Un Tubo de Ensayo como Procesador: Cómo las Moléculas de ADN Aprendieron a Resolver Problemas

El artículo traza el desarrollo de la computación con ADN. Comienza con la enzima de restricción EcoRI, que corta el ADN en una secuencia específica de seis nucleótidos, demostrando especificidad molecular. Leonard Adleman, ganador del Premio Turing y profesor en la Universidad del Sur de California, se dio cuenta en 1993 de que el reconocimiento y la acción enzimáticos constituyen computación. En 1994, publicó un experimento en Science resolviendo un problema de camino hamiltoniano con un grafo de siete ciudades usando moléculas de ADN: a cada ciudad se le asignó una secuencia aleatoria de 20 nucleótidos, y se construyeron moléculas de camino para unirlas. La ligación y la PCR filtraron los caminos correctos, dando la respuesta en aproximadamente una semana. Trabajos posteriores de Qi Ouyang (clique máximo, 1997) y Ravinderjit Braich (satisfacibilidad con 20 variables, 2002) demostraron el enfoque pero se toparon con un muro: el número de caminos posibles crece factorialmente, por lo que para 200 ciudades la masa de ADN requerida superaría la masa de la Tierra en 10^328 veces. El autómata MAYA de Milan Stojanovic (2003) jugaba al tres en raya usando ADNazimas, pero el ruido limitaba los circuitos a unas diez compuertas. El almacenamiento de ADN, sin embargo, sobresalió: la 'fuente de ADN' de Yaniv Erlich y Dina Zielinski almacenó 2,14 megabytes en 2017, y el trabajo de Lee Organick en 2018 logró acceso aleatorio a archivos de un conjunto de 200 megabytes. En biomedicina, los circuitos de desplazamiento de hebras permitieron redes neuronales moleculares; el grupo de Lulu Qian en 2018 clasificó dígitos MNIST con una red basada en ADN que tardaba ocho horas por cálculo. A pesar de no competir con el silicio en velocidad, el ADN ofrece una densidad de almacenamiento extrema y la capacidad de computar dentro de células vivas.