Em formação

Linguagem de programação para células do MIT


Eu li muito sobre a linguagem de programação, Cello, que o MIT criou para programar o DNA; no entanto, não consigo encontrar nenhuma fonte online que mostre como programar com o Cello. Existem boas fontes no que diz respeito a este tópico?

Obrigado


Não tenho certeza se isso está no tópico, já que você realmente poderia ter encontrado essas informações por conta própria.

  1. Você não cita uma fonte para suas informações sobre isso, o que não ajuda você ou qualquer pessoa interessada neste tópico. Aqui está um artigo da Nature News.

  2. Se você clicar no link daquele artigo, você acessa o site do Violoncelo. Você precisa escolher um nome e uma senha para entrar, mas não são solicitados dados pessoais. Tudo o que eles terão é o número IP do seu computador.

As informações neste site não significam muito para ninguém que não esteja envolvido com biologia sintética.


BOSTON e LOS ANGELES, 11 de maio de 2021 / PRNewswire / -

  • A combinação de negócios com a Soaring Eagle Acquisition Corp. (Nasdaq: SRNG) avalia a Ginkgo Bioworks, Inc. em uma avaliação patrimonial pré-monetária de $ 15 bilhões e espera-se que forneça até $ 2,5 bilhões de recursos primários.
  • Os investidores institucionais comprometeram US $ 775 milhões em um PIPE com excesso de subscrições, com investimentos âncora de Baillie Gifford, Putnam Investments e fundos e contas administrados pela Counterpoint Global (Morgan Stanley Investment Management). Novos investidores, incluindo contas assessoradas por ARK Investment Management LLC, ArrowMark Partners, Bain Capital Public Equity, Berkshire Partners e Franklin Advisers também se juntaram. Os investidores existentes, incluindo Cascade Investment, Casdin Capital, General Atlantic, Senator Investment Group, fundos e contas assessorados por T. Rowe Price Associates, Inc., e Viking Global Investors também estão participando.
  • Eagle Equity Partners está co-patrocinando a transação com a Bellco Capital, liderada pelo Dr. Arie Belldegrun, um líder no campo de terapia celular e genética e fundador da Kite Pharma e Allogene Therapeutics, e ambos os co-patrocinadores também estão investindo no PIPE .
  • O Dr. Belldegrun fará parte do conselho de diretores junto com Harry Sloan, o CEO da Soaring Eagle. Os atuais diretores independentes da Ginkgo, incluindo Marijn Dekkers, Christian Henry e Shyam Sankar, farão parte do conselho de diretores da empresa combinada.
  • Jason Kelly, CEO da Ginkgo, e Reshma Shetty, presidente / COO da Ginkgo, continuarão a liderar o pós-fechamento da empresa combinada e também servir no conselho de diretores.
  • A Ginkgo espera gerar $ 150 milhões de receita em 2021, representando um crescimento de aproximadamente 96% a partir de 2020.
  • A consideração é inteiramente primária e todos os rendimentos irão para a construção do negócio.
  • Uma apresentação pré-gravada para o investidor estará disponível em 11 de maio de 2021 às 8h00 ET.

A Ginkgo Bioworks, Inc. (& quotGinkgo & quot) e a Soaring Eagle Acquisition Corp. (Nasdaq: SRNG) (& quotSoaring Eagle & quot), uma empresa de aquisição de propósito específico de capital aberto, concordaram em uma combinação de negócios que resultará na Ginkgo se tornando uma empresa de capital aberto.

Há uma consciência crescente das capacidades e do potencial da biologia projetada, variando de vacinas de mRNA a proteínas livres de animais e plásticos renováveis. Assim como a programação de computadores impactou todas as indústrias baseadas em informações (incluindo mídia, telecomunicações, publicidade e finanças), a programação de células tem o potencial de impactar todas as indústrias de bens físicos (incluindo terapêuticas, alimentos, agricultura, produtos químicos e eletrônicos). A Ginkgo programa células vivas para clientes em qualquer setor, para que eles possam realizar o potencial da biologia para desenvolver produtos mais sustentáveis ​​e inovadores.

Os fundadores do Ginkgo trabalham juntos há quase vinte anos, desde que se conheceram no MIT. Eles lançaram o Ginkgo em 2008 com o objetivo consistente de desenvolver uma plataforma que tornasse a programação de células mais fácil para seus clientes e parceiros. A plataforma da Ginkgo aproveita a automação robótica avançada, software proprietário e análise de dados para melhorar continuamente a tecnologia (& quotFoundry & quot), bem como o conhecimento e ativos biológicos reutilizáveis ​​(& quotCodebase & quot) necessários para projetar biologia. A Ginkgo construiu uma plataforma de dados e engenharia escalonável integrando um espectro de ferramentas inovadoras de ciências biológicas em sua fundição e acumulou uma base de código biológica grande, flexível e diversa para facilitar a inovação em uma ampla variedade de aplicações.

& quotA mágica da biologia é que as células funcionam em código digital semelhante a um computador, exceto que em vez de 0s e 1s são As, Ts, Cs e Gs, & quot, disse Jason Kelly, cofundador e CEO da Ginkgo Bioworks, Inc. & quotGinkgo's plataforma torna mais fácil programar esse código, e estamos disponibilizando essa plataforma para organizações que trabalham para resolver nossos problemas mais urgentes. De vacinas de mRNA que chegam aos braços das pessoas ao combate às mudanças climáticas, a oportunidade de trabalhar com células programadas nunca foi tão aparente. Estamos entusiasmados com a parceria com Arie, bem como com a equipe da Soaring Eagle para dar vida a essa visão. & Quot

Em conexão com o fechamento da transação, a Soaring Eagle pretende alterar seu nome para Ginkgo Bioworks Holdings, Inc., alterar sua jurisdição de formação para Delaware e listar sob um novo símbolo.

A transação implica em uma avaliação patrimonial pré-monetária para a Ginkgo de US $ 15,0 bilhões, e espera-se que forneça até US $ 2,5 bilhões de receita bruta em dinheiro. Os rendimentos brutos incluem $ 1,725 ​​bilhão em dinheiro da Soaring Eagle (sujeito a quaisquer resgates pelos acionistas públicos da Soaring Eagle) e $ 775 milhões em rendimentos de uma transação PIPE ao preço de $ 10,00 por ação ordinária Classe A da Soaring Eagle a ser financiada imediatamente antes de o fechamento da transação. A Eagle Equity Partners está co-patrocinando a transação com a Bellco Capital, liderada pelo Dr. Arie Belldegrun. O Dr. Belldegrun é líder no campo da terapia celular e genética e fundador da Kite Pharma e Allogene Therapeutics. Os dois co-patrocinadores também estão investindo no PIPE. O PIPE está sendo liderado por Baillie Gifford, Putnam Investments e fundos e contas administrados pela Counterpoint Global (Morgan Stanley Investment Management) e com participação adicional de investidores novos e existentes, incluindo contas assessoradas por ARK Investment Management LLC, ArrowMark Partners, Bain Capital Public Equity, Berkshire Partners, Cascade Investment, Casdin Capital, Franklin Advisers, fundos e contas assessorados por T. Rowe Price Associates, Inc. e Viking Global Investors.

"Eagle Equity Partners continua a se concentrar em empresas que estão na categoria um", disse Harry E. Sloan, CEO da Soaring Eagle. & quotO Ginkgo não é apenas um líder neste campo, mas seus fundadores lançaram a prática moderna da biologia sintética. Nunca houve um momento mais crítico para empregar as conquistas e eficiências tecnológicas da Ginkgo para resolver tantos problemas do mundo real - meio ambiente, alimentação e saúde, para citar alguns. Ficamos muito impressionados com o senso de propósito de Jason e de seus co-fundadores e acreditamos que essa equipe será a embaixadora desses avanços nas próximas décadas. & Quot

"Estamos no início de uma nova era em inovação científica, onde as indústrias que antes trabalhavam em silos agora se unem para resolver questões desafiadoras e melhorar a saúde humana", disse Arie Belldegrun, M.D., FACS, co-fundador da Bellco Capital. & quotNa Bellco e em todo o nosso portfólio de empresas e investimentos em biotecnologia, vimos em primeira mão como a capacidade de programar células começou a revolucionar a forma como tratamos doenças com o nascimento de terapias celulares e genéticas. Estou animado para me juntar à família Ginkgo como membro do conselho, com a esperança de expandir o uso da tecnologia de ponta da Ginkgo para ajudar empresas biofarmacêuticas e acelerar o desenvolvimento de medicamentos. & Quot

A Ginkgo atende clientes corporativos que abrangem vários mercados finais, permitindo-lhes conduzir P&D de programação de células em escala na plataforma da Ginkgo. A Ginkgo obtém receitas com base no uso para esse trabalho, bem como participação no valor na forma de royalties de produtos que vão para o mercado ou participações na empresa parceira. Hoje, fontes da indústria estimam que as empresas gastam aproximadamente US $ 40 bilhões por ano em trabalho de P&D de biotecnologia, trabalho que poderia ser apoiado pela plataforma da Ginkgo. Além disso, um relatório recente do McKinsey Global Institute estimou que o mercado geral de produtos de bioengenharia dos quais a Ginkgo poderia receber uma parcela de valor é estimado em US $ 2 a US $ 4 trilhões nos próximos 10 a 20 anos. O capital levantado nesta transação aumentará drasticamente a escala da plataforma da Ginkgo e capacitará um ecossistema para programadores de células, acelerando o número de novos programas que podem ser lançados na plataforma da Ginkgo a cada ano. Esses programas têm potencial para um impacto ESG positivo, pois os clientes da Ginkgo estão usando a programação de células para abordar alguns dos maiores desafios que o mundo enfrenta hoje, desde mudança climática até segurança alimentar e resposta à pandemia.

A Ginkgo continuará a ser liderada pelo cofundador e CEO Jason Kelly e pelo cofundador e presidente / COO Reshma Shetty e manterá o restante da equipe fundadora da Ginkgo, incluindo o diretor de tecnologia Barry Canton, o chefe de estratégia Austin Che e o & quotgodfather of synth biology & quot, DNA Hacker Tom Knight. Ao lado de Jason Kelly e Reshma Shetty, o conselho de administração será liderado por um grupo de operadores e executivos de empresas públicas profundamente experientes, incluindo:

  • Marijn Dekkers, que atuou anteriormente como CEO da Bayer e Thermo Fisher Scientific e como presidente da Unilever
  • Arie Belldegrun, presidente da Bellco Capital, fundador e CEO da Kite Pharma até sua aquisição, e cofundador e presidente executivo da Allogene Therapeutics
  • Christian Henry, CEO da Pacific Biosciences e ex-CFO / diretor comercial da Illumina
  • Shyam Sankar, COO da Palantir
  • Harry Sloan, CEO da Eagle Equity Partners, ex-presidente e CEO da Metro-Goldwyn-Mayer (MGM) e fundador e ex-CEO da SBS Broadcasting

Os conselhos de administração de cada uma das Soaring Eagle e Ginkgo aprovaram a transação. A transação exigirá a aprovação dos acionistas da Soaring Eagle e da Ginkgo e está sujeita a outras condições habituais de fechamento, incluindo o recebimento de certas aprovações regulatórias. A transação deve ser concluída no terceiro trimestre de 2021.

