en Melbourne, Australia. Kagan presentó un sistema de inteligencia biológica sintética (SBI) llamado BrainDish que se creó a partir de neuronas vivas basadas en ratones embrionarios y células madre pluripotentes inducidas humanas (hiPSC). La cultura celular sintética mostró la capacidad de aprender y mejorar el juego en simulaciones del juego arcade Pong de los años 70.

Puede llevar algún tiempo, pero muchos tipos de seres vivos, desde bacterias, moho mucilaginoso y micelio hasta células cerebrales humanas, podrían algún día alimentar nuestros dispositivos.

K.J. Bannan es una escritora y editora con sede en Massapequa, NY. Comenzó su carrera en el equipo PM Magazine First Looks revisando todas las últimas y mejores tecnologías. Hoy en día, es una autónoma que cubre temas de negocios, tecnología, salud, finanzas personales y estilo de vida.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

Meta lanza Code Llama la última herramienta de IA para programar

En un increíble salto tecnológico, Meta ha lanzado su última creación, Code Llama, una herramienta impulsada por IA c...

Inteligencia Artificial

Principales herramientas/plataformas de Visión por Computadora en 2023

La visión por computadora permite a las computadoras y sistemas extraer información útil de fotos digitales, videos y...

Inteligencia Artificial

Utilice la IA generativa para aumentar la productividad de los agentes mediante la automatización de la síntesis de llamadas.

Tu centro de contacto sirve como el vínculo vital entre tu negocio y tus clientes. Cada llamada a tu centro de contac...

Inteligencia Artificial

Stability AI lanza el primer modelo japonés de visión y lenguaje

La creación y formulación de un modelo único y completo capaz de manejar una variedad de tareas definidas por el usua...