Wie kann der Computerchip die Zukunft der Gensynthese vorhersagen?

Steckl

Bild: UC College of Engineering and Applied Science Der angesehene Forschungsprofessor Andrew Steckl, Ohio Eminent Scholar, studiert Elektrotechnik, Biomedizin und Werkstofftechnik. mehr  ansehen

Bildnachweis: Joseph Fuqua II/UC Creative

Anhand eines Vergleichs mit der Evolution von Computerchips könnte die Erzeugung von synthetischem Leben bald zum Greifen nah sein.

Computerprogrammierung und Gensynthese scheinen wenig gemeinsam zu haben. Aber laut Professor Andrew Steckl von der University of Cincinnati, einem angesehenen Gelehrten aus Ohio, machen ihn die technologischen Sprünge in ersterem optimistisch, dass eine groß angelegte Genherstellung erreichbar ist.

Steckl und sein Student Joseph Riolo nutzten die Geschichte der Mikrochipentwicklung und groß angelegter Computersoftwareplattformen als Vorhersagemodell, um ein weiteres komplexes System, die synthetische Biologie, zu verstehen. Steckl sagte, das Projekt sei durch Kommentare eines anderen Studenten in seiner Gruppe, Eliot Gomez, inspiriert worden.

„Keine Analogie ist perfekt. DNA erfüllt bestimmte Definitionen von digitalem Code nicht“, sagte Riolo, „aber es gibt viele Möglichkeiten, wie das Genom und der Softwarecode vergleichbar sind.“

Ihre Analyse wurde im Nature-Journal Scientific Reports veröffentlicht .

Laut der UC-Studie hat die synthetische Biologie das Potenzial, „der nächste epochale technologische Fortschritt des Menschen nach der Mikroelektronik und dem Internet“ zu sein. Seine Anwendungen sind grenzenlos, von der Schaffung neuer Biokraftstoffe bis hin zur Entwicklung neuer medizinischer Behandlungen.

Wissenschaftler des J. Craig Venter Institute schufen 2010 den ersten synthetischen Organismus, als sie ein künstliches Genom von Mycoplasma mycoides in eine andere Bakterienzelle transplantierten. Die Entwicklung dieses relativ einfachen künstlichen Genoms dauerte 15 Jahre und kostete mehr als 40 Millionen Dollar.

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Aber indem wir die Entwicklung von Computerchips als Leitfaden verwenden, sagte Steckl, können wir ableiten, dass die Geschwindigkeit und die Kosten für die Herstellung von ähnlichem synthetischem Leben im Laufe der Zeit einem ähnlichen Verlauf folgen könnten wie die Leistung und die Kosten von Elektronik.

Der Artikel hebt den Vergleich und die Ähnlichkeiten zwischen biologischen und digitalen Codierungssprachen in Bezug auf Alphabet, Wörter und Sätze hervor. Die Autoren betonen jedoch, dass die DNA-Kodierung – die Kombinationen von Adenin, Guanin, Thymin und Cytosin, die ein Genom bilden – nur einen Teil der komplexen Geschichte der Gene erzählt und Dinge wie die Epigenetik auslässt.

„Es gibt alle möglichen Vorbehalte, aber wir brauchen einen Vergleich nullter Ordnung, um diesen Weg einzuschlagen“, sagte Steckl, ein angesehener Forschungsprofessor, der gemeinsame Ernennungen in Elektrotechnik, Biomedizintechnik und Werkstofftechnik am College of Engineering and Applied der UC innehat Wissenschaft.

„Können wir die Komplexität der Programmierung eines Kampfflugzeugs oder Mars-Rover mit der Komplexität vergleichen, die mit der Erstellung eines Genoms eines Bakteriums verbunden ist?“ fragte Steckl. „Sind sie von der gleichen Größenordnung oder sind sie wesentlich komplizierter?

„Entweder sind biologische Organismen viel komplizierter und stellen die komplizierteste ‚Programmierung‘ dar, die je gemacht wurde – also gibt es keine Möglichkeit, sie künstlich zu duplizieren – oder vielleicht sind sie von der gleichen Größenordnung wie die Erstellung der Codierung für eine F-35 Kampfflugzeug oder ein Luxusauto, also ist es vielleicht möglich.“

Das Mooresche Gesetz ist ein Vorhersagemodell für die Weiterentwicklung von Computerchips. Benannt nach dem Informatiker Gordon Moore, Mitbegründer von Intel, deutet es darauf hin, dass technologische Fortschritte ein exponentielles Wachstum von Transistoren auf einem einzigen Computerchip ermöglichen.

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Und 55 Jahre nachdem Moore seine Theorie entworfen hat, sehen wir sie immer noch in dreidimensionalen Mikrochips am Werk, auch wenn die Fortschritte geringere Vorteile in Bezug auf Leistung und Leistungsreduzierung bieten als frühere Sprünge nach vorne.

Seit 2010, so die Studie, hat sich der Preis für die Bearbeitung von Genen und die Synthetisierung von Genomen alle zwei Jahre etwa halbiert, so wie es das Moore’sche Gesetz vorschlägt.

„Dies würde bedeuten, dass die Synthese eines künstlichen menschlichen Genoms ungefähr 1 Million Dollar kosten könnte und einfachere Anwendungen wie ein kundenspezifisches Bakterium für nur 4.000 Dollar synthetisiert werden könnten“, sagten die Autoren in der Studie.

„Diese Kombination aus überwindbarer Komplexität und moderaten Kosten rechtfertigt die akademische Begeisterung für die Synthetische Biologie und wird auch weiterhin das Interesse an den Regeln des Lebens wecken“, so das Fazit der Studie.

Ebenso sagte Steckl, dass die Biotechnik ein integraler Bestandteil praktisch jeder Industrie und Wissenschaft werden könnte, ähnlich wie sich die Informatik von einer Nischendisziplin zu einer kritischen Komponente fast jeder Wissenschaft entwickelt hat.

„Ich sehe einen Zusammenhang zwischen der Entwicklung der Informatik als Disziplin. Heute sieht man Heavy-Duty-Computing in allen wissenschaftlichen Disziplinen“, sagte Steckl. „Ich sehe etwas Ähnliches in der Welt der Biologie und Biotechnik. Biologie ist überall. Es wird interessant sein zu sehen, wie sich diese Dinge entwickeln.“

Sowohl Steckl als auch Riolo stimmen darin überein, dass die Fähigkeit, künstliches Leben zu erschaffen, nicht unbedingt die Last oder moralische Autorität dazu mit sich bringt.

„Das ist nicht auf die leichte Schulter zu nehmen“, sagte Steckl. „Es ist nicht so einfach, wie wir es tun sollten, weil wir es tun können. Man sollte auch die philosophischen oder sogar religiösen Implikationen berücksichtigen.“

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Tagebuch

Wissenschaftliche Berichte

Forschungsmethode

Meta-Analyse

Gegenstand der Forschung

Unzutreffend

Artikelüberschrift

Vergleichende Analyse der Komplexität des Genomcodes und der Herstellbarkeit mit technischen Benchmarks

Veröffentlichungsdatum des Artikels

18. Februar 2022

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