1.
Introducción
2.
Cerebros virtuales
4. La Nueva Generación de
Bioinformática
5.
Química inorgánica y
orgánica
6. Comportamientos emergentes de
seres vivos.
7. Computación y antiguas
filosofías.
8. Computadoras De
ADN
9.
Bibliografía
1.
Introducción
Los
científicos siguen dando pasos de gigante para que
algún día sea posible utilizar ADN en tareas
informáticas. De momento, especialistas de la University
of Wisconsin-Madison han conseguido trasladar una muestra de este
material genético desde el mundo flotante de un tubo de
ensayo a la
superficie rígida de una placa de cristal y
oro.
Con ello, no es descabellado pensar que, en el futuro,
el ADN pueda ser
usado para llevar a cabo las mismas tareas que ahora precisan de
innumerables circuitos
electrónicos y silicio.
La computación mediante ADN es una tecnología aún
en pañales. Expertos como Lloyd Smith buscan capitalizar
la enorme capacidad de almacenamiento de
información de estas moléculas
biológicas, las cuales pueden efectuar operaciones
similares a las de una computadora a
través del uso de enzimas,
catalizadores biológicos que actúan como el
software que
ejecuta las operaciones
deseadas.
La colocación del ADN sobre una superficie
sólida, alejándolo del tubo de ensayo, es un
paso importante porque simplifica su manipulación y
acceso. Demuestra también que será posible aumentar
su complejidad para resolver mayores problemas.
En los experimentos de
Wisconsin, un grupo de
moléculas de ADN fueron aplicadas sobre una pequeña
placa de cristal recubierta por oro. En cada experimento, el ADN
fue adaptado de manera que se incluyeran todas las posibles
respuestas a un problema determinado. Exponiendo las
moléculas a ciertos enzimas, las
moléculas con las respuestas incorrectas fueron
eliminadas, dejando sólo las que poseían las
contestaciones correctas.
Las moléculas de ADN pueden almacenar mucha
más información que un chip convencional de
computadora.
Se ha estimado que un gramo de ADN secado puede contener tanta
información como un billón de CD’s.
Además, en una reacción bioquímica
que ocurriese sobre una pequeñísima área,
cientos de billones de moléculas de ADN podrían
operar en concierto, creando un sistema de
procesamiento en paralelo que imitaría la habilidad de la
más poderosa supercomputadora.
Los chips que se emplean en las computadoras
normales representan la información en series de impulsos
eléctricos que emplean unos y ceros. Se usan
fórmulas matemáticas para manipular el código
binario y alcanzar la respuesta. La computación por ADN, por su parte, depende
de información representada como un patrón de
moléculas organizadas en un hilo de ADN. Ciertos enzimas
son capaces de leer este código, copiarlo y manipularlo en
formas que se pueden predecir.
La computación convencional mediante chips
está alcanzando los límites de
la miniaturización. El ADN es una de las alternativas a
estudiar seriamente.
Motorola y Packard suman fuerzas para fabricar
"biochips"
CHICAGO (Reuters) — Las compañías estadounidenses
Motorola y Packard Instruments sumaron el lunes 29/6/98 fuerzas
con el laboratorio
gubernamental Argonne National Laboratory para producir
cantidades masivas de "biochips", se anunció el lunes en
Chicago.
Los biochips son dispositivos similares a los microchips
de computadoras,
aunque con una amplia variedad de funciones para la
medicina y la
agricultura.
Igual que sucede con los circuitos de
las computadoras, que son capaces de calcular millones de
operaciones matemáticas en sólo un segundo, los
biochips realizan millones de reacciones biológicas, como
decodificar genes, en cuestión de segundos.
Motorola desarrollará el proceso de
fabricación de los circuitos y Packard BioScience, se
ocupará de fabricar los instrumentos con los que probar
dichos biochips.
Los biochips podrían costar inicialmente unos 100
dólares cada uno, aunque su valor
caería eventualmente hasta un dólar o quizás
menos.
Argonne dijo que la academia rusa de ciencia, el
Instituto de Biología Molecular
Englehardt, de Moscú, proporcionaría unas 19
invenciones relacionadas con los microchips
biológicos.
Motorola y Packard aportarán 19 millones de
dólares en un período de cinco años para
respaldar sus investigaciones.
