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La Ingeniería Biológica: diseñando vida


Ilustración por Esteban Pardo

~Por Esteban Pardo*

estebanepardo@gmail.com


¿Qué tienen en común el portátil o el celular en el que está leyendo esto y una bacteria? Bueno, a primera vista uno diría que nada, que la vida es un milagro, que es ridículo compararlos ―¡a la hoguera!―. Pero la verdad es que a medida que entendemos cada vez más y más los mecanismos que rigen en lo más profundo de los seres vivos [de la célula], vemos mejor el parecido de éstos con el funcionamiento de un computador. Cosa que ilustra muy bien la biología sintética. Déjenme les explico.


La biología sintética es meterle ingeniería a la biología o en otras palabras, es usar los bloques de la vida (ADN) como legos para poder diseñar y construir máquinas con la función que queramos. Manipular las partes a nuestro antojo. Y este tipo de máquinas biológicas, este castillo de legos, tiene un enorme parecido a como funciona un computador. Por un lado desde su diseño conceptual [Acá se piensa y define qué va a hacer la máquina y cómo va a lograrlo] ―con lápiz y papel― que usa lógica y algorítmica. Y por otro lado desde su construcción real, la ingeniería genética, la modificación del ADN, ―el Word con copy-paste genético―: copiar, cortar, pegar, insertar e incluso “escribir” nuevo ADN.


Empecemos por una vulgar pero pertinente simplificación de qué es un computador: una máquina que puede realizar operaciones aritméticas o lógicas para cumplir instrucciones que un programador diseña mediante un programa. Algo así como la receta que el computador sigue para lograr lo que quiere el cocinero ―qué digo, el programador―. Esta receta está constituida de uno o muchos algoritmos, y estos funcionan como una caja llena de instrucciones finitas sucesivas que usan operaciones lógicas para generar una salida o output. En resumen es así: algo entra por un lado de la “caja” [entrada o input], que puede ser un número, una palabra, los ingredientes de una pizza o cualquier cosa que queramos; y luego de aplicar las instrucciones, sale otra cosa [salida o output], ―pizza recién hecha, hmm―. Pero vamos lento, porque lo bueno requiere tiempo, así que mejor un ejemplo, ¿no?


Creemos un algoritmo simple: nuestra “cajita” nos va a decir si un número es mayor, igual o menor a 4. Esta es la instrucción, la función de este algoritmo. Parece bobo, pero este es el fundamento de casi cualquier programa. Continuemos. La entrada va a ser un número A cualquiera, que el usuario define, por ejemplo “2” [dato curioso: en binario 2 es 10, —¿qué?—]. Y aquí viene la importancia de la memoria… El primer paso es poder registrar o grabar [memorizar] el número de entrada y también el número a comparar, en el caso de nuestro ejemplo, el número 4. Para esto se usan memorias RAM (algo como la memoria de corto plazo de los computadores). Con esto memorizado ya podemos poner a trabajar esta caja algorítmica. Entonces la primera instrucción sería: tome el número de entrada y compárelo con el de referencia, luego hay que contemplar los tres posibles casos: que sea mayor, que sea menor o que sea igual, y decirle qué hacer a la máquina en cada caso. Finalmente queda así: si es mayor, la caja produce una salida [output] “El número es mayor”, si es menor, “El número es menor” y si es igual, pues ya se imaginan qué saldrá. Veámoslo de forma esquemática:


Figura 1: esquema de un algoritmo sencillo que compara un número A de entrada con el número 4.

Al igual que cuando leemos este artículo empezamos de arriba hacia abajo, un computador “lee” un algoritmo también de arriba hacia abajo. En efecto, un computador tiene que seguir pasos, sigue un orden. Empieza con la primera comparación o instrucción, que en este caso arbitrariamente decidí que fuera evaluar si el número de entrada (entrada acá de ejemplo = 2) es mayor a 4, y, dependiendo de ese primer resultado, realiza la siguiente comparación hasta acabar todas las opciones.


Y bueno, ¿cuál es el propósito de explicar todo esto? Pues que estos conceptos de entrada y salida e instrucciones lógicas, se pueden aplicar a muchos otros sistemas además de un computador, por ejemplo a una bacteria [sistema biológico]. En efecto, podemos modelar, con bastante precisión, funciones biológicas en una célula con estructuras lógicas como las de nuestra cajita de ahí arriba, con una serie de pasos, de comparaciones y de instrucciones. Eso sí, pueden llegar a ser muy complejas, pero en esencia son todas instrucciones lógicas con una entrada y una salida. Ya, ya va, acá EL ejemplo:


La base de la biología es lo que inapropiadamente se llama “El Dogma Central de la Biología” [No es un dogma, es un principio fundamental de la biología a nivel molecular], que dice —muy resumido—, que el ADN se transcribe a ARN y éste se traduce a proteína. Aunque hay casos en que se puede pasar de ARN a ADN. Lo importante es que tanto ADN como ARN y proteína almacenan información, y este principio enmarca las posibles formas en las que la información puede transformarse de uno al otro. La figura a continuación lo ilustra mejor.

