Modelos y plataformas de IA

Investigación sugiere relación entre chips de computadora y síntesis de genes

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Nueva investigación de la Universidad de Cincinnati sugiere que la vida sintética podría crearse en un futuro cercano basándose en una comparación con la evolución de los chips de computadora. 

Andrew Steckl, profesor de la universidad y Ohio Eminent Scholar, está seguro de que los avances importantes en la síntesis de genes podrían pronto llevar a la fabricación a gran escala de genes. Trabajando con su estudiante Joseph Riolo, la pareja utilizó la historia del desarrollo de microchips y plataformas de software de computadora a gran escala para crear un modelo predictivo. Este modelo se utilizó para entender la biología sintética.

Entendiendo la biología sintética

“Ninguna analogía es perfecta. El ADN no cumple con ciertas definiciones de código digital”, dijo Riolo. “Pero hay muchas formas en que el genoma y el código de software son comparables.”

El estudio de la UC demostró que la biología sintética tiene el potencial de ser “el próximo avance tecnológico épico de la humanidad después de la microelectrónica y la internet”. 

Hay muchas aplicaciones potenciales para esto, como la creación de nuevos biocombustibles para desarrollar tratamientos médicos. 

Según Steckl, podemos utilizar el desarrollo de chips de computadora como guía para inferir la velocidad y los costos de producir vida sintética y la trayectoria que podría seguir.

El artículo publicado se centra en la comparación y las similitudes entre los lenguajes de codificación biológica y digital en términos de alfabeto, palabras y oraciones. Con eso dicho, los autores dicen que la codificación del ADN es solo parte de una historia compleja de genes. 

Steckl es un profesor distinguido que tiene nombramientos conjuntos en ingeniería eléctrica, ingeniería biomédica e ingeniería de materiales en la Facultad de Ingeniería y Ciencia Aplicada de la UC.

“Hay todo tipo de advertencias, pero necesitamos una comparación de orden cero para empezar por este camino”, dijo Steckl. “¿Podemos comparar la complejidad de programar un avión de combate o un rover de Marte con la complejidad asociada con la creación de un genoma de una bacteria? ¿Son del mismo orden o son significativamente más complicados?

“O los organismos biológicos son mucho más complicados y representan la programación más complicada que se ha hecho — así que no hay forma de duplicarlo artificialmente — o tal vez son del mismo orden que crear el código para un avión de combate F-35 o un automóvil de lujo, así que tal vez sea posible.”

Sintetizando genomas humanos artificiales

Según el estudio, el precio de editar genes y sintetizar genomas se ha reducido aproximadamente a la mitad cada dos años desde 2010, similar a la Ley de Moore. 

“Esto significaría que sintetizar un genoma humano artificial podría costar aproximadamente $1 millón de dólares y aplicaciones más simples como una bacteria personalizada podrían sintetizarse por tan solo $4,000”, dijeron los autores.

“Esta combinación de complejidad superable y costo moderado justifica el entusiasmo académico por la biología sintética y continuará inspirando interés en las reglas de la vida”.

Steckl dice que la ingeniería biomédica podría convertirse en crucial para casi todas las industrias y ciencias.

“Veo una correlación entre cómo ha evolucionado la informática como disciplina. Ahora ves informática de alto rendimiento en todas las disciplinas científicas”, dijo Steckl. “Veo algo similar sucediendo en el mundo de la biología y la ingeniería biomédica. La biología está en todas partes. Será interesante ver cómo evolucionan estas cosas.”

En cuanto a la creación de vida artificial, los autores dicen que es algo que conlleva una enorme responsabilidad. 

“No es algo que se deba tomar a la ligera”, dijo Steckl. “No es tan simple como debemos hacerlo porque podemos hacerlo. También se debe considerar las implicaciones filosóficas o incluso religiosas”.

Alex McFarland es un periodista y escritor de inteligencia artificial que explora los últimos desarrollos en inteligencia artificial. Ha colaborado con numerosas startups y publicaciones de inteligencia artificial en todo el mundo.