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Un lenguaje de programación para añadir ADN a las bacterias vivas

Ingenieros de MIT crean un método muy rápido y que no requiere conocimientos de genética


Ingenieros de MIT han creado un lenguaje de programación que permite diseñar circuitos de ADN integrables en bacterias vivas, a las que aportan nuevas funciones. No requiere conocimientos de ingeniería genética por parte del usuario, y es mucho más rápido que los sistemas actuales.




El lenguaje crea nuevas funciones para la bacteria 'E. coli'. Imagen: Janet Iwasa. Fuente: MIT News.
El lenguaje crea nuevas funciones para la bacteria 'E. coli'. Imagen: Janet Iwasa. Fuente: MIT News.
Ingenieros biológicos de MIT (Massachusetts Institute of Technology, EE.UU.) han creado un lenguaje de programación que les permite diseñar rápidamente circuitos complejos de ADN que dan nuevas funciones a las células vivas.

Usando este lenguaje, cualquiera puede escribir un programa para la función que desee, como la detección y respuesta a ciertas condiciones ambientales.

"Es, literalmente, un lenguaje de programación de bacterias", dice Christopher Voigt, profesor de ingeniería biológica de MIT, en MIT News. "Se utiliza un lenguaje basado en texto, como si estuviera programando una computadora. Luego ese texto se compila y se convierte en una secuencia de ADN que se pone en la célula, y el circuito se ejecuta dentro de la célula".

El lenguaje se describe en Science, y podría usarse, por ejemplo, para crear células de levadura que pueden parar su propio proceso de fermentación si se acumulan demasiados subproductos tóxicos. Asimismo, podrían crearse bacterias que podrían ser ingeridas para ayudar con la digestión de la lactosa o bacterias que pueden vivir en las raíces de las plantas y producir un insecticida si tienen la sensación de que la planta es atacada.

Los investigadores planean poner la interfaz de diseño para usuarios disponible en la Web. A diferencia de los métodos existentes hasta ahora, este nuevo sistema de ingeniería genética no requiere conocimientos especiales. Otra ventaja es su velocidad, pues solo con pulsar un botón se obtiene una secuencia de ADN.

Lenguaje

El lenguaje se basa en Verilog, que se utiliza habitualmente para programar los chips de computadora. Los investigadores diseñaron elementos computacionales como puertas lógicas y sensores que pueden ser codificados en el ADN de una célula bacteriana.

Los sensores pueden detectar diferentes compuestos, tales como oxígeno o glucosa, así como la luz, la temperatura, la acidez, y otras condiciones ambientales. Los usuarios también pueden añadir sus propios sensores. "Es muy personalizable," dice Voigt.

El mayor reto, dice, fue el diseño de las 14 puertas lógicas utilizadas en los circuitos de manera que no interfieran entre sí una vez colocadas en el complejo entorno de una célula viva.

En la versión actual del lenguaje, estas partes genéticas están optimizados para E. coli, pero los investigadores están trabajando en expandir el lenguaje a otras cepas de bacterias, incluyendo Bacteroides, que se encuentran comúnmente en el intestino humano, y Pseudomonas, que a menudo vive en las raíces de las plantas, así como la levadura Saccharomyces cerevisiae. Esto permitiría a los usuarios escribir un solo programa y luego compilarlo para diferentes organismos.

Los investigadores programaron 60 circuitos con diferentes funciones, y 45 de ellos funcionaron correctamente la primera vez que se probaron. Muchos fueron diseñados para medir una o más condiciones ambientales, tales como el nivel de oxígeno o la concentración de glucosa, y responder en consecuencia. Otro circuito fue diseñado para clasificar tres inputs diferentes y luego responder según la prioridad de cada uno.

Uno de los nuevos circuitos es el mayor circuito biológico jamás construido, con siete puertas lógicas y alrededor de 12.000 pares de bases de ADN.

Referencia bibliográfica:

A. A. K. Nielsen, B. S. Der, J. Shin, P. Vaidyanathan, V. Paralanov, E. A. Strychalski, D. Ross, D. Densmore, C. A. Voigt: Genetic circuit design automation. Science (2016). DOI: 10.1126/science.aac7341.


Lunes, 4 de Abril 2016
MIT News/T21
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