Allen & amp Company LLC e Morgan Stanley & amp Co. LLC estão atuando como consultores financeiros, e Latham & amp Watkins LLP está atuando como consultor jurídico da Ginkgo. Wachtell, Lipton, Rosen & amp Katz está atuando como consultor jurídico da Ginkgo com relação a certas questões de governança corporativa. Goldman Sachs & amp Co. LLC está atuando como consultor financeiro e White & amp Case LLP está atuando como consultor jurídico da Soaring Eagle. Goldman Sachs & amp Co. LLC, Morgan Stanley & amp Co. LLC e Allen & amp Company LLC atuaram como agentes de colocação da Soaring Eagle na transação PIPE.

Informações sobre o Webcast de apresentação

Os investidores podem assistir a uma apresentação pré-gravada sobre a combinação de negócios proposta a partir das 8h00 ET em 11 de maio de 2021. A apresentação pode ser acessada por qualquer um dos seguintes portais:

  • Site de relações com investidores da Ginkgo Bioworks: http://www.ginkgobioworks.com/investors
  • Site do Soaring Eagle: https://eagleequityptnrs.com/
  • Plataforma de troca aberta:https://kvgo.com/openexchange-inc/ginkgo-bioworks-call-2021

A apresentação também será fornecida à U.S. Securities and Exchange Commission (a & quotSEC & quot) como um anexo a um Relatório Atual no Formulário 8-K antes da chamada e também estará disponível no site da SEC em www.sec.gov.

Ginkgo está construindo uma plataforma para programar células com a mesma facilidade com que programamos computadores. A plataforma da empresa está permitindo o crescimento da biotecnologia em diversos mercados, desde alimentos e agricultura a produtos químicos industriais e farmacêuticos. Ginkgo também está apoiando ativamente uma série de esforços de resposta COVID-19, incluindo testes comunitários, rastreamento epidemiológico, desenvolvimento de vacinas e descoberta de terapias. Para mais informações visite www.ginkgobioworks.com.

Sobre a Soaring Eagle Acquisition Corp.

A Soaring Eagle Acquisition Corp. é uma empresa de aquisição de propósito especial fundada por Harry E. Sloan, Jeff Sagansky e Eli Baker com o objetivo de efetuar uma fusão, troca de ações de capital, aquisição de ativos, compra de ações, reorganização ou combinação de negócios semelhante com um ou mais empresas.

Informações adicionais e onde encontrar

Este comunicado à imprensa se refere a uma proposta de transação entre a Ginkgo e a Soaring Eagle. Este comunicado à imprensa não constitui uma oferta de venda ou troca, ou a solicitação de uma oferta de compra ou troca, quaisquer valores mobiliários, nem deverá haver qualquer venda de valores mobiliários em qualquer jurisdição em que tal oferta, venda ou troca seria ilegal antes ao registro ou qualificação segundo as leis de valores mobiliários de qualquer jurisdição. A Soaring Eagle pretende apresentar uma declaração de registro no Formulário S-4 que incluirá uma declaração de procuração da Soaring Eagle e um prospecto da Soaring Eagle. A declaração de procuração / prospecto será enviada a todos os acionistas da Soaring Eagle e Ginkgo. A Soaring Eagle também arquivará outros documentos relativos à transação proposta junto à SEC. Antes de tomar qualquer decisão de voto, os investidores e detentores de títulos da Soaring Eagle e Ginkgo devem ler a declaração de registro, a declaração de procuração / prospecto e todos os outros documentos relevantes arquivados ou que serão arquivados junto à SEC em conexão com a transação proposta conforme eles estarão disponíveis porque conterão informações importantes sobre a transação proposta.

Os investidores e detentores de títulos poderão obter cópias gratuitas da declaração de procuração / prospecto e todos os outros documentos relevantes arquivados ou que serão arquivados na SEC pela Soaring Eagle por meio do site mantido pela SEC em www.sec.gov. Além disso, os documentos protocolados pela Soaring Eagle podem ser obtidos gratuitamente mediante solicitação por escrito à Soaring Eagle na 955 Fifth Avenue, New York, NY, 10075 ou [email & # 160protected].

Participantes da Solicitação

A Soaring Eagle e a Ginkgo e seus respectivos diretores e executivos podem ser considerados participantes na solicitação de procurações dos acionistas da Soaring Eagle em relação à transação proposta. As informações sobre os diretores e executivos da Soaring Eagle e sua propriedade dos títulos da Soaring Eagle constam dos arquivos da Soaring Eagle na SEC. Na medida em que as participações dos títulos da Soaring Eagle mudaram desde os valores impressos na declaração de procuração da Soaring Eagle, tais mudanças foram ou serão refletidas nas Declarações de Mudança de Propriedade no Formulário 4 arquivadas na SEC. Informações adicionais sobre os interesses dessas pessoas e outras pessoas que podem ser consideradas participantes na transação proposta podem ser obtidas lendo a declaração de procuração / prospecto sobre a transação proposta quando estiver disponível. Você pode obter cópias gratuitas desses documentos, conforme descrito no parágrafo anterior.

Declarações Prospectivas

Este comunicado à imprensa contém certas declarações prospectivas dentro do significado das leis de títulos federais com relação à transação proposta entre a Ginkgo e a Soaring Eagle, incluindo declarações sobre os benefícios da transação, o tempo previsto para a transação, os serviços oferecidos pela Ginkgo e os mercados em que opera e os resultados futuros projetados da Ginkgo. Essas declarações prospectivas geralmente são identificadas pelas palavras & quotacreditar, & quot & quotprojeto, & quot & quotesperar, & quot & quot antecipar, & quot & quotestimar, & quot & quotintender, & quot & quotestratégia, & quot & quotfuturo, & quot & quotopportunity, & quot & quotplan, & quot & quot, & quot, & quot, & quot & quot; & quotserá, & quot & quotserá, & quot & quotcontinuará, & quot & quotserão provavelmente & quot e expressões semelhantes. Declarações prospectivas são previsões, projeções e outras declarações sobre eventos futuros que são baseadas nas expectativas e suposições atuais e, como resultado, estão sujeitas a riscos e incertezas. Muitos fatores podem fazer com que eventos futuros reais difiram materialmente das declarações prospectivas neste documento, incluindo, mas não se limitando a: (i) o risco de que a transação não seja concluída em tempo hábil ou de todo, o que pode afetar adversamente o preço dos títulos da Soaring Eagle, (ii) o risco de que a transação não possa ser concluída até o prazo de combinação de negócios da Soaring Eagle e a potencial falha em obter uma extensão do prazo de combinação de negócios se buscada pela Soaring Eagle, (iii) a falha em satisfazer as condições para a consumação da transação, incluindo a adoção do acordo e plano de fusão pelos acionistas da Soaring Eagle e Ginkgo, a satisfação do valor mínimo da conta fiduciária após resgates pelos acionistas públicos da Soaring Eagle e o recebimento de certos e aprovações regulatórias, (iv) a falta de uma avaliação de terceiros para determinar se deve ou não buscar a transação proposta , (v) a ocorrência de qualquer evento, mudança ou outra circunstância que poderia dar origem à rescisão do contrato e plano de fusão, (vi) o efeito do anúncio ou pendência da transação nas relações comerciais, desempenho e negócios em geral, (vii) riscos de que a transação proposta interrompa os planos atuais da Ginkgo e potenciais dificuldades na retenção de funcionários da Ginkgo como resultado da transação proposta, (viii) o resultado de qualquer processo legal que possa ser instituído contra a Ginkgo ou contra a Soaring Eagle relacionados ao acordo e plano de fusão ou transação proposta, (ix) a capacidade de manter a listagem dos títulos da Soaring Eagle na Nasdaq, (x) volatilidade no preço dos títulos da Soaring Eagle devido a uma variedade de fatores, incluindo mudanças em as indústrias competitivas e altamente regulamentadas nas quais a Ginkgo planeja operar, variações no desempenho entre os concorrentes, mudanças nas leis e regulamentos que afetam a Ginkg o negócio e mudanças na estrutura de capital combinada, (xi) a capacidade de implementar planos de negócios, previsões e outras expectativas após a conclusão da transação proposta e identificar e realizar oportunidades adicionais, e (xii) o risco de desaceleração na demanda para produtos que usam biologia sintética. A lista de fatores anterior não é exaustiva. Você deve considerar cuidadosamente os fatores anteriores e os outros riscos e incertezas descritos na seção & quotFatores de risco & quot dos Relatórios Trimestrais da Soaring Eagle no Formulário 10-Q, a declaração de registro no Formulário S-4 e declaração de procuração / prospecto discutidos abaixo e outros documentos arquivados por Águia subindo de vez em quando com a SEC. Esses registros identificam e tratam de outros riscos e incertezas importantes que podem fazer com que os eventos e resultados reais sejam materialmente diferentes daqueles contidos nas declarações prospectivas. As declarações prospectivas são válidas apenas na data em que são feitas. Os leitores são advertidos a não depositar confiança indevida em declarações prospectivas, e a Ginkgo e a Soaring Eagle não assumem nenhuma obrigação e não pretendem atualizar ou revisar essas declarações prospectivas, seja como resultado de novas informações, eventos futuros ou de outra forma. Nem o Ginkgo nem o Soaring Eagle dão qualquer garantia de que o Ginkgo ou o Soaring Eagle atingirão suas expectativas.


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Wyss Institute
Center for Life Science Bldg.
3 Blackfan Circle
Boston, MA 02115
Mapa e direções


Programadores genéticos são os milionários da próxima startup

Uma empresa de dois anos que desenvolve “lógica” molecular para o tratamento do câncer foi abocanhada por US $ 175 milhões pela Gilead Sciences em meio a um surto de interesse em formas de combater doenças usando células imunológicas modificadas.

A aquisição cara da Cell Design Labs, uma startup que não produz drogas, sinaliza um frenesi de aquisições em torno de uma das abordagens mais promissoras da medicina do câncer.

O Cell Design Labs, fundado pela Universidade da Califórnia, em San Francisco, pelo biólogo sintético Wendell Lim, cria “programas” para instalar dentro das células T, as células assassinas do sistema imunológico, dando-lhes novas habilidades.

A partir de agosto, os EUA aprovaram dois novos tratamentos nos quais as células T de uma pessoa são geneticamente reprogramadas para procurar e destruir células cancerosas.

