Los ingenieros biomédicos de la Universidad de Boston, Ahmad S. Khalil y James J. Collins, en colaboración con la Universidad de Harvard, el Hospital General de Massachusetts, y el MIT, han desarrollado un nuevo método que podría aumentar significativamente el número de componentes genéticos para su uso en biología sintética.
El resultado de este estudio, publicado en la revista 'Cell', puede ayudar a entender cómo se comportan los organismos biológicos y a programar varias aplicaciones prácticas.
El objetivo de este estudio es potenciar artificialmente las células para resolver problemas críticos, en los campos de la medicina, la energía y el medio ambiente. Para tener éxito, sin embargo, los investigadores necesitaban componentes genéticos mucho más fiables que el pequeño número de partes bacterianas disponibles hasta el momento.
Ahora, este nuevo método ofrece un nuevo paradigma para la construcción y el análisis de circuitos genéticos en células eucariotas, u organismos cuyas células contienen núcleos. En lugar de la construcción de estos circuitos con piezas ajenas a la plataforma, Khalil y sus colaboradores han diseñado circuitos con piezas modulares y funcionales de las mismas eucariotas.
El equipo de investigación desarrolló las piezas de los circuitos genéticos sintéticos a partir de una clase de proteínas, conocidas como dedos de zinc, que pueden ser programadas para enlazar las secuencias de ADN deseadas. Esta iniciativa ofrece una amplia gama de funciones que permiten diseñar circuitos genéticos más complejos que los basados en partes de bacterias.
"Nuestra investigación puede dar lugar a aplicaciones terapéuticas, como la modificación dinámica, y el control de genes importantes, en enfermedades humanas", señala Khalil. Estas posibles aplicaciones médicas incluyen terapias con células madre para una amplia variedad de lesiones y enfermedades, y la creación de dispositivos para el diagnóstico de las primeras etapas del cáncer, y otras enfermedades.
El nuevo método también puede equipar grupos de células con el fin de que realicen tareas computacionales de orden superior para el procesamiento de señales en aplicaciones de detección
