COMPUTACIÓN CELULAR

1. COMPUTACIÓN CELULAR Bio-Informática (5ºI.I.) Curso 07-08 Por: Fº Javier Conejero Bañón

2. Índice • Introducción • Historia • Computación celular • Desarrollo de computadores a nanoescala • Evaluador lógico universal • Similitudes con FPGAs • Conclusión • Bibliografia

3. Introducción • Computación: • El concepto "Computación" refiere al estudio científico que se desarrolla sobre sistemas automatizados de manejo de informaciones, lo cual se lleva a cabo a través de herramientas pensadas para tal propósito. • Bio-Computación: • Desarrollo y utilización de sistemas computacionales basados en modelos y materiales biológicos (biochips, biosensores, computación basada en ADN, entre otros).

4. Introducción La computación celular pretende la construcción de nanocomputadores, utilizando para ello células (en este caso células de mamíferos). Aprovechando los métodos de modificación de ADN que existen en la actualidad.

5. Historia • 1994 – Leonard Aldeman inventa un computador ADN capaz de resolver problemas matemáticos básicos. • 2003 – Ehud Shapiro desarrolla un proceso por el cual las enzimas Fork-I y Ligasa cortan ADN en diferentes longitudes basado en la presencia de diferentes sustancias químicas. • 2007 – Yaakov Benenson y su equipo de trabajo desarrollan un sistema para construir evaluadores lógicos basados en RNAi universales que operan en células de mamíferos.

6. Historia – Previsiones Futuras

7. Computación Celular Fundamentalmente, la computación con ADN pone de manifiesto que las células humanas y los computadores tienen la capacidad de almacenar y procesar la información de manera similar. Los computadores almacenan la información en series de unos y ceros, y el ADN lo hace en función de la colocación de sus bases (adenina, guanina, timina y citosina). Como se observa en la siguiente imagen:

8. Computación celular

9. Computación celular Razones para su uso: • El ADN puede replicarse extremadamente rápido y eficientemente • Capacidad inmensa de memoria, aproximadamente 100 veces mayor que los computadores de hace dos décadas. • Estos enormes almacenes de información se contienen en un volumen muy pequeño (15 mil trillones de computadoras en una cucharada). • Magnifica habilidad para procesar varios cálculos paralelamente. (casi 109 cálculos por mL de ADN por segundo.

10. Desarrollo de computadores a nanoescala • Tipos de manipulaciones moleculares básicas para computación ADN: • Hibridación simple: Es la forma básica de la actividad del ADN. Fusión de dos células de distinta estirpe para dar lugar a otra de características mixtas. • Tratamiento enzimático: Es la manera de operar con diferentes formas de ADN.

11. Desarrollo de computadores a nanoescala Unidades básicas: • Unidad Adleman. • Unidad Rothemund-Shapiro. • Unidad Tiling. • Unidad Ribozima. • Unidad Paun.

12. Evaluador lógico universal Un autómata molecular es un sistema molecular manipulado unido a un entorno (bio) molecular por “el flujo de mensajes de entrada y las acciones de los mensajes de salida”, donde los mensajes de entrada son procesados por un “conjunto de elementos intermedio”, esto es, un computador.

13. Módulo Básico Módulo Básico Evaluador lógico universal • Primera aproximación: Consistente en ser muy estricto con los módulos básicos, e interconectándolos de manera menos estricta. TRUE SALIDA TRUE GLOBAL FALSE

14. Evaluador lógico universal • Construcción de una puerta OR:

15. Evaluador lógico universal • Construcción de una puerta AND:

16. Evaluador lógico universal • Construcción de una puerta NOT:

17. Evaluador lógico universal • Construcción de una expresión lógica simple:

18. Módulo Básico Módulo Básico Evaluador lógico universal • Segunda aproximación Consiste en ser menos estricto en los módulos básicos, pero poner exigencias estrictas en la combinación de módulos LA SEGUNDA APROXIMACION SE AJUSTA A CNF Y LA OTRA A DNF AL MENOS UNA ENTRADA TRUE TRUE TRUE

19. Evaluador lógico universal • Para esta experimentación se eligieron derivativos de conocidos siRNAs, y se construyeron cinco parejas de cadenas siRNA en secuencias publicadas de genes no pertenecientes a mamíferos para representar hasta cinco entradas: • T1 de Renilla reniformis • FF3 de Firefly luciferases • SI 4 de Enhanced green fluorescent protein (eGFP)

20. Evaluador lógico universal D = siRNA  Firefly luciferases. E = siRNA  Renilla reniformis. Graficamente: eGFP

21. Similitudes con FPGAs Teóricamente, estos computadores celulares se ajustan a una máquina de Turing. A la vista del comportamiento es más obvia su semejanza con las FPGAs (Field Programable Gate Arrays).

22. Similitudes con FPGAs Es fácil identificar cada uno de estos nanocomputadores, con la tecnología empleada en la fabricación de FPGAs. Dado el paralelismo que se desprende entre ambas se observa que la computación celular es un acercamiento a las FPGAs, ya que lo que en una FPGA es un bloque lógico básico, podría ser una célula y por tanto un sistema pluricelular podría identificarse con una FPGA.

23. Similitudes con FPGAs Una FPGA (del inglés Field Programmable Gate Array) es un dispositivo semiconductor que contiene bloques de lógica cuya interconexión y funcionalidad se puede programar.

24. Conclusión Uno de los motivos más importantes por los que se está investigando este campo de la computación es en llegar algún día a conseguir construir un sistema de monitorización del cuerpo humano en tiempo real: Pero esto es algo que todavía está muy lejos de ser real.

25. Bibliografía • Nature Biotechnology. Mayo 2007. Letter: A universal RNAi-based logic evaluator that operates in mammalian cells. • ChemMatters: Cellular Silicon, a medical revolution. • Current Nanoscience, 2005. Development of Nano-Scale DNA Computing Devices. • Nature Biotechnology. Volume 24, number 09 September 2006. Biotechnology in Spain: Special repport. • Medical Dictionary: Medterms dictionary: http://www.medterms.com/script/main/hp.asp • Medical Dictionary: Merrian Webster medical dictionary: http://www.intelihealth.com/IH/ihtIH/WSIHW000/9276/9276.html • Wikipedia, entrada Biotecnologia. (Definición). • Technology review. October 2004. www.technologyreview.com • Wikipedia, entrada FPGA • http://www.eecg.toronto.edu/~vaughn/challenge/fpga_arch.html

26. Fin ¿Preguntas?