LA CUESTIÓN DE LA TECNOLOGÍA Y EL DISEÑO: Los investigadores ahora pueden diseñar y producir material genético en masa, una técnica que ayudó a construir las vacunas de ARNm. ¿Qué podría darnos a continuación?
por Yiren Lu
Hace diez años, cuando Emily Leproust era directora de investigación en el gigante de las ciencias biológicas Agilent, un par de científicos-ingenieros de unos 50 años, Bill Banyai y Bill Peck, se le acercaron con una idea para una empresa. Los Bills, como se les denominó más tarde, eran veteranos de la biotecnología. Peck era ingeniero mecánico de formación con especialidad en mecánica de fluidos; Banyai era un experto en semiconductores que había trabajado en genómica desde mediados de la década de 2000, facilitando la transición de la secuenciación de Sanger de la vieja escuela, que procesa un solo fragmento de ADN a la vez, a la secuenciación de próxima generación, que funciona a través de millones de fragmentos simultáneamente. Cuando se miniaturizó la química y se colocó en un chip de silicio, la lectura del ADN se volvió rápida, barata y generalizada. Los Bills, que se conocieron cuando Banyai contrató a Peck para trabajar en un proyecto de genómica,
En ese momento, la síntesis de ADN era un proceso lento y difícil. Los reactivos, esas famosas bases (A, T, C y G) que componen el ADN, se pipetearon en una placa de plástico con 96 hoyos o pocillos, cada uno de los cuales contenía aproximadamente 50 microlitros, equivalente a una gota de líquido de un gotero. “En una placa de 96 pocillos, conceptualmente lo que tienes que hacer es poner líquido, mezclar, esperar, tal vez aplicar algo de calor y luego sacar el líquido”, dice Leproust. Los proyectos de ley propusieron poner este mismo proceso en un chip de silicio que, con la misma huella que una placa de 96 pocillos, podría contener un millón de pozos diminutos, cada uno con un volumen de 10 picolitros, o menos de una millonésima parte del volumen. tamaño de un pocillo de 50 microlitros.
Debido a que los pozos eran tan pequeños, no podían simplemente pipetear líquidos en ellos. En su lugar, utilizaron lo que era esencialmente una impresora de inyección de tinta para rellenarlos, distribuyendo A, T, C y G en lugar de tintas pigmentadas. Se añadió un catalizador llamado tetrazol para unir bases en una secuencia de ADN de una sola hebra; La óptica avanzada hizo posible una alineación perfecta. El resultado fue que en lugar de producir 96 piezas de ADN al mismo tiempo, ahora podían imprimir millones.
El concepto era simple, pero, dice Leproust, “la ingeniería fue difícil”. Cuando sintetiza ADN, explica, el rendimiento o la tasa de éxito disminuye con cada base agregada. Las A y las T se unen más débilmente que las G y las C, por lo que las secuencias de ADN con un gran número de A y T consecutivas suelen ser inestables. En general, cuanto más larga sea la hebra de ADN, mayor será la probabilidad de errores. Twist Bioscience, la compañía que fundaron Leproust and the Bills, actualmente sintetiza los fragmentos de ADN más largos de la industria, hasta 300 pares de bases. Llamados oligos, luego se pueden unir para formar genes.
En la actualidad, Twist cobra nueve centavos por par base de ADN, una disminución de casi diez veces respecto al estándar de la industria hace una década. Como cliente, puede visitar el sitio web de Twist, cargar una hoja de cálculo con la secuencia de ADN que desee, seleccionar una cantidad y pagarla con una tarjeta de crédito. Después de unos días, el ADN se entrega a la puerta de su laboratorio. En ese punto, puede insertar el ADN sintético en las células y hacer que comiencen a producir, con suerte, las moléculas objetivo que el ADN está codificado para producir. Estas moléculas eventualmente se convierten en la base de nuevos medicamentos, aromas alimentarios, carne falsa, fertilizantes de próxima generación, productos industriales para la industria del petróleo. Twist es una de las empresas que venden genes sintéticos, apostando por un futuro lleno de productos de bioingeniería con ADN como sus componentes básicos.