Las licencias de las invenciones de Argonne serán
exclusivamente para las dos compañías.
Los biochips utilizan tecnología de
"microgel", en la que estructuras
microscópicas, unas 10.000 o más en una superficie
de vidrio de un
soporte de microscopio,
actuarán como diminutos tubos de ensayo.
Dentro de cada estructura de
microgel, los componentes químicos pueden ser probados
contra objetivos
biológicos para buscar respuestas a cuestiones como la
secuencia del ADN (el ácido desoxirribonucleico), las
variaciones genéticas, la expresión de los genes,
la interacción de las proteínas
y la respuesta inmunológica.
Los chips funcionan mucho más rápido que
los métodos
convencionales.
"En lugar de leer el ADN en base a cada `letra' o `palabra', los
biochips leen frases enteras de una sola vez", explicó el
biólogo Andrei Mirzabekov, cuyas investigaciones
en los laboratorios Argonne y Engelhardt permitieron desarrollar
los biochips.
En una conferencia
telefónica, el secretario estadounidense de
Energía, Federico Peña, definió el plan como de
"especial importancia para los estadounidenses".
El Departamento de Energía financia experimentos
junto con el Proyecto del
Genoma Humano, que busca crear para el año 2005 un mapa de
todo el juego de
cromosomas
humanos.
Peña dijo además que esto podría
ser el nacimiento de una industria de
miles de millones de dólares.
Computadoras que aprenden a pensar
Las
palabras 'tonto útil' pueden sonar ofensivas si se
refieren a una persona, pero es
la absoluta realidad cuando hablamos de una computadora.
Sí, los ordenadores personales son 'tontos útiles'
porque ayudan a resolver muchos problemas,
pero no se les puede pedir que realicen cosas por su cuenta; es
decir, que resuelvan problemas con un razonamiento. Ejemplos no
faltan: si una computadora no tiene un programa indicado
para realizar cierta función,
no habrá manera de que lo haga y si tiene el programa,
sólo hará lo que el programa tenga definido (por
ello, los videojuegos siempre serán derrotados: el
jugador, tarde o temprano descubrirá todas las
posiblidades del programa y siempre ganará).
Desde hace 15 años, la idea de crear inteligencia
artificial se ha convertido cada vez más en una
realidad tangible, tanto, que ya Oscar Chang ha desarrollado,
aquí en Venezuela, un
programa de computación en el que unas abejas virtuales
llegan a optimizar su cerebro para
volar perfectamente y llegar al sitio indicado. En otras
palabras, Chang logró que estas abejas pudieran 'aprender'
y conseguir la mejor respuesta.
Volver a la naturaleza
Oscar Chang, quien se
ha destacado en la construcción de robots animados como los
dinosaurios
del Museo de Ciencias,
señala que los expertos en computación se dieron
cuenta _a mediados de los ochenta_ que existían problemas
que no podían resolverse con los diseños de
programas
existentes. 'Por eso, comenzaron a desarrollar lo que se llama
las redes neurales
artificiales (el diseño
de hacer que varias neuronas dentro de una computadora funcione
exactamente como en el mundo real)'.
Chang señala que una vez desarrolladas estas
'neuronas de bites', el reto siguiente de los investigadores fue
hacer que éstas lograran aprender, como ocurre con ciertos
seres vivos evolucionados.
Explica que este principio se encuentra en todos los
ejercicios de inteligencia
artificial que se han desarrollado con éxito
en los últimos tiempos: desde los juegos de
computación que van mejorando de los errores hasta la
monstruosa Deep Blue, la máquina que logró vencer
al campeón del ajedrez
Kasparov.
2. Cerebros
virtuales
La última generación en
inteligencia
artificial se llama 'algoritmos
genéticos', en el que la computadora
no sólo simula el funcionamiento neural biológico,
sino que establece también cadenas de ADN (ácido
desoxirribonucleico) para establecer, como ocurre en la naturaleza,
características especiales, que en el caso
de las abejas virtuales de Chang, es la conformación
neuronal de cada insecto.
Luego, la computadora
hace que las abejas se mezclen y dejen descendencia (bajo los
parámetros de que vuelen bien y utilicen las menores
conexiones neurales posibles). Luego de varias mezclas y un
número considerable de descendencia, se comprueba
también la teoría
de la evolución de Darwin, que
señala que sólo los mejores perduran.