Conhecidos como “CAR-T”, os tratamentos são revolucionários e extremamente caros. Uma única dose custa cerca de US $ 500.000, mas geralmente resulta na cura. A Gilead pagou rapidamente US $ 12 bilhões para adquirir a Kite Pharma, fabricante de um desses tratamentos.

Os tratamentos iniciais com células T, no entanto, funcionam apenas com câncer no sangue. Agora, ao escolher a empresa de Lim, Gilead está investindo na próxima geração de designs de células que podem ajudar a tratar mais tipos de câncer.

Ir atrás de tumores do cérebro, pulmão ou fígado exigirá mais precisão para matar as células cancerosas sem destruir esses órgãos vitais.

“A primeira onda dessas terapias celulares, o milagre foi que algo funcionou”, diz Lim. “No futuro, será muito mais uma disciplina de engenharia. Essas células são programáveis, portanto, ter o sistema operacional e a linguagem corretos são essenciais para atingir o próximo nível de sofisticação e previsibilidade. ”

O Cell Design Labs, que afirma controlar as principais patentes que cobrem as células T projetadas, está desenvolvendo novos projetos, incluindo um que apresenta um mostrador molecular que permite aumentar ou diminuir a atividade de morte das células T. Outro apresentava uma célula T reprojetada para ligar somente se estivesse ligada não a uma, mas a duas moléculas separadas em uma célula-alvo. Esse recurso pode ser útil para atacar com segurança tumores mais difíceis de alcançar.

De muitas maneiras, Lim diz, ele teve “sorte” em se tornar um dos primeiros a unir biologia sintética com células imunológicas.

Seis anos atrás, ele diz, ele ainda brincava com leveduras e neurônios, usando seu treinamento para fazê-los fazer truques interessantes adicionando novas funções.

Mas seu pensamento mudou depois de uma reunião com Carl June, da faculdade de medicina da Universidade da Pensilvânia, o médico famoso por seus primeiros esforços para mostrar que os tratamentos com células T podem salvar pacientes com leucemia.

“Então me dei conta de que a capacidade de fazer a reengenharia das células do sistema imunológico seria importante”, lembra Lim. “Foi como uma cena de O graduado. ” Exceto que, em vez de plásticos, June queria que ele se lembrasse de que o sistema imunológico poderia ser o cenário perfeito para suas ideias.

A Gilead pagará até US $ 567 milhões no total se as coisas correrem bem com a tecnologia, mostrando como as técnicas de programação genética serão vitais para levar as terapias ao próximo nível de sofisticação.

A capacidade de projetar células T com precisão também significa que as empresas provavelmente serão capazes de ir além do câncer, transformando-as em drones de entrega de drogas, deixando-as caçar o HIV ou talvez usando-as para resolver doenças autoimunes (consulte “10 Breakthrough Technologies 2016: Immune Engineering ”).


Matérias de Pós-Graduação

Programa Conjunto MIT-WHOI em Oceanografia

7.410 Estatísticas Aplicadas

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Fornece uma introdução às estatísticas aplicadas modernas. Os tópicos incluem métodos baseados em verossimilhança para estimativa, intervalos de confiança e teste de hipóteses, bootstrapping, modelos lineares de modelagem de séries temporais, regressão não paramétrica e seleção de modelo. Organizado em torno de exemplos retirados da literatura recente.

7.411 Seminários de Oceanografia Biológica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Tópicos selecionados em oceanografia biológica.

7.421 Problemas em Oceanografia Biológica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Problemas avançados em oceanografia biológica com leitura e consulta atribuídas.

Informações: M. Neubert (WHOI)

7.430 Tópicos em Ciências Marinhas Quantitativas

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussões sobre ecologia marinha quantitativa. Os tópicos variam de ano para ano.

7.431 Tópicos em Ecologia Marinha

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussões sobre princípios e processos ecológicos em populações, comunidades e ecossistemas marinhos. Os tópicos variam de ano para ano.

7.432 Tópicos em Fisiologia Marinha e Bioquímica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussões sobre processos fisiológicos e bioquímicos em organismos marinhos. Os tópicos variam de ano para ano.

7.433 Tópicos em Oceanografia Biológica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussões sobre oceanografia biológica. Os tópicos variam de ano para ano.

7.434 Tópicos em Biologia do Zooplâncton

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussões sobre a biologia do zooplâncton marinho. Os tópicos variam de ano para ano.

7.435 Tópicos em Biologia Bentônica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e debates sobre a biologia do bentos marinhos. Os tópicos variam de ano para ano.

7.436 Tópicos em Biologia do Fitoplâncton

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Aulas teóricas e discussão sobre a biologia do fitoplâncton marinho. Os tópicos variam de ano para ano.

7.437 Tópicos em Oceanografia Biológica Molecular

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Aulas teóricas e discussão sobre oceanografia biológica molecular. Os tópicos variam de ano para ano.

7.438 Tópicos no Comportamento de Animais Marinhos

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Aulas teóricas e discussão sobre a biologia comportamental de animais marinhos. Os tópicos variam de ano para ano.

7.439 Tópicos em Microbiologia Marinha

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
2-0-4 unidades
Pode ser repetido para crédito.

Palestras e discussão sobre a biologia dos procariotos marinhos. Os tópicos variam de ano para ano.

7.440 Uma Introdução à Ecologia Matemática

Pré-requisitos: Cálculo I (GIR), 1.018 [J], ou permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
3-0-9 unidades

Abrange os modelos básicos de crescimento populacional, demografia, interação populacional (competição, predação, mutualismo), teias alimentares, colheita e doenças infecciosas e as ferramentas matemáticas necessárias para sua análise. Porque essas ferramentas também são básicas para a análise de modelos em bioquímica, fisiologia e comportamento, assunto também amplamente relevante para alunos cujos interesses não se limitam a problemas ecológicos.

7.470 Oceanografia Biológica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Destinado a alunos com formação avançada em biologia. Visão geral intensiva da oceanografia biológica. Principais paradigmas discutidos e dependência dos processos biológicos no oceano dos aspectos físicos e químicos do ambiente examinado. Levanta a diversidade de habitats marinhos, os principais grupos de táxons que habitam esses habitats e a biologia geral dos vários táxons: a produção e o consumo de matéria orgânica no oceano, bem como os fatores que controlam esses processos. A diversidade de espécies, a estrutura das cadeias alimentares marinhas e o fluxo de energia em diferentes habitats marinhos são detalhados e contrastados.

7.491 Pesquisa em Oceanografia Biológica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera, verão)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Dirigiu pesquisa em oceanografia biológica não conducente a tese de pós-graduação e iniciada antes do exame de qualificação.

Microbiologia (MICRO)

7.492 [J] Métodos e problemas em microbiologia

Mesmo assunto que 1.86 [J], 20.445 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
G (outono)
3-0-9 unidades

Os alunos irão ler e discutir a literatura primária cobrindo áreas-chave da pesquisa microbiana, com ênfase nos métodos e abordagens usados ​​para compreender e manipular os micróbios. Preferência para alunos do primeiro ano de Microbiologia e Biologia.

7.493 [J] Genética Microbiana e Evolução

Mesmo sujeito que 1,87 [J], 12,493 [J], 20,446 [J]
Pré-requisitos: 7.03, 7.05 ou permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Abrange aspectos de análises genéticas e genômicas microbianas, dogma central, transferência horizontal de genes e evolução.

A. D. Grossman, O. Cordero

7.494 Problemas de pesquisa em microbiologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera, verão)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Dirigiu pesquisas nas áreas de ciência e engenharia microbiana.

7.498 Experiência de Ensino em Microbiologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Para alunos de pós-graduação qualificados no programa de pós-graduação em Microbiologia interessados ​​em lecionar. Ensino em sala de aula ou laboratório sob a supervisão de um docente.

7.499 Rotações de Pesquisa em Microbiologia

Pré-requisitos: Nenhum. Coreq: 7.492 [J] ou 7.493 [J] permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Apresenta os alunos ao corpo docente que participa do programa de pós-graduação interdepartamental em Microbiologia por meio de uma série de três rotações de laboratório, que proporcionam ampla exposição à pesquisa em microbiologia no MIT. Os alunos selecionam um laboratório para pesquisa de tese no final do primeiro ano. Dada a natureza interdisciplinar do programa e os muitos programas de pesquisa disponíveis, os alunos podem ser capazes de trabalhar em conjunto com mais de um orientador de pesquisa. Limitado a alunos do programa de pós-graduação em Microbiologia.

7. Tese de Pós-Graduação em Microbiologia MTHG

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, IAP, primavera, verão)
Unidades organizadas
Pode ser repetido para crédito.

Programa de investigação conducente à redação de uma tese de doutoramento. A ser providenciado pelo aluno e pelo membro do corpo docente do MIT apropriado.

Biologia

7.50 Método e lógica em biologia molecular

Pré-requisitos: Nenhum. Coreq: 7,51 e 7,52 ou permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Lógica, projeto experimental e métodos em biologia, usando discussões da literatura primária para discernir os princípios da investigação biológica ao fazer descobertas e testar hipóteses. Em colaboração com o corpo docente, os alunos também aplicam esses princípios para gerar um projeto de pesquisa potencial, apresentado na forma escrita e oral. Limitado a alunos de pós-graduação do 7º curso.

I. Cheeseman, M. Hemann, J. Lees, D. Sabatini, F. Solomon, S. Vos

7.51 Princípios de Análise Bioquímica

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
6-0-6 unidades

Princípios de bioquímica, enfatizando estrutura, estudos de equilíbrio, cinética, informática, estudos de uma única molécula e projeto experimental. Os tópicos incluem ligação macromolecular e especificidade, dobramento e desdobramento de proteínas, sistemas alostéricos, fatores de transcrição, quinases, canais de membrana e transportadores e máquinas moleculares.

7,52 Genética para alunos de pós-graduação

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Princípios e abordagens de análise genética, incluindo herança Mendeliana e genética procariótica, genética de leveduras, genética do desenvolvimento, neurogenética e genética humana.

H. R. Horvitz, C. Kaiser, E. Lander

7.540 [J] Fronteiras em Biologia Química

Mesmo assunto que 5,54 [J], 20,554 [J]
Pré-requisitos: 5.07 [J], 5.13, 7.06 e permissão do instrutor
G (outono)
3-0-9 unidades

Veja a descrição no assunto 5.54 [J].

L. Kiessling, M. Ombros

7.546 [J] Ciência e Negócios de Biotecnologia

Mesmo assunto que 15.480 [J], 20.586 [J]
Pré-requisitos: Nenhum. Coreq: 15.401 permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-6 unidades

Ver descrição no assunto 15.480 [J].

