Mantener la estabilidad ideal basada en la retroalimentación negativa es un elemento básico de los circuitos eléctricos; sin embargo, hasta ahora, seguía siendo un misterio cómo las células vivas logran hacer esto.
Mustafa Hammash, un pequeño robot de Lego, es un
apasionado de jugar con un libro que se encuentra a 30 cm delante de él. Hammash empuja el libro hacia adelante, y el robot inmediatamente comienza a zumbar con sus cuatro ruedas para seguirlo; acerca el libro y el robot se recupera, quedando a una distancia de 30 cm del libro. Hammash presiona el automóvil con unas gafas, inclina la mesa en ángulo, reemplaza las ruedas con otras, un 30% más, y cada vez que el robot restaura la zona de amortiguación de 30 cm entre el libro, y comienza a mirarlo nuevamente.
La extraña capacidad del robot para ajustar su ubicación le da lo que los biólogos llaman una adaptación ideal estable. "Cuando termina el movimiento, no hay errores", dijo Hammash, especialista en
teoría de gestión del Instituto Estatal de Tecnología de Suecia en Zurich. - Esta es una adaptación perfecta; mantiene perfectamente la distancia ".
Ya sea que se trate de sistemas de control industrial o de vida silvestre, la retroalimentación negativa (OOS) es una estrategia ubicua que ayuda a los sistemas a lidiar con las perturbaciones. "La gente ha notado la existencia de tales sistemas de retroalimentación en fisiología desde que comenzaron a estudiar fisiología", dice Noah Olsman, especialista en teoría de gestión en la Universidad de Harvard. La homeostasis, la autorregulación de los sistemas biológicos, mantiene muchos parámetros fisiológicos, por ejemplo, la temperatura corporal, la presión y el nivel de glucosa en la sangre, en un marco claro, ya sea que corramos un maratón, buceamos con un equipo de buceo u organizamos una visualización continua de programas de TV durante todo el día. Y no en vano: "Si la vida no pudiera reaccionar a los cambios y aprender, no duraría mucho", dijo Olsman.
El robot demuestra una adaptación ideal constante, manteniendo una distancia constante al objetivo, un folleto en movimiento. Tal comportamiento es imposible sin retroalimentación negativa en la cual un controlador llamado "integrador" está involucrado
Pero, a pesar de la importancia de esta retroalimentación para la vida, fue muy difícil para los biólogos explicar cómo exactamente las células y los organismos más complejos realizan sistemas OS con una respuesta bastante precisa y rápida. Y solo en las últimas dos décadas, los científicos han podido derivar algunos principios básicos. Un importante avance ocurrió el verano pasado cuando Hammash demostró un sistema de sistema operativo artificial que se puede instalar en las células para ayudarlos a adaptarse perfectamente a las perturbaciones, al igual que un robot. Este trabajo se proporciona con una prueba matemática de la ausencia de una forma más simple de resolver este problema, y este es un indicador de que los sistemas de sistemas operativos naturales probablemente funcionen de la misma manera.
Mucho antes de que los biólogos descubrieran cómo se realizaban estas posibilidades en la naturaleza, los ingenieros aprendieron a crear circuitos electrónicos para los sistemas de control que mantendrían el avión en curso y mantendrían la operación estable de los sistemas de refinación de petróleo y otros procesos automáticos. Los especialistas en teoría de control llaman a esto seguimiento de punto fijo con cero error de estado estacionario. Desde un punto de vista matemático, el OOS puede corregir el error de tres maneras: proporcionalmente, de acuerdo con el tamaño absoluto del error; integralmente, por el tamaño de los errores acumulados durante la operación; diferencialmente, según la rapidez o lentitud con que cambie el error. Los
controladores electrónicos de diferenciación proporcional integral (PID) combinan los tres enfoques y son ampliamente utilizados en los sistemas de control industrial.
De todos ellos, es el sistema operativo integrado que proporciona una adaptación ideal estable; Los sistemas operativos proporcionales y diferenciadores ayudan a eliminar las perturbaciones, pero no corrigen completamente los errores. Prueba de ello es "un viejo teorema en la teoría del control", dijo
John Doyle , matemático del Instituto de Tecnología de California. Para comprender cómo la naturaleza logra una adaptación ideal estable, era necesario que un especialista en teoría de control notara una conexión con un sistema operativo integrado.
OOS es un gran ejemplo de la increíble similitud entre biología e ingeniería. En 1948, el matemático
Norbert Wiener propuso estudiar juntos los sistemas reguladores de animales y máquinas, en el campo de la ciencia, al que llamó
cibernética , del griego "cybernetes", "el arte del control" (kybernḗtēs - dirección).
