Ciencia y salud

Por José Antonio Lozano Teruel

Bioordenadores en tubos de ensayo

Ni el más potente de los superordenadores actuales sería capaz de encontrar una solución para el problema de un representante de comercio al que se le encargara realizar una visita a cada uno de los mil posibles clientes del país, en un orden tal que el recorrido resultante fuese el mínimo.

Sin embargo, existen fundadas esperanzas de que, en un futuro no lejano, la solución se pueda alcanzar en el laboratorio, usando tubos de ensayo, manipulando moléculas de ADN, el ácido desoxirribonucleico, la base de nuestro material genético. El problema propuesto es un ejemplo clásico de los conocidos como caminos hamiltonianos, basados en grafos orientados, lo que es sinónimo de un conjunto de puntos (la ubicación de los clientes: los vértices), que se unen entre sí por segmentos de sentido único (camino recorrido entre dos clientes consecutivos: los enlaces). Desde el punto de partida A hasta el punto de llegada Z un recorrido hamiltoniano tendría que usar esos enlaces de modo que se pasase una sola vez por cada uno de los vértices del grafo.

DIFICULTADES. Este es tan solo uno de la multitud de ejemplos matemáticos posibles de algoritmos de tipo NP-completo. La dificultad ascendente de los algoritmos va desde los P hasta los NP-completos (P es abreviatura de polinómicos y NP de no-polinómicos). Los más sencillos, de la clase P, se resuelven en tiempo polinómico, es decir que si el número n de datos del problema aumenta, el número de etapas del algoritmo solución también lo hace, pero siempre es menor que una determinada potencia de n, con lo que la amplitud del cálculo queda dentro de límites razonables. En cuanto a los algoritmos NP-completos, más complejos, poseen la propiedad de que si se supiese resolver uno de ellos, en tiempo polinómico, se sabría hacer lo mismo para el resto de problemas NP-completos: de ahí su importancia teórica.

El ejemplo del representante de comercio, si tuviese un número reducido de vértices o clientes, 6 ó 7, no sería difícilmente resuelto con un ordenador moderno, pero conforme aumente el número de datos la complejidad se incrementaría exponencialmente, por lo que para 1000 lugares la solución no sería posible hoy día.

LIMITACIONES. Los ordenadores actuales usan en todos los circuitos de cada chip un código binario (0/1) e interruptores conexión/desconexión, consiguiendo con la acumulación de estos sistemas resolver, desde una simple suma hasta complejas ecuaciones diferenciales. Un ordenador convencional puede efectuar un millón de operaciones por segundo y la realización de cada cien millones de operaciones supone el consumo de energía de un julio, que equivale a la energía necesitada para mantener encendida una bombilla de 100 vatios durante un segundo. En cuanto a capacidad de información los actuales sistemas, tales como las cintas magnéticas, pueden almacenar información con una densidad de un bit por billón de nanómetros cúbico (un nanómetro es la millonésima parte de un milímetro).

Hace algún tiempo el Dr. Adleman, de la Universidad de California del Sur, tuvo la idea revolucionaria de explorar la posibilidad de usar secuencias de ADN (ácido desoxirribonucleico) y técnicas de biología molecular para resolver problemas de tipo combinatorio. Como punto de partida debemos recordar que el ADN posee un código de cuatro letras A, T, G, C (cada letra representa una base o nucleótido diferente, ubicada en un determinado sitio de la secuencia), en lugar de un código con dos números. Otras características del ácido son la de la fácil asociación entre las cadenas de ADN con secuencias complementarias de bases (A lo es de T y G lo es de C). Por otra parte, la técnica PCR de biología molecular permite obtener números astronómicos de copias de una o unas determinadas moléculas iniciales de ADN lo que es como trabajar con multitud de sistemas en paralelo. Es interesante conocer que con sistemas biológicos de este tipo, la velocidad de las operaciones puede superar el millón de veces la de un ordenador convencional, la eficacia energética sería más de diez mil millones de veces mayor y la densidad de información puede multiplicarse por un factor de un millón.

LA SOLUCION. El Dr. Leonard Adleman, y posteriormente otros grupos investigadores, han abordado la solución biológica de diversos problemas, entre ellos el relativamente sencillo del representante de comercio que debe visitar hasta siete lugares diferentes con el menor recorrido. Para conseguirlo, sintetizaron en el laboratorio ramas de ADN de secuencias determinadas conocidas, con una longitud de 20 nucleótidos o letras, de modo que a cada uno de los siete vértices del camino le corresponde una de esas ramas (diferentes entre sí) codificadoras. A continuación, fabricaron ramas codificadoras de recorridos entre vértices, es decir caminos codificadores. Por ejemplo, entre el vértice 1 y el vértice 2 el camino codificador sería una rama de ADN consistente en las últimas diez letras representativas del vértice 1 más las primeras diez letras representativas del vértice 2. Y la misma operación se repite para cada uno de los distintos caminos posibles entre los diferentes vértices. El paso posterior consistió en mezclar cantidades iguales de las secuencias complementarias que codifican todos los vértices con todas las secuencias de los diferentes caminos entre vértices. De ese modo se obtienen multitud de posibles combinaciones (unos 30 billones por cada vértice) quedando, cada una de ellas con continuidad molecular (una sola molécula para el recorrido global), gracias a la acción unidora de ciertas enzimas ligasas que unen cada camino con los vértices que le corresponden.

La complejísima mezcla así conseguida se amplifica mediante la técnica de PCR, para obtener suficiente cantidad de moléculas y poder separar las que nos interesen. Con técnicas de hibridaciones complementarias, primeramente se seleccionan entre toda la multitud de soluciones aquellas moléculas de ADN que comienzan en el vértice 1 y que finalizan en el 7. Después, entre éstas, se separan, mediante técnicas de electroforesis en gel, la de menor tamaño que pase una sola vez por cada vértice. Ésta será la solución al problema. En el caso del ejemplo que se hizo en el laboratorio la solución fue 1® 6®3®2®4®5®7. Mediante aproximaciones parecidas se pueden abordar otras muy diversas situaciones.

Aunque, por ahora los ordenadores biológicos sean tan solo una realidad académica, las posibilidades abiertas son fascinantes ya que sus tiempos de resolución no deben aumentar exponencialmente con la magnitud del problema, hecho que es inevitable en los ordenadores actuales. Pero es importante ser conscientes de que aun se desconoce si los errores introducidos por las diferentes manipulaciones químicas harán controlables o no los sistemas. Las investigaciones futuras serán las que nos indicarán las posibilidades reales de los ordenadores biológicos.