Introducción Computación: El concepto
"Computación" refiere al estudio científico que se
desarrolla sobre sistemas automatizados de manejo de
informaciones, lo cual se lleva a cabo a través de
herramientas pensadas para tal propósito.
Bio-Computación: Desarrollo y utilización de
sistemas computacionales basados en modelos y materiales
biológicos (biochips, biosensores, computación
basada en ADN, entre otros).
Introducción La computación celular pretende la
construcción de nanocomputadores, utilizando para ello
células (en este caso células de mamíferos).
Aprovechando los métodos de modificación de ADN que
existen en la actualidad.
Historia 1994 – Leonard Aldeman inventa un computador ADN
capaz de resolver problemas matemáticos básicos.
2003 – Ehud Shapiro desarrolla un proceso por el cual las
enzimas Fork-I y Ligasa cortan ADN en diferentes longitudes
basado en la presencia de diferentes sustancias químicas.
2007 – Yaakov Benenson y su equipo de trabajo desarrollan
un sistema para construir evaluadores lógicos basados en
RNAi universales que operan en células de
mamíferos.
Historia – Previsiones Futuras
Computación Celular Fundamentalmente, la
computación con ADN pone de manifiesto que las
células humanas y los computadores tienen la capacidad de
almacenar y procesar la información de manera similar. Los
computadores almacenan la información en series de unos y
ceros, y el ADN lo hace en función de la colocación
de sus bases (adenina, guanina, timina y citosina). Como se
observa en la siguiente imagen:
Computación celular
Computación celular Razones para su uso: El ADN puede
replicarse extremadamente rápido y eficientemente
Capacidad inmensa de memoria, aproximadamente 100 veces mayor que
los computadores de hace dos décadas. Estos enormes
almacenes de información se contienen en un volumen muy
pequeño (15 mil trillones de computadoras en una
cucharada). Magnifica habilidad para procesar varios
cálculos paralelamente. (casi 109 cálculos por mL
de ADN por segundo.
Desarrollo de computadores a nanoescala Tipos de manipulaciones
moleculares básicas para computación ADN:
Hibridación simple: Es la forma básica de la
actividad del ADN. Fusión de dos células de
distinta estirpe para dar lugar a otra de características
mixtas. Tratamiento enzimático: Es la manera de operar con
diferentes formas de ADN.
Desarrollo de computadores a nanoescala Unidades básicas:
Unidad Adleman. Unidad Rothemund-Shapiro. Unidad Tiling. Unidad
Ribozima. Unidad Paun.
Evaluador lógico universal Un autómata molecular es
un sistema molecular manipulado unido a un entorno (bio)
molecular por “el flujo de mensajes de entrada y las
acciones de los mensajes de salida”, donde los mensajes de
entrada son procesados por un “conjunto de elementos
intermedio”, esto es, un computador.
Evaluador lógico universal Primera aproximación:
Consistente en ser muy estricto con los módulos
básicos, e interconectándolos de manera menos
estricta. (Gp:) Módulo Básico (Gp:) Módulo
Básico TRUE FALSE SALIDA TRUE GLOBAL
Evaluador lógico universal Construcción de una
puerta OR:
Evaluador lógico universal Construcción de una
puerta AND:
Evaluador lógico universal Construcción de una
puerta NOT:
Evaluador lógico universal Construcción de una
expresión lógica simple:
Evaluador lógico universal Segunda aproximación
Consiste en ser menos estricto en los módulos
básicos, pero poner exigencias estrictas en la
combinación de módulos LA SEGUNDA APROXIMACION SE
AJUSTA A CNF Y LA OTRA A DNF (Gp:) Módulo Básico
(Gp:) Módulo Básico AL MENOS UNA ENTRADA TRUE TRUE
TRUE
Evaluador lógico universal Para esta
experimentación se eligieron derivativos de conocidos
siRNAs, y se construyeron cinco parejas de cadenas siRNA en
secuencias publicadas de genes no pertenecientes a
mamíferos para representar hasta cinco entradas: T1 de
Renilla reniformis FF3 de Firefly luciferases SI 4 de Enhanced
green fluorescent protein (eGFP)
Evaluador lógico universal D = siRNA ? Firefly
luciferases. E = siRNA ? Renilla reniformis. Graficamente:
eGFP
Similitudes con FPGAs Teóricamente, estos computadores
celulares se ajustan a una máquina de Turing. A la vista
del comportamiento es más obvia su semejanza con las FPGAs
(Field Programable Gate Arrays).
Similitudes con FPGAs Es fácil identificar cada uno de
estos nanocomputadores, con la tecnología empleada en la
fabricación de FPGAs. Dado el paralelismo que se desprende
entre ambas se observa que la computación celular es un
acercamiento a las FPGAs, ya que lo que en una FPGA es un bloque
lógico básico, podría ser una célula
y por tanto un sistema pluricelular podría identificarse
con una FPGA.
Similitudes con FPGAs Una FPGA (del inglés Field
Programmable Gate Array) es un dispositivo semiconductor que
contiene bloques de lógica cuya interconexión y
funcionalidad se puede programar.
Conclusión Uno de los motivos más importantes por
los que se está investigando este campo de la
computación es en llegar algún día a
conseguir construir un sistema de monitorización del
cuerpo humano en tiempo real: Pero esto es algo que
todavía está muy lejos de ser real.
Bibliografía Nature Biotechnology. Mayo 2007. Letter: A
universal RNAi-based logic evaluator that operates in mammalian
cells. ChemMatters: Cellular Silicon, a medical revolution.
Current Nanoscience, 2005. Development of Nano-Scale DNA
Computing Devices. Nature Biotechnology. Volume 24, number 09
September 2006. Biotechnology in Spain: Special repport. Medical
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http://www.medterms.com/script/main/hp.asp Medical Dictionary:
Merrian Webster medical dictionary:
http://www.intelihealth.com/IH/ihtIH/WSIHW000/9276/9276.html
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