Un biocomputer di E. coli risolve un labirinto condividendo il lavoro

Andrea Chronopoulos

E. coli prospera nelle nostre viscere, a volte con effetti sfortunati, e facilita i progressi scientifici: nel DNA, nei biocarburanti e nel vaccino covid di Pfizer, solo per citarne alcuni. Ora questo batterio multitalento ha un nuovo trucco: può risolvere un classico problema di labirinto computazionale utilizzando il calcolo distribuito, dividendo i calcoli necessari tra diversi tipi di cellule geneticamente modificate.

Questa bella impresa è un merito della biologia sintetica, che mira ad allestire circuiti biologici in modo molto simile ai circuiti elettronici e a programmare le cellule con la stessa facilità dei computer.

L'esperimento del labirinto Fa parte di quella che alcuni ricercatori considerano una direzione promettente nel campo: invece di progettare un singolo tipo di cellula per fare tutto il lavoro, progettano più tipi di cellule, ognuna con funzioni diverse, per portare a termine il lavoro. Lavorando di concerto, questi microbi ingegnerizzati potrebbero essere in grado di calcolare e risolvere problemi più simili alle reti multicellulari in natura.

Finora, nel bene e nel male, sfruttare completamente il potere di progettazione della biologia è sfuggito e frustrato ai biologi sintetici. Natura può farlo (pensa a un cervello), ma noi non so ancora come progettare a quel livello schiacciante di complessità usando la biologia, afferma Pamela Silver, biologa sintetica ad Harvard.

Lo studio con E. coli poiché i solutori di labirinti, guidati dal biofisico Sangram Bagh presso il Saha Institute of Nuclear Physics di Calcutta, è un problema giocattolo semplice e divertente. Ma serve anche come prova di principio per il calcolo distribuito tra le celle, dimostrando come problemi di calcolo più complessi e pratici potrebbero essere risolti in modo simile. Se questo approccio funziona su scala più ampia, potrebbe sbloccare applicazioni relative a qualsiasi cosa, dai prodotti farmaceutici all'agricoltura ai viaggi nello spazio.

Mentre ci muoviamo verso la risoluzione di problemi più complessi con i sistemi biologici ingegnerizzati, distribuire il carico in questo modo sarà una capacità importante da stabilire, afferma David McMillen, un bioingegnere dell'Università di Toronto.

Come costruire un labirinto batterico

Ottenere E. coli risolvere il problema del labirinto richiedeva un po' di ingegno. I batteri non vagavano nel labirinto di un palazzo di siepi ben potate. Piuttosto, i batteri hanno analizzato varie configurazioni di labirinti. La configurazione: un labirinto per provetta, con ogni labirinto generato da una diversa miscela chimica.

Le ricette chimiche sono state estratte da una griglia 2 × 2 che rappresenta il problema del labirinto. Il quadrato in alto a sinistra della griglia è l'inizio del labirinto e il quadrato in basso a destra è la destinazione. Ogni quadrato sulla griglia può essere un percorso aperto o bloccato, producendo 16 possibili labirinti.

Bagh e i suoi colleghi hanno tradotto matematicamente questo problema in una tavola di verità composta da uno sabbia 0 s, che mostra tutte le possibili configurazioni del labirinto. Quindi hanno mappato quelle configurazioni su 16 diverse miscele di quattro sostanze chimiche. La presenza o l'assenza di ogni sostanza chimica corrisponde al fatto che un particolare quadrato sia aperto o bloccato nel labirinto.

Il team ha progettato più set di E. coli con diversi circuiti genetici che hanno rilevato e analizzato quelle sostanze chimiche. Insieme, la popolazione mista di batteri funziona come un computer distribuito; ciascuno dei vari insiemi di celle esegue parte del calcolo, elaborando le informazioni chimiche e risolvendo il labirinto.

