Un equipo de investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái, liderado por el Dr. Fei Wang, ha desarrollado un superordenador basado en ADN capaz de ejecutar más de 100.000 millones de tareas en paralelo. Este avance, publicado en la revista Nature, podría transformar la forma en que abordamos el diagnóstico médico y la computación de alto rendimiento.
¿Qué es un superordenador de ADN?
A diferencia de los ordenadores tradicionales que utilizan electricidad y silicio, este sistema emplea cadenas de ADN en solución líquida para realizar cálculos. Estas cadenas se combinan para formar estructuras que actúan como componentes de circuitos: algunas funcionan como cables, otras como puertas lógicas. El sistema, denominado «matriz de puertas programables basadas en ADN» (DPGA), puede configurarse en más de 100.000 millones de diseños de circuitos únicos mediante la adición de «claves» moleculares específicas.
Una de las aplicaciones más prometedoras de esta tecnología es el diagnóstico médico. El equipo de Wang ha demostrado que las DPGAs pueden distinguir entre diferentes moléculas de ARN pequeñas, incluidas aquellas asociadas con el cáncer renal. Esta capacidad sugiere que los dispositivos basados en DPGA podrían detectar enfermedades a nivel molecular con una precisión sin precedentes.
Ventajas y desafíos
La computación basada en ADN ofrece varias ventajas:
Paralelismo masivo: millones de reacciones ocurren simultáneamente.
Compatibilidad biológica: ideal para aplicaciones médicas.
Reprogramabilidad: las DPGAs pueden adaptarse a diferentes tareas.
Sin embargo, también presenta desafíos:
Velocidad de procesamiento: las reacciones químicas son más lentas que los procesos electrónicos.
Análisis de resultados: interpretar las salidas moleculares puede ser complejo.
Escalabilidad: aumentar la complejidad sin perder precisión es un reto.
Perspectivas futuras
Aunque aún en fase experimental, este superordenador de ADN representa un paso significativo hacia sistemas de computación más integrados con procesos biológicos. Su capacidad para realizar cálculos complejos y detectar biomarcadores podría revolucionar campos como la medicina personalizada y la biotecnología.
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