El futuro es (sin)biológico: ¿Cómo y cuándo llegaremos a él?

La semana pasada, Philip y yo asistimos a una reunión con algunos de los pioneros y líderes del campo de la biología sintética. Creen que la biología estará en todas partes en el futuro, pero ¿cómo nos preparamos para ello?

Las tecnologías digitales están ya presentes en casi todos los aspectos de nuestra vida. Hoy parece obvio que las empresas necesitan digitalizarse para sobrevivir, pero hace sólo cinco años no era así. Lo mismo ocurrirá pronto con el campo de la biología sintética, que está creciendo rápidamente, y las empresas tienen que empezar a adaptarse ahora, como escribe John Cumbers, fundador del centro de biología sintética Synbiobeta, en su libro «What’s Your Bio Strategy?».

Al igual que la digitalización ha reconfigurado todo tipo de industrias, con ejemplos como Uber en el sector del taxi o Instagram en el sector de la fotografía, se espera que la biología supere todo tipo de campos. Una gran cantidad de materiales utilizados en textiles, plásticos o cosméticos ya se fabrican, al menos en parte, utilizando procesos biológicos. Grandes nombres como Adidas ya se han subido al tren de la simbiosis, asociándose con la empresa alemana AMSilk para producir zapatillas de seda biodegradables utilizando levadura.

La industria alimentaria también podría cambiar drásticamente, por ejemplo con la llegada de la carne y la leche sin animales. Mars, el famoso fabricante de barritas Snickers, acaba de lanzar un proyecto para diseñar y producir una enzima que ayude a neutralizar las toxinas de los alimentos utilizando la biología sintética. Y hablando de información propiamente dicha, el ADN tiene el potencial de almacenar cantidades masivas de datos, y los bioordenadores podrían superar a los algoritmos computacionales basados en el silicio.

Prácticamente cualquier cosa podría fabricarse pronto utilizando la biología. Pero antes de llegar a eso, hay algunos retos que el campo de la biología sintética debe resolver primero.

La biología es compleja

Aunque sabemos que las posibilidades que ofrece la biología son teóricamente infinitas, la cruda realidad es que todavía hay mucho que no entendemos sobre ella. «Todavía estamos tomando circuitos de un solo gen y tratando de entenderlos en detalle», dice Thomas Meany, cofundador y director general de Cell-Free Technology, una startup que fabrica herramientas biológicas de código abierto.

Pero realizar todos los experimentos necesarios para comprender la intrincada complejidad de los sistemas biológicos puede ser una tarea ardua y un enorme cuello de botella. «Necesitamos automatización y un análisis más rápido para realizar cientos de experimentos a la vez«, dice Tim Fell, director general de Synthace, una empresa que trabaja en la automatización de los laboratorios de biología.

«La mayoría de las empresas de biología sintética proceden del mundo académico, donde todo se hace manualmente», explica Ali Afshar, cofundador de HackScience. Su startup busca automatizar el cultivo celular, que Afshar señala como el proceso en el que se va la mayor parte del presupuesto de un laboratorio de biología. «Ahí no está el valor en synbio».

Dar sentido a los datos

La recopilación y el análisis de datos es un gran inconveniente en el desarrollo de nuevos bioprocesos. Uno de los principales retos para acelerar todo el proceso es la falta de un marco único y común para almacenar y acceder a todos los datos disponibles.

«Empresas como 23andMe y grandes farmacéuticas como AstraZeneca o Novartis están secuenciando el ADN de millones de personas y acumulando datos. Estos datos son preciosos, pero tenerlos almacenados en silos no tiene sentido, no se puede aprender de ellos», dice Maria Chatzou, CEO de Lifebit, una startup de análisis de datos genómicos.

Chatzou cofundó la empresa tras darse cuenta, durante su doctorado en genómica, de que el 80% del tiempo se dedicaba a tareas de cálculo en lugar de a la investigación real. Ella cree que compartir los datos será la clave para democratizar la biología sintética y hacerla accesible a organizaciones de todos los tamaños.

El uso de la inteligencia artificial (IA) está ganando una enorme tracción en estos momentos en múltiples aplicaciones, incluida la medicina, y también podría ser de gran ayuda para la biología sintética a la hora de interpretar grandes cantidades de datos o hacer predicciones para el diseño de nuevos circuitos genéticos u organismos. Sin embargo, Chatzou recuerda que la calidad de los datos y el procesamiento que requieren antes de poder utilizar realmente la IA siguen siendo el principal cuello de botella.

Aumentar la escala, bajar el precio

Mientras los investigadores e ingenieros luchan con los datos y la automatización, un área en la que el sinobio ha mejorado con gran rapidez es el desarrollo de tecnología y hardware más rápidos y baratos. En particular, la secuenciación del ADN ha experimentado una enorme reducción en términos de precio y tiempo, y seguirá bajando gracias a la tecnología que están desarrollando empresas como Oxford Nanopore o DNA electronics. La escritura del ADN podría seguir pronto gracias a Twist Bioscience y DNA Script.

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