En biología y otras ciencias experimentales, un experimento in silico es aquel que se realiza en computadora o mediante simulación por computadora . La frase es pseudo-latina para "en silicio", refiriéndose al silicio en chips de computadora. Fue acuñado en 1987 como una alusión a las frases latinas in vivo , in vitro e in situ , que se utilizan comúnmente en biología (especialmente en biología de sistemas ). Las últimas frases se refieren, respectivamente, a experimentos realizados en organismos vivos, organismos vivos externos y dónde se encuentran en la naturaleza.
Historia
El primer uso conocido de la frase fue por Christopher Langton para describir la vida artificial, en el anuncio de un taller sobre ese tema en el Centro de Estudios No Lineales del Laboratorio Nacional de Los Alamos en 1987. [1] [2] La expresión in silico fue utilizado por primera vez para caracterizar experimentos biológicos llevados a cabo íntegramente en una computadora en 1989, en el taller "Autómatas celulares: teoría y aplicaciones" en Los Alamos, Nuevo México, por Pedro Miramontes, matemático de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), presentando el informe " Restricciones fisicoquímicas del ADN y ARN , autómatas celulares y evolución molecular". Posteriormente, Miramontes presentó el trabajo como su tesis doctoral . [3]
In silico se ha utilizado en libros blancos escritos para apoyar la creación de programas de genoma bacteriano por parte de la Comisión de la Comunidad Europea. El primer artículo de referencia donde aparece "in silico" fue escrito por un equipo francés en 1991. [4] El primer capítulo de un libro referenciado donde aparece " in silico " fue escrito por Hans B. Sieburg en 1990 y presentado durante una escuela de verano en Complex Sistemas en el Instituto Santa Fe. [5]
La frase "in silico" se aplicó originalmente solo a simulaciones por computadora que modelaban procesos naturales o de laboratorio (en todas las ciencias naturales), y no se refería a cálculos hechos por computadora de manera genérica.
Descubrimiento de fármacos con detección virtual
Se cree que el estudio in silico en medicina tiene el potencial de acelerar la tasa de descubrimiento al tiempo que reduce la necesidad de costosos trabajos de laboratorio y ensayos clínicos. Una forma de lograrlo es produciendo y seleccionando candidatos a fármacos de forma más eficaz. En 2010, por ejemplo, utilizando el algoritmo de acoplamiento de proteínas EADock (ver Acoplamiento de ligando de proteína ), los investigadores encontraron inhibidores potenciales de una enzima asociada con la actividad del cáncer in silico . Más tarde se demostró que el cincuenta por ciento de las moléculas eran inhibidores activos in vitro . [6] [7] Este enfoque difiere del uso de costosos laboratorios robóticos de detección de alto rendimiento (HTS) para probar físicamente miles de compuestos diversos al día, a menudo con una tasa de aciertos esperada del orden del 1% o menos y se espera que aún menos ser pistas reales después de más pruebas (ver descubrimiento de fármacos ).
Como ejemplo, la técnica se utilizó para un estudio de reutilización de fármacos con el fin de buscar posibles curas para COVID-19 (SARS-CoV-2). [8]
Modelos de celdas
Se han realizado esfuerzos para establecer modelos informáticos de comportamiento celular. Por ejemplo, en 2007 los investigadores desarrollaron un modelo in silico de tuberculosis para ayudar en el descubrimiento de fármacos, con el beneficio principal de que es más rápido que las tasas de crecimiento simuladas en tiempo real, lo que permite observar fenómenos de interés en minutos en lugar de meses. [9] Se pueden encontrar más trabajos que se centren en modelar un proceso celular particular, como el ciclo de crecimiento de Caulobacter crescentus . [10]
Estos esfuerzos distan mucho de ser un modelo informático exacto y totalmente predictivo del comportamiento completo de una célula. Las limitaciones en la comprensión de la dinámica molecular y la biología celular , así como la ausencia de poder de procesamiento informático disponible, obligan a grandes suposiciones simplificadoras que limitan la utilidad de los modelos celulares presentes in silico, que son muy importantes para la investigación del cáncer in silico. [11]
Genética
Las secuencias genéticas digitales obtenidas a partir de la secuenciación de ADN pueden almacenarse en bases de datos de secuencias , analizarse (ver Análisis de secuencia ), modificarse digitalmente o usarse como plantillas para crear nuevo ADN real utilizando síntesis de genes artificiales .
Otros ejemplos
Las tecnologías de modelado in silico basadas en computadora también se han aplicado en:
- Análisis de células completas de huéspedes procariotas y eucariotas , por ejemplo, E. coli , B. subtilis , levadura , CHO o líneas celulares humanas.
- Descubrimiento de una cura potencial para COVID-19. [12]
- Desarrollo y optimización de bioprocesos , por ejemplo, optimización del rendimiento del producto.
- Simulación de ensayos clínicos oncológicos que explotan infraestructuras de computación grid , como la European Grid Infrastructure , para mejorar el rendimiento y la eficacia de las simulaciones. [13]
- Análisis, interpretación y visualización de conjuntos de datos heterólogos de diversas fuentes, por ejemplo , datos del genoma , transcriptoma o proteoma
- Validación de los pasos de asignación taxonómica en el estudio de la metagenómica de herbívoros. [14]
- Diseño de proteínas. Un ejemplo es RosettaDesign, un paquete de software en desarrollo y gratuito para uso académico. [15] [16] [17] [18]
Ver también
- Proyección virtual
- Biología Computacional
- Biomodelado computacional
- Experimento informático
- Plegable en casa
- Modelo celular
- Estudios no clínicos
- Órgano en un chip
- Programas de diseño molecular in silico
- Medicina in silico
- Laboratorio seco
Referencias
- ^ "Grupos de Google" . groups.google.com . Consultado el 5 de enero de 2020 .
- ^ Hameroff, SR (11 de abril de 2014). Computación máxima: conciencia biomolecular y nanotecnología . Elsevier. ISBN 978-0-444-60009-7.
- ^ Miramontes P. (1992) Un modelo de autómata celular para la evolución de los ácidos nucleicos. Tesis doctoral. UNAM.
- ^ Danchin, A; Médigue, C; Gascuel, O; Soldano, H; Hénaut, A (1991), "De los bancos de datos a las bases de datos", Investigación en microbiología , 142 (7-8): 913-6, CiteSeerX 10.1.1.637.3244 , doi : 10.1016 / 0923-2508 (91) 90073- J , PMID 1784830
- ^ Sieburg, HB (1990), "Estudios fisiológicos in silico ", Estudios en las ciencias de la complejidad , 12 : 321–342
- ^ Röhrig, Ute F .; Awad, Loay; Grosdidier, AuréLien; Larrieu, Pierre; Stroobant, Vincent; Colau, Didier; Cerundolo, Vincenzo; Simpson, Andrew JG; et al. (2010), "Diseño racional de los inhibidores de la indolamina 2,3-dioxigenasa", Journal of Medicinal Chemistry , 53 (3): 1172–89, doi : 10.1021 / jm9014718 , PMID 20055453
- ^ Instituto Ludwig para la Investigación del Cáncer (2010, 4 de febrero). Nueva herramienta computacional para el tratamiento del cáncer . ScienceDaily . Consultado el 12 de febrero de 2010.
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enlaces externos
- World Wide Words: In silico
- Proyecto del Séptimo Programa Marco de CADASTER destinado a desarrollar métodos computacionales in silico para minimizar las pruebas experimentales para el registro, evaluación, autorización y restricción de sustancias químicas REACH
- En Silico Biology. Revista de modelado y simulación de sistemas biológicos
- En Silico Farmacología