SuaraSekitar Terkini Kumpulan Berita dan Informasi dari berbagai sumber yang terpercaya
E. coli
tumbuh subur di usus kita, terkadang dengan efek yang tidak menguntungkan, dan ini memfasilitasi kemajuan ilmiah—dalam DNA, biofuel, dan vaksin covid Pfizer, untuk menyebutkan beberapa. Sekarang bakteri multitalenta ini memiliki trik baru: ia dapat memecahkan masalah labirin komputasi klasik menggunakan komputasi terdistribusi—membagi perhitungan yang diperlukan di antara berbagai jenis sel rekayasa genetika.
Prestasi yang rapi ini adalah penghargaan untuk biologi sintetik, yang bertujuan untuk memasang sirkuit biologis seperti sirkuit elektronik dan memprogram sel semudah komputer.
Eksperimen labirin adalah bagian dari apa yang beberapa peneliti anggap sebagai arah yang menjanjikan di lapangan: alih-alih merekayasa satu jenis sel untuk melakukan semua pekerjaan, mereka merancang beberapa jenis sel , masing-masing dengan fungsi yang berbeda, untuk menyelesaikan pekerjaan. Bekerja bersama-sama, mikroba yang direkayasa ini mungkin dapat “menghitung” dan memecahkan masalah lebih seperti jaringan multiseluler di alam liar.
Sejauh ini, baik atau buruk, memanfaatkan sepenuhnya kekuatan desain biologi telah menghindari, dan membuat frustrasi, para ahli biologi sintetik. “Alam bisa melakukan ini (pikirkan tentang otak), tapi kita
belum tahu bagaimana mendesainnya. tingkat kerumitan yang luar biasa menggunakan biologi,” kata Pamela Silver, ahli biologi sintetis di Harvard.
Studi dengan E. coli
sebagai pemecah labirin, yang dipimpin oleh ahli biofisika Sangram Bagh di Institut Fisika Nuklir Saha di Kolkata, adalah masalah “mainan” yang sederhana dan menyenangkan. Tetapi juga berfungsi sebagai bukti prinsip untuk komputasi terdistribusi di antara sel, menunjukkan bagaimana masalah komputasi yang lebih kompleks dan praktis dapat diselesaikan dengan cara yang sama. Jika pendekatan ini bekerja pada skala yang lebih besar, itu bisa membuka kunci aplikasi yang berkaitan dengan segala hal mulai dari obat-obatan hingga pertanian hingga perjalanan ruang angkasa.
“Saat kita bergerak untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks dengan sistem biologi rekayasa, menyebarkan beban seperti ini akan menjadi kapasitas penting untuk dibangun,” kata David McMillen, seorang bioengineer di University of Toronto.
Daftar Isi
Cara membangun labirin bakteri
Mendapatkan E. coli
untuk memecahkan masalah labirin melibatkan beberapa kecerdikan. Bakteri tidak berkeliaran di labirin istana dengan pagar tanaman yang dipangkas rapi. Sebaliknya, bakteri menganalisis berbagai konfigurasi labirin. Pengaturannya: satu labirin per tabung reaksi, dengan masing-masing labirin dihasilkan oleh ramuan kimia yang berbeda.
Resep bahan kimia disarikan dari kisi 2 × 2 yang mewakili masalah labirin. Kotak kiri atas grid adalah awal dari labirin, dan kotak kanan bawah adalah tujuannya. Setiap kotak di grid dapat berupa jalur terbuka atau terhalang, menghasilkan 16 kemungkinan labirin.
Bagh dan rekan-rekannya secara matematis menerjemahkan masalah ini ke dalam tabel kebenaran yang terdiri dari 1s dan 0s, menampilkan semua kemungkinan konfigurasi labirin. Kemudian mereka memetakan konfigurasi tersebut ke 16 ramuan berbeda dari empat bahan kimia. Ada atau tidak adanya setiap bahan kimia sesuai dengan apakah kotak tertentu terbuka atau terhalang di labirin.
Tim merancang beberapa set E. coli
dengan sirkuit genetik berbeda yang mendeteksi dan menganalisis bahan kimia tersebut. Bersama-sama, populasi campuran bakteri berfungsi sebagai komputer terdistribusi; masing-masing dari berbagai set sel melakukan bagian dari perhitungan, memproses informasi kimia dan memecahkan labirin.
