¿Qué están haciendo los científicos modernos? ¿Qué misterios intentan resolver y en qué campos intentan dar saltos?

Como dijo Brian, no estoy calificado para siquiera hablar sobre todas las cosas de vanguardia en biología, sin importar otros campos. Entonces te diré en qué trabajo.

Espero no haberme puesto demasiado técnico, ¡solicite aclaraciones! Nunca he tenido que explicar este proyecto a un público lego, por lo que es muy probable que suponga un conocimiento en algún lugar aquí que la mayoría de ustedes no tienen.

Soy un biólogo evolutivo. La evolución biológica es el proceso de cambios heredables en las poblaciones de organismos a lo largo del tiempo. Analicemos esta definición.

“Cambios heredables”: cambios que se transmiten a su descendencia mediante la reproducción. Si pierde un brazo debido a un accidente, esto no afectará la cantidad de brazos que tendrán sus hijos, ya que no es heredable. Sin embargo, si nació con solo 1 brazo, puede transmitir este rasgo a sus hijos.

El vehículo típico para la variación hereditaria es el ADN, ya que este es el modelo para todas las moléculas que eventualmente se producen en una célula. También podemos incluir cambios epigenéticos (cambios heredables que no están en el ADN) como modificaciones químicas del ADN o las proteínas que empaquetan el ADN (metilación, acetilación, etc.). En la práctica, es muy difícil estudiar la evolución de los cambios que no son de ADN, ya que suelen ser mucho más transitorios que los cambios de ADN.

Tenga en cuenta que debe haber “cambios” para que esto funcione. Si cada individuo es idéntico en algún momento de su ADN, no puede haber evolución de ese fragmento de ADN ya que no hay variación para que la evolución actúe.

“poblaciones de organismos”: la evolución funciona en grupos de individuos reproductores, no en individuos individuales

“a lo largo del tiempo”: la evolución requiere varias generaciones, no es posible que las cosas evolucionen en una sola generación.

Entonces, ¿qué medimos exactamente cuando decimos que algo “evoluciona”?
Si hay una variación heredable en una población (por simplicidad, hablaré sobre el ADN), hay al menos dos tipos de esa región de ADN. El ADN está formado por 4 posibles moléculas, “A”, “C”, “G” y “T”. Supongamos que en un punto del genoma, algunas personas tienen una A, y otras tienen una C. Por lo tanto, existe cierta frecuencia x de la variante A. Queremos rastrear cómo esta frecuencia cambia con el tiempo, y estamos particularmente interesados ​​en saber si la frecuencia llega a 0 (ninguna persona la tiene) o 1 (cada persona la tiene).

La historia del estudio de la evolución es una en la que las personas comenzaron desde puntos de partida muy diferentes para tratar de comprender cómo evolucionaron los organismos. Un grupo, los matemáticos, construyeron modelos cada vez más complejos para tratar de comprender matemáticamente cómo diversos parámetros: el número de individuos en la población, la tasa de variación nueva que ingresa a la población por mutación, los coeficientes de selección, los cambios en el tamaño de la población, la migración entre ubicaciones, la relación entre posiciones cercanas en una molécula de ADN, etc. influyó en el proceso de evolución. Estos modelos, aunque se volvieron matemáticamente bastante sofisticados, seguían siendo simplificaciones groseras de la realidad, y no existe un marco matemático que explique todos los fenómenos relevantes simultáneamente.

El otro grupo, los biólogos experimentales, midieron la evolución que ocurre en poblaciones naturales, como el pinzón de Darwin en las Islas Galápagos. Desafortunadamente, los cambios evolutivos más notables en la naturaleza toman muchos miles de años, lo que es un poco más que la vida de un científico. Por lo tanto, tuvieron que inferir la evolución de la diversidad presente en la naturaleza a través de la similitud en la apariencia, la dieta, etc. El gran número de parámetros que influyen en la evolución en las poblaciones naturales hace que sea casi imposible determinar la importancia relativa de, por ejemplo, la selección frente a los cambios en el tamaño de la población frente a la posibilidad aleatoria en entender exactamente lo que ha sucedido.

Hay un tercer grupo más reciente, donde podemos realizar experimentos de evolución en el laboratorio. El más famoso de ellos es probablemente el experimento de evolución de E. coli de más de 50,000 generaciones de Richard Lenski. Usando presiones selectivas fuertes y constantes, podemos observar cómo un organismo se adapta a un solo entorno en el laboratorio, de modo que podamos controlar todos los parámetros relevantes. Entonces, idealmente, podemos usar los resultados de este tipo de experimentos para tener una mejor idea de cómo podrían funcionar las cosas en la naturaleza. Es lo suficientemente manejable como para construir modelos matemáticos razonables, sin dejar de tener una base biológica, por lo que tenemos la esperanza de que los resultados se traduzcan en sistemas naturales.

El objetivo ideal de un estudio de evolución experimental es que la población obtendrá una serie de variantes a lo largo del experimento de evolución, algunas de las cuales serán beneficiosas y se extenderán en la población. Si podemos identificar qué variantes son beneficiosas, con qué frecuencia ocurren, cuánta ventaja ofrecen y por qué, etc., podemos tratar de comprender cómo podría responder una población que enfrenta una condición similar en la naturaleza.