Eseguendo l'esperimento, i ricercatori hanno prima messo il E. coli in 16 provette, ha aggiunto una diversa miscela di labirinto chimico in ciascuna e ha lasciato crescere i batteri. Dopo 48 ore, se il E. coli non ha rilevato alcun percorso chiaro attraverso il labirinto, cioè se le sostanze chimiche necessarie erano assenti, il sistema è rimasto scuro. Se era presente la corretta combinazione chimica, i circuiti corrispondenti si accendevano ei batteri esprimevano collettivamente proteine ​​fluorescenti, in giallo, rosso, blu o rosa, per indicare le soluzioni. Se c'è un percorso, una soluzione, i batteri si illuminano, dice Bagh.

Vengono mostrate quattro delle 16 possibili configurazioni di labirinti. I due labirinti a sinistra non hanno percorsi netti dall'inizio alla destinazione (a causa di piazze ostruite/ombreggiate); quindi, non c'è soluzione e il sistema è scuro. Per i due labirinti sulla destra, ci sono sentieri chiari (quadrati bianchi), quindi il E. coli il risolutore di labirinti si illumina: i batteri esprimono collettivamente proteine ​​fluorescenti, indicando le soluzioni.

KATHAKALI SARKAR E SANGRAM BORSA

Ciò che Bagh ha trovato particolarmente eccitante è stato che nel sfornare tutti i 16 labirinti, il E. coli fornito la prova fisica che solo tre erano risolvibili. Calcolarlo con un'equazione matematica non è semplice, dice. Con questo esperimento, puoi visualizzarlo in modo molto semplice.

Obiettivi alti

Bagh immagina un tale computer biologico che aiuta nella crittografia o nella steganografia (l'arte e la scienza di nascondere le informazioni), che usano labirinti per crittografare e nascondere dati, rispettivamente. Ma le implicazioni si estendono oltre queste applicazioni alle più alte ambizioni della biologia sintetica.

L'idea di biologia sintetica risale agli anni '60, ma il campo si è concretizzato nel 2000 con la realizzazione di circuiti biologici sintetici (nello specifico, un interruttore a levetta e un oscillatore ) che ha reso sempre più possibile programmare le cellule per produrre i composti desiderati o reagire in modo intelligente all'interno dei loro ambienti.

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La biologia, tuttavia, non è stata la più collaborativa dei collaboratori. Un fattore limitante è il numero di modifiche che puoi apportare a una cellula senza distruggerne la vitalità. La cellula ha i suoi interessi, dice McMillen, il cui laboratorio sta sviluppando un sistema a base di lievito che rileva gli anticorpi della malaria nei campioni di sangue e un sistema simile per il covid. Quando si inseriscono componenti progettati dall'uomo in un sistema biologico, dice, si combatte contro la selezione naturale e l'entropia, che sono due dei grandi vantaggi in termini di forze della natura.

Se una cella è sovraccaricata da troppi scarabocchi, ad esempio, c'è il rischio di interferenze e diafonia, che ostacolano le prestazioni e limitano le capacità del sistema. Con i solutori di labirinti computazionali, dice Bagh, l'algoritmo avrebbe potuto essere programmato in un solo tipo di E. coli cellula. Ma il sistema funzionava meglio quando le funzioni del circuito necessarie erano distribuite tra sei tipi di celle.

Esiste un limite fisico al numero di parti genetiche che possono essere utilizzate in una singola cellula, afferma Karen Polizzi, ingegnere chimico dell'Imperial College London, che sviluppa biosensori cellulari per monitorare la produzione di proteine ​​​​terapeutiche e vaccini. Questo limita la sofisticatezza dei concetti di calcolo che possono essere sviluppati.

L'informatica distribuita potrebbe effettivamente essere un modo per raggiungere alcuni degli obiettivi davvero elevati [della biologia sintetica], aggiunge. Perché non è possibile ottenere una cellula per svolgere completamente un compito complesso da sola.