Es cuestión de tiempo para que
las computadoras sean más inteligentes que el
hombre.
Construye la NASA una Computadora del tamaño de
una Molécula de Proteína.
Ingenieros de la NASA trabajan en el diseño
de computadoras del tamaño de una molécula de
proteína, que servirán para rastrear y reparar
daños celulares en el organismo humano.
Meyya Meyyappan para Nanotecnología de la NASA,
explicó que los "minúsculos médicos robots"
que entrarán al torrente sanguíneo serán
creados para reparar las lesiones causadas por accidentes,
enfermedades,
atacar virus y bacterias,
así como eliminar células
cancerosas.
Explicó que aunque todavía no hay
ningún nanorrobot en funcionamiento (con un tamaño
equivalente a la diez mil millonésima parte de un metro),
los ingenieros cuentan con diseños teóricos
propuestos.
Robert Freitas, autor del libro
Nanomedicine, precisó que el carbono
será el principal elemento que los constituirá, y
que el hidrógeno, azufre, oxígeno, nitrógeno,
nitrógeno, silicio, entre otros, se utilizarán para
fabricar los engranajes y otras partes del sistema.
"Puede que muchas de estas minúsculas máquinas
estén hechas de ADN, y que nada tengan qué ver con
la idea que todo el mundo tiene de los robots".
Nuevos Modelos de
Computación:Computación Molecular
Motivaciones
En los últimos años se ha sugerido y mostrado que
computadoras basadas en interacciones a nivel molecular
(Computadoras con ADN y Computadoras Cuánticas) pueden ser
una alternativa viable a las computadoras electrónicas
convencionales. Existen problemas complejos que requieren una
búsqueda intensiva para su resolución que no son
eficientemente resueltos por las computadoras digitales. Las
computadoras moleculares se muestran más adecuadas para la
resolución eficiente de dichos problemas debido a su
enorme capacidad de paralelismo. En particular, en la
computación con ADN el paralelismo reside en el hecho de
que un tubo de ensayo puede contener 10^18 moléculas de
ADN. Una simple operación sobre el tubo de ensayo supone
del orden de 10^18 operaciones simultáneas. Aquí
estriba la enorme ventaja de las computadoras con ADN frente a
las computadoras clásicas para la resolución de
ciertos problemas complejos.
CADENA(Computación con ADN)
La computación con ADN se inicia en 1994 con el trabajo de
L. Adleman en el que resuelve el Problema de Hamilton. Se
resolvía en un laboratorio de
biología
molecular un problema matemático complejo utilizando un
tubo de ensayo con ADN y aplicándole ciertas técnicas
(PCR, separación, clonación). Este trabajo supuso un gran
avance en las ciencias de la
computación ya que se mostraba que era posible realizar
computos a nivel molecular y, además, con una enorme
capacidad de paralelismo inherente.
Objetivos: Determinar la capacidad `teórica' de
cómputo de los modelos de
computación con ADN probando su equivalencia con los
modelos clásicos: Máquinas de Turing,
Pram.
Determinar la capacidad `práctica' de
cómputo de los nuevos modelos de computación con
ADN. Para ello, se realizarán simulaciones en computadora
digital convencional de los cómputos con ADN.
Creación de nuevos modelos de computación
molecular más potentes que los ya existentes.
Incorporación de nuevas ideas algorítmicas
(algoritmos de
ramificación y acotación y heurísticas) a
los modelos de computación molecular.
3. Bioinformática.
Conceptos Generales
Justificación
La Investigación Biomédica, una
disciplina
basada en la información, esta inmersa en profundos
cambios a medida que las nuevas aproximaciones experimentales
generan enormes volúmenes de datos sin
precedentes. La Biología y la Medicina
están apoyándose cada vez mas en la
aplicación de las Ciencias de la
Información.
La Bioinformática, el campo interdisciplinar que
se encuentra en la intersección entre las Ciencias de la
Vida y de la Información, proporciona las herramientas y
recursos
necesarios para favorecer la Investigación Biomédica. Este campo
interdisciplinar comprende la investigación y desarrollo de
herramientas
útiles para llegar a entender el flujo de
información desde los genes a las estructuras
moleculares, a su función bioquímica, a su conducta
biológica y, finalmente, a su influencia en las enfermedades y en la
salud.