"Las matemáticas, la ingeniería (al menos moderna) y la biología tienen una cosa en común: una enorme complejidad oculta", dijo Doyle. Tomemos, por ejemplo, un teléfono celular. Parece fácil de administrar, pero esto oculta muchas capas de circuitos de control construidos uno encima del otro.
"La biología funciona de manera similar", dijo. - Vivimos nuestras vidas, aprovechando la complejidad de nuestros cuerpos; y si no nos enfermamos, funcionan automáticamente y sin la participación de la conciencia. Apenas lo notamos.
Cómo integrar vacas
Un ingeniero eléctrico capacitado, Hammash primero tomó un libro de texto de endocrinología en la Universidad Estatal de Iowa en el otoño de 1998. Su esposa, que acababa de dar a luz a su primer hijo, desarrolló
tiroiditis posparto y quería saber más sobre su enfermedad. El texto del libro "bien podría pertenecer a un libro de texto sobre teoría de control, solo sin ecuaciones", dijo. "Esta hormona hace eso, esta interacción aumenta la cantidad de eso, cierra el ciclo de retroalimentación, la misma historia de una manera nueva".
Mustafa Hammash, profesor de teoría de la gestión y biología de sistemasHammash se interesó en este tema y fue al otro extremo del campus, al centro nacional de enfermedades animales. Allí, se reunió con el fisiólogo Jesse Goff, quien sugirió que Hammash estudie la "fiebre de la leche", una enfermedad de las vacas lecheras más viejas asociada con la deficiencia de calcio debido a la producción de leche.
Los iones de calcio controlan el trabajo de muchas funciones corporales, en particular, la contracción muscular y la transmisión de un impulso nervioso. Por lo tanto, una de las variables fisiológicas más estrictamente reguladas en los mamíferos es el nivel de calcio en la sangre, que cae en el rango de 8 a 10 miligramos por decilitro. El ordeño agota el calcio de las vacas, lo que lleva a graves violaciones de su nivel en sangre, dice Hammash. Pero en una vaca sana, los niveles de calcio en la sangre siempre se restauran.
"Como especialista en sistemas de control, inmediatamente pensé: debería haber un integrador", dijo. Por lo tanto, la pregunta se convirtió en lo siguiente: "¿Cómo se integran las vacas?"
Si el automóvil conduce demasiado rápido o el robot se ha acercado demasiado al objeto, el conductor puede quitar el pie del acelerador y el robot puede alejarse, reduciendo o invirtiendo directamente lo que salió mal. Pero en biología y química, no hay sustracciones: la concentración de proteínas o la velocidad de reacción no pueden volverse negativas. Incluso si la célula detiene la producción de proteínas, las moléculas existentes no irán a ninguna parte. En cambio, todo debe controlarse a través del valor positivo de las variables, a través del equivalente del freno, que es lo opuesto al gas en efecto. Se necesitan algunos mecanismos de integración matemática, que calculan cuánta presión se aplica al freno y por cuánto tiempo.
Para responder a esta pregunta, Hammash contó con el apoyo de su estudiante,
Hana El Samad , que ahora dirige su equipo de investigación en la Universidad de California en San Francisco. Rápidamente descartaron la posibilidad de que el controlador integrado consista en una molécula; debería haber habido al menos dos de ellos. Cuando
se descubrió este par de moléculas en 2002, resultó que los fisiólogos los conocían bien: es una
hormona paratiroidea y una forma especial de vitamina D,
calcitriol (o 1,25-DHCC).
Cuando cae el calcio en la sangre, la glándula paratiroidea libera más hormona paratiroidea, que estimula a los iones de calcio a abandonar el esqueleto y corrige el error proporcionalmente. Un aumento en el nivel de la hormona paratiroidea aumenta la producción de calcitriol en el intestino, lo que aumenta la absorción de calcio en el intestino delgado. Dado que la tasa de producción de calcitriol está vinculada a la concentración de la hormona paratiroidea, el mecanismo del sistema operativo tiene una naturaleza integral.
Hammash no fue el único científico que se dio cuenta de que para lograr una adaptación ideal estable, la naturaleza utiliza un sistema operativo integrado. En 2000, Doyle
demostró matemáticamente que la efectividad de los movimientos dirigidos de bacterias en busca de alimento se logra a través del sistema operativo integrado. Más tarde, El-Samad, Hammash y Doyle, como resultado del
trabajo conjunto, mostraron que la reacción de choque de las bacterias al calor, su producción de moléculas protectoras de
chaperona durante el sobrecalentamiento, es estable por la misma razón.
Instalación de integradores en celdas
Resolviendo el problema del calcio, en 2002 Hammash y El Samad se mudaron a California. Hammad no encontró una adaptación ideal estable hasta que se mudó a Zurich en 2011, y no tuvo la oportunidad de establecer un laboratorio de biología sintética. Esta vez, su tarea consistía en introducir artificialmente el controlador en las células. Una vez que tales controladores de células sintéticas pueden ayudar a los pacientes a recuperar el control de los procesos reguladores que han dejado de funcionar normalmente, como, por ejemplo, la producción de insulina en los diabéticos.
En este momento, los biólogos sintéticos ya están creando los contornos más simples de protección ambiental en las células, capaces de corregir los errores proporcionalmente. El primer ejemplo, el contorno rudimentario en E. coli,
apareció en 2000 . Después de eso, El-Samad
anunció la introducción de un contorno de sistema operativo proporcional con proteínas sintéticas desarrollado conjuntamente con la Universidad de Washington. Este trabajo fue importante porque El-Samad demostró que las proteínas diseñadas pueden usarse de forma modular como periféricos PnP para computadoras, como ratones o impresoras.
Hammash decidió aprender a programar un sistema operativo integrado en las células. "Cualquier controlador que se respete a sí mismo debe tener un integrador", dijo, especialmente si quiere ser estable.
Sin embargo, un sistema operativo integrado no es tan fácil de crear. "Necesitamos hacer todo lo más correctamente posible", dijo Doyle. De lo contrario, el controlador se desestabiliza. En lugar de acercarse gradualmente al objetivo, el controlador inestable fallará constantemente y comenzará a oscilar alrededor del objetivo.
Hana El-Samad, profesora de bioquímica y biofísicaA Hammash se unieron
Gabriel Lilacci , un teórico que había estado trabajando en un doctorado durante el último año en ese momento, y
Stefanie Aoki , un microbiólogo-postdoc. Trinity se mudó al edificio BSA-1058 en el Bioparque Rosenthal en Basilea, y comenzó a equipar un nuevo laboratorio en la planta baja. Ninguno de ellos tenía experiencia en el campo de la biología sintética.
El primer circuito que probaron Aoki y Lilacci fue un circuito simple con un par de moléculas controladoras: de hecho, la proteína A, que incluye el gen de la proteína B, y la proteína B, que desactiva el gen de la proteína A.
La idea no funcionó. Fue un período desagradable para Aoki y Lilacci. "No funciona como esperabas", dijo Aoki. "Hay una sensación de que no tienes el control".
Parte del problema era que crear una celda es muy difícil. La transferencia de conceptos conocidos de sistemas eléctricos y mecánicos al campo de la biología es una tarea difícil, explicó Olsman. "¿Cómo tomar ideas que pueden implementarse usando resistencias y condensadores, e implementarlas usando proteínas, ARN y ADN?"
E incluso cuando su Escherichia coli finalmente comenzó a mostrar signos de que podía corregir los resultados de las perturbaciones, resultó que en realidad era un artefacto del experimento. "Debe haber sido uno de los peores días en el laboratorio", dijo Lilacci.
En ese momento, los investigadores no entendían esto, pero su primera opción era incorrecta en principio. Desde un punto de vista matemático, los organismos unicelulares son muy diferentes de las grandes criaturas como las vacas: están sujetos a "ruido" estadístico. Relativamente pocas moléculas están contenidas en células individuales, explicó Hammash. El accidente que surge de la probabilidad de encuentro, colisión y reacción de varias moléculas dentro de la célula juega un papel mucho más importante.
Activadores y antiactivadores.
En el octavo piso de BSA-1058, dos teóricos del equipo de
Hammash ,
Korentin Briat y
Ankit Gupta , comenzaron a discutir una nueva idea a principios de 2014. Se dieron cuenta de que para minimizar el efecto del ruido, dos moléculas controladoras deben tener una conexión especial: deben estar conectadas entre sí y neutralizar la actividad biológica de cada una. Cada uno debería ser la antítesis del otro.
En el trabajo, Briat, Gupta y Hammash describieron un nuevo esquema. En este ciclo OOS, se suponía que la molécula activadora estimulaba la producción de la proteína deseada. La concentración de esta proteína, a su vez, determinó la tasa de producción de la molécula antiactivadora que aisló el activador. Si algo perturbara el sistema, cualquier error en el nivel de proteína sería corregido por un cambio correspondiente en la tasa de producción del antiactivador. Y lo que es mejor, ya que las moléculas activadoras y anti-activadoras se buscan y neutralizan entre sí, dicho ciclo funcionará incluso en una célula ruidosa.
Gupta demostró matemáticamente que dicho esquema proporcionaría un integrador estable para sistemas celulares ruidosos. Sin embargo, todo esto fue puramente teórico. Trinity lo diseñó, sin saber cómo se verían las moléculas activadoras y anti-activadoras opuestas, o incluso que tales moléculas existen. Su falta de conocimiento de la biología se convirtió en un problema cuando un experto independiente que evaluó el artículo les pidió un ejemplo específico.
Hammash escribió un correo electrónico a un amigo, el biólogo
Adam Arkin de UC Berkeley, y le pidió ayuda. Arkin propuso rápidamente proteínas del factor sigma y del
factor anti-sigma, abundantes en bacterias. Arkin ya los ha
usado para crear un interruptor artificial en las células.
Sin embargo, sigma y anti-sigma no eran las únicas posibilidades. También hubo
ARN semántico y
antisentido , diversas toxinas y antitoxinas. "Hay montañas de reacciones químicas adecuadas para esta tarea", dijo Olsman.
Miembros del Laboratorio Hammash en ZurichLa teoría
fue publicada en enero de 2016 y causó gran entusiasmo. "Ahora está completamente claro cómo implementar esta integración", dijo Olsman. Dos meses antes, Hammash le había pedido a Aoki y a Lilacci que pospusieran el desarrollo en el que habían estado trabajando durante tres años e intentaran crear este controlador. "La base teórica para él era mucho más sólida", dijo Lilacci. Acordaron intentar usar el mismo par de factores sigma y antisema que sugirió Arkin.
Nada salió de ellos, al menos al principio. Aoki y Lilacci tuvieron que hacer algo con dos supuestos básicos, que en realidad no se cumplieron. Uno por uno resultó que la cantidad de células no crecería y diluiría los factores involucrados en el proceso. Sin embargo, crecieron y, en el caso de E. coli, el número de células se duplicó cada 30 minutos. Según otro, resultó que la tasa de expresión de las proteínas se puede ajustar dentro de cualquier límite, pero de hecho hay un límite.
En el otoño de 2017, mientras sus colegas continuaban sus esfuerzos en el laboratorio, Gupta fue a una conferencia en Ohio. Allí se reunió con otros investigadores que intentaban integrar integradores en las células de acuerdo con la teoría del controlador con antítesis. Todos tenían un problema. Gupta decidió que podría haber otro esquema más simple de implementar que simplificaría la vida de los experimentadores.
"Es aconsejable hacer preguntas sobre la existencia de métodos más simples", dijo Lilacci. "Y resultó que no había tales métodos".
Gupta descubrió que las restricciones matemáticas para una adaptación ideal estable eran tan severas que limitaban las opciones para los circuitos que podrían ser estables en entornos ruidosos. Y todos necesitaban un par de moléculas opuestas.
Hammash y Gupta aceptaron alegremente la prueba matemática de que su enfoque, aunque difícil, no solo era confiable, sino inevitable. Aoki y Lilacci, que ya habían visto las primeras señales de que sus células podrían comenzar a adaptarse a las perturbaciones, esta noticia solo se estimuló.
"Descubrir que solo hay una topología básica que puede lograr este resultado fue muy sorprendente para mí", dijo Aoki.
Finalmente, Aoki y Lilacci criaron un conjunto de Escherichia coli capaz de mantener una fluorescencia estable incluso ante perturbaciones en forma de una enzima introducida que consumía la proteína de fluorescencia verde. Algo aún más interesante sucedió en otro conjunto de células cuando bajaron la temperatura de incubación de 37 a 30 grados centígrados, pero la tasa de crecimiento celular no cambió. La evidencia de Gupta y los experimentos de Aoki y Lilacci
se describieron este junio en la revista Nature.
Olsman espera que este ejemplo contribuya a la penetración de enfoques más racionales y matemáticos en el campo de la biología sintética, que lo haga más ingeniero. "No estamos construyendo mil aviones para elevarlos al cielo y esperamos que no se caigan", dijo.
Además de la adaptación ideal estable, hay muchos más fenómenos biológicos misteriosos que requieren decodificación, y Doyle espera que sea posible llevarlo a cabo utilizando las matemáticas.