Biopočítač E. coli řeší bludiště sdílením práce

Andrea Chronopoulosová

E-coli prospívá v našich útrobách, někdy až k nešťastnému účinku, a usnadňuje vědecký pokrok – v DNA, biopalivech a vakcíně proti covidu od společnosti Pfizer, abychom jmenovali alespoň některé. Nyní má tato multitalentovaná bakterie nový trik: dokáže vyřešit klasický problém s výpočetním bludištěm pomocí distribuovaného počítání — rozdělením nezbytných výpočtů mezi různé typy geneticky upravených buněk.

Tento úhledný čin je zásluhou syntetické biologie, jejímž cílem je vybavit biologické obvody podobně jako elektronické obvody a programovat buňky stejně snadno jako počítače.

Experiment s bludištěm To je součástí toho, co někteří výzkumníci považují za slibný směr v této oblasti: místo toho, aby zkonstruovali jediný typ buňky, který by vykonával veškerou práci, navrhují několik typů buněk, z nichž každý má různé funkce, aby práci zvládli. Při společné práci by tito umělí mikrobi mohli být schopni počítat a řešit problémy spíše jako mnohobuněčné sítě ve volné přírodě.

Doposud, ať už k lepšímu či horšímu, plné využití konstrukční síly biologie unikalo a frustrovalo syntetické biology. Příroda může to udělat (myslet na mozek), ale my ještě nevím, jak navrhovat na tak ohromující úrovni složitosti pomocí biologie, říká Pamela Silver, syntetická bioložka z Harvardu.

Studie s E-coli jako luštitelů bludišť, vedených biofyzikem Sangramem Baghem ze Saha Institute of Nuclear Physics v Kalkatě, je jednoduchý a zábavný problém. Slouží však také jako důkaz principu distribuovaného počítání mezi buňkami a ukazuje, jak lze podobným způsobem řešit složitější a praktičtější výpočetní problémy. Pokud by tento přístup fungoval ve větším měřítku, mohl by odemknout aplikace týkající se všeho od farmacie přes zemědělství až po vesmírné lety.

Jak se posouváme k řešení složitějších problémů s upravenými biologickými systémy, rozložení zátěže jako toto bude důležitou schopností, kterou je třeba vytvořit, říká David McMillen, bioinženýr z University of Toronto.

Jak postavit bakteriální bludiště

Získávání E-coli vyřešit problém s bludištěm vyžadovalo určitou vynalézavost. Bakterie neprocházely palácovým labyrintem dobře ostříhaných živých plotů. Bakterie spíše analyzovaly různé konfigurace bludiště. Nastavení: jedno bludiště na zkumavku, přičemž každé bludiště je vytvořeno jinou chemickou směsí.

Chemické receptury byly abstrahovány z mřížky 2 × 2 představující problém bludiště. Levý horní čtverec mřížky je začátek bludiště a pravý dolní čtverec je cíl. Každý čtverec na mřížce může být buď otevřená cesta, nebo zablokovaná, což dává 16 možných bludišť.

Bagh a jeho kolegové matematicky převedli tento problém do pravdivostní tabulky složené z jeden s a 0 s, zobrazující všechny možné konfigurace bludiště. Poté zmapovali tyto konfigurace na 16 různých směsí čtyř chemikálií. Přítomnost nebo nepřítomnost každé chemikálie odpovídá tomu, zda je konkrétní čtverec v bludišti otevřený nebo blokovaný.

Tým vytvořil několik sad E-coli s různými genetickými obvody, které detekovaly a analyzovaly tyto chemikálie. Společně smíšená populace bakterií funguje jako distribuovaný počítač; každá z různých sad buněk provádí část výpočtu, zpracovává chemické informace a řeší bludiště.

Při provádění experimentu vědci nejprve položili E-coli v 16 zkumavkách, do každé přidal jinou směs chemického bludiště a nechal bakterie růst. Po 48 hodinách, pokud E-coli nezjistil žádnou jasnou cestu bludištěm – to znamená, že pokud chyběly potřebné chemikálie – pak systém zůstal tmavý. Pokud byla přítomna správná chemická kombinace, zapnuly ​​se odpovídající okruhy a bakterie společně exprimovaly fluorescenční proteiny, žlutě, červeně, modře nebo růžově, aby indikovaly roztoky. Pokud existuje cesta, řešení, bakterie září, říká Bagh.

Jsou zobrazeny čtyři ze 16 možných konfigurací bludiště. Dvě bludiště vlevo nemají jasné cesty od začátku k cíli (kvůli ucpaným/stínovaným čtvercům); proto neexistuje žádné řešení a systém je temný. Pro dvě bludiště napravo jsou jasné cesty (bílé čtverečky), takže E-coli bludiště svítí – bakterie společně exprimují fluorescenční proteiny, což ukazuje na řešení.

KATHAKALI SARKAR A SANGRAM BAGH

Co Bagh považoval za obzvláště vzrušující, bylo to, že při procházení všemi 16 bludišti E-coli poskytl fyzický důkaz, že pouze tři byly řešitelné. Vypočítat to pomocí matematické rovnice není jednoduché, říká. Pomocí tohoto experimentu si to můžete velmi jednoduše představit.

Vznešené cíle

Bagh si představuje, že takový biologický počítač pomáhá v kryptografii nebo steganografii (umění a věda o ukrývání informací), které využívají bludiště k zašifrovat a skrývat údaje, resp. Důsledky však přesahují tyto aplikace k vyšším ambicím syntetické biologie.

Myšlenka na syntetická biologie se datuje do 60. let 20. století, ale konkrétně se tento obor objevil v roce 2000 vytvořením syntetických biologických okruhů (konkrétně přepnout spínač a oscilátor ), které umožňovaly stále více programovat buňky tak, aby produkovaly požadované sloučeniny nebo inteligentně reagovaly ve svém prostředí.

Související příběh

Má syntetická biologie Ginkga hodnotu 15 miliard dolarů?

Jason Kelly slíbil výrobní revoluci s DNA. Jen ho nechtějte, aby vyráběl nějaké produkty.

Biologie však nebyla nejvíce spolupracujícími spolupracovníky. Jedním omezujícím faktorem je, kolik změn můžete provést v buňce, aniž byste zničili její životaschopnost. Buňka má své vlastní zájmy, říká McMillen, jehož laboratoř vyvíjí systém založený na kvasinkách, který detekuje protilátky proti malárii ve vzorcích krve a podobný systém pro covid. Při vkládání komponent navržených člověkem do biologického systému, říká, bojujete proti přirozenému výběru a entropii, což jsou dvě největší věci z hlediska přírodních sil.

Pokud je buňka přetížena například příliš velkým množstvím doodads, existuje riziko rušení a přeslechů, což omezuje výkon a omezuje schopnosti systému. S výpočetními labyrinty, říká Bagh, mohl být algoritmus naprogramován pouze do jednoho typu E-coli buňka. Ale systém fungoval nejlépe, když byly nezbytné obvodové funkce rozděleny mezi šest typů buněk.

Existuje fyzikální limit, kolik genetických částí lze použít v jedné buňce, říká Karen Polizzi, chemická inženýrka z Imperial College London, která vyvíjí buněčné biosenzory pro sledování výroby terapeutických proteinů a vakcín. To omezuje sofistikovanost výpočetních konceptů, které lze vyvinout.

Distribuovaná výpočetní technika může být ve skutečnosti způsobem, jak dosáhnout některých ze skutečně vysokých cílů [syntetické biologie], dodává. Protože neexistuje způsob, jak přimět buňku, aby provedla složitý úkol sama.

Buněčná nadřazenost

Chris Voigt, syntetický biolog na MIT (a šéfredaktor ACS syntetická biologie, která Baghův výsledek zveřejnila), věří distribuované počítání je směr, kterým se syntetická biologie musí ubírat.

Podle Voigta jsou velké ambice pro mikrobiální buňky oprávněné – a provedl výpočty, aby to podpořil. Jedna lžička bakterií má v sobě více logických hradel než, myslím, 2 miliardy procesorů Xeon, říká. A má více paměti v DNA než celý internet. Biologie má neuvěřitelnou výpočetní kapacitu a dělá to tím, že ji distribuuje do obrovského počtu buněk. Existují však upozornění: Zpracování brány trvá 20 minut, takže je velmi pomalé.

Loni Voigt a jeho spolupracovníci uspěli v naprogramování DNA pomocí algoritmu kalkulačky a vygenerování digitální displej s fluorescencí E-coli . Použili software vytvořený Voigtovou laboratoří s názvem Cello. Cello přebírá soubory z Verilog – programovacího jazyka používaného k popisu a modelování obvodů – a převádí je na DNA, takže v buňkách lze provozovat stejné druhy konfigurací. Všechny obvody pro E-coli kalkulačka však byla nacpaná do jediného typu buňky, jediné kolonie. V tom jsme trochu narazili na omezení, přiznává. Musíme vymyslet, jak udělat větší návrhy.

I kdyby výzkumníci chtěli podle dnešních standardů provozovat něco tak low-fi, jako jsou naváděcí systémy Apollo 11 v bakteriích, říká Voigt, nelze to udělat v jedné zkonstruované buňce. Kapacita je, říká. Potřebujeme pouze způsoby, jak rozdělit algoritmus napříč buňkami a poté buňky propojit, abychom efektivně sdíleli informace, aby mohly společně provádět výpočet.

Voigt si skutečně klade otázku, zda je přímé napodobování tradičních elektronických počítačů tím nejlepším přístupem pro využití výpočetního výkonu biologie a řešení složitých biologických problémů.

Při hledání správného přístupu Bagh také nedávno vymyslel typ umělá neuronová síť architektura pro bakteriální hardware. A zajímá ho prozkoumání přístupu, který zahrnuje fuzzy logiku, přesahující omezení binárních 0 s a jeden směřují ke kontinuu více v souladu s hlukem a nepořádkem živých biologických systémů.

Syntetický biolog Ángel Goñi-Moreno z Technické univerzity v Madridu uvažuje podobným způsobem. Pokud si chceme hrát s živoucí technologií, musíme hrát podle pravidel živých systémů, říká.

Goñi-Moreno si představuje rozchod s analogií elektronických obvodů tím, že využije toho, jak buňky cítí a reagují přizpůsobit jejich prostředí , využívající samotný přirozený výběr jako nástroj k prosazování výpočtových návrhů. Evoluce je podle něj biologický proces, který počítá informace v průběhu času a optimalizuje buněčné systémy, aby splnily rozmanité úkoly.

Goñi-Moreno věří, že tento přístup by mohl nakonec vyvrcholit tím, co nazývá buněčná nadřazenost . Tento termín kreslí záměrnou paralelu s kvantovou nadřazeností (nyní někdy nazývanou kvantová prvenství) – bodem, ve kterém kvantové počítače překračují možnosti konvenčních počítačů v určitých doménách. Biopočítače, které se vyvinuly do takové míry, říká Goñi-Moreno, by mohly nabídnout vynikající důvtip při řešení problémů v oblastech, jako je posílení zemědělské produkce (předpokládejme, že půdní bakterie mohou upravovat chemikálie, které vytvářejí, na základě měnících se podmínek) a zacílení na léčbu nemocí.

Prostě neočekávejte E-coli pomoci surfovat po internetu nebo crack P vs. NP problém – k tomu budeme stále potřebovat staré dobré počítače.

skrýt