Una definición generalmente aceptada
sería: "Una disciplina
científica que se interesa por todos los aspectos
relacionados con la adquisición, almacenamiento,
procesamiento, distribución, análisis e interpretación de
información biológica, mediante la
aplicación de técnicas y herramientas de las
matemáticas, de la biología y de la informática, con el propósito de
comprender el significado biológico de una gran variedad
de datos".
¿Disciplina científica o técnica de
apoyo a la investigación?
Con el incremento en complejidad y capacidad tanto de las
computadoras como de las técnicas de investigación,
se necesitan "puentes" humanos que puedan entender ambas
disciplinas y sean capaces de comunicarse con los expertos de los
dos campos.
Históricamente, el uso de los ordenadores para
resolver cuestiones biológicas comenzó con el
desarrollo de
algoritmos y su aplicación en el entendimiento de las
interacciones de los procesos
biológicos y las relaciones filogenéticas entre
diversos organismos. El incremento exponencial en la cantidad de
secuencias disponibles, así como la complejidad de las
técnicas que emplean los ordenadores para la
adquisición y análisis de datos, han servido para la
expansión de la bioinformática.
La diferencia entre una disciplina científica y un campo
de apoyo es que la primera implica una investigación
basada en el planteamiento de hipótesis, mientras que el segundo
sólo se encarga de apoyar esa investigación.
La bioinformática se ha ocupado desde un principio en
realizar investigaciones basadas en hipótesis. Las
teorías
de la evolución molecular se han estudiado
empleando para ello la genómica post-secuenciación.
Se han examinado teorías
de interacciones y procesos
complejos como la excitación nerviosa empleando la
modelización molecular. La Bioinformática
están comenzando a ser considerada como disciplina
científica, como se evidencia en el incremento de
publicaciones y reuniones científicas en esta
área.
Hay mucho campo de investigación basado en
hipótesis en el área
bioinformática de las bases de datos.
El reto en la construcción de bases de datos es
el establecimiento de una arquitectura que
permita la realización de búsquedas inteligentes,
comunicación con otras bases de datos y la
unión con herramientas de análisis y minería de
datos especificas que permitan dar respuesta a problemas
biológicos concretos. Los científicos que se
encarguen de la construcción de esas bases de datos
deben tener unos conocimientos previos que les permitan
determinar qué problemas científicos concretos
necesitan una resolución y cuál o cuáles
métodos
son los mejores para resolverlos.
La Bioinformática comprende tres
subespecialidades:
La investigación y desarrollo de la infraestructura y
sistemas de
información y comunicaciones
que requiere la biología moderna. (Redes y bases de datos para
el genoma, estaciones de trabajo para procesamiento de imágenes).
Bioinformática en sentido estricto.
La computación que se aplica al entendimiento de
cuestiones biológicas básicas, mediante la
modelización y simulación. (Sistemas de Vida
Artificial, algoritmos genéticos, redes de neuronas
artificiales). Biología Molecular
Computaciónal.
El desarrollo y utilización de sistemas
computacionales basados en modelos y materiales
biológicos. (Biochips, biosensores, computación
basada en ADN). Los computadores basados en DNA se están
empleando para la secuenciación masiva y el screening de
diversas enfermedades, explotando su característica de procesamiento paralelo
implícito. Biocomputación
Técnicas y métodos
Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
ayudan a recolectar, organizar y distribuir información
sobre el genoma humano, para emplearse en su análisis y en
aplicaciones en Salud.
Básicamente, los sistemas informáticos se
emplean en este campo para:
Adquisición de datos
Software para
visualización
Programas para
control de
reactivos, geles y otros materiales
Generación y ensamblaje de secuencias
Análisis de datos
Programas para análisis de secuencias
Predicción de estructura de
proteínas
Paquetes de integración y ensamblaje de mapas
genéticos
Software para clasificación y comparación
Técnicas de Inteligencia
Artificial
Gestión
de datos
Bases de datos locales o accesibles mediante redes de
comunicaciones.
Literatura
médica y científica unida a las secuencias.