7.548 [J] Avanços em Biofabricação

Mesmo assunto que 10.53 [J]
Assunto atende com 7.458 [J], 10.03 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
G (segundo semestre da primavera)
1-0-2 unidades

O seminário examina como os biofármacos, uma classe cada vez mais importante de produtos farmacêuticos, são fabricados. Os tópicos variam de bioprocessos fundamentais a novas tecnologias e a economia da biofabricação. Também cobre o impacto da globalização nas abordagens de regulamentação e qualidade, bem como na integridade da cadeia de suprimentos. Os alunos que fazem a versão de pós-graduação realizam tarefas adicionais.

J. C. Love, A. Sinskey, S. Springs

7.549 [J] Estudos de caso e estratégias na descoberta e desenvolvimento de drogas

Mesmo sujeito que 15.137 [J], 20.486 [J], HST.916 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
2-0-4 unidades

Ver descrição no assunto 20.486 [J].

7.55 Estudos de caso em design experimental moderno

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
2-0-7 unidades

Concentra-se em aumentar a capacidade dos alunos de analisar, projetar e apresentar experimentos, enfatizando técnicas modernas. As discussões em classe começam com artigos que desenvolveram ou utilizaram abordagens contemporâneas (por exemplo, microscopia quantitativa, métodos biofísicos e genéticos moleculares) para abordar problemas importantes em biologia. Cada aluno prepara um objetivo específico de uma proposta de pesquisa padrão para um projeto que enfatiza a estratégia de pesquisa, desenho experimental e escrita.

L. Guarente, S. Spranger

7.571 Análise Quantitativa de Dados Biológicos (Novo)

Pré-requisitos: Nenhum
G (primavera, primeiro semestre do semestre)
2-0-4 unidades

Aplicação da teoria da probabilidade e métodos estatísticos para analisar dados biológicos. Os tópicos incluem: estatística descritiva e inferencial, uma introdução à estatística Bayesiana, design de experimentos quantitativos e métodos para analisar conjuntos de dados de alta dimensão. A & ltem & gtconceptual & lt / em & gt compreensão dos tópicos é enfatizada e os métodos são ilustrados usando a linguagem de programação Python. Embora um conhecimento básico de Python seja encorajado, nenhuma experiência de programação é necessária. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

7.572 Medições Quantitativas e Modelagem de Sistemas Biológicos (Novo)

Pré-requisitos: Nenhum
G (segundo semestre da primavera)
2-0-4 unidades

Projeto experimental quantitativo, análise de dados e modelagem para sistemas biológicos. Os tópicos incluem quantificação absoluta / relativa, ruído e reprodutibilidade, regressão e correlação e modelagem de crescimento populacional, expressão gênica, dinâmica celular, regulação de feedback, oscilação. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

7.573 Bioestatística Moderna (Nova)

Sujeito atende com 7.093
Pré-requisitos: 7.03 e 7.05
G (primavera, primeiro semestre do semestre)
2-0-4 unidades

Fornece uma introdução à probabilidade e estatísticas usadas na biologia moderna. Distribuições de probabilidade discreta e contínua, modelagem estatística, teste de hipótese, estatística Bayesiana, independência, probabilidade condicional, cadeias de Markov, métodos para visualização de dados, agrupamento, análise de componentes principais, métodos não paramétricos, simulações de Monte Carlo, taxa de descoberta falsa. Aplicações em genômica de análise de DNA, RNA e sequência de proteínas. O dever de casa envolve a linguagem de programação R, mas não é necessária experiência anterior em programação. Os alunos registrados para a versão de graduação concluem um projeto adicional, aplicando métodos bioestatísticos aos dados de suas pesquisas.

7.574 Biologia Computacional Moderna (Nova)

Assunto se encontra com 7.094
Pré-requisitos: 7.03 e 7.05
G (segundo semestre da primavera)
2-0-4 unidades

Apresenta métodos modernos em biologia computacional, com foco na análise de sequências de DNA / RNA / proteínas. Os tópicos incluem sequenciamento de DNA de última geração e análise de dados de sequenciamento, RNA-seq (bulk e single-cell), perfil de ribossomo e proteômica. Os alunos registrados para a versão de graduação concluem um projeto adicional, aplicando métodos de bioinformática aos dados de suas pesquisas.

7,58 Biologia Molecular

Assunto atende com 7,28
Pré-requisitos: 7.03, 7.05 e permissão do instrutor
G (Primavera)
5-0-7 unidades

Análise detalhada dos mecanismos bioquímicos que controlam a manutenção, expressão e evolução dos genomas procarióticos e eucarióticos. Os tópicos abordados em palestras e leituras de literatura relevante incluem: regulação de genes, replicação de DNA, recombinação genética e tradução de mRNA. Lógica de projeto experimental e análise de dados enfatizada. As apresentações incluem palestras e discussões em grupo de trabalhos representativos da literatura. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

7.59 [J] Ensino de Ciências e Engenharia em nível de faculdade

Mesmo assunto que 1,95 [J], 5,95 [J], 8,395 [J], 18,094 [J]
Assunto atende com 2.978
Pré-requisitos: Nenhum
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (outono)
2-0-2 unidades

Veja a descrição no assunto 5.95 [J].

7.60 Biologia Celular: Estrutura e Funções do Núcleo

Pré-requisito: 7.06 ou permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Estrutura, função e expressão do genoma eucariótico, processamento de RNA e regulação do ciclo celular. Ênfase nas técnicas e lógica usadas para resolver problemas importantes em biologia celular nuclear. Palestras sobre áreas temáticas amplas em biologia celular nuclear e discussões sobre artigos recentes representativos.

7,61 [J] Biologia Celular Eucariótica: Princípios e Prática

Mesmo assunto que 20.561 [J]
Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Enfatiza os métodos e a lógica usados ​​para analisar a estrutura e a função das células eucarióticas em diversos sistemas (por exemplo, levedura, mosca, verme, camundongo, desenvolvimento humano, células-tronco, neurônios). Combina palestras e discussões aprofundadas em mesa redonda de leituras de literatura com a participação ativa de especialistas do corpo docente. Foca nas membranas (estrutura, função, tráfego), organelas, superfície celular, transdução de sinal, citoesqueleto, motilidade celular e matriz extracelular. Varia de estudos básicos a aplicações em doenças humanas, ao mesmo tempo em que enfatiza a análise crítica de abordagens experimentais. Inscrição limitada.

7,62 Fisiologia Microbiana

Assunto atende com 7,21
Pré-requisitos: 7.03, 7.05 e permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Propriedades bioquímicas de bactérias e outros microorganismos que permitem seu crescimento sob uma variedade de condições. Interação entre bactérias e bacteriófagos. Regulação genética e metabólica da ação enzimática e formação enzimática. Estrutura e função dos componentes do envelope celular bacteriano.Secreção de proteínas com ênfase especial em seus vários papéis na patogênese. Tópicos adicionais incluem bioenergética, simbiose, detecção de quorum, respostas globais a danos no DNA e biofilmes. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

G. C. Walker, A. J. Sinskey

7,63 [J] Imunologia

Mesmo assunto que 20.630 [J]
Assunto atende com 7.23 [J], 20.230 [J]
Pré-requisito: 7.06 e permissão do instrutor
G (Primavera)
5-0-7 unidades

Pesquisa abrangente de aspectos moleculares, genéticos e celulares do sistema imunológico. Os tópicos incluem células da imunidade inata e adaptativa e órgãos do sistema imunológico hematopoiese imunoglobulina, receptor de células T e proteínas do complexo principal de histocompatibilidade (MHC) e desenvolvimento de genes e funções de respostas imunológicas de linfócitos B e T a infecções e hipersensibilidade a tumores, autoimunidade e imunodeficiências . Atenção especial ao desenvolvimento e função do sistema imunológico como um todo, conforme estudado por métodos e técnicas modernas. Os alunos que fazem a versão de pós-graduação exploram o assunto em maior profundidade, incluindo o estudo da literatura primária recente.

S. Spranger, M. Birnbaum

7.64 Mecanismos moleculares, patologia e terapia de doenças neuromusculares humanas

Pré-requisito: permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
3-0-9 unidades

Investiga as bases moleculares e clínicas do sistema nervoso central e distúrbios neuromusculares, com particular ênfase em estratégias de intervenção terapêutica. Considera a análise aprofundada das características clínicas, mecanismos patológicos e respostas às intervenções terapêuticas atuais. Abrange doenças neurodegenerativas, como doença de Huntington, doença de Parkinson, doença de Alzheimer, esclerose lateral amiotrópica, demência temporal frontal e distúrbios neuromusculares, tais como distrofia miotônica, distrofia facial escapular humoral e distrofia muscular de Duchenne.

7,65 [J] Núcleo de Neurociência Molecular e Celular I

Mesmo assunto que 9.015 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
G (outono)
3-0-9 unidades

Veja a descrição no assunto 9.015 [J].

7,66 Base molecular de doenças infecciosas

Assunto atende com 7,26
Pré-requisito: 7.06 e permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
4-0-8 unidades

Concentra-se nos princípios das interações patógeno-hospedeiro, com ênfase em doenças infecciosas em humanos. Apresenta os principais conceitos da patogênese por meio do estudo de vários patógenos humanos. Inclui análise crítica e discussão das leituras atribuídas. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

7,68 [J] Núcleo de Neurociência Molecular e Celular II

Mesmo assunto que 9.013 [J]
Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Veja a descrição no assunto 9.013 [J].

7.69 [J] Neurobiologia do Desenvolvimento

Mesmo assunto que 9.181 [J]
Assunto atende com 7,49 [J], 9,18 [J]
Pré-requisito: 9.011 ou permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Ver descrição no assunto 9.181 [J].

7.70 Regulação da Expressão Gênica

Pré-requisito: permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
4-0-8 unidades

O seminário examina os princípios básicos da regulação biológica da expressão gênica. Concentra-se em exemplos que sustentam esses princípios, bem como aqueles que desafiam certas visões de longa data. Os tópicos abordados podem incluir o papel dos fatores de transcrição, potenciadores, modificações do DNA, RNAs não codificantes e estrutura da cromatina na regulação da expressão gênica e mecanismos para a herança epigenética dos estados de transcrição. Limitado a 40.

7.71 Técnica Biofísica

Assunto atende com 5,78
Pré-requisitos: 5,13, ​​5,60, (5,07 [J] ou 7,05) e permissão do instrutor
G (Primavera)
5-0-7 unidades

Apresenta aos alunos métodos biofísicos modernos para estudar sistemas biológicos de escalas atômicas, moleculares e celulares. Inclui uma discussão aprofundada sobre as técnicas que cobrem a faixa de resolução completa, incluindo cristalografia de raios-X, microscopia eletrônica e de luz. Discute outras técnicas biofísicas comuns para caracterizações macromoleculares. As palestras cobrem os princípios teóricos por trás das técnicas, e os alunos recebem exercícios práticos de laboratório usando a instrumentação disponível no MIT. Atende com 5,78 quando oferecido simultaneamente.

