Biocomputadoras: una mente hecha de músculo

Los terrícolas lo tenemos claro: seres vivos, carbono; máquinas, silicio. Pero esta frontera no tiene por qué permanecer siempre inmutable. Y aunque la vida basada en el silicio aún pertenece al territorio de la ciencia ficción (y es muy improbable que salga de ahí, en contra de lo que popularmente se cree), en cambio las máquinas basadas en el carbono comienzan a entrar en el dominio de la ciencia real.

"Supongo que podríamos decir que esta frontera comenzó a borrarse cuando la gente empezó a considerar materiales como los nanotubos de carbono y el grafeno para aplicaciones electrónicas", expone a EL ESPAÑOL el físico Heiner Linke, director del Centro de Nanociencias NanoLund de la Universidad de Lund (Suecia).

Los nanotubos de carbono y su material básico, el grafeno, son dos de las grandes promesas de la computación del futuro. A pesar de que el mercado tecnológico no deja de ametrallarnos con una nutrida oferta de nuevos gadgets, hoy la expresión "nuevas tecnologías" con la que nos referimos a los dispositivos digitales ha perdido parte de su sentido: los microchips aún utilizan la tecnología CMOS patentada hace ya medio siglo.

Va siendo hora de una nueva revolución tecnológica, y el carbono podría ser el encargado de dejar obsoleto al silicio como un entrañable recuerdo del primitivo siglo XX. En 2013 se construyó la primera computadora basada en nanotubos de carbono. Aún rudimentaria y solo capaz de contar hasta 32, pero Turing-completa; es decir, una computadora.

Sin embargo, aunque el carbono siempre es carbono, no es lo mismo emplear materiales tan exóticos, artificiales y ajenos a la vida como los nanotubos, que pensar en una computadora capaz de emplear literalmente materia viva, la misma que compone nuestras propias células. "Sí, este es un paso más allá", valora Linke.

Transistores biológicos

El crecimiento de la nanobiotecnología ha posibilitado el uso de moléculas biológicas para almacenar y procesar información, lo que conocemos como computar. El precursor natural de este concepto se encuentra en el origen de la vida: la existencia de todos los seres que conocemos se fundamenta en un sistema que almacena datos en forma de ADN o ARN y que procesa el input de información para producir un output, proteínas.

Si ascendemos a un nivel mayor de organización, disponemos del más complejo y preciso sistema de computación: la célula. Y precisamente fue este elemento el que en 1999 permitió a Mark Spano y William Ditto crear una de las primeras biocomputadoras, un sistema capaz de sumar formado por dos neuronas de sanguijuela conectadas a un ordenador personal. En 2013, un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford dirigido por el bioingeniero Drew Endy fabricó el primer transistor biológico, el transcriptor, una especie de interruptor que controla la actividad de los genes a través de una arquitectura lógica de función booleana.

A saber: los transistores de nuestros ordenadores operan dirigiendo el tráfico de electrones a través de un circuito. Que un electrón pase o no se traduce como cero o uno, la base del código binario de los dispositivos digitales. Este sistema permite realizar operaciones lógicas llamadas booleanas, como "sí", "no", "y" u "o". El interruptor construido por el grupo de Endy emplea componentes biológicos para ejercer este control, pero en vez de electrones, lo que pasa o no es la enzima encargada de hacer que un gen se exprese; es decir, que funcione.

Sistemas como el de Endy sirven para programar células y obtener resultados biológicos, como bacterias que cambian de color o producen una sustancia determinada. Pero los mismos principios sirven para resolver problemas generales de computación. También en 2013, un equipo del Instituto Tecnológico de Israel diseñó un sistema que en su mayor parte prescinde del soporte de la célula y que proporciona outputs tanto biológicos como matemáticos; para demostrar esto último, los investigadores aplicaron su biocomputadora a la división de números por tres.

Gusanos en el laberinto

El último ejemplo se describe en un estudio codirigido por Linke y que acaba de publicarse en la revista PNAS. Los científicos, de varias instituciones de Europa, Estados Unidos y Canadá, han construido un biocomputador que soluciona un problema clásico de matemática combinatoria llamado suma de subconjuntos. Consiste en encontrar, dentro de un conjunto dado de números enteros, un subconjunto de ellos cuya suma produzca un resultado deseado. Por ejemplo, en el caso del estudio, los autores eligieron los números 2, 5 y 9, y trataron de determinar las soluciones correctas de las sumas de subconjuntos de estos números.

