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La ricerca suggerisce una relazione tra chip per computer e sintesi dei geni

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Nuova ricerca dell’Università di Cincinnati suggerisce che la vita sintetica potrebbe essere creata nel prossimo futuro in base a un confronto con l’evoluzione dei chip per computer. 

Andrew Steckl, professore dell’università e Ohio Eminent Scholar, è convinto che i grandi progressi nella sintesi dei geni potrebbero presto portare a una produzione di massa di geni. Lavorando con il suo studente Joseph Riolo, la coppia ha utilizzato la storia dello sviluppo dei microchip e delle piattaforme software per computer per creare un modello predittivo. Questo modello è stato utilizzato per comprendere la biologia sintetica.

Comprendere la biologia sintetica

“Nessuna analogia è perfetta. Il DNA non soddisfa alcune definizioni di codice digitale”, ha detto Riolo. “Ma ci sono molti modi in cui il genoma e il codice software sono paragonabili.”

Lo studio dell’UC ha dimostrato che la biologia sintetica ha il potenziale per essere “il prossimo grande progresso tecnologico umano dopo la microelettronica e internet.”

Ci sono molte applicazioni potenziali per questo, come la creazione di nuovi biocarburanti per sviluppare trattamenti medici. 

Secondo Steckl, possiamo utilizzare lo sviluppo dei chip per computer come guida per inferire la velocità e i costi della produzione di vita sintetica e la traiettoria che potrebbe seguire.

L’articolo pubblicato si concentra sul confronto e sulle somiglianze tra linguaggi di codifica biologici e digitali in termini di alfabeto, parole e frasi. Con ciò detto, gli autori affermano che la codifica del DNA è solo una parte di una storia complessa dei geni. 

Steckl è un professore distinto che ricopre incarichi congiunti in ingegneria elettrica, ingegneria biomedica e ingegneria dei materiali nella Facoltà di Ingegneria e Scienza Applicata dell’UC.

“Ci sono tutti i tipi di caveat, ma abbiamo bisogno di un confronto di ordine zero per iniziare su questa strada”, ha detto Steckl. “Possiamo paragonare la complessità della programmazione di un aereo da combattimento o di un rover su Marte alla complessità associata alla creazione di un genoma di un batterio? Sono dello stesso ordine o sono significativamente più complicati?

“O gli organismi biologici sono molto più complicati e rappresentano il ‘programmazione’ più complicata che sia mai stata fatta – quindi non c’è modo di duplicarla artificialmente – o forse sono dello stesso ordine di creazione del codice per un aereo da combattimento F-35 o un’auto di lusso, quindi forse è possibile.”

Sintetizzare genomi umani artificiali

Secondo lo studio, il prezzo della modifica dei geni e della sintesi dei genomi è stato ridotto di circa la metà ogni due anni dal 2010, simile alla legge di Moore. 

“Ciò significherebbe che sintetizzare un genoma umano artificiale potrebbe costare circa 1 milione di dollari e applicazioni più semplici come un batterio personalizzato potrebbero essere sintetizzati per solo 4.000 dollari”, hanno detto gli autori.

“Questa combinazione di complessità superabile e costo moderato giustifica l’entusiasmo accademico per la biologia sintetica e continuerà a ispirare interesse per le regole della vita”.

Steckl afferma che l’ingegneria biologica potrebbe diventare cruciale per quasi ogni industria e scienza.

“Vedo una correlazione tra come l’informatica è evoluta come disciplina. Ora si vede l’informatica pesante in ogni disciplina scientifica”, ha detto Steckl. “Vedo qualcosa di simile accadere nel mondo della biologia e dell’ingegneria biologica. La biologia è ovunque. Sarà interessante vedere come queste cose evolvono.”

Per quanto riguarda la creazione di vita artificiale, gli autori affermano che è qualcosa che comporta una grande responsabilità. 

“Non è qualcosa da prendere alla leggera”, ha detto Steckl. “Non è così semplice come dovremmo farlo perché possiamo farlo. Bisogna anche considerare le implicazioni filosofiche o addirittura religiose.”

Alex McFarland è un giornalista e scrittore di intelligenza artificiale che esplora gli ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale. Ha collaborato con numerose startup di intelligenza artificiale e pubblicazioni in tutto il mondo.