7.72 Células-tronco, regeneração e desenvolvimento

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
4-0-8 unidades

Os tópicos incluem diversas células-tronco, como células-tronco musculares, intestinais, cutâneas, capilares e hematopoéticas, bem como células-tronco pluripotentes. Os tópicos abordam polaridade celular e informação posicional de destino celular e padronização de desenvolvimento e regeneração de membros, coração e células progenitoras de regeneração de células-tronco de regeneração de todo o corpo em respostas de desenvolvimento a ferimentos e aplicações de células-tronco no desenvolvimento de terapias. As discussões de artigos complementam as palestras.

7.73 Princípios de Biologia Química

Pré-requisito: 7.05 e permissão do instrutor
G (Primavera)
Não oferecido regularmente consultar departamento
3-0-9 unidades

Abrangendo os campos da biologia, química e engenharia, a aula aborda os princípios da biologia química e sua aplicação de métodos químicos e físicos e reagentes para o estudo e manipulação de sistemas biológicos. Os tópicos incluem reações bioortogonais e perfil de proteína baseado em atividade, inibidores de pequenas moléculas e genética química, sondas fluorescentes para estudos biológicos e mutagênese não natural de aminoácidos. Também abrange abordagens de biologia química para estudar reações dinâmicas de modificação pós-tradução, biossíntese e mutasíntese de produtos naturais e triagem de drogas de alto rendimento. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

7.74 [J] Tópicos em Biofísica e Biologia Física

Mesmo assunto que 8.590 [J], 20.416 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
G (outono)
Não oferecido regularmente consultar departamento
2-0-4 unidades

Ver descrição no assunto 20.416 [J].

I. Cisse, N. Fakhri, M. Guo

7.76 Tópicos em Estrutura Macromolecular e Função

Pré-requisito: permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
3-0-6 unidades

Análise e discussão aprofundada da literatura clássica e atual, com ênfase na estrutura, função e mecanismos de proteínas e outras macromoléculas biológicas.

7.77 Ácidos nucléicos, estrutura, função, evolução e suas interações com proteínas

Pré-requisitos: 7.05, 7.51 ou permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Pesquisas bibliográficas primárias, com foco em abordagens bioquímicas, biofísicas, genéticas e combinatórias para compreender os ácidos nucléicos. Os tópicos incluem as propriedades gerais, funções e motivos estruturais de DNA e RNA RNAs como catalisadores e como reguladores da edição e vigilância de RNA de expressão gênica, e a interação de ácidos nucléicos com proteínas, como proteínas de dedo de zinco, enzimas de modificação, aminoacil- tRNA sintetases e outras proteínas da maquinaria translacional. Inclui algumas palestras, mas é principalmente análise e discussão da literatura atual no contexto das apresentações dos alunos.

D. Bartel, U. RajBhandary

7,80 Fundamentos de Biologia Química

Assunto atende com 5.08 [J], 7.08 [J]
Pré-requisitos: 5,13 e (5,07 [J] ou 7,05)
G (Primavera)
4-0-8 unidades

Abrangendo os campos da biologia, química e engenharia, esta aula apresenta aos alunos os princípios da biologia química e a aplicação de métodos e reagentes químicos e físicos para o estudo e manipulação de sistemas biológicos. Os tópicos incluem estrutura de ácido nucléico, reconhecimento e manipulação de proteína, dobramento e estabilidade e proteostase, reações bioortogonais e genética química de perfil de proteína baseada em atividade e sondas fluorescentes de triagem de inibidor de molécula pequena para análise biológica e imagem e mutagênese de aminoácidos não naturais. A aula também discutirá a lógica das reações dinâmicas de modificação pós-tradução com ênfase nas abordagens da biologia química para estudar processos complexos, incluindo glicosilação, fosforilação e lipidação. Espera-se que os alunos que fazem a versão de pós-graduação explorem o assunto com mais profundidade.

B. Imperiali, L. Kiessling, R. Raines

7,81 [J] Biologia de Sistemas

Mesmo assunto que 8.591 [J]
Assunto atende com 7,32
Pré-requisito: (18.03 e 18.05) ou permissão do instrutor
G (outono)
3-0-9 unidades

Veja a descrição no assunto 8.591 [J].

7.82 Tópicos de Desenvolvimento e Genética de Mamíferos

Pré-requisito: permissão do instrutor
Ano Acad 2020-2021: Não oferecido
Ano Acad 2021-2022: G (primavera)
3-0-9 unidades

Seminário cobrindo abordagens embriológicas, moleculares e genéticas para o desenvolvimento em camundongos e humanos. Os tópicos incluem células-tronco embrionárias de gastrulação de desenvolvimento pré-implantação, direcionamento de genes e reprogramação nuclear de células somáticas com impressão genômica X-inativação, determinação do sexo e células germinativas.

7,85 As Marcas de Câncer

Assunto se encontra com 7,45
Pré-requisitos: Nenhum. Coreq: 7.06 permissão do instrutor
G (outono)
4-0-8 unidades

Fornece uma introdução abrangente aos fundamentos da biologia do câncer e tratamento do câncer. Os tópicos incluem genética do câncer, genômica e epigenética, síndromes de câncer familial, transdução de sinal, controle do ciclo celular e células-tronco do metabolismo do câncer de apoptose e imunologia do câncer de metástase do câncer e imunoterapia, terapias convencionais e molecularmente direcionadas e detecção e prevenção precoces. Os alunos que fazem a versão de pós-graduação realizam tarefas adicionais.

T. Jacks, M. Vander Heiden

7,86 Construindo com Células

Assunto atende com 7,46
Pré-requisitos: 7.03 e 7.05
G (outono)
4-0-8 unidades

Concentra-se nos princípios fundamentais da biologia do desenvolvimento, pelos quais as células constroem órgãos e organismos. Analisa o papel central das células-tronco na manutenção ou reparo de tecidos e no tratamento de doenças. Explora como integrar esse conhecimento com ferramentas de engenharia para construir estruturas de tecidos funcionais. Os alunos que fazem a versão de pós-graduação realizam tarefas adicionais.

7.89 [J] Tópicos em Biologia Computacional e de Sistemas

Mesmo assunto que CSB.100 [J]
Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
2-0-10 unidades

Veja a descrição no assunto CSB.100 [J]. Preferência por alunos do primeiro ano de doutorado em CSB.

7.930 [J] Experiência de Pesquisa em Biofarma

Mesmo assunto que 20.930 [J]
Pré-requisitos: Nenhum
G (Primavera)
2-10-0 unidades

Veja a descrição no assunto 20.930 [J].

7.931 Estudo Independente em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Programa de estudo ou pesquisa a ser combinado com um membro do corpo docente do departamento.

7.932 Estudo Independente em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas
Pode ser repetido para crédito.

Programa de estudo ou pesquisa a ser combinado com um membro do corpo docente do departamento.

7.933 Rotações de pesquisa em biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Apresenta os alunos ao corpo docente que participa do programa de pós-graduação em Biologia por meio de uma série de rotações de laboratório, que fornecem ampla exposição à pesquisa em biologia no MIT. Os alunos selecionam um laboratório para pesquisa de tese no final do primeiro ano. Limitado a alunos do programa de pós-graduação em Biologia.

7.934 Experiência de Ensino em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Para alunos de pós-graduação qualificados no programa de pós-graduação em Biologia interessados ​​em lecionar. Ensino em sala de aula ou laboratório sob a supervisão de um docente.

7.935 Conduta Responsável em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono)
Unidades organizadas [P / D / F]

As sessões enfocam a conduta responsável da ciência. Considera as funções de manutenção de registros e relatórios da autoria do mentor e pupilo, revisão e confidencialidade, resolvendo conflitos, colaborações de prevaricação e prevaricação, interesses conflitantes e propriedade intelectual e práticas adequadas no uso de animais e seres humanos. Limitado a alunos de graduação do segundo ano em Biologia.

7.936 Desenvolvimento Profissional em Biologia

Pré-requisitos: Nenhum
G (outono, primavera)
0-2-0 unidades

Obrigatório para alunos de doutorado do 7º curso para obter uma perspectiva profissional em atividades de desenvolvimento de carreira, como estágios, reuniões científicas e eventos de carreira e networking. Relatório escrito necessário após a conclusão das atividades.

7.941 Problemas de pesquisa

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, verão)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Dirigiu pesquisas na área das ciências biológicas, mas não contribuiu para teses de pós-graduação.

Consulte o Escritório de Educação em Biologia

7.942 Problemas de pesquisa

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Dirigiu pesquisas na área das ciências biológicas, mas não contribuiu para teses de pós-graduação.

Consulte o Escritório de Educação em Biologia

7,95 Biologia do Câncer

Pré-requisito: 7,85 e permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-9 unidades

Seminário avançado envolvendo análise intensiva de desenvolvimentos históricos e atuais na biologia do câncer. Os tópicos abordam princípios de apoptose, princípios da biologia do câncer, genética do câncer, metabolismo das células cancerosas, imunologia tumoral e terapia. Análise detalhada da literatura de pesquisa, incluindo relatórios importantes publicados nos últimos anos. Inscrição limitada.

7,98 [J] Plasticidade Neural na Aprendizagem e Memória

Mesmo assunto que 9.301 [J]
Pré-requisito: permissão do instrutor
G (Primavera)
3-0-6 unidades

Veja a descrição no assunto 9.301 [J]. Juniors e seniors requerem permissão do instrutor.

7. S930 Disciplina Especial em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera, verão)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Abrange material em vários campos da biologia não oferecido pelas disciplinas regulares de ensino.

7.S931 Disciplina Especial em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, primavera, verão)
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Abrange material em vários campos da biologia não oferecido pelas disciplinas regulares de ensino.

7. S932 Disciplina Especial em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, IAP, primavera)
Não oferecido regularmente consultar departamento
Unidades organizadas [P / D / F]
Pode ser repetido para crédito.

Abrange material em vários campos da biologia não oferecido pelas disciplinas regulares de ensino.

7.S939 Disciplina Especial em Biologia

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, IAP, primavera)
Não oferecido regularmente consultar departamento
Unidades organizadas
Pode ser repetido para crédito.

Abrange material em vários campos da biologia não oferecido pelas disciplinas regulares de ensino.

7. Tese de Graduação em Biologia THG

Pré-requisito: permissão do instrutor
G (outono, IAP, primavera, verão)
Unidades organizadas
Pode ser repetido para crédito.


Engenharia robusta usando modelos de diferenciação e morfogênese celulares inspirados na biologia.

