¿Cuáles son las principales dificultades para diseñar y construir sistemas genéticos sintéticos?

El objetivo de Synthetic Biology [1] es en gran medida hacer que la ingeniería de sistemas biológicos sea más fácil, más barata y más rápida. El paradigma se centra en desacoplar las “capas” físicas y funcionales de los sistemas biológicos.

Por ejemplo, un diseñador de dispositivos biológicos experto en señalización de célula a célula de molécula pequeña debería ser capaz de diseñar dispositivos biológicos que produzcan y detecten una molécula pequeña en particular sin necesidad de tener experiencia en el dominio de la síntesis de ADN o la optimización de la expresión génica. Actualmente, sin embargo, un “diseñador” de dispositivos necesita comprender profundamente la pila vertical de “tecnologías” biológicas que respaldan un diseño dado, desde la química del ADN hasta la expresión de genes y proteínas y la dinámica de las colonias.

Por lo tanto, un desafío importante en el diseño y la construcción de sistemas biológicos es gestionar con éxito la complejidad de las partes biológicas individuales y de las colecciones que interactúan. La biología sintética se acerca a esto desarrollando jerarquías de abstracción de partes biológicas desacopladas, bien caracterizadas y estandarizadas.

Los desafíos actuales que enfrenta la biología sintética implican el desarrollo de estándares que respalden las jerarquías de abstracción biológica y la encapsulación de funciones biológicas en varios niveles de complejidad. Esto realmente se reduce a identificar las cualidades comunes a una clase de dispositivos biológicos (como los generadores de señalización de moléculas pequeñas) que se pueden medir y usar para caracterizar esos dispositivos.

Las analogías a menudo se hacen a la electrónica, en la que existe un gran conjunto de dispositivos con interfaces físicas estándar (pines) y funcionales (hojas de datos) y son compatibles con unidades de medición estándar, como ohmios, amperios, voltios, flops, etc. ¿Cuáles son estos unidades para sistemas biológicos? Existen estándares putativos, como “Polimerasa por segundo” (PoPS) [2] y “Unidades promotoras relativas (RPU) [3], pero ninguno ha obtenido una amplia aceptación (aunque los RPU han sido validados técnicamente por múltiples laboratorios y una variedad de iGEM equipos).

Consulte la Hoja de cuna de biología sintética de la revista SEED [4] para obtener una descripción general rápida de estos conceptos.

Ver iGEM [5] y Drew Endy’s BioFab [6] para desarrollos actuales.

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Syn…
[2] http://partsregistry.org/wiki/in…
[3] http://www.jbioleng.org/content/…
[4] http://seedmagazine.com/content/…
[5] http://iGEM.org
[6] http://www.biofab.org/

Los sistemas que tenemos actualmente para crear genomas sintéticos enfrentan muchos problemas. Comencemos simplemente enumerando los problemas incluso al hacer físicamente un genoma …

1. Velocidad de transcripción -> demasiado lenta
2. Duración de la transcripción -> demasiado corta
3. Falta de mecanismos de revisión / probabilidad de error
4. Muy caro

Ahora los problemas para crear un genoma FUNCIONAL …

1. Todavía estamos en el proceso de adquirir datos brutos de secuencias genéticas y no hemos secuenciado suficientes genomas para tener una idea real de cuál es el genoma “promedio” para un organismo en particular
2. Todavía estamos en el proceso de caracterizar lo que hace cada parte de la secuencia genética (definiendo genes, productos funcionales, de secuencias particulares)
3. No hemos podido deducir qué hacen las regiones “no codificantes” … otra parte de no poder caracterizar el genoma

Esta es la lista … ¿cómo podemos resolver estos problemas?

Restricciones físicas: la química orgánica solo puede llevarnos tan lejos. Desafortunadamente, no podemos catalizar reacciones casi tan rápido con reactivos simples como las enzimas en nuestro cuerpo. Debemos construir un sistema que aproveche el poder catalítico de nuestras ADN polimerasas para crear tramos más largos de ADN, transcribir a una velocidad utilizable y disminuir la probabilidad de errores.

Restricciones de información: datos, datos y datos es lo que necesitamos. No solo debemos secuenciar los genomas, sino que también debemos comenzar a reconstruir lo que hace la mayoría (si no todos) de cada gen, y cuál es su secuencia particular. Este trabajo será dirigido por los biólogos moleculares y especialistas en bioinformática del mañana.