Supremazia cellulare

Chris Voigt, biologo sintetico al MIT (e caporedattore di Biologia Sintetica ACS, che ha pubblicato il risultato di Bagh), crede calcolo distribuito è la direzione in cui deve andare la biologia sintetica.

Dal punto di vista di Voigt, le grandi ambizioni per le cellule microbiche sono giustificate e ha eseguito calcoli per confermarlo. Un cucchiaino di batteri contiene più porte logiche di, credo, 2 miliardi di processori Xeon, dice. E ha più memoria nel DNA dell'intera Internet. La biologia ha un'incredibile capacità di calcolo e lo fa distribuendola su un numero enorme di cellule. Ma ci sono delle avvertenze: un gate impiega 20 minuti per essere elaborato, quindi è molto lento.

L'anno scorso, Voigt e collaboratori sono riusciti a programmare il DNA con l'algoritmo di una calcolatrice e a generare a Display digitale con fluorescenza E. coli . Hanno usato un software creato dal laboratorio di Voigt, chiamato Cello. Cello prende i file da Verilog, un linguaggio di programmazione utilizzato per descrivere e modellare i circuiti, e li converte in DNA, in modo che lo stesso tipo di configurazione possa essere eseguito nelle celle. Tutti i circuiti per il E. coli calcolatrice, tuttavia, era stipata in un unico tipo di cella, un'unica colonia. Abbiamo raggiunto il limite su questo, ammette. Dobbiamo capire come realizzare progetti più grandi.

Anche se i ricercatori volessero eseguire qualcosa a bassa fedeltà per gli standard odierni come i sistemi di guida dell'Apollo 11 nei batteri, dice Voigt, non potrebbe essere fatto in una singola cellula ingegnerizzata. La capacità c'è, dice. Abbiamo solo bisogno di modi per suddividere l'algoritmo tra le celle e quindi collegare le celle per condividere in modo efficiente le informazioni in modo che possano eseguire collettivamente il calcolo.

In effetti, Voigt si chiede se imitare direttamente l'informatica elettronica tradizionale sia l'approccio migliore per sfruttare la potenza di calcolo della biologia e risolvere complessi problemi bio-based.

Nella sua ricerca del giusto approccio, Bagh ha anche ideato di recente una sorta di rete neurale artificiale architettura per hardware batterico. Ed è interessato a esplorare un approccio che coinvolga la logica fuzzy, andando oltre i vincoli del binario 0 sabbia uno s verso un continuum più allineato con il rumore e il disordine dei sistemi biologici viventi.

Il biologo sintetico Ángel Goñi-Moreno, dell'Università Tecnica di Madrid, sta pensando in modo simile. Se vogliamo giocare con la tecnologia vivente, dobbiamo seguire le regole dei sistemi viventi, dice.

Goñi-Moreno immagina di rompere con l'analogia del circuito elettronico sfruttando il modo in cui le cellule percepiscono e rispondono e adattarsi al loro ambiente , utilizzando la selezione naturale stessa come strumento per portare avanti i progetti computazionali. L'evoluzione, dice, è un processo biologico che calcola le informazioni nel tempo, ottimizzando i sistemi cellulari per svolgere una varietà di compiti.

Goñi-Moreno crede che questo approccio alla fine potrebbe culminare in quello che lui chiama supremazia cellulare . Il termine traccia un parallelo deliberato con la supremazia quantistica (ora talvolta chiamata primato quantistico), il punto in cui i computer quantistici superano le capacità dell'informatica convenzionale in determinati domini. I biocomputer che si sono evoluti a tal punto, afferma Goñi-Moreno, potrebbero offrire una maggiore capacità di risoluzione dei problemi in aree come il miglioramento della produzione agricola (pensa ai batteri del suolo che possono regolare le sostanze chimiche che producono in base alle condizioni mutevoli) e il targeting di terapie per le malattie.

Non aspettarti E. coli per aiutare a navigare in Internet o risolvere il problema P vs NP —per questo, avremo ancora bisogno di buoni computer vecchio stile.

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