Figura 2: “Dogma central de la biología molecular”: Descripción de las transferencias de información en los seres vivos. En azul las comunes y en rojo las menos usuales pero existentes.

Este primer proceso, el paso de ADN a ARN, también lo podemos modelar como un algoritmo, pero, en este caso, cada componente [el objeto físico que “realiza” la instrucción] del algoritmo es una estructura molecular tangible. Ya les explico. Pero antes miren este esquema:

Figura 3: representación esquemática de la transcripción del ADN a ARN.

Acá pueden ver que es fundamentalmente igual a la primera cajita, con algunas leves modificaciones. Desglosémoslo porque va a valer la pena. El algoritmo recibe de entrada el ADN y un factor de transcripción que abreviamos FT. Los FT son proteínas que funcionan como reguladores que prenden y apagan genes para asegurarse que éstos solo se expresen en el momento oportuno, en la célula adecuada y en las cantidades correctas. Solo si están ambas entradas puede proceder a realizar la operación. Si tanto el ADN como el FT están presentes, se activa la instrucción “Inicia Transcripción”, que en la realidad es cuando una enzima llamada ARN polimerasa se une al ADN y al FT para empezar a transcribir, o en otras palabras, generar el ARN complementario a esta cadena de ADN. Esto ocurre en pequeñas regiones puntuales del ADN, en genes. Esto es un poco más complejo en la realidad. Lo importante es que desde hace varios años ya, los humanos han logrado diseñar instrucciones biológicas propias, tal y como lo hacemos en un computador. Todo es información: a unos les decimos seres vivos y a otros, objetos. Entender esto fue lo que llevó a la creación de una nueva rama, la biología sintética.


La biología sintética busca, entre otras cosas, construir partes, sistemas y máquinas biológicas a partir de componentes biológicos para una cierta aplicación o función. ¿Recuerdan lo de “meterle ingeniería a la biología"? Entonces la idea es jugar con los dos aspectos básicos: la entrada y las instrucciones de la “caja” para generar la salida que nos interese. Acá la analogía con los circuitos electrónicos resalta. Para su información, son los circuitos integrados los que permiten que un computador realice instrucciones, que ejecute un algoritmo. Y así como en los circuitos tenemos miles de partes y componentes: resistencias, LED’s, motores, generadores, bobinas, condensadores, transistores, etc, que podemos conectar entre ellos para lograr algún tipo de función [como un radio, un parlante, un celular o un dron]; los organismos, a nivel molecular, también tienen miles de componentes biológicos o BioBricks [más de 20,000 documentados] [9]: promotores, enhancers, terminadores, sitios de unión del ribosoma [RBS del inglés], etc...Y, ¡paff! Así surgieron los circuitos biológicos.


Figura 4: simbolos de las diferentes partes del Lenguaje Abierto de la Biología Sintética (SBOL)

La biología sintética se basa en un sistema jerárquico:


-Partes: pedazos de ADN que forman una unidad funcional, como los mencionados arriba (promotor y demás).

-Aparato: un conjunto de partes complementarias con una función definida.

-Sistema: un conjunto de aparatos capaces de ejecutar tareas de alta complejidad.


En este “Word” genético podemos cortar y pegar partes de ADN e incluso sintetizarlas en el laboratorio. Y todo esto es posible gracias a los avances en la investigación y la ingeniería genómica que nos dieron el conocimiento, las herramientas y la metodología necesarios para construir y ensamblar estas partes biomoleculares. Años de investigación tratando de entender los complejos procesos de regulación que están ocurriendo en este instante dentro de sus células, genes que se prenden y se apagan constantemente, señales que llegan y activan o inhiben diferentes procesos: liberación de hormonas, mutaciones aleatorias, aparición y eliminación de células cancerígenas —aunque no lo crean, nuestro sistema inmune está constantemente atacando células cancerígenas—, infecciones virales, y más. Y lo que aún nos queda por descubrir...


Entonces se preguntarán: —Bueno, un poco miedoso eso, pero, ¿de qué sirve?—. Y aunque normalmente respondería discrepando con la noción utilitarista del conocimiento y diciéndoles lo fantástico que es por el hecho en sí de poder entender y manipular a ese nivel la vida, la verdad es que tiene muchas aplicaciones muy interesantes [2]. De hecho, anualmente hay un concurso llamado iGEM [Competencia Internacional de Máquinas Genéticamente Diseñadas] en el que grupos de universidades y colegios desarrollan máquinas biológicas para enfrentar problemas que enfrenta el mundo. A continuación mencionaré algunas aplicaciones.


¿Bacterias que detecten y ataquen tumores? —Se le tiene—. Se han reprogramado bacterias para detectar y colonizar ciertos tipos de células cancerígenas [hay muchos tipos de cáncer] [3] y para lograrlo, se inserta un módulo en que la entrada sea algún receptor específico que esté altamente expresado en este tipo de células, como el EGFR [1,8]. Y una vez reconocido, el output puede ser liberar moléculas antitumorales. O ¿qué tal una bacteria que detecte minas antipersona enterradas? —También se le tiene—. Se pueden reprogramar bacterias para que detecten ciertos residuos en el suelo que se acumulan alrededor de los explosivos [5]. Uno las rocía sobre el campo y estas empiezan a brillar por fluorescencia cuando detectan la molécula TNT [2,4,6 trinitrotolueno] y su principal producto de degradación DNT [2,3-dinitrotolueno], que están presentes en la gran mayoría de minas. ¿Pero cómo? Pues la entrada es el TNT o DNT, y la presencia de éstos activa la producción de una proteína fluorescente GFP [salida], y como sabemos que sólo se produce si hay alguno de estos dos compuestos, esto quiere decir que hay una mina merodeando por ahí. Otra aplicación muy utilizada es modificar bacterias o levaduras (como la de la cerveza) para producir ciertos medicamentos o moléculas, por ejemplo una levadura diseñada para producir artemisinina, una droga contra la malaria, que por su alto costo es de difícil acceso para la población más vulnerable [7]. Estos son solo unos cuantos ejemplos de miles y ni hablar de los que vendrán en el futuro. ¿Qué sorpresas nos traerá la biología sintética mañana?


La computación es la capacidad de un sistema de manipular información, ya sea un computador digital manipulando ceros y unos para permitirme escribir este artículo en Word o una bacteria manipulando las “letras” de su ADN (A,T,G,C) para degradar lactosa. Ambos sistemas son muy parecidos y en ambos casos podemos definir cómo manipulan la información, es decir, diseñar. La biología sintética definió un paradigma para manipular el ADN usando una analogía con los circuitos eléctricos. Partes estandarizadas, diagramas y puertas lógicas. Las posibilidades son infinitas, ¿computadores biológicos en unos años?



Ramas relativamente nuevas como la biología sintética, son una victoria de la interdisciplinaridad. Pues en un mundo que parecía estar tendiendo a la hiper especificidad, campos como este solo fueron posibles por la integración y sinergia de muchas ramas de la ciencia: física, química, matemáticas y biología. Al igual que Da Vinci que pintaba, era ingeniero, fisiólogo, músico y más... alguien de insaciable curiosidad y de imaginación febrilmente inventiva. Quizás deberíamos apuntarle a desarrollar un conocimiento integral y amplio, en diversas ramas. La polimatía. Un segundo Renacimiento.


* Es biólogo y microbiólogo de la Universidad de Los Andes, apasionado por la física, la biología molecular y la computación. Tomó el curso de Biología Sintética en la universidad. Le encantó. Es cofundador, editor, ilustrador y escritor de esta revista.


Referencias:


1. Ahsan, Aarif, et al. "Efficacy of an EGFR-specific peptide against EGFR-dependent cancer cell lines and tumor xenografts." Neoplasia 16.2 (2014): 105-W2.


2. Khalil, A. S., & Collins, J. J. (2010). Synthetic biology: applications come of age. Nature Reviews Genetics, 11(5), 367–379. doi:10.1038/nrg2775


3. Anderson, J. C., Clarke, E. J., Arkin, A. P., & Voigt, C. A. (2006). Environmentally controlled invasion of cancer cells by engineered bacteria. Journal of molecular biology, 355(4), 619-627.


4. Gujrati V, Kim S, Kim SH, Min JJ, Choy HE, Kim SC, Jon S (February 2014). "Bioengineered bacterial outer membrane vesicles as cell-specific drug-delivery vehicles for cancer therapy". ACS Nano. 8 (2): 1525–37.


5. Belkin, S., Yagur-Kroll, S., Kabessa, Y., Korouma, V., Septon, T., Anati, Y., ... & Agranat, A. J. (2017). Remote detection of buried landmines using a bacterial sensor. Nature biotechnology, 35(4), 308.


6. Hale, V., Keasling, J. D., Renninger, N., & Diagana, T. T. (2007). Microbially derived artemisinin: a biotechnology solution to the global problem of access to affordable antimalarial drugs. The American journal of tropical medicine and hygiene, 77(6_Suppl), 198-202.


7. Paddon, Christopher J., et al. "High-level semi-synthetic production of the potent antimalarial artemisinin." Nature 496.7446 (2013): 528.


8. Sigismund, Sara, Daniele Avanzato, and Letizia Lanzetti. "Emerging functions of the EGFR in cancer." Molecular oncology 12.1 (2018): 3-20.


9. Knight, Thomas. "Idempotent vector design for standard assembly of biobricks." (2003).


10. Alon, Uri. An introduction to systems biology: design principles of biological circuits. Chapman and Hall/CRC, 2006