"El público oye de un 'nuevo gen de cáncer' que descubren, o de un nuevo 'gen del Alzheimer'. Uno oye de esto todo al tiempo y se pregunta, con todos estos descubrimientos, ¿dónde están las curas para enfermedades tan complejas?", le dice uno de los coautores, el profesor Markus Covert, a la BBC.
"La respuesta es que el cáncer no es un problema de un gen. Hay miles de factores interactuando en formas complejas y, para que nosotros tengamos la habilidad de entender una enfermedad como esa, tenemos que empezar a volver al principio y tratar de ver si podemos entender la célula en su integridad", continúa Covert.
Varias cosas llevaron a los científicos a recrear, de manera digital, el ciclo vital de la bacteria Mycoplasma genitalium: la complejidad de la célula, el deseo de entender lo que lleva al ADN a interactuar con otras moléculas y entender cómo es que pueden salir mal las cosas.
"Hemos logrado mucho en el nivel de la célula por sí sola, pero si de verdad queremos llevar el descubrimiento a otro nivel, vamos a tener que considerar sistemas: redes biológicas y caminos, y para hacer eso necesitamos un complejo computacional", agrega.
Covert y sus colegas han estado experimentando con esta bacteria por muchos años, pero la simulación que han desarrollado ahora les permitirá ver si su bacteria virtual se comporta en la misma forma que los organismos vivos y dónde se encuentran las brechas en el entendimiento de los procesos biológicos.
"Cuando vemos algo que está mal, esto básicamente nos da pistas de los rincones y lugares pequeños que en realidad no entendemos", dijo Covert.
Aunque el equipo está dispuesto a simular sistemas más complejos, M. genitalium fue escogida porque su genoma es pequeño, contenido en un solo cromosoma, y no por razones más estéticas: la bacteria es un parásito que se trasmite sexualmente.
Mientras el código genético humano contiene más de 3.000 millones de pares básicos -las letras del código genético- la bacteria tiene un genoma de tan solo medio millón.
El pequeño tamaño de su genoma dejó que anteriormente el parásito fuera usado como un "organismo modelo" para ver qué tan pequeño puede ser un genoma que soporte la vida.
"Los organismos modelos pueden ser usados para aprender mecanismos casi universales de cómo la naturaleza ha resuelto los problemas", explica Birgitta Olofsson, de la universidad de Cambridge.
"Al menos, los organismos modelo te pueden decir cómo la naturaleza resuelve sus problemas en determinado organismo".
Sin embargo, recrear virtualmente un organismo modelo y simular la inmensa cantidad de complejidades funcionales del ciclo de la vida de la bacteria M. genitalium necesitó de un enorme poder de computación.
"Cada simulación, que es solo una célula individual, guarda medio gigabyte de datos. Si uno compara esa información a la que hay en el ADN, que es tan grande como un JPEG, hay una diferencia inmensa", dice Covert.
Célula programable
e se conocen.
Para programar el sistema celular completo, los científicos codificaron datos de la biología de la bacteria tomados de 900 diferentes ensayos científicos y llamaron a uno de los amigos de Covert, Jared Jacobs, que antes había trabajado en Google.
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| La bacteria empleada en el experimento es una de las más pequeñas qu |
"Él vino a trabajar con nosotros por unos meses y de verdad revolucionó la manera como veíamos los códigos. En particular, nos llevó a tener una aproximación orientada al objeto", dice Covert.
Esta aproximación permite al programa aislar las funciones de una célula en módulos individuales que interactúan entre ellos.
Dentro de la célula, el ADN que está dentro del cromosoma se comporta según reglas particulares, aunque lo mismo hacen los aminoácidos por los que codifica el ADN.
A medida que éstos se doblan en moléculas enteras de proteínas, su interacción se vuelve muy compleja, en un fenómeno que los biólogos todavía no logran entender.
Covert y sus colegas esperan que su simulación, publicada en la revista Cell, y cuyo software están dispuestos a poner en internet para que cualquiera lo pueda bajar, logre asistir a los biólogos al volverse el equivalente de las herramientas de diseño asistidas por computadora que emplean otras disciplinas como la ingeniería.
El equipo ya ha demostrado en sus investigaciones que pueden predecir resultados de ciertos experimentos en los organismos vivos. Esta capacidad de predecir, por ejemplo, el movimiento de moléculas dentro de una célula podría conducir a un avance en el uso de bacterias como herramientas y a asegurarse de que los diseños sean seguros y no tengan efectos secundarios no deseados.
"Las bacterias son proveedores clave de antibióticos, están en la prímera línea cuando tratamos de limpiar un derrame de crudo, y están siendo usados cada vez más en la producción de biocombustibles", explica Covert.
"Si tienes un modelo de un proceso y lo utilizas para guiar tus experimentos, descubrirás las cosas más rápidamente de lo que harías sin un modelo... El modelo en realidad podría acelerar el proceso de descubrimiento."
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