En cierto modo, ese futuro ha llegado. La síntesis de genes está detrás de dos de los “productos” más importantes del año pasado: las vacunas de ARNm de Pfizer y Moderna. Casi tan pronto como los CDC chinos lanzaron por primera vez la secuencia genómica del SARS-CoV-2 a las bases de datos públicas en enero de 2020, las dos compañías farmacéuticas pudieron sintetizar el ADN que corresponde a un antígeno particular en el virus, llamado proteína de pico. Esto significaba que sus vacunas, a diferencia de los análogos tradicionales, que enseñan al sistema inmunológico a reconocer un virus mediante la introducción de una versión debilitada del mismo, podrían entregar instrucciones genéticas que inciten al cuerpo a crear solo la proteína de pico, por lo que será reconocida y atacada durante un período de tiempo. infección viral real.
Tan recientemente como hace 10 años, esto habría sido apenas factible. Habría sido un desafío para los investigadores sintetizar una secuencia de ADN lo suficientemente larga como para codificar la proteína de pico completa. Pero los avances técnicos de los últimos años permitieron a los desarrolladores de vacunas sintetizar piezas mucho más largas de ADN y ARN a un costo mucho menor y más rápidamente. Tuvimos prototipos de vacunas en cuestión de semanas y vacunas en brazos durante el año.
Ahora, las empresas y los científicos miran hacia un futuro posterior a Covid en el que se desplegará la síntesis de genes para abordar una variedad de otros problemas. Si la primera fase de la revolución de la genómica se centró en la lectura de genes a través de la secuenciación de genes, la segunda fase trata sobre la escritura de genes. Crispr, la tecnología de edición de genes cuyos inventores ganaron el Premio Nobel el año pasado, ha recibido mucha más atención, pero el auge de la síntesis de genes promete ser un desarrollo igualmente poderoso. Crispr es como editar un artículo, lo que nos permite realizar cambios precisos en el texto en puntos específicos. La síntesis de genes es como escribir el artículo desde cero.
Como muchas tecnologías en su infancia, la síntesis de genes (junto con el campo que ha habilitado, la biología sintética) ha provocado una gran cantidad de especulaciones y actividad de puesta en marcha. La mayoría de las empresas, excepto las que trabajan en el coronavirus, se encuentran en fases experimentales; sus aplicaciones aún no han arrojado resultados concluyentes. Aún así, las posibilidades cautivan tanto a los inversores como a los científicos, ya sea que estén fabricando microorganismos para producir productos químicos industriales o manipulando células humanas para tratar trastornos médicos. Si incluso un pequeño porcentaje de estos esfuerzos tiene éxito, podrían conducir a mercados de billones de dólares. La analogía utilizada con frecuencia por los capitalistas de riesgo biotecnológicos es que estamos en los días de Apple II de la biología sintética, con el equivalente de iMacs y iPhones aún por llegar. Es una afirmación grandiosa, pero no inverosímil, especialmente ahora que Covid ha probado algunas de las tecnologías subyacentes. La informática personal creó nuestras vidas digitales; leer y escribir ADN podría significar control sobre nuestros físicos.
Entre los aforismos de la biología sintética se encuentra este: la naturaleza es el mejor innovador . Por ejemplo, CaS-9, la enzima “cortante” utilizada en Crispr, fue originalmente una defensa que las bacterias desarrollaron para combatir los virus. Pero el aforismo pasa por alto el hecho de que durante la mayor parte de la historia de la humanidad, la naturaleza también ha sido opaca, lo que requiere que la humanidad se tope con sus inventos por casualidad. Penicilina, quinina: muchos de nuestros productos básicos en los botiquines se han descubierto por dejar los alimentos fuera durante demasiado tiempo o por encontrar los ingredientes activos en remedios herbales. Solo desde el advenimiento de la química moderna hemos podido escribir el tipo de fórmulas que son comunes en física y matemáticas.
Luego vino la revolución de la genómica. La primera fase, marcada por hitos como la secuenciación del genoma humano y por la aparición de empresas como 23andMe, se centró en la lectura de genes. La segunda fase, que acaba de comenzar, trata sobre la escritura de genes. Ahora es posible tomar nuestra comprensión de la biología molecular, cómo el ADN especifica la secuencia de ARN, que a su vez especifica la producción de proteínas, y usar Crispr y la síntesis de ADN para diseñar recetas genéticas que produzcan los resultados que queremos. Entonces, ¿cómo se ve esto en la práctica?