Esta pesquisa enfoca a morfogênese e a biologia do desenvolvimento como uma fonte de algoritmos e princípios gerais para organizar o comportamento complexo de indivíduos interagindo localmente. Nosso objetivo é projetar sistemas artificiais que replicam a robustez biológica e usar as percepções desses sistemas para compreender as capacidades dos sistemas biológicos. O objetivo é ser capaz de, eventualmente, formalizar esses princípios gerais como linguagens de programação - com primitivas explícitas, meios de combinação e meios de abstração - fornecendo, assim, uma estrutura para o projeto e análise de sistemas de automontagem.

Acreditamos que os resultados desta pesquisa terão um impacto significativo, não apenas em nossos princípios de engenharia para projetos robustos, mas também em nossa compreensão dos sistemas biológicos. Esses novos modelos de programação terão impacto no projeto e na abordagem da robótica reconfigurável, automontagem e aplicativos de matéria inteligente. No longo prazo, essas idéias podem até ajudar a alcançar um comportamento coerente de agregados de células biológicas. As comparações biológicas irão melhorar significativamente nossa compreensão do desenvolvimento e criação da morfologia. Isso não apenas promoverá o uso de modelos computacionais para a compreensão da biologia em nível de sistemas, mas também aumentará a colaboração entre a ciência da computação e a biologia nesta área, onde o foco tem sido tradicionalmente estreito.

Lições organizacionais importantes podem ser aprendidas com os sistemas biológicos naturais. As tecnologias emergentes estão possibilitando novos aplicativos que integram a computação ao ambiente: materiais inteligentes, robôs autoconfiguráveis, nanoestruturas autoconfiguráveis. Somos confrontados com o desafio de alcançar um comportamento coerente e robusto a partir das interações de uma infinidade de elementos e suas interações com o meio ambiente. Esses novos ambientes estressam fundamentalmente os limites de nossas técnicas atuais de engenharia e programação, que dependem de peças de precisão e ambientes fortemente regulamentados para atingir tolerância a falhas. Em contraste, a precisão e confiabilidade da embriogênese, em face da morte e substituição constante de células, variações no número de células e mudanças no ambiente, são suficientes para deixar qualquer engenheiro verde de inveja. Nosso trabalho anterior demonstrou o potencial desta abordagem com um processo programável e robusto para a formação de formas em uma folha de `` células '' programadas de forma idêntica usando primitivas locais inspiradas na morfogênese das células epiteliais e na diferenciação das células de Drosophila.

  • Para estender nossos modelos de programação a novos domínios . Vamos projetar novas linguagens que descrevem a formação da forma explorando a replicação (crescimento), motilidade e deleção (morte celular). Assim como a dobra de papel é um processo natural para a formação de formas em uma folha, precisaremos descobrir novos modelos para descrever a formação de formas nesses novos domínios.
  • Para investigar a conexão de nossos modelos com processos biológicos . Nosso trabalho anterior exibiu vários traços semelhantes aos sistemas biológicos e nos forneceu insights sobre como esses sistemas podem funcionar. Especificamente, investigaremos a independência de escala e as diferenças morfológicas em espécies intimamente relacionadas e também a conexão entre os tipos de falhas observadas nos processos de morfogênese simulados e aquelas que ocorrem em defeitos congênitos de ocorrência natural, concentrando-se em falhas de geometria, topologia e sincronização .

Pessoas (passado e presente):

  • Estudantes de graduação:
    Attila Kondacs, Jake Beal, Justin Werfel, Ying Li.
  • Alunos de graduação:
    Jake Abernethy, Omari Carter-Thorpe, Catherine Chang, Lauren Clement, Vikash Mansingha, Joshua Grochow, Jason Rolfe.

Lauren Clement ganhou o prêmio Anna Pogosyants UROP (pesquisa de graduação) de 2003 por seu trabalho em gradientes ativos.

Atividades:

  • Workshop on Engineering Self-Organizing Applications (CFP), Autonomous Agents and MultiAgent Systems Conference (AAMAS 2004), julho de 2004.
  • MIT IAP Synthetic Biology Class Biology, janeiro de 2004. O tema deste ano é projetar sistemas geneticamente codificados para criar padrões de bolinhas (ou outros) em gramados bacterianos.
  • MIT 6.978: Tecnologia de programação de inspiração biológica, seminário de pesquisa de pós-graduação, outono de 2002.

Publicações recentes:

Stoy, Nagpal, autoconfiguração usando crescimento dirigido, 7º Simpósio Internacional de Sistemas Robóticos Autônomos Distribuídos (DARs), França, 23 a 25 de junho de 2004.

Werfel Building Blocks for Multi-Robot Constructionh, 7º Simpósio Internacional de Sistemas Robóticos Autônomos Distribuídos (DARs), França, 23 a 25 de junho de 2004.

Nagpal, Mamei, Engineering Amorphous Computing Systems, capítulo convidado em Metodologias e Engenharia de Software para Sistemas de Agentes, editores Bergenti, Gleizes, Zambonelli, Kluwer Academic Publishing, (no prelo) 2003.

Bachrach, Nagpal, Salib, Shrobe, Experimental Results and Theoretical Analysis of a Self-Organizing Global Coordinate System for Ad Hoc Sensor Networks, Telecommunications Systems Journal, Special Issue on Wireless System Networks, Kluwer Academic Publishing, 2003. (pdf)

Beal, Circunscrição de Falha Distribuída Quase Ótima, Conferência Internacional sobre Computação e Sistemas Paralelos e Distribuídos (PDCS), CA, novembro de 2003. artigo

Beal, Hierarquia amorfa robusta de nós persistentes, Conferência Internacional sobre Sistemas e Redes de Comunicação, Espanha, setembro de 2003. artigo

Nagpal, em direção a um catálogo de primitivos de inspiração biológica, Workshop sobre aplicativos de auto-organização de engenharia, Conferência de Agentes Autônomos e Sistemas Multiagentes (AAMAS), 2003, LNAI 2977.

Kondacs, Auto-montagem inspirada na biologia de formas 2D, usando compilação global para local, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2003. (pdf)

Nagpal, Kondacs, Chang, Metodologia de Programação para Sistemas de Auto-montagem Inspirados na Biologia, no Simpósio Primavera AAAI em Síntese Computacional: Dos Blocos de Construção Básicos à Funcionalidade de Alto Nível, março de 2003. (pdf)

Clement, Nagpal, Self-Assembly and Self-Repairing Topologies, Workshop on Adaptability in Multi-Agent Systems, RoboCup Australian Open, janeiro de 2003. (ps) Organizando um Sistema de Coordenadas Globais de Informações Locais em uma Rede de Sensores Ad Hoc, no 2o Workshop Internacional sobre Processamento de Informação em Redes de Sensores (IPSN '03), Palo Alto, abril de 2003. (pdf) [aplicação desses mecanismos a um problema de localização de sensores] --->

Nagpal, Programmable Self-Assembly Using Biologicamente-Inspired Multiagent Control, Proceedings of the 1st International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), Bolonha, Itália, julho de 2002. (ps)

Beal, An Algorithm for Bootstrapping Communications, International Conference on Complex Systems (ICCS), junho de 2002.


Computação Biológica

Os microprocessadores baseados em silício de hoje são fabricados sob as mais estritas condições. Filtros maciços limpam o ar de poeira e umidade, os trabalhadores vestem roupas semelhantes a trajes espaciais e os sistemas resultantes são microtestados para a menor imperfeição. Mas em um punhado de laboratórios em todo o país, os pesquisadores estão construindo o que esperam ser alguns dos computadores de amanhã em ambientes que estão longe de ser recipientes esterilizados, tubos de ensaio e placas de Petri cheias de bactérias. Simplificando, esses cientistas buscam criar células que possam computar, dotadas de genes “inteligentes” que possam somar números, armazenar os resultados em algum tipo de banco de memória, manter o tempo e talvez um dia até mesmo executar programas simples.

Todas essas operações parecem com o que os computadores de hoje fazem. No entanto, esses sistemas biológicos podem abrir um domínio totalmente diferente da computação. “É um erro imaginar o tipo de computação que estamos imaginando para células vivas como um substituto para os tipos de computadores que temos agora”, diz Tom Knight, pesquisador do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT e um dos líderes no movimento de biocomputação. Knight diz que esses novos computadores “serão uma forma de preencher a lacuna para o mundo químico. Pense nele mais como um computador de controle de processo. O computador que opera uma fábrica de produtos químicos. O computador que faz sua cerveja para você. ”

Esta história foi parte de nossa edição de maio de 2000

Como ponte para o mundo químico, a biocomputação é natural. Em primeiro lugar, é extremamente econômico. Depois de programar uma única célula, você pode fazer crescer bilhões a mais com o custo de soluções simples de nutrientes e o tempo de um técnico de laboratório. Em segundo lugar, os biocomputadores podem, em última análise, ser muito mais confiáveis ​​do que os computadores construídos com fios e silício, pela mesma razão que nossos cérebros podem sobreviver à morte de milhões de células e ainda funcionar, enquanto seu PC com Pentium travará se você corte um fio. Mas o argumento decisivo é que cada célula tem uma fábrica química em miniatura sob seu comando: uma vez que o organismo foi programado, virtualmente qualquer produto químico biológico poderia ser sintetizado à vontade. É por isso que Knight prevê biocomputadores executando todos os tipos de sistemas bioquímicos e atuando para ligar a tecnologia da informação à biotecnologia.

Todas essas operações parecem com o que os computadores de hoje fazem. No entanto, esses sistemas biológicos podem abrir um domínio totalmente diferente da computação. “É um erro imaginar o tipo de computação que estamos imaginando para células vivas como um substituto para os tipos de computadores que temos agora”, diz Tom Knight, pesquisador do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT e um dos líderes no movimento de biocomputação. Knight diz que esses novos computadores “serão uma forma de preencher a lacuna para o mundo químico. Pense nele mais como um computador de controle de processo. O computador que opera uma fábrica de produtos químicos. O computador que faz sua cerveja para você. ”

Como ponte para o mundo químico, a biocomputação é natural. Em primeiro lugar, é extremamente econômico. Depois de programar uma única célula, você pode fazer crescer bilhões a mais com o custo de soluções simples de nutrientes e o tempo de um técnico de laboratório. Em segundo lugar, os biocomputadores podem, em última análise, ser muito mais confiáveis ​​do que computadores construídos a partir de fios e silício, pela mesma razão que nossos cérebros podem sobreviver à morte de milhões de células e ainda funcionar, enquanto seu PC com Pentium travará se você corte um fio. Mas o argumento decisivo é que cada célula tem uma fábrica química em miniatura sob seu comando: uma vez que o organismo foi programado, virtualmente qualquer produto químico biológico poderia ser sintetizado à vontade. É por isso que Knight prevê biocomputadores executando todos os tipos de sistemas bioquímicos e atuando para vincular a tecnologia da informação à biotecnologia.

