Las supercomputadoras han superado la barrera de la exaescala, 1018 operaciones por segundo. La Inteligencia Artificial (IA) ya estaba oculta desde hacía tiempo en nuestros dispositivos, y recientemente ha pasado al primer plano a través de los modelos grandes de lenguaje como ChatGPT y los generadores de imágenes. Llevamos años oyendo hablar del avance de la computación cuántica, si bien sus promesas aún no se han materializado. Son algunas de las tendencias en tecnología avanzada, a las que se suman propuestas más audaces como la computación química. Pero existen fronteras que algunos investigadores exploran y que aún están muy lejos de rendir sistemas prácticos, si bien por el camino ya ofrecen aplicaciones concretas. Aquí es donde encaja el futuro de la computación por ADN.
Una computadora es un artefacto que puede ejecutar un programa siguiendo unas instrucciones, un algoritmo. Una máquina capaz de hacer esto necesita compuertas lógicas, algún tipo de dispositivo que sea capaz de recibir una entrada de datos y llevar a cabo una operación lógica para generar un resultado. En nuestros ordenadores, de esto se encargan los semiconductores, capaces de una respuesta binaria en el movimiento de electrones. La computación cuántica aprovecha los valores alternativos de las propiedades de las partículas subatómicas. Y ciertas reacciones químicas también pueden modularse, por lo que las moléculas pueden actuar como compuertas lógicas; esta es la base de la computación química.
Del tubo de ensayo a la resolución de problemas SAT
La idea de utilizar moléculas y sus reacciones como compuertas lógicas tiene una larga historia teórica. En 1959 el físico Richard Feynman lanzó la propuesta de crear computadoras submicroscópicas, y las moléculas ofrecían el sustrato ideal. Entre ellas, el ADN es especialmente versátil: puede formar cadenas de longitud variable y contiene un código que permite aparearlas entre sí. El uso de ADN abre un campo particular dentro de la computación química, el de la computación biológica o biocomputación.
En 1994 el científico computacional de la Universidad del Sur de California Leonard Adleman, a quien también se le atribuye la acuñación del término “virus informático”, publicó en Science el estudio fundacional de la computación por ADN. Su computadora, llamada TT-100 (de Test Tube 100), era solo un tubo de ensayo que contenía 100 microlitros de cadenas de ADN especialmente diseñadas, de modo que reaccionaran entre sí siguiendo unos pasos (un algoritmo) para completar un camino hamiltoniano lógico; en su versión gráfica, este problema consiste en trazar una línea que pase por todos los vértices de una figura una sola vez. Un caso típico es el problema del viajante, que debe visitar varias ciudades por el camino más corto. En el experimento de Adleman, los fragmentos de ADN representaban las ciudades, uniéndose en los diferentes órdenes posibles para finalmente obtenerse el óptimo por métodos químicos.
El estudio de Adleman era solo una prueba de concepto; resolvía en siete días un problema trivial que podía solucionarse en minutos con un lápiz y un papel. Pero abría el camino: “A largo plazo, solo podemos especular sobre las perspectivas de la computación molecular”, escribía. En 2002 el científico y sus colaboradores aplicaron la computación por ADN a la resolución de un tipo de problema de ciencia computacional llamado SAT, que los autores describían como “el más grande solucionado hasta ahora por medios no electrónicos”, y que con más de un millón de soluciones posibles no era asequible sin ayuda computacional. Antes que Adleman, ya otros científicos como Richard Lipton, de la Universidad de Princeton, habían abordado este tipo de problema por computación de ADN.
El sueño de la computación por ADN
Frente a la computación tradicional, el ADN ofrece mayor densidad de información, menor consumo de energía y procesamiento en paralelo, lo que ofrecería una ventaja en cuanto a velocidad. Pero aunque los primeros prototipos de computadoras de ADN datan de los años 90, y se ha avanzado en el uso del ADN como soporte de almacenamiento digital, la computación aún está en fase de pruebas de concepto.
Pese a que operar en paralelo ahorra tiempo, la velocidad aún es muy baja: según la científica computacional de la Universidad de Oxford Marta Kwiatkowska, hallar la raíz cuadrada de un número de cuatro dígitos lleva varias horas. Además, el material, el ADN, es de un solo uso. Según Kwiatkowska, lo que impulsaría su interés sería su carácter biológico, lo que posibilita su uso en “el dominio de biosensores ambientales, o para llevar medicamentos y terapias dentro de los organismos vivos”. Una ventaja en este campo es poder acoplar la computación al uso del ADN en forma de nanorrobots mecánicos.
Un avance impresionante llegó desde China en 2023. Investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái han creado un circuito integrado de ADN cuyas compuertas lógicas pueden formar 100.000 millones de circuitos, todos ellos trabajando en paralelo. Según explicaba su estudio en Nature, se trata de una computadora de uso general, no limitada a algoritmos muy concretos como en los experimentos pioneros; “la programabilidad ofrece especificación al dispositivo para ejecutar algoritmos variados, mientras que la escalabilidad permite el manejo de una cantidad creciente de trabajo añadiendo recursos al sistema”, escribían los autores, dirigidos por los científicos Fei Wang y Chunhai Fan.
El sistema se ha aplicado a la resolución de problemas sencillos como raíces cuadradas o ecuaciones de segundo grado, pero también se ha ensayado la identificación de moléculas de ARN relacionadas con el cáncer de riñón en diferentes muestras. En esta línea, los autores hablan de futuras aplicaciones en las que un dispositivo de este tipo sea capaz de diagnosticar una enfermedad y liberar una cadena de ADN con efectos terapéuticos; una computadora de ADN para diagnosticar y curar a la vez. Aún un sueño, pero no pocos avances comienzan así.
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