Uno de los clientes más importantes de Twist es Ginkgo Bioworks, una empresa de ingeniería celular que se hizo pública con gran fanfarria en septiembre y, a mediados de noviembre, estaba valorada en 25.000 millones de dólares. Las oficinas principales de Ginkgo ocupan un almacén reformado en el distrito portuario de Boston. Cuando visité hace unos meses, Patrick Boyle, un ejecutivo de Ginkgo, me acompañó a través de sus cinco “fundiciones”, llamadas así en honor a las plantas de fabricación de microchips. Pasamos una máquina que usa tecnología de microfluidos para mezclar reactivos y células y otra que usa espectrometría de masas para analizar rápidamente la composición química de los líquidos.
Durante décadas, la unidad de trabajo fundamental de la investigación biológica ha sido el estudiante de posgrado humilde, que se afana en pipetear líquidos, tomar medidas, revisar los resultados y, si tiene suerte, tal vez realizar algunos experimentos al mes. Ginkgo, por el contrario, ha traído la eficiencia de una línea de ensamblaje al laboratorio, utilizando máquinas que pueden pipetear, mezclar y analizar con mucha más precisión que cualquier humano, lo que hace posible ejecutar miles de experimentos diferentes al mismo tiempo.
Ginkgo es una empresa de “plataforma”: en lugar de producir productos finales para sí misma, diseña células para sus clientes. El proceso es más o menos así: un cliente llama a Ginkgo y dice: “Estamos buscando producir un aroma de rosas para nuestros perfumes que sea más barato que destilarlo de flores”. Los diseñadores de Ginkgo revisan una biblioteca de genes y seleccionan aquellos que se conocen por observación o secuenciación previa para producir las características del aceite de rosa. Después de que estas secuencias se colocan en una computadora, Ginkgo solicita el ADN a Twist u otros proveedores, quienes realizan gran parte de la síntesis de los pares de bases.
En Ginkgo, el ADN sintetizado se inserta en una célula huésped, quizás levadura, que comienza a producir enzimas y péptidos. Sigue la prueba y el error. Quizás los resultados de la primera secuencia genética sean demasiado florales, no lo suficientemente picantes; tal vez los de la segunda secuencia genética tengan el olor correcto, pero las células no producen suficiente. Una vez que se encuentra un prototipo efectivo, Ginkgo aumenta su producción cultivando la levadura en cubas grandes y agilizando un proceso para extraer las moléculas deseadas de la sopa. Lo que ofrece Ginkgo es una receta e ingredientes (el código genético ganador, la célula huésped y las condiciones en las que las células deben nutrirse) que el cliente puede usar por sí solo.
La plataforma de Ginkgo atrajo por primera vez a clientes en la industria de las fragancias, pero en los últimos dos años se ha asociado con compañías farmacéuticas para buscar nuevas terapias. Uno de esos proyectos busca descubrir la próxima generación de antibióticos para contrarrestar la resistencia a los antibióticos. Lucy Foulston, con experiencia en microbiología molecular, está liderando el esfuerzo; Tom Keating, químico, está trabajando con ella. Juntos, destacaron para mí una hermosa y retorcida paradoja: la mayoría de los antibióticos y la mayoría de las resistencias a los antibióticos provienen de las propias bacterias. Las bacterias portan fragmentos genéticos con instrucciones para producir moléculas antimicrobianas que matan a otras bacterias. Por lo general, también tienen una capacidad de auto-resistencia, de modo que las bacterias que producen un antibiótico en particular evitan suicidarse.
Históricamente, se han tomado dos caminos para crear nuevos antibióticos. El primero, celebrado en las historias de Alexander Fleming y el pan mohoso, es buscarlos en el mundo natural: los científicos salen, obtienen un poco de tierra de un géiser o arrecife de coral, ponen lo que encuentran en una placa de Petri y ven si mata cualquier bacteria interesante. El segundo enfoque consiste en examinar bibliotecas químicas en busca de moléculas que muestren actividad antibacteriana. Juntos, estos dos enfoques nos proporcionaron un suministro constante de nuevos antibióticos hasta las décadas de 1980 y 1990, cuando los descubrimientos comenzaron a agotarse.
