Portas Lógicas em Sistemas Gênicos

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A associa√ß√£o da biologia sint√©tica com a eletr√īnica √© bem grande. A semelhan√ßa entre a intera√ß√£o de enzimas, fatores de transcri√ß√£o e DNA, e circuitos el√©tricos gera uma interessante conex√£o interdisciplinar entre engenharia el√©trica e biologia, tanto que os pr√≥prios fundadores do iGEM e do registry of parts s√£o engenheiros el√©tricos!

Algumas boas analogias, ou melhor, interpreta√ß√Ķes dos sistemas g√™nicos, s√£o feitas com o uso de portas l√≥gicas para classificar o comportamento das intera√ß√Ķes g√™nicas. Portas l√≥gicas baseiam-se na l√≥gica booleana, usada largamente em computa√ß√£o. Para entender melhor, vamos ver uns dois exemplos: o NOR e AND.

NOR¬†(“not OR”, o inverso do resultado para a porta OR, conhecido tamb√©m como NEM):

Imagem retirada e modificada da referência (Khalil, A., & Collins, J.).
 

Como j√° foi mostrado aqui no blog, esse dispositivo possui dois estados est√°veis que podem ser ligados ou desligados atrav√©s de inputs espec√≠ficos. Retirando esse input, no caso sinais ex√≥genos como calor e IPTG, o sistema preserva o seu estado, criando assim uma forma molecular n√£o exclusivamente estrutural (i.e. conforma√ß√£o de prote√≠nas e etc) de mem√≥ria na c√©lula. O racioc√≠nio √© o mesmo em eletr√īnica, como no circuito flip-flop¬†do tipo set-reset, que √© capaz de servir como uma mem√≥ria de um bit em circuitos digitais.

O sistema pode ser interpretado atrav√©s da tabela verdade de NOR: As entradas s√£o as intera√ß√Ķes (de repress√£o ou ativa√ß√£o) do sinal ex√≥geno e do produto g√™nico, enquanto os n√ļmeros 0 e 1 associados √† falso e verdadeiro, podem ser interpretados respectivamente como repress√£o e ativa√ß√£o nas colunas da entrada, e exist√™ncia (um) ou n√£o (zero) de
um output na coluna da sa√≠da. Ent√£o por exemplo, tendo A como o calor (heat) e B como a prote√≠na repressora Cl (produzida por cl-ts) s√≥ se ter√° uma sa√≠da (o n√ļmero 1), ou melhor, um estado est√°vel do toggle (em que √© expresso apenas um conjunto de genes), se houver uma intera√ß√£o entre repress√Ķes, ou seja, a repress√£o do repressor, no caso o calor reprimindo a repress√£o de Cl de lacl, que produz um estado est√°vel de produ√ß√£o de Ptrc2 e GFP (green flourescent protein). Para o outro estado est√°vel, com produ√ß√£o de Cl e repress√£o do gene lacl, a id√©ia √© a mesma, basta fazer A igual √† IPTG e B igual √† Ptrc2.

AND (conhecido também por E):

Imagem retirada e modificada da referência (Khalil, A., & Collins, J.).
 

Nesse exemplo, s√£o necess√°rios dois inputs para se obter o output: um de arabinose para transcrever a polimerase T7 com dois stop codons √Ęmbar (√© uma classe de stop codons, representada no desenho como pequeninos c√≠rculos vermelhos com pontas) no c√≥digo do seu gene (a polimerase √© necess√°ria para expressar o sinal de GFP); e outro sinal de salicilato que promove a transcri√ß√£o de supD, um RNA transportador supressor de stop codons √Ęmbar. Desse modo, tomando A da tabela verdade como a arabinose, e B como salicilato, pode-se ver claramente que apenas com a ativa√ß√£o da transcri√ß√£o feita por esses fatores a express√£o desses dois genes, pode ocorrer o output de luz fluorescente verde dada pela GFP: o produto de supD suprime os stop codons do gene t7pol, permitindo a transcri√ß√£o completa de polimerase T7.

Esse √© um exemplo de qu√£o sofisticado um sistema g√™nico pode ser ao se ligar a informa√ß√£o sensorial de m√ļltiplos elementos sensitivos a uma express√£o g√™nica programada. O interessante dessa interface entre engenharia el√©trica e microbiologia √© a possibilidade de constru√ß√£o de sistemas g√™nicos com o mesmo princ√≠pio de uma s√©rie de outros dispositivos j√° existentes na engenharia, e tamb√©m o contr√°rio: (porque n√£o!?) usar os dispositivos moleculares que a pr√≥pria natureza criou e aplic√°-los na eletr√īnica.

Para mais informa√ß√Ķes sobre outros sistemas bem interessantes, vale ver o review muito legal sobre biologia sint√©tica:

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