Menjalankan percobaan, para peneliti pertama-tama menempatkan E. coli dalam 16 tabung reaksi, masing-masing menambahkan ramuan labirin kimia yang berbeda, dan membiarkan bakteri tumbuh. Setelah 48 jam, jika E. coli
tidak mendeteksi jalur yang jelas melalui labirin—yaitu, jika bahan kimia yang diperlukan tidak ada—maka sistem tetap gelap. Jika kombinasi kimia yang benar ada, sirkuit yang sesuai akan “aktif” dan bakteri secara kolektif mengekspresikan protein fluoresen, dalam warna kuning, merah, biru, atau merah muda, untuk menunjukkan larutan. “Kalau ada jalan, solusi, bakterinya bercahaya,” kata Bagh. 
Empat dari 16 kemungkinan konfigurasi labirin ditampilkan. Dua labirin di sebelah kiri tidak memiliki jalur yang jelas dari awal hingga tujuan (karena terhalang/berbayang kotak); dengan demikian, tidak ada solusi, dan sistem gelap. Untuk dua labirin di sebelah kanan, ada jalur yang jelas (kotak putih), jadi E. coli pemecah labirin bersinar—bakteri secara kolektif mengekspresikan protein fluoresen, menunjukkan solusinya.
KATHAKALI SARKAR DAN SANGRAM BAGH
Yang menurut Bagh sangat menarik adalah saat mengaduk-aduk 16 labirin, E. coli
memberikan bukti fisik bahwa hanya tiga yang dapat dipecahkan. “Menghitung ini dengan persamaan matematika tidak mudah,” katanya. “Dengan eksperimen ini, Anda dapat memvisualisasikannya dengan sangat sederhana.”
Tujuan tinggi
Bagh membayangkan komputer biologis seperti itu membantu dalam kriptografi atau steganografi (seni dan ilmu menyembunyikan informasi), yang menggunakan labirin untuk mengenkripsi dan menyembunyikan data, masing-masing. Tetapi implikasinya melampaui penerapan pada ambisi biologi sintetik yang lebih tinggi. (khususnya, sakelar sakelar dan osilator) yang memungkinkan sel memprogram sel untuk menghasilkan senyawa yang diinginkan atau bereaksi secara cerdas dalam lingkungannya.
Biologi, bagaimanapun, belum menjadi kolaborator yang paling kooperatif . Salah satu faktor pembatas adalah berapa banyak perubahan yang dapat Anda lakukan pada sel tanpa merusak viabilitasnya. “Sel memiliki kepentingannya sendiri,” kata McMillen, yang labnya sedang mengembangkan sistem berbasis ragi yang mendeteksi antibodi malaria dalam sampel darah dan sistem serupa untuk covid. Saat memasukkan komponen yang dirancang manusia ke dalam sistem biologis, dia berkata, “Anda sedang berjuang melawan seleksi alam dan entropi, yang merupakan dua kekuatan besar dalam hal kekuatan alam.”
Jika sebuah sel kelebihan beban dengan terlalu banyak barang-barang kecil, misalnya, ada risiko interferensi dan crosstalk—menghambat kinerja dan membatasi kemampuan sistem. Dengan pemecah labirin komputasi, Bagh mengatakan, algoritme dapat diprogram hanya menjadi satu jenis E. sel E.coli
. Tetapi sistem berjalan paling baik ketika fungsi sirkuit yang diperlukan didistribusikan di antara enam jenis sel.
“Ada batasan fisik pada berapa banyak bagian genetik yang dapat digunakan dalam satu sel, ” kata Karen Polizzi, seorang insinyur kimia di Imperial College London, yang mengembangkan biosensor seluler untuk memantau pembuatan protein terapeutik dan vaksin. “Ini membatasi kecanggihan konsep komputasi yang dapat dikembangkan.”
“Komputasi terdistribusi sebenarnya bisa menjadi cara untuk mencapai beberapa tujuan yang sangat tinggi,” tambahnya. “Karena tidak mungkin Anda membuat sel benar-benar melakukan tugas yang rumit dengan sendirinya.”
Supremasi seluler
Chris Voigt, ahli biologi sintetis di MIT (dan pemimpin redaksi ACS Synthetic Biology,
yang menerbitkan hasil Bagh), percaya bahwa komputasi terdistribusi adalah arah yang harus ditempuh oleh biologi sintetis.