La vieja teoría matemática dice que las mutaciones beneficiosas son muy raras, por lo que el tiempo de espera para cada una es largo, y una mutación beneficiosa alcanzará el 100% de frecuencia mucho antes de que aparezca la siguiente. Los resultados experimentales recientes sugieren que, en poblaciones muy grandes, esto es casi seguro que está mal, y hay una nueva teoría que se basa en gran medida en la mecánica estadística que intenta explicar los nuevos resultados. Queremos averiguar exactamente qué tan errónea es la vieja teoría y ver si podemos determinar los parámetros clave en la nueva teoría, como la tasa de mutación beneficiosa y la distribución de cuán buenos son, qué tan rápido se adapta la población en su conjunto. , así como también identificar el nivel de paralelismo en las mutaciones (por ejemplo, ¿los mismos genes son golpeados una y otra vez o hay muchos genes que brindan un beneficio?).

Es solo en los últimos años, con la tecnología moderna de secuenciación del genoma, que realmente podemos abordar este problema adecuadamente. Hemos desarrollado un método para rastrear 500,000 linajes celulares independientes en una población en evolución de mil millones de células de levadura, lo que permite identificar mutaciones adaptativas independientes que ingresan a una sola población en evolución con una resolución increíble. Podemos rastrear las frecuencias de todos estos linajes, cada uno de los cuales contiene su propio conjunto único de mutaciones, y a partir de estos datos de trayectoria de frecuencia, estimar los parámetros relevantes de los que hablé antes. Hemos realizado muchas secuencias genómicas de linajes independientes de esta población para identificar cuáles son las mutaciones y vincularlas con sus efectos selectivos.

El trabajo de un ingeniero químico es pensar en cómo pequeños cambios en las moléculas afectan las propiedades a granel. Como se puede imaginar, se pueden hacer muchos pequeños cambios y tienen grandes efectos en los sistemas químicos.

Mi trabajo está en el desarrollo de partículas luminiscentes parecidas a virus específicos del cáncer utilizando el sistema de síntesis de proteínas libres de células (CFPS). Con CFPS, tenemos la capacidad de producir proteínas de alta complejidad e incorporar aminoácidos de alta eficiencia no naturales. El resultado es la capacidad de producir rápidamente componentes modificados de proteínas a escala.

El núcleo de nuestra plataforma de nanotecnología es nuestra partícula similar a virus (VLP). Con este VLP, podemos conjugar una variedad de ligandos a la superficie y, a su vez, crear una molécula que sea más que la suma de sus partes. En nuestro caso, tenemos una luciferasa para hacerla luminiscente, anticuerpos para hacer que se unan, y la VLP para utilizar la avidez afecta para mejorar tanto la selectividad como la sensibilidad de la nanopartícula. Todo esto requiere una comprensión molecular precisa de cómo los diversos componentes interactúan e influyen entre sí.

Para ilustrar cómo se aplicaron mis conocimientos de ingeniería química, tuvimos problemas importantes con la estabilidad de VLP. Al estudiar la termodinámica del ensamblaje de partículas virales, llegamos a comprender que las interacciones fueron impulsadas principalmente por interacciones hidrofóbicas que podrían acelerarse en condiciones de alta sal. La adición de tensioactivos favorece la estabilización de estas partículas. La estabilidad a largo plazo de estas partículas podría verse influenciada por la manipulación de la interfaz. Sin embargo, con la adición de varios ligandos, la superficie de la partícula ahora cambia. Como resultado, con cada combinación, necesitamos optimizar las condiciones de la solución para maximizar la estabilidad. Todo esto requiere una comprensión cuidadosa de la química, la termodinámica, la cinética y los fenómenos de transporte y cómo varios procesos afectan esos componentes.

El objetivo final es usar estas nanopartículas para unirse a células raras y enumerarlas usando un sistema CCD. Con estas brillantes nanopartículas, puedo usar mi Nikon D90 y visualizar células individuales. Ahora, solo tengo que hacerlo de forma reproducible.

Divulgación, tenemos patentes sobre este trabajo. Lo cual es necesario ya que no se me permitiría decirte lo que hago.

Abordaré solo un campo científico, la biología. El último avance importante es la expansión de la biología en ingeniería y fabricación. Esto se llama “biología sintética”, porque los científicos están tratando de convertir organismos como E. coli y levadura en pequeñas fábricas. Los científicos pueden hacer algunas cosas geniales con la combinación correcta de genes, como las bacterias que convierten los desechos previamente no reciclables en bioplásticos: Equipo: Imperial College / tour

Sin embargo, tratar de usar sistemas biológicos para construir y fabricar cosas es realmente difícil, porque los científicos no entienden completamente con qué están trabajando realmente. Por ejemplo, E. coli es la bacteria más utilizada en biología, ¡pero los científicos no saben qué hace el 40% de sus genes! Imagínese ser ingeniero e intentar modificar un automóvil deportivo para que vaya más rápido, pero no sabe qué hace el 40% de las piezas. Si intenta cambiar algo, es probable que termine haciendo que el automóvil vaya más lento o rompiéndolo por completo. Del mismo modo, los biólogos se ven obstaculizados por la complejidad y las incógnitas involucradas en los organismos de ingeniería.

Entonces, algunos biólogos están tratando de hacer bacterias más simples, que son (con suerte) más fáciles de entender y trabajar. Este es uno de los proyectos del Instituto J. Craig Venter, que ha estado apareciendo en las noticias ocasionalmente debido a sus avances en la producción de genomas “artificiales”. El último avance en este campo es la producción de un cromosoma de levadura sintética, por un grupo de estudiantes mezcolanza en la Universidad John Hopkins: primer cromosoma de levadura sintético revelado. Eventualmente, los científicos tendrán versiones más simples y mejores de microbios como la levadura para trabajar, lo que aumentará la tasa de nuevos descubrimientos e inventos en biología sintética.