Distribución de datos
Redes de comunicaciones
Campos de aplicación
Gestión
de datos en el laboratorio
Automatización de experimentos
Ensamblaje de secuencias contiguas
Predicción de dominios funcionales en secuencias
génicas
Alineación de secuencias
Búsquedas en las bases de datos de estructuras
Determinación de la estructura de
macromoléculas
Predicción de la estructura de macromoléculas
Evolución molecular. Árboles
filogenéticos
4. La Nueva
Generación de Bioinformática
Se introduce el concepto de
Bioinformática de Segunda Generación caracterizada
por:
En los últimos años, la bioinformática ha
trabajado con muchas bases de datos que almacenaban
información biológica a medida que iba apareciendo.
Esto no sólo ha tenido efectos positivos: muchos
científicos se quejan de la creciente complejidad que
representa encontrar información útil en este
"laberinto de datos". Para mejorar esta situación, se
desarrollan técnicas que integran la información
dispersa, gestionan bases de datos distribuidas, las seleccionan
automáticamente, evalúan su calidad, y
facilitan su accesibilidad para los investigadores. Se habla
de Bioinformática Integradora. En ella no deben
faltar ayudas para la navegación por la
información, que cada vez, con más énfasis,
reside en Internet y no en bases de
datos locales.
Introducción.
Los modelos matemáticos de la máquina de Turing
(MT), del lenguaje
Ábacus, y del lenguaje L; la
posibilidad de enumerar, codificar y descodificar algoritmos
mediante números de Gödel; el Teorema de la
Universalidad y otros temas relacionados, me han resultado muy
estimulantes para especular sobre algunas posibilidades que
están en los límites de lo rigurosamente formal, la
ficción y lo espiritual. Debido a que en el presente
trabajo se presentan varias especulaciones, muchas preguntas
planteadas se quedan sin respuesta inmediata y pretenden reflejar
y estimular un interés en
profundizar en los temas correspondientes.
Para empezar, la MT, como uno de los modelos de
cómputo más versátiles, es susceptible de
ser implementada en muy variadas formas de hardware, además de
las ya conocidas implementaciones electromecánica y
electrónica del siglo XX.
Hasta la fecha y durante varios años más,
han existido y existirán razones importantes para
implementar el modelo de las
MT en su modalidad electrónica de estado
sólido; pero, ¿qué puede haber más
allá del hardware tradicional?
Podríamos pensar, por ejemplo, en capacidad de
cómputo de hardware y/o software basados en procesos o
fenómenos de la química
inorgánica; de la química
orgánica, como el comportamiento
del ADN, el comportamiento
colectivo de seres microscópicos, las reacciones
químicas de sustancias orgánicas;
fenómenos de la óptica,
de la acústica, de las señales de radio, de los
comportamientos emergentes de seres vivos en general y de
grupos humanos
en particular, etc.
La Inteligencia Artificial (IA), que pretende imitar
algunos de los procesos desarrollados por la mente humana, basa
su operación en computadoras de hardware
electrónico. ¿Habría alguna ventaja para la
IA si buscara el apoyo de hardware de otro tipo? Por ejemplo:
¿qué ventajas podría obtener una forma de
Robótica
basada en el comportamiento emergente de vegetales? ¿O el
Procesamiento de Lenguaje Natural basado en reacciones
químicas de ciertas sustancias? Estas preguntas
aparentemente absurdas podrían tener respuestas muy
concretas.
En lugares como el Media Lab, vinculado al
Massachussetts Institute of Technology (MIT), se investiga
cómo simular en computadoras un equivalente de las
emociones
humanas. ¿Qué se podría lograr usando
hardware no electrónico?
Varios motivos me hacen pensar que la capacidad de
cómputo puede implementarse en prácticamente
cualquier ente , siendo necesaria la existencia de otro ente que
haga uso del primero e interprete los resultados
generados.
¿En qué momento un montón de
átomos o moléculas adquiere la capacidad de
computar? ¿En qué momento un ente comienza a
funcionar como MT? La intuición nos dice que cuando
está organizado en una forma muy específica que
cumple requisitos muy particulares. ¿Y cómo llega a
ese estado de
organización: puede llegar por sí
mismo, o siempre es necesaria una fuerza externa
que lo lleve a ese estado?
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