Usan bacterias como disco duro biológico gracias a CRISPR/Cas9

¿Quién dijo que CRISPR/Cas9 se usaba solo para crear mutantes? Gracias a esta técnica han logrado almacenar un GIF en el ADN de bacterias E. Coli.

Por loco que suene, unos investigadores han almacenado un gif animado de un caballo galopando en una población de bacterias E. Coli. Aunque podríamos decir que lo han hecho "solo porque pueden", la verdad es que hay un poco más detrás de todo el tema.

Para entender un poco como ha sido esto posible debemos recordar que el ADN son datos. Cada cadena contiene secuencias de bases nitrogenadas llamadas Adenina→A, Timina→T, Citosina→C y Guanina→G. Estas se combinan de distintas maneras para formar la doble hélice que transmite la información de un ser vivo a otro.

Lo que hicieron los investigadores fue codificar la información de cada pixel de una imagen en base a estas combinaciones. Entonces, cada A, T, C o G representan que color va a tomar el pixel en cuestión. Luego usando la famosa técnica de edición genética CRISPR/Cas9, introdujeron esta información como un trozo más del ADN de una población de bacterias E. Coli.

La primera imagen que codificaron fue la imagen de una mano. Introdujeron la secuencia en las bacterias usando la proteína CAS, la cual se integró posteriormente a su genoma. Luego hicieron crecer la población de bacterias y al secuenciar nuevamente el genoma de las mismas, fueron capaces de recrear la imagen.

Pero como no puedes mantener a un científico quieto, los investigadores decidieron codificar un gif, una secuencia animada e intentar recuperarla posteriormente. La secuencia elegida fue el de un caballo galopando, y fue una tarea bastante más complicada que codificar una imagen estática.

Aunque las bacterias almacenaban la información en orden cronológico, la información del gif se fragmentó entre un montón de células, lo cual hizo particularmente complicado su reconstrucción. Según el paper publicado en Nature, los investigadores solo pueden recuperar la información del ordenamiento de los cuadros de células individuales. Esto quiere decir que para reconstruir la animación hubo que comparar la información de cientos de células distintas.

Esta técnica tiene sus limitaciones. Para intentar recuperar la información, hay que leer mucha información en las células, lo que puede ocasionar que consigamos pixeles muertos o errores de codificación. Según comentan, la recuperación de la información tiene un 90% de precisión, así que aún no es una técnica perfecta. Sin embargo, se dieron cuenta que la precisión mejoraba con el tiempo, pero evidentemente, cuando hablamos de grandes cantidades de datos, hay una cantidad de tiempo razonable durante el cual estaremos leyendo la información.

Aunque no es un método particularmente nuevo, los investigadores esperan poder perfeccionar esta técnica para luego crear especie de "grabadoras moleculares" que se encarguen de detectar, por ejemplo, metales pesados en su entorno y almacenar esta información en su genoma para luego recuperarla y poder estudiarla sin necesidad de incluir un elemento artificial que pueda perturbar las condiciones del entorno estudiado. Míralo como una especie de "PenDrive" molecular que permitiría almacenar información para luego recuperarla y procesarla.

Ya esto de la ingeniería genética y las máquinas biológicas está llegando más allá de lo que podríamos pensar. Igual y en un futuro lejano podemos armar nuestra propia tropa de zergs. Aunque, ¿Quién sabe? El concepto de máquinas biológicas podría evolucionar en poco tiempo. La técnica de edición genética CRISPR/Cas9 podría proporcionarnos herramientas más allá de nuestra imaginación.

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Fuente: Nature