“Hubo mucha especulación”, dice Keating. “¿Encontramos todos los útiles? ¿Encontramos todo lo que fue fácil de encontrar? ¿Nos encontramos con bacterias que ahora son tan difíciles de matar que las nuevas que encontramos realmente no funcionan en ellas? ” Cualquiera sea la razón, la realidad es que nos hemos estado quedando sin antibióticos nuevos ante la creciente resistencia a los antibióticos.
“Creo que de lo que estamos rascando la superficie es si podemos programar la biología para que haga lo que los químicos han hecho tradicionalmente”.
El proyecto de antibióticos en Ginkgo está buscando a través de genomas bacterianos segmentos codificados para generar nuevos antimicrobianos. Los esfuerzos de secuenciación de los años 90 y 2000 produjeron grandes bases de datos de genomas bacterianos, tanto públicos como privados, que han proporcionado a los científicos una comprensión cada vez más sofisticada de qué genes producen qué moléculas. Y los científicos también han desarrollado las técnicas necesarias para, como dice Foulston, “sacar estos genes, ponerlos en otra cepa bacteriana” – una con la que saben cómo trabajar – “y luego persuadir a esa cepa en particular para que produzca la molécula de interés. “
Keating continúa: “Ya no necesitamos el organismo. No necesitamos que esté creciendo en un plato. No lo necesitamos para matar a nada más. Todo lo que necesitamos es el código “.
No importa cuántas metáforas de programación uses, el ADN es más complicado que el código. Si escribe “imprimir ‘hola mundo'”, espera que la computadora devuelva “hola mundo”. Si sintetiza una secuencia de ADN, ACTCAG, y la coloca en una célula, es posible que pueda predecir con cierta confianza lo que sale de la célula, pero nunca se sabe realmente.
Sin embargo, la biotecnología ha llegado en un momento nuevo y singular: uno en el que el software, el hardware, la ciencia de datos y la ciencia de laboratorio son finalmente lo suficientemente maduros como para trabajar juntos y reforzarse mutuamente. Las vacunas de ARNm, que no habían sido aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos antes de la pandemia, son un excelente ejemplo; El proyecto de antibióticos de Ginkgo es otro. Y los avances adicionales en el aprendizaje automático y el modelado informático solo multiplicarán las posibilidades. Lo mismo ocurre con los semiconductores: por más pequeño que pueda parecer uno de los pozos de 10 picolitros de Twist, Leproust señala que, desde la perspectiva de la industria de semiconductores del siglo XXI, es “un Gran Cañón, casi como estar en la Edad de Piedra”. La empresa ya está experimentando con chips cuyos pozos son más de 300 veces más pequeños, con diámetros de 150 nanómetros. (Para referencia,
Para la biología sintética, la próxima frontera es ir donde ni siquiera la naturaleza ha ido. En lugar de intentar reproducir el aroma de una rosa, ¿podemos combinar genes para producir aromas aún más embriagadores? ¿Podemos convertir el ADN en circuitos que permitan a las células actuar como computadoras vivientes? “Hasta ahora, solo estamos tomando lo que la naturaleza ya ha inventado, copiándolo, quizás optimizándolo”, dice Keating. Pero aspira al tipo de mando y poder creativo que ahora disfrutan los químicos, que pueden sintetizar todo lo que se puede diagramar. “Creo que de lo que solo estamos rascando la superficie es de si podemos programar la biología para que haga lo que los químicos han hecho tradicionalmente”, dice. “Si puedes dibujar una molécula en una hoja de papel, ¿podemos diseñar un organismo para producir esa molécula, incluso si es algo que la naturaleza nunca ha visto antes? No estamos ni cerca de eso, pero, ya sabes, pasos de bebé “.
Yiren Lu es escritora e ingeniera de software con sede en Nueva York. Escribió por última vez para la revista sobre empresas emergentes que intentan arreglar reuniones virtuales.
Fuente: https://www.nytimes.com/2021/11/24/magazine/gene-synthesis.html