El problema de la suma de subconjuntos se emplea en campos como la criptografía, y para la computación tradicional tiene una dificultad especial: los microchips de los ordenadores actuales no pueden realizar varias operaciones al mismo tiempo. Cuando un problema requiere ir probando distintas soluciones, los cálculos deben hacerse uno tras otro, lo que ralentiza el proceso.

Esto comenzó como una idea en el reverso de un sobre, creo que después de demasiado ron

Los investigadores diseñaron una red geométrica que representa los caminos del problema, y después reprodujeron este dibujo en forma de canales en un soporte físico de 1,5 centímetros cuadrados mediante una técnica estándar de fabricación de chips. Linke explica que la idea parte de su colega Dan Nicolau Jr., de la Universidad de California en Berkeley y primer autor del estudio; consiste en reproducir problemas como el de la suma de subconjuntos en una especie de laberinto físico y luego calcularlos mediante algún tipo de agente de tamaño minúsculo capaz de explorar los caminos de la red, que son sus posibles soluciones. Según comenta en un comunicado el codirector del estudio y padre de Nicolau, Dan Nicolau Sr., "esto comenzó como una idea en el reverso de un sobre, creo que después de demasiado ron, dibujando lo que parecían pequeños gusanos explorando laberintos".

La ventaja de este enfoque, precisa Linke, es que ofrece computación en paralelo en lugar de secuencial, sólo con proporcionar al sistema la cantidad necesaria del agente que se mueve por los caminos de la red. "Al aumentar la complejidad del problema, el tamaño de esta red puede escalar de forma mucho más manejable que en el caso de las computadoras electrónicas, donde el tiempo de computación aumenta exponencialmente". Es decir, que el tiempo de cálculo puede reducirse drásticamente.

La clave del sistema es encontrar el agente adecuado, y aquí es donde entran Linke y su colaborador Alf Månsson, de la Universidad Linneo en Kalmar (Suecia). Cuando hablamos de agente nos referimos a moléculas, pero deben reunir unas características especiales: "Se requiere que sean autopropulsadas para evitar la necesidad de tener que suministrar una fuerza externa para moverlas", señala Linke. Las moléculas autopropulsadas se conocen como motores moleculares. El equipo formado por Linke y Månsson estaba investigando las posibilidades técnicas de uno de estos motores que todos llevamos dentro y que mueve nuestros músculos: el sistema actina-miosina.

'Stage divin' molecular

La actina es una proteína que forma filamentos. Estos llamados microfilamentos son parte del esqueleto interno de las células, pero en las fibras musculares los hilos de actina son los responsables de la contracción y la relajación, es decir, de que el músculo haga lo que tiene que hacer. Quien tira de estos cables de actina es una molécula con forma de Y llamada miosina, cuyas dos cabezas se pegan a los filamentos de actina y se desplazan sobre ellos como por un raíl utilizando como combustible la leña celular estándar, un compuesto denominado ATP. En las fibras musculares, la miosina actúa como las manos de una persona tirando de una cuerda.

La idea de los investigadores fue recubrir el fondo de los microcanales del laberinto con moléculas de miosina. Estas impulsarían sobre ellas los filamentos de actina, como los brazos del público desplazan al cantante que hace stage diving arrojándose desde el escenario. "Dado que son pequeños y autopropulsados, los filamentos eran un agente adecuado para la computación en estas redes", dice Linke. Los autores aplicaron el mismo principio a otro par de molécula y filamento que actúan de modo similar, la kinesina y los microtúbulos.

La computadora viva acaba de nacer y aún es un bebé. Pero en unos diez años estará lista para empezar a pensar por nosotros.

El resultado es un concepto de biocomputadora que no solo reduce el tiempo de cálculo, sino que emplea menos del 1% de la energía consumida por un chip tradicional, lo que a su vez disminuye el calentamiento típico de los microprocesadores. Linke afirma que los obstáculos a superar son técnicamente más accesibles que los planteados para el desarrollo de la computación cuántica, a menudo considerada la próxima frontera de los ordenadores.

"El próximo paso es escalar el sistema para resolver problemas mayores", apunta Linke. El científico precisa que será necesario afinar en el diseño de las redes para asegurar que los filamentos no tomen desvíos equivocados, y que esto podría resolverse construyendo tramas en tres dimensiones con túneles y puentes. Nuevas redes, nuevos algoritmos para nuevos problemas más complejos... La computadora viva acaba de nacer y aún es un bebé. Pero en unos diez años, estima Linke, estará lista para empezar a pensar por nosotros.