Realizar essa visão, entretanto, vai demorar um pouco. Hoje, um computador desktop típico pode armazenar 50 bilhões de bits de informação. Como um ponto de comparação, Tim Gardner, um estudante graduado da Universidade de Boston, recentemente criou um sistema genético que pode armazenar um único bit de informação - 1 ou 0. Em uma linha do tempo de inovação, os programadores microbianos de hoje estão aproximadamente onde os pioneiros da ciência da computação foram na década de 1920, quando construíram os primeiros computadores digitais.

Na verdade, é tentador descartar essa pesquisa como uma curiosidade acadêmica, algo como construir um computador com a Tinker Toys. Mas se o projeto for bem-sucedido, os resultados podem ser surpreendentes. Em vez de isolar meticulosamente proteínas, mapear genes e tentar decodificar os segredos da natureza, os bioengenheiros poderiam simplesmente programar as células para fazer o que fosse desejado - digamos, injetar insulina conforme necessário na corrente sanguínea de um diabético - da mesma forma que um programador pode manipular as funções de um PC. As máquinas biológicas podem inaugurar um novo mundo de controle químico.

No longo prazo, dizem Knight e outros, a biocomputação pode criar band-aids ativos, capazes de analisar uma lesão e curá-la. A tecnologia poderia ser usada para programar esporos bacterianos que permaneceriam dormentes no solo até que ocorresse um derramamento químico, momento em que as bactérias acordariam, se multiplicariam, comeriam os produtos químicos e voltariam à dormência.

No curto prazo - talvez dentro de cinco anos - "um soldado pode estar carregando um dispositivo biochip que pode detectar quando alguma toxina ou agente é liberado", diz o professor de engenharia biomédica da Universidade de Boston, James Collins, outro jogador-chave no campo da biocomputação.

A Nova Biologia

A pesquisa em biocomputação é uma daquelas novas disciplinas que atravessa campos bem estabelecidos, neste caso a ciência da computação e a biologia, mas não se encaixa confortavelmente em nenhuma das culturas. “Os biólogos são treinados para descobertas”, diz Collins. “Não incentivo nenhum dos meus alunos a descobrir um novo componente em um sistema biológico.” O pós-doutorado da Rockefeller University Michael Elowitz explica essa diferença em termos de engenharia: “Normalmente em biologia, tenta-se fazer a engenharia reversa de circuitos que já foram projetados e construídos pela evolução.” Em vez disso, o que Collins, Elowitz e outros querem fazer é projetar circuitos biológicos avançados ou construir novos a partir do zero.

Mas, embora os objetivos dos pesquisadores de biocomputação sejam bastante diferentes daqueles dos biólogos celulares e moleculares, muitas das ferramentas nas quais eles dependem são as mesmas. E trabalhar em uma bancada em um "laboratório úmido" orientado biologicamente não é fácil para cientistas e engenheiros da computação - muitos dos quais estão acostumados com máquinas que executam fielmente os comandos que digitam. Mas no laboratório molhado, como diz o ditado, “o organismo fará tudo o que bem entender”.

Depois de quase 30 anos como pesquisador de ciência da computação, Knight do MIT começou a montar seu laboratório biológico três anos atrás, e nada funcionou corretamente. As reações dos livros didáticos estavam falhando. Então, após cinco meses de progresso frustrantemente lento, ele contratou um biólogo da Universidade da Califórnia, Berkeley, para vir e descobrir o que estava errado. Ela voou pelo país com frascos contendo reagentes, amostras biológicas - até mesmo sua própria água. Na verdade, descobriu-se que a água no laboratório de Knight era a culpada: não era pura o suficiente para o splicing de genes. Poucos dias depois desse diagnóstico, o laboratório estava funcionando.

Gardner, da Universidade de Boston, um físico que se tornou cientista da computação, contornou alguns dos desafios de montar um laboratório pegando emprestado o espaço do B.U. o biólogo Charles Cantor, que tem sido uma figura importante no Projeto Genoma Humano. Mas antes de Gardner se voltar para os frascos, frascos e pratos de cultura, ele passou a maior parte de um ano trabalhando com Collins para construir um modelo matemático para seu switch genético de um bit, ou "flip-flop". Gardner então deu início à árdua tarefa de concretizar esse modelo no laboratório.

O flip-flop, explica Collins, é construído a partir de dois genes que são mutuamente antagônicos: quando um está ativo, ou "expresso", ele desliga o segundo e vice-versa. “A ideia é que você pode alternar entre esses dois estados com alguma influência externa”, diz Collins. “Pode ser uma explosão de um produto químico ou uma mudança na temperatura.” Como um dos dois genes produz uma proteína que fica fluorescente sob luz laser, os pesquisadores podem usar um detector baseado em laser para ver quando uma célula alterna entre os estados.

Em janeiro, na revista Nature, Gardner, Collins e Cantor descreveram cinco chinelos que Gardner construiu e inseriu na E. coli. Gardner diz que o flip-flop é o primeiro de uma série de chamados “applets genéticos” que ele espera criar. O termo “miniaplicativo” é emprestado da ciência da computação contemporânea: refere-se a um pequeno programa, geralmente escrito na linguagem de programação Java, que é colocado em uma página da Web e executa uma função específica. Assim como os miniaplicativos podem teoricamente ser combinados em um programa completo, Gardner acredita que pode construir uma série de partes genéticas combináveis ​​e usá-las para programar células para executar novas funções. No exemplo de entrega de insulina, um miniaplicativo genético que detecta a quantidade de glicose na corrente sanguínea de um diabético pode ser conectado a um segundo miniaplicativo que controla a síntese de insulina. Um terceiro miniaplicativo pode permitir que o sistema responda a eventos externos, permitindo, por exemplo, um médico acionar a produção de insulina manualmente.

GeneTic Tock

Como estudante de pós-graduação na Universidade de Princeton, Michael Elowitz de Rockefeller construiu seu próprio miniaplicativo genético - um relógio.

No mundo dos computadores digitais, o relógio é um dos componentes mais fundamentais. Os relógios não indicam a hora, em vez disso, eles enviam uma seqüência de pulsos que são usados ​​para sincronizar todos os eventos que ocorrem dentro da máquina. O primeiro IBM PC tinha um relógio que batia 4,77 milhões de vezes por segundo, os computadores Pentium III top de linha de hoje têm relógios que batem 800 milhões de vezes por segundo. O relógio de Elowitz, por outro lado, gira uma vez a cada 150 minutos ou mais.

O relógio biológico consiste em quatro genes projetados em uma bactéria. Três deles trabalham juntos para ligar e desligar o quarto, que codifica uma proteína fluorescente - Elowitz chama isso de "circuito genético".

Embora o relógio de Elowitz seja uma conquista notável, ele não mantém um bom tempo - o intervalo entre o tique-taque e o tock varia de 120 a 200 minutos. E com cada relógio funcionando separadamente em cada uma das muitas bactérias, a coordenação é um problema: observe uma bactéria sob um microscópio e você verá intervalos regulares de brilho e escurecimento conforme o gene para a proteína fluorescente é ligado e desligado, mas coloque um massa das bactérias juntas e todas ficarão fora de sincronia.

lowitz espera aprender com esse tumulto. “Esta foi a nossa primeira tentativa”, diz ele. “O que descobrimos é que o relógio que construímos é muito barulhento - há muita variabilidade. Uma grande questão é qual é a origem desse ruído e como alguém pode contorná-lo. E como, de fato, circuitos reais que são produzidos pela evolução são capazes de contornar esse ruído. ”

Enquanto Elowitz trabalha para melhorar seu tempo, Collins e Gardner do B.U. estão com o objetivo de vencer o relógio corporativo. Eles entraram com o pedido de patentes do flip-flop genético, e Collins está conversando com investidores em potencial, trabalhando para formar o que seria a primeira empresa de biocomputação. Ele espera ter financiamento e lançar o empreendimento dentro de alguns meses.

Os primeiros produtos da empresa em potencial podem incluir um dispositivo que pode detectar contaminação de alimentos ou toxinas usadas em guerra química ou biológica. Isso seria possível, diz Collins, “se pudéssemos acoplar células a chips e usá-los - externos ao corpo - como elementos sensores”. Ao manter as células modificadas fora do corpo humano, a startup contornaria muitas questões regulatórias da Food and Drug Administration e possivelmente teria um produto no mercado dentro de alguns anos. Mas o objetivo final de Collins é a terapia genética, colocando redes de applets genéticos em um hospedeiro humano para tratar doenças como hemofilia ou anemia.

Outra possibilidade seria usar interruptores genéticos para controlar reatores biológicos - que é onde entra a visão de Knight de uma ponte para o mundo químico. “Grandes empresas químicas, como a DuPont, estão avançando em direção a tecnologias nas quais podem usar células como fábricas de produtos químicos para produzir proteínas, ”Diz Collins. “O que você pode fazer com esses circuitos de controle é regular a expressão de diferentes genes para produzir suas proteínas de interesse.” As bactérias em um grande biorreator podem ser programadas para fazer diferentes tipos de drogas, nutrientes, vitaminas ou até mesmo pesticidas. Essencialmente, isso permitiria que uma fábrica inteira fosse refeita com o lançamento de uma única chave genética.

Computação Amorfa

Mudanças de dois genes não são exatamente novas na biologia, diz Roger Brent, diretor associado de pesquisa do Instituto de Ciências Moleculares em Berkeley, Califórnia, uma empresa de pesquisa sem fins lucrativos. Brent - que avaliou a pesquisa em biocomputação para a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa - diz que os engenheiros genéticos “têm feito e usado tais interruptores de sofisticação crescente desde os anos 1970. Nós, biólogos, temos toneladas e toneladas de células que existem em dois estados ”e mudam dependendo de insumos externos.

Para Brent, o que é mais intrigante sobre o B.U. A mudança genética dos pesquisadores é que pode ser apenas o começo. “Temos células de dois estados. E quanto às células de quatro estados? Existe algo de bom aí? ” ele pergunta. “Digamos que você pudesse obter uma célula que existia em um grande número de estados independentes e havia coisas acontecendo dentro da célula ... o que fez com que a célula fosse de um estado para outro em resposta a diferentes influências”, continua Brent. “Você pode realizar qualquer cálculo significativo? Se você tivesse 16 estados em uma célula e a capacidade de fazer com que ela se comunicasse com seus vizinhos, você poderia fazer algo com isso? ”

Por si só, uma única célula com 16 estados não poderia fazer muito. Mas combine um bilhão dessas células e de repente você terá um sistema com 2 gigabytes de armazenamento. Uma colher de chá de bactérias programáveis ​​pode ter potencialmente um milhão de vezes mais memória do que os maiores computadores de hoje - e potencialmente bilhões e bilhões de processadores. Mas como você programaria essa máquina?