Dalam pandangan Voigt, ambisi besar untuk sel mikroba dibenarkan—dan dia menjalankan perhitungan untuk mendukungnya. “Satu sendok teh bakteri memiliki lebih banyak gerbang logika di dalamnya daripada, menurut saya, 2 miliar prosesor Xeon,” katanya. “Dan itu memiliki lebih banyak memori dalam DNA daripada seluruh internet. Biologi memiliki kapasitas komputasi yang luar biasa, dan ia melakukannya dengan mendistribusikannya ke sejumlah besar sel.” Tetapi ada peringatan: “Sebuah gerbang membutuhkan waktu 20 menit untuk diproses, jadi sangat lambat.”
Tahun lalu, Voigt dan kolaborator berhasil memprogram DNA dengan algoritme kalkulator dan menghasilkan tampilan digital dengan fluoresing E. koli
. Mereka menggunakan perangkat lunak yang dibuat oleh lab Voigt, yang disebut Cello. Cello mengambil file dari Verilog—bahasa pemrograman yang digunakan untuk mendeskripsikan dan memodelkan sirkuit—dan mengubahnya menjadi DNA, sehingga jenis konfigurasi yang sama dapat dijalankan dalam sel. Semua sirkuit untuk E. Namun, kalkulator coli dijejalkan ke dalam satu jenis sel, satu koloni. “Kami telah mencapai batasan itu,” akunya. “Kita perlu mencari cara untuk membuat desain yang lebih besar.”
Bahkan jika para peneliti ingin menjalankan sesuatu yang rendah-fi menurut standar saat ini seperti sistem panduan Apollo 11 pada bakteri, Voigt mengatakan, itu tidak bisa dilakukan dalam sel tunggal yang direkayasa. “Kapasitasnya ada di sana,” katanya. “Kami hanya perlu cara untuk memecah algoritme lintas sel dan kemudian menghubungkan sel untuk berbagi informasi secara efisien sehingga mereka dapat secara kolektif melakukan perhitungan.”
Memang, Voigt mempertanyakan apakah secara langsung meniru komputasi elektronik tradisional adalah pendekatan terbaik untuk memanfaatkan kekuatan komputasi biologi dan memecahkan masalah berbasis bio yang kompleks.
Dalam mencari pendekatan yang tepat, Bagh juga baru-baru ini merancang jenis arsitektur jaringan saraf tiruan untuk perangkat keras bakteri. Dan dia tertarik untuk mengeksplorasi pendekatan yang melibatkan “logika fuzzy”, melampaui batasan biner 0
s dan 1 s menuju kontinum yang lebih selaras dengan kebisingan dan kekacauan sistem biologis yang hidup.
Ahli biologi sintetis ngel Goñi-Moreno, di Technical University of Madrid, berpikir dengan cara yang sama. “Jika kita akan bermain dengan teknologi hidup, kita perlu bermain dengan aturan sistem kehidupan,” katanya.
Goñi-Moreno membayangkan pemutusan dengan analogi sirkuit elektronik dengan memanfaatkan bagaimana sel merasakan dan merespons dan beradaptasi dengan lingkungannya, menggunakan seleksi alam itu sendiri sebagai alat untuk mendorong desain komputasi. Evolusi, katanya, adalah proses biologis yang menghitung informasi dari waktu ke waktu, mengoptimalkan sistem seluler untuk menyelesaikan beragam tugas.
Goñi-Moreno percaya pendekatan ini pada akhirnya dapat berujung pada apa yang dia menyebut “supremasi seluler.” Istilah ini menarik paralel yang disengaja dengan “supremasi kuantum” (sekarang kadang-kadang disebut “keutamaan kuantum”)—titik di mana komputer kuantum melebihi kemampuan komputasi konvensional dalam domain tertentu. Biokomputer yang telah berevolusi sedemikian rupa, kata Goñi-Moreno, mungkin menawarkan pemahaman pemecahan masalah yang unggul di berbagai bidang seperti meningkatkan produksi pertanian (pikirkan bakteri tanah yang dapat menyesuaikan bahan kimia yang mereka buat berdasarkan kondisi pergeseran) dan menargetkan terapi penyakit.
Jangan berharap E. coli untuk membantu menjelajahi internet atau memecahkan masalah P vs. NP—untuk itu, kita masih membutuhkan komputer kuno yang bagus.