Público
Público

Un gif en una bacteria La ingeniería genética crea el primer 'USB vivo'

Científicos de la Universidad de Harvard logran insertar un GIF de un caballo al galope en el ADN de bacterias

Publicidad
Media: 4
Votos: 1
Comentarios:

Diseño del código genético a partir de la imagen del caballo, que fue posteriormente introducido en el ADN de la bacteria /Wyss Institute at Harvard University

Un equipo de científicos de la Universidad de Harvard, liderado por el castedrático George Church, ha conseguido insertar fotogramas en movimiento de un caballo al galope en el ADN de bacterias vivas y posteriormente extraer las imagénes del interior de los microbios, en una investigación que ha sido publicada este miércoles en la revista Nature. Se trata de la primera vez que se logra utilizar el genoma de células vivas como un disco duro biológico para almacenar información.

Los investigadores han usado la técnica de edición genética conocida como CRISPR. Los CRISPR son secuencias genéticas en las que las bacterias incorporan información de los virus que las atacan, para así defenderse de ellos. Los científicos 'hackean' este sistema, introduciendo en lugar de datos víricos los códigos de ADN en los que han convertido los píxeles de las imágenes y su orden. 

Para recuperar la información, secuencian el genoma de los microbios, con lo que obtienen las imágenes con un 90% de su resolución original. Aunque la imagen empleada no tenía demasiada timidez, el experimento abre la puerta al uso de organismos vivos para la computación.

Sin embargo, la implicación más importante del experimento es, según sus autores, su potencial para revolucionar el estudio del funcionamiento de las  células. En futuros proyectos, los investigadores utilizarán estos descubrimientos para tratar de insertan en el genoma dispositivos de grabación o, incluso, para programar el sistema para que grabe los cambios biológicos de la célula, según explica Harvard Gazette. Así, estarían más cerca de comprender el desarrollo de las células, lo que supondría poder crear mejores métodos de terapia regenerativa, modelación de enfermedades y pruebas de medicamentos.