Programação é a pergunta que o projeto de Computação Amorfa do MIT está tentando responder. O objetivo do projeto é desenvolver técnicas para a construção de sistemas de automontagem. Essas técnicas podem permitir que bactérias em uma colher de chá encontrem seus vizinhos, se organizem em um computador de processamento paralelo massivo e resolvam um problema computacionalmente intensivo - como quebrar uma chave de criptografia, fatorar um grande número ou talvez até prever o tempo.

Os pesquisadores do MIT há muito tempo se interessam por métodos de computação que empregam muitos computadores pequenos, em vez de um computador super rápido. Essa abordagem é atraente porque poderia dar à computação um impulso além do muro que muitos acreditam que a evolução do microprocessador de silício irá atingir em breve. Quando os processadores não puderem ser reduzidos ainda mais, insistem esses pesquisadores, a única maneira de obter uma computação mais rápida será usando vários computadores em conjunto. Muitos pesquisadores de inteligência artificial também acreditam que só será possível alcançar a verdadeira inteligência da máquina usando milhões de pequenos processadores conectados - essencialmente modelando as conexões de neurônios no cérebro humano.

Em uma parede do lado de fora do escritório do professor de ciência da computação e engenharia do MIT, Harold Abelson, no quarto andar, está um dos primeiros resultados tangíveis do esforço de computação amorfa. Chamado de “Gunk”, é um emaranhado de fios, uma colônia de computadores de placa única, cada um conectado aleatoriamente a três outras máquinas da colônia.Cada computador tem uma luz vermelha piscando. O objetivo da colônia é sincronizar as luzes para que pisquem em uníssono. A colônia é robusta de uma maneira que os computadores tradicionais não são: você pode desligar qualquer computador ou reconectar sua conexão sem alterar o comportamento do sistema como um todo. Mas, embora fascinante de assistir, a colônia não se envolve em nenhum cálculo fundamentalmente importante.

Cinco andares acima do escritório de Abelson, no laboratório de biologia de Knight, os pesquisadores estão lançando uma incursão mais ampla no mundo da computação amorfa: os alunos de Knight estão desenvolvendo técnicas para troca de dados entre células e entre células e computadores em grande escala, uma vez que a comunicação entre componentes é um requisito fundamental de um sistema amorfo. Enquanto o grupo de Collins no B.U. está usando calor e produtos químicos para enviar instruções para seus interruptores, o laboratório Knight está trabalhando em um sistema de comunicação baseado em luz de bioluminescência produzida por células vivas.

Até o momento, o trabalho tem sido lento. O laboratório é novo e, como mostrou a experiência com a pureza da água, a equipe é inexperiente em questões de biologia. Mas parte da lentidão também é intencional: os pesquisadores querem se tornar o mais familiarizados possível com as ferramentas biológicas que estão usando para maximizar o comando de qualquer sistema que eventualmente desenvolverem. “Se você realmente vai construir algo que deseja controlar - se tivermos este circuito digital que esperamos ter um comportamento de certa forma confiável - então você precisa entender os componentes”, diz o estudante de graduação Ron Weiss. E a biologia está repleta de flutuações, ressalta Weiss. A quantidade precisa de uma proteína específica que uma célula bacteriana produz depende não apenas da cepa bacteriana e da sequência de DNA projetada na célula, mas também das condições ambientais, como nutrição e tempo. Observações Weiss: “O número de variáveis ​​que existem é tremendo.”

Para entender todas essas variáveis, a equipe de Knight está começando com caracterizações aprofundadas de alguns genes diferentes para a luciferase, uma enzima que permite que vaga-lumes e outros organismos luminescentes produzam luz. Compreender o fim das coisas na geração de luz é um primeiro passo óbvio em direção a um meio confiável de comunicação célula a célula. “Existem células que podem detectar a luz”, diz Knight. “Esta pode ser uma forma de as células sinalizarem umas para as outras”. Além disso, diz ele, “se essas células soubessem onde estão e funcionassem como um conjunto organizado, você poderia usar isso como uma forma de exibir um padrão”. Em última análise, a equipe de Knight espera que vastos conjuntos de células comunicantes possam realizar cálculos significativos e ter a resiliência do Gunk de Abelson - ou do cérebro humano.

Velocidade máxima a frente

Mesmo enquanto seu laboratório - e seu campo - dão os primeiros passos, Knight está olhando para o futuro. Ele diz que não está preocupado com a velocidade ridiculamente lenta das abordagens genéticas atuais para biocomputação. Ele e outros pesquisadores começaram com sistemas baseados em DNA, diz Knight, porque a engenharia genética é relativamente bem entendida. “Você começa com os sistemas fáceis e passa para os sistemas rígidos.”

E há uma abundância de sistemas biológicos, incluindo sistemas baseados em células nervosas, como nossos próprios cérebros, que operam mais rápido do que é possível ligar e desligar genes, diz Knight. Um neurônio pode responder a um estímulo externo, por exemplo, em questão de milissegundos. A desvantagem, diz Knight, é que alguns dos mecanismos biológicos mais rápidos não são atualmente compreendidos tão bem quanto as funções genéticas e, portanto, "são substancialmente mais difíceis de manipular, misturar e combinar".

Doente, Brent do Instituto de Ciências Moleculares acredita que os protótipos de biocomputadores baseados em DNA de hoje são degraus para computadores baseados em neuroquímica. “Daqui a trinta anos estaremos usando nosso conhecimento da neurobiologia do desenvolvimento para desenvolver circuitos apropriados que serão feitos de células nervosas e processarão informações como um louco”, prevê Brent. Enquanto isso, pioneiros como Knight, Collins, Gardner e Elowitz continuarão a produzir novos dispositivos diferentes de tudo o que já saiu de uma fábrica de microprocessadores e a lançar as bases para uma nova era da computação.

Quem é quem na Biocomputação Organização Pesquisador-chave Foco Lawrence Berkeley National Laboratory Adam Arkin Circuitos e circuitos genéticos endereçados à Universidade de Boston James J. Collins Applets genéticos da Universidade Rockefeller Michael Elowitz Circuitos genéticos MIT Thomas F. Knight Computação amorfa


Conteúdo

Nascido em Jerusalém em 1955, a luz que orientou os empreendimentos científicos de Ehud Shapiro foi a filosofia da ciência de Karl Popper, com a qual ele se familiarizou por meio de um projeto de segundo grau supervisionado por Moshe Kroy, do Departamento de Filosofia da Universidade de Tel Aviv. Em 1979, Shaprio completou seus estudos de graduação na Universidade de Tel Aviv em Matemática e Filosofia com distinção. O trabalho de PhD de Shapiro com Dana Angluin em Ciência da Computação na Universidade de Yale tentou fornecer uma interpretação algorítmica para a abordagem filosófica de Popper para a descoberta científica, resultando em um sistema de computador para a inferência de teorias lógicas de fatos e uma metodologia para depuração de programa, desenvolvida usando o linguagem de programação Prolog. Sua tese, "Algorithmic Program Debugging", [5] foi publicada pela MIT Press como uma Dissertação Distinta da ACM em 1982, seguida em 1986 por "The Art of Prolog", um livro em co-autoria com Leon Sterling. [6]

Chegando ao Departamento de Ciência da Computação e Matemática Aplicada no Weizmann Institute of Science em 1982 como um pós-doutorado, Shapiro se inspirou no projeto japonês de Fifth Generation Computer Systems para inventar uma linguagem de programação de alto nível para sistemas de computação paralelos e distribuídos , denominado Concurrent Prolog. Um livro de dois volumes sobre Concurrent Prolog e trabalhos relacionados foi publicado pela MIT Press em 1987. O trabalho de Shapiro teve uma influência decisiva na direção estratégica do projeto nacional japonês e ele cooperou estreitamente com o projeto durante seus 10 anos de duração.

Em 1993, Shapiro pediu licença de seu cargo efetivo na Weizmann para fundar a Ubique Ltd. (e servir como seu CEO), uma pioneira israelense de software de Internet. Com base no Concurrent Prolog, a Ubique desenvolveu "Virtual Places", um precursor dos sistemas de mensagens instantâneas amplamente usados ​​de hoje. A Ubique foi vendida para a America Online em 1995 e, após uma aquisição pela administração em 1997, foi vendida novamente para a IBM em 1998, onde continua a desenvolver o SameTime, o produto de mensagem instantânea líder da IBM baseado na tecnologia da Ubique.

Preparando-se para retornar à academia, Shapiro aventurou-se no auto-estudo da biologia molecular. Shapiro tentou construir um computador a partir de moléculas biológicas, guiado por uma visão de "Um Doutor em uma Célula": Um computador biomolecular que opera dentro do corpo vivo, programado com conhecimento médico para diagnosticar doenças e produzir os medicamentos necessários. Sem experiência em biologia molecular, Shapiro realizou seu primeiro projeto para um computador molecular como um dispositivo mecânico semelhante ao LEGO construído usando estereolitografia 3D, que foi patenteado após seu retorno a Weizmann em 1998. Durante a última década e meia, o laboratório de Shapiro projetou e implementou com sucesso vários dispositivos de computação molecular.

Em 2004, o Prof. Shapiro também projetou um método eficaz de sintetizar moléculas de DNA livres de erros a partir de blocos de construção sujeitos a erros. Em 2011, o Prof. Shapiro fundou o consórcio CADMAD: A plataforma tecnológica CADMAD visa entregar uma revolução no processamento de DNA análoga à revolução que a edição de texto sofreu com a introdução dos editores de texto eletrônicos.

Em 2005, o Prof. Shapiro apresentou uma visão do próximo grande desafio na biologia humana: descobrir o Árvore da linhagem celular humana. Dentro de todos nós existe uma árvore de linhagem celular - a história de como nosso corpo cresce de uma única célula (o óvulo fertilizado) para 100 trilhões de células. O impacto biológico e biomédico de tal sucesso poderia ser de magnitude semelhante, senão maior do que o do Projeto Genoma Humano. Em sua palestra TEDxTel-Aviv "Descobrindo a árvore da linhagem da célula humana - O próximo grande desafio científico" [7], o Prof. Shapiro descreveu o sistema e os resultados obtidos com ele até agora, e uma proposta para um projeto FET Flagship "Flagship do Human Cell Lineage iniciativa "[8] para descobrir a árvore da linhagem de células humanas na saúde e na doença.

O filósofo da ciência Karl Popper sugeriu que todas as teorias científicas são, por natureza, conjecturas e inerentemente falíveis, e que a refutação à velha teoria é o processo supremo da descoberta científica. De acordo com a filosofia de Popper, o crescimento do conhecimento científico é baseado em conjecturas e refutações. [9] Os estudos de doutorado do Prof. Shapiro com o Prof. Dana Angluin tentaram fornecer uma interpