Pablo Javier PiacenteInvestigadores de la Universidad de Vermont, en Estados Unidos, han creado robots “vivientes” hechos en laboratorio que pueden reproducirse de forma espontánea. Diseñados por Inteligencia Artificial (IA), marcan una nueva forma de autorreplicación biológica, especialmente prometedora para la medicina regenerativa.
Los diminutos robots son capaces de salir del recipiente en el que fueron desarrollados, buscar células y “armar” un nuevo robot, una copia exacta que, al pasar algunos días, adquirirá la misma capacidad de replicarse a sí mismo. Las pequeñas máquinas fueron creadas a partir de células de rana: estos organismos diseñados por ordenador reúnen células individuales en el interior de una «boca» y liberan «crías» Xenobot con su misma apariencia y movimientos. A su vez, los nuevos ejemplares se reproducen de la misma forma.
Desde una rana
Las células embrionarias utilizadas, que pertenecen a una rana Xenopus laevis, se convertirían en piel en un contexto natural. Servirían para mantener fuera a los patógenos y redistribuir la mucosidad en la piel de un renacuajo, pero los científicos estadounidenses le han dado otra “vida”. Aplicando las instrucciones justas mediante un programa de ordenador basado en Inteligencia Artificial, las células pueden “rediseñarse” en laboratorio y estar listas para una función completamente diferente.
Según una nota de prensa, los investigadores explicaron que las células empleadas tienen el genoma de una rana, pero al ser liberadas de convertirse en renacuajos emplean su inteligencia colectiva, o una especie de plasticidad celular, para hacer algo asombroso: juntarse y crear organismos “vivos” que pueden gestar a su vez copias exactas de sí mismos. Si en un principio llamó la atención de los científicos que los Xenobots pudieran diseñarse para realizar tareas simples, las nuevas funciones prácticamente redefinen los límites de aquello que puede entenderse como reproducción biológica.
Estos objetos biológicos, que son básicamente una colección de células diseñadas por ordenador, se replican espontáneamente, pero incluyendo el genoma de la rana completo e inalterado. Esto significa que las instrucciones originales presentes en la célula han logrado reencauzarse para cumplir con un nuevo objetivo: agruparse y crear un organismo, que a su vez tendrá la capacidad de replicarse a sí mismo. Al parecer, aún no hemos descubierto todas las formas en que la vida puede reproducirse, como quizás habíamos pensado.
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Hallar la forma ideal
En un principio, el padre Xenobot integrado por unas 3.000 células conforma una esfera. Sin ningún tipo de “ayuda”, lo más probable es que el proceso se detenga allí y la reproducción no continúe. Sin embargo, un programa de Inteligencia Artificial que trabaja en el cúmulo de superordenadores Deep Green de la Universidad de Vermont hizo la diferencia.
Al aplicar un algoritmo evolutivo, fue posible “probar” miles de millones de formas corporales en simulación, como por ejemplo triángulos, cuadrados o pirámides, hasta encontrar aquellas que permitían a las células ser más eficaces en la replicación «cinemática», o sea basada en el movimiento. A partir de ese logro, los organismos lograron replicarse sin mayores problemas a partir del padre Xenobot.
En ese sentido, los científicos destacaron en el nuevo estudio, recientemente publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), que los grupos de células, cuando se liberan de un organismo en desarrollo, pueden encontrarse y combinarse con otras células sueltas similares, y que además esta capacidad no tiene que evolucionar o introducirse específicamente mediante manipulación genética.
Al mismo tiempo, la investigación demuestra que la Inteligencia Artificial puede ayudar a diseñar organismos modelo que se reproduzcan mejor: este mismo concepto puede ser aplicado en el futuro para “orientar” a las células humanas en el sentido deseado, por ejemplo eliminando enfermedades, dándole nueva vida a órganos que ya no son funcionales o creando nuevos.
Referencia
Kinematic self-replication in reconfigurable organisms. Sam Kriegman, Douglas Blackiston, Michael Levin and Josh Bongard. PNAS (2021). DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2112672118
Foto: kalhh en Pixabay.
Video: Universidad de Vermont / YouTube.
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