Sonetos de Shakespeare y el audio del discurso “I have a dream” de Martin Luther King ya han sido almacenados en una molécula de ADN.  Este logro, publicado en la revista Nature hace justo un año, fue posible gracias a la computación basada en ADN, una tecnología objeto de creciente investigación que pretende sustituir en un futuro a los ordenadores actuales de silicio.

En este nuevo modelo computacional, las moléculas de ADN se convierten en auténticas unidades de almacenamiento. “El diseño de secuencias de ADN estables que se puedan utilizar en bioinformática es un campo de investigación muy prometedor”, afirma el investigador José Manuel Chaves-González, miembro del Grupo de Investigación ARCO de la Universidad de Extremadura.  Precisamente, este grupo de científicos, coordinado por Miguel Ángel Vega-Rodríguez,  está llevando a cabo el proyecto de investigación BIO, en el marco del Plan Nacional de Investigación, dedicado a la Optimización Multiobjetivo y Paralelismo en Bioinformática.

En concreto, José Manuel Chaves ha propuesto un algoritmo de optimización basado en el comportamiento de las luciérnagas para generar secuencias estables de ADN aplicables en la resolución de problemas concretos, y que ha sido publicado en la revista Applied Mathematics and Computation. “La inteligencia colectiva de los insectos funciona muy bien en bioinformática y constituye una fuente de inspiración en la búsqueda de soluciones eficientes a problemas concretos”, explica el investigador.

Los algoritmos basados en el comportamiento de las luciérnagas generan secuencias muy estables para resolver problemas de optimación. Las luciérnagas basan su comportamiento social en la luminosidad que emiten. En resolución de problemas, la luminosidad de una luciérnaga depende de la calidad de la solución encontrada y la distancia desde donde las otras compañeras están buscando soluciones. De acuerdo con una fórmula que engloba luminosidad y distancia se explora el espacio de búsqueda de soluciones”, apunta el investigador de la UEx.

En la computación molecular, los investigadores codifican los problemas mediante secuencias de ADN.  Es decir, a partir de moléculas orgánicas producidas con un gel de manera artificial, se generan secuencias de ADN representadas por una sucesión de las bases formadas por los nucleótidos adenina, citosina, guanina y timina, simbolizados por las letras A, C, G y T. En el caso de las luciérnagas, estos insectos producen esta secuencia estable para resolver problemas como el caso del viajante de comercio que tiene que decidir la ruta entre ciudades con el menor coste, explicado en el artículo científico. El grupo ARCO también trabaja con éxito en esta línea de las luciérnagas para determinar la filogenia de las especies y la búsqueda de patrones en una secuencia de ADN.

“La computación basada en el ADN constituye una ventaja respecto a los ordenadores de silicio en sus circuitos integrados, ya que éstos utilizan componentes electrónicos, que pueden estar activos o no, mientras que las moléculas permiten codificar los problemas en sus 4 bases de materia orgánica y producir secuencias lo más estables posible”. Por ello, las líneas de investigación tienden a desarrollar la tecnología que permita, posiblemente en unas décadas, fabricar ordenadores basados en moléculas orgánicas, que conllevará “más poder computacional, mayor capacidad de almacenaje, y la posibilidad de procesar en paralelo y ganar velocidad”, concluye el investigador.

Referencia:

José M. Chaves-González, Miguel A. Vega-Rodríguez. “A multiobjective approach based on the behavior of fireflies to generate reliable DNA sequences for molecular computing”. Applied Mathematics and Computation, 227 (2014) 291–308

La computación bioinspirada o bioinformática se inspira en el comportamiento inteligente de la naturaleza. El Grupo de Investigación ARCO de la Universidad de Extremadura está actualmente llevando a cabo estudios a partir de la observación del comportamiento inteligente de las colmenas de abejas productores de miel. Las prometedoras conclusiones de sus investigaciones apuntan al desarrollo futuro de un programa informático o software al servicio de otras investigaciones y/o aplicaciones, principalmente en el ámbito de la secuenciación del ADN.

El investigador de la UEx Miguel Ángel Vega nos explica cómo los estudios se han inspirado en la conducta de las abejas. Hay tres tipos de abejas: las abejas obreras, observadoras y exploradoras. Las primeras tienen como función esencial recolectar el polen y comunicar a las abejas observadoras donde se encuentran las flores, a qué distancia y la cantidad de polen. Las abejas observadoras interpretan la información a través del  “baile” del abdomen de las obreras, y deciden seguir a aquellas abejas que más les convencen. Por último, las llamadas abejas exploradoras, como su nombre indica, se aventuran en el entorno buscando al azar nuevas flores.

Este sistema de trabajo traducido a la resolución y optimación de un problema informático significa que las flores son la solución a un determinado problema, y el polen representa la calidad de la solución. Los algoritmos informáticos reproducen este  proceso, buscan soluciones cercanas (flores), y de entre las mejores soluciones cercanas optan por las de mayor calidad y eficiencia (polen), para de esta manera aumentar los recursos en las mejores propuestas. De forma complementaria, se buscan otras soluciones al azar, por si a través de este procedimiento se encuentran buenos resultados también. Este proceso, repetido numerosas veces, proporciona soluciones razonadas susceptibles de ser aplicadas en terminados campos de investigación relacionados con la genética y la evolución de las especies.

¿Por qué son útiles los algoritmos bioinformáticos en el campo de la biología?,  porque permiten la búsqueda de patrones, es decir, de pequeñas secuencias de ADN, que se repiten en el genoma humano o de otro ser vivo. De esta manera, es posible descubrir nuevos genes, etiquetar la función de algún gen o incluso de cierta proteína. Por otro lado, la computación bioinspirada es una herramienta importante también en la ciencia filogenética, que estudia la evolución genética de las especies con el objetivo de determinar los ancestros de ciertos organismos. Aquí, los campos de aplicación posibles van desde la paleontología, la obtención de nuevas variantes de fruta en la agricultura, hasta la obtención de árboles filogenéticos de enfermedades.

Esta investigación ha sido publicada recientemente en la revista científica “IEEC” Transactions on systems, Man and Cybernetics PartC: Application and Reviews.