Computación bioinformada, el futuro de la tecnología

La evolución de la computación ha recorrido un camino fascinante desde sus inicios en la teoría de la lógica binaria. La representación de la información mediante bits, el procesamiento de datos a través de puertas lógicas, y el diseño de arquitecturas computacionales han sentado las bases para el desarrollo de las tecnologías digitales que hoy son parte integral de nuestra vida cotidiana. Estos sistemas, basados en principios matemáticos y físicos, han permitido avances increíbles en diversas áreas, desde la ciencia hasta el entretenimiento. Sin embargo, se hacen necesarios otro tipo de computaciones, como es el caso de la computación bioinformada, como veremos a continuación.

El crecimiento exponencial de los datos y la necesidad de resolver problemas cada vez más complejos han llevado a los investigadores a explorar nuevas fronteras más allá de la computación tradicional. En este contexto, surge la bioinformática, un campo emergente que combina principios de biología y computación para crear nuevos sistemas informáticos inspirados en los procesos naturales. Esta disciplina innovadora busca aprovechar las increíbles capacidades de los sistemas biológicos, como la eficiencia energética, la adaptabilidad y el procesamiento paralelo, para desarrollar nuevas tecnologías computacionales más potentes y sostenibles. En este artículo de blog podrás conocer los fundamentos, orígenes, funcionamiento y aplicaciones prácticas de la computación bioinformada.

Orígenes de la Computación Bioinformada

Los orígenes de la computación bioinformada se remontan a la década de 1940, cuando los científicos comenzaron a explorar la idea de utilizar sistemas biológicos para realizar cálculos. Algunos de los científicos que trabajaron en este campo fueron:

• John Von Neumann. En 1940 propuso conceptos que más tarde se aplicarían a la computación biológica, como su teoría de autómatas celulares capaces de auto-replicarse que fue publicada en su trabajo «Theory of Self-Reproducing Automata» en 1966
• Alan Turing. Jugó un papel indirecto, pero también clave en el desarrollo de este tipo de computación. Su trabajo sobre las máquinas universales y la teoría de la computación proporcionó un marco conceptual para comprender cómo los sistemas biológicos podrían realizar operaciones computacionales.
• Warren McCulloch y Walter Pitts. Estos dos científicos estadounidenses publicaron un artículo titulado «A logical calculos of ideas immanent in nervous activity» en 1943, el cual fue fundamental porque describieron cómo las redes neuronales pueden realizar cálculos lógicos, sentando las bases para el campo de la neurociencia computacional.
• Norbert Wiener, conocido como el padre de la cibernética, realizó trabajos sobre la teoría de sistemas y el control de procesos biológicos y mecánicos abriendo nuevas vías a su integración en sistemas computacionales
• Leon Glass y Stuart Kauffman. En la década de los 60, trabajaron en el modelo de redes genéticas y otros sistemas biológicos usando métodos computacionales. Kauffman es conocido también por el uso de autómatas booleanos para modelar sistemas biológicos complejos.

Todos estos científicos sentaron las bases de la computación biológica, pero no fue hasta finales del S.XX y principios de S.XXI cuando ésta área de investigación comenzó a ganar mayor atención y, con ello, financiamiento para poder llevar a cabo las investigaciones.

La computación bioinformada se basa en el principio de utilizar sistemas biológicos, como células, moléculas o incluso organismos completos, como componentes computacionales. Estos sistemas biológicos se programan y manipulan para realizar tareas específicas, como el procesamiento de información, el almacenamiento de datos o la realización de cálculos complejos.

Uno de los enfoques más prometedores de la computación bioinformada es la computación con ADN. Esta técnica utiliza las moléculas de ADN como medio de almacenamiento y procesamiento de información, aprovechando su capacidad para codificar grandes cantidades de datos de manera compacta y eficiente. El ADN, como molécula de almacenamiento, tiene una densidad de información increíble. Puede codificar datos de manera compacta y duradera. Además, la capacidad de procesamiento paralelo inherente al ADN ofrece oportunidades emocionantes para la informática.

En la computación con ADN, los datos se representan como secuencias de bases nitrogenadas (adenina, timina, citosina y guanina). Estas secuencias se pueden sintetizar y manipular en el laboratorio. Aquí hay algunas aplicaciones interesantes:

1. Almacenamiento de datos: El ADN puede almacenar enormes cantidades de información. Investigadores han codificado libros, imágenes y archivos en cadenas de ADN. Debido a su estabilidad, el ADN podría ser un medio de almacenamiento a largo plazo.
2. Procesamiento paralelo: El ADN puede procesar múltiples secuencias al mismo tiempo. Esto podría revolucionar la velocidad de cálculo en ciertas tareas.
3. Criptografía: Se han propuesto algoritmos de cifrado basados en ADN. La naturaleza compleja de las secuencias de ADN podría dificultar la decodificación sin la clave correcta.
4. Sensores biológicos: El ADN se puede usar para detectar moléculas específicas. Por ejemplo, se han desarrollado biosensores de ADN para detectar patógenos o contaminantes en el agua.

Otro enfoque importante es la computación con células vivas. En este caso, se utilizan células modificadas genéticamente o redes de células para realizar cálculos o ejecutar programas específicos. Estas células se programan mediante la manipulación de sus genes y vías de señalización, lo que les permite responder a estímulos externos y realizar tareas computacionales. Debido a que este artículo pretender ser una mera introducción a la computación biológica, dejaremos la explicación de la computación con células vivas para otro post, enteramente dedicado a este tema.

Aplicaciones de la computación bioinformada

La computación bioinformada tiene numerosas aplicaciones potenciales en diversos campos, incluyendo:

1. Medicina y Biotecnología: La computación bioinformada podría utilizarse para el diseño de nuevos fármacos, la detección temprana de enfermedades o el desarrollo de terapias personalizadas basadas en la información genética del paciente.
2. Computación Cuántica: Los sistemas biológicos, como las proteínas y las moléculas de ADN, podrían utilizarse como componentes en la computación cuántica, aprovechando sus propiedades cuánticas inherentes.
3. Inteligencia Artificial: Los algoritmos inspirados en sistemas biológicos, como las redes neuronales artificiales basadas en el funcionamiento del cerebro humano, podrían mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de inteligencia artificial.
4. Cómputo Sostenible: La computación bioinformada podría conducir al desarrollo de dispositivos computacionales más eficientes energéticamente, utilizando menos energía y generando menos residuos que los sistemas electrónicos tradicionales.

A medida que la investigación en computación bioinformada avanza, se espera que surjan nuevas aplicaciones emocionantes en diversos campos, desde la informática hasta la ingeniería ambiental y la agricultura.

En resumen, como has podido leer, la computación bioinformada es un campo lleno de posibilidades. ¿Qué otras aplicaciones crees que podrían surgir en el futuro? ¿Qué opinas? ¿Cuál crees que será el próximo gran avance en este campo?

¡Comparte tus pensamientos con nosotros! Un saludo y hasta la próxima.

Bibliografía

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• Qian, L., Winfree, E., & Bruck, J. (2011). Neural network computation with DNA strand displacement cascades. 
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• Siuti, P., Yazbek, J., & Lu, T. K. (2013). Synthetic circuits integrating logic and memory in living cells. Nature Biotechnology, 31(5), 448-452.
• Kauffman, S. A. (1969). Metabolic stability and epigenesis in randomly constructed genetic nets. Journal of Theoretical Biology, 22(3), 437-467.
• Von Neumann, J. (1966). Theory of Self-Reproducing Automata. University of Illinois Press. ◦ Turing, A. M. (1952). The Chemical Basis of Morphogenesis. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, 237(641), 37-72. ◦ McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115-133.
• Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT Press.