En los últimos 17 años, los científicos e ingenieros han desarrollado circuitos genéticos sintéticos que pueden programar la funcionalidad, el rendimiento y el comportamiento de las células vivas. De manera análoga a los circuitos integrados que subyacen a innumerables productos electrónicos, los circuitos genéticos diseñados pueden usarse para generar dinámicas definidas, reconectar redes endógenas, detectar estímulos ambientales y producir biomoléculas valiosas.
Estos circuitos genéticos son muy prometedores en aplicaciones médicas y biotecnológicas, como la lucha contra los superinsectos, la producción de biocombustibles avanzados y la fabricación de materiales funcionales.
Hasta la fecha, la mayoría de los circuitos se construyen a través de una prueba y error, que depende en gran medida de la intuición de un diseñador y a menudo es ineficiente, dijo el profesor asociado de bioingeniería de la Universidad de Illinois, Ting Lu. "Con el aumento de la complejidad del circuito, la faltade las pautas de diseño predictivo se ha convertido en un gran desafío para aprovechar el potencial de la biología sintética ", dijo Lu, quien también está afiliado al Instituto Carl R. Woese del Departamento de Biología Genómica y Física de Illinois.
Los investigadores han recurrido al modelado cuantitativo para abordar este desafío de diseño de circuitos genéticos. Los modelos típicos consideran los circuitos genéticos como entidades aisladas que no interactúan con sus anfitriones y se centran solo en los procesos bioquímicos dentro de los circuitos, anotó Lu.
"Aunque es muy valioso, el paradigma de modelado actual a menudo es incapaz de describir cuantitativamente, o incluso cualitativamente a veces, describir comportamientos de circuito", dijo. "Las crecientes evidencias experimentales han sugerido que los circuitos y su huésped biológico están íntimamente conectados y su acoplamiento puede afectarcomportamientos de circuito significativamente "
Lu y sus estudiantes de posgrado, Chen Liao y Andrew Blanchard, abordaron recientemente el desafío mediante la construcción de un marco de modelado integrado para describir y predecir cuantitativamente los comportamientos del circuito genético. Uso Escherichia coli E. coli como un modelo de host, el marco consiste en una descripción de grano grueso pero mecanicista de la fisiología del host que implica la partición dinámica de recursos, el acoplamiento circuito-host de varias capas y un módulo cinético detallado de circuitos exógenos.
El equipo demostró que, después del entrenamiento, el marco fue capaz de capturar y predecir un gran conjunto de datos experimentales sobre el huésped y la sobreexpresión genética simple. Por ejemplo, descubrieron que los efectos mediados por ppGpp son la clave para comprender la expresión constitutiva de genesbajo cambios ambientales, que incluyen cambios tanto de nutrientes como de antibióticos. El equipo también demostró la utilidad de la plataforma al aplicarla para examinar un circuito de retroalimentación moduladora del crecimiento cuya dinámica se altera cualitativamente por los acoplamientos de circuito-host y revela los comportamientos de un interruptor de palanca a través deescalas desde la dinámica unicelular hasta la estructura de la población y la ecología espacial.
Aunque el marco de Lu se estableció usando E. coli como el huésped modelo, tiene el potencial de ser generalizado para describir múltiples organismos huéspedes ". Por ejemplo, encontramos que, al variar solo un parámetro, el marco predijo con éxito varias clavesmétricas del huésped, incluida la relación de ARN a proteína, el contenido de ARN por célula y la tasa media de alargamiento del péptido, para Salmonella typhimurium y Streptomyces coelicolor ", dijo Lu.
Según Lu, este trabajo avanza en la comprensión cuantitativa de los comportamientos del circuito genético y facilita la transformación del diseño de la red génica de la construcción de prueba y error a la ingeniería racional hacia adelante. Al ilustrar sistemáticamente los procesos celulares clave y las interacciones circuito-huésped de varias capas,Además, arroja luz sobre la biología cuantitativa hacia una mejor comprensión de la fisiología bacteriana compleja.
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Materiales proporcionado por Facultad de Ingeniería de la Universidad de Illinois . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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