Computadores bacterianos

De acordo com o verbete da wikipedia, um computador √© uma m√°quina program√°vel desenhada para, automaticamente, realizar um sequ√™ncia de opera√ß√Ķes aritim√©ticas ou l√≥gicas. Um computador pode prover-se de in√ļmeros atributos, dentre eles armazenamento de dados, processamento de dados, c√°lculo em grande escala, desenho industrial, tratamento de imagens gr√°ficas, realidade virtual, entretenimento e cultura. Os primeiros computadores anal√≥gicos surgiram no s√©culo XVII e eram capazes de realizar as fun√ß√Ķes b√°sicas de somar, subtrair, multiplicar e dividir. Mas foi na II Guerra Mundial, em meados do s√©culo XX, que realmente nasceram os computadores atuais. A Marinha dos Estados Unidos, em conjunto com a Universidade de Harvard, desenvolveu o computador Harvard Mark I, projetado pelo professor Howard Aiken, com base no calculador anal√≠tico de Babbage. O Mark I ocupava 167m2 e pesada cerca de 30 tonelada aproximadamente, conseguindo multiplicar dois n√ļmeros de dez d√≠gitos em tr√™s segundos.Seu funcionamente era parecido com uma calculadora simples de hoje em dia. Nem √© preciso falar o quanto esta tecnologia se desenolveu at√© hoje, em que hoje se discuti processadores qu√Ęnticos e se faz computa√ß√£o em nuvem. Uma plataforma diferente das ‚Äúbaseadas no sil√≠cio‚ÄĚ, que estamos acostumados, s√£o os biocomputadores. Em 1994, em um experimento muito elegante, Leonard Adleman desenvolveu o primeiro experimento envolvendo um computador de DNA para resolver o problema do Caminho Hamiltoniano: um problema que envolve caminhos hamiltonianos √© o problema do caixeiro viajante, em que um caixeiro deseja visitar um conjunto de N cidades (v√©rtices), passando por cada cidade exatamente uma vez, fazendo o caminho de menor tamanho poss√≠vel (Figura 1).

 

Figura 1. O grafo em vermelho é hamiltoniano.

Cada bola √© um n√≥ e cada flecha √© uma aresta. Existem multiplas possibilidades de construir um computador baseado em DNA, em que cada um possui suas vantagens e desvantagens. A maioria deles funciona utilizando as portas l√≥gicas (AND, OR, NOT) associadas a l√≥gica digital utilizando como base o DNA, como por exemplo, o contador bacteriano . Por√©m os primeiros computadores moleculares baseados em DNA, s√£o rea√ß√Ķes in vitro utilizando, por exemplo, enzimas de restri√ß√£o, ligases, e DNA (Benenson et al. 2001). Atrav√©s da mistura desse componentes e rea√ß√Ķes em cascada de digest√£o, liga√ß√£o e hibridiza√ß√£o, o output final √© uma mol√©cula detect√°vel que representa o resultado computacional. Em 1994, Leonard Aldleman foi capaz desenvolver um computador in vitro baseado em DNA para solucionar o problema do Caminho Hamiltoniano (Figura 1), por√©m apenas em 2009, Baumgardner e colaboradores conseguiram resolver um problema complexo in vivo, em E. coli. Por√©m, para entender, √© necess√°rio uma s√©rie de abstra√ß√Ķes para tornar sequ√™ncias de DNA em v√©rtices e arestas de um caminho hamiltoniano (ver Figura 2). A primeira abstra√ß√£o trata segmentos de DNA como as arestas de um determinado grafo. As arestas de DNA s√£o flanqueados por s√≠tios hixC que podem ser embaralhados por um recombinase Hin, criando diversas ordens e orienta√ß√Ķes rand√īmicas para as arestas do grafo. A segunda abstra√ß√£o est√° relacionada com os n√≥s, com exce√ß√£o do n√≥ terminal, em que um n√≥ √© um gene divido ao meio por uma sequ√™ncia hixC. Os autores conseguiram construir enzimas funcionais portando essas sequ√™ncias codificadas no DNA. Dessa maneira, a primeira metade (5¬ī) de um n√≥ √© encontrada na aresta de DNA que termina em um n√≥, enquanto a segunda metade (3¬ī) do gene √© encontrado em uma aresta de DNA que se origina no n√≥. Calma, realmente n√£o √© f√°cil entender, √© preciso pensar e abstrair, veja a figura 2.


Figura 2. Construção de DNA que codificam um problema do Caminho Hamiltoniano com três nós. a. O grafo contendo o caminho Hamiltoniando começa no nó RFP, procedendo para o nó GFP e terminando no nó TT. b. Construção ABC representam a solução para o problema dos três nós. Os três fragmentos de DNA flanqueado por hixC estão na ordem e orientação corretas, de maneira que os genes GFP e RFP estão intactos. ACB possui o gene RFP intacto, porém o gene GFP está errado, por fim, a construção BAC não possue nenhum gene intacto.

A Figura 2a mostra o grafo com os 3 n√≥s e as 3 arestas que foram escolhidas para serem codificados no computador bacteriano. O gr√°fico cont√™m um √ļnico caminho hamiltoniano que come√ßa no n√≥ RFP, viajando pela aresta A at√© o n√≥ GFP, e utilizando a aresta B at√© alcan√ßar o n√≥ final TT. A aresta C, the RFP at√© TT √© um detrator. A Figura 2b ilustra como as constru√ß√Ķes de DNA foram utilizadas para solucionar o problema do Caminho Hamiltoniano com um controle positivo e duas configura√ß√Ķes sem solu√ß√Ķes. J√° que as solu√ß√Ķes precisam originar no n√≥ RFP e terminar no n√≥ GFP, a aresta A de DNA cont√™m na extremidade 3¬īa metade de RFP seguida por a extremidade 5¬īde GFP. A aresta B de DNA se origina em GFP e termina em TT, dessa maneira, esse fragmento de DNA possui 3¬īGFP seguido de um terminado de transcri√ß√£o duplo. A aresta C se origina em uma metade 3¬ī de RFP e termina em TT. Finalmente, com os genes codificadores para RFP e GFP est√£o intactos, com promotores e RBS, e seguintes de um terminador de transcrip√ß√£o, col√īnias ABC expressam fluoresc√™ncia vermelha e verde, dessa maneira, possuem apar√™ncia amarela.

Para concluir a abstração eu gosto de imaginar que a recombinase Hin é o caxeiro viajante que faz o seu caminho pelo DNA e a sequência de DNA contem o mapa do caminho realixado.

A programa√ß√£o de bacteria para computar solu√ß√Ķes de problemas complexos podem oferecer as mesmas vantagens dos computadores atuais que estamos acostumados, por√©m, com as seguintes caracter√≠sticas adicionais: (i) sistemas bacterianos s√£o aut√īnomos, eliminando a necessidade de interven√ß√£o humana, (ii) computadores bacterianos podem se adaptar a condi√ß√Ķes flutuantes, evoluindo para resolver desafios de determinados problemas e (iii) o crescimento exponencial de bact√©rias continuamente aumente o n√ļmero de processadores trabalhando em um problema (Baumgardner et al., 2009). Sem contar que eles ainda poderiam fazer fotoss√≠ntese‚Ķ

Adleman LM: Molecular computation of solutions to combinatorial problems. Science 1994, 266:1021-1024.

Benenson Y, Paz-Elizur T, Adar R, Keinan E, Livneh Z, Shapiro E: Programmable and autonomous computing machine made of biomolecules. Nature 2001, 414:430-434.

Baumgardner , J et al. Solving a Hamiltonian Path Problem with a bacterial computer. J. Biol. Eng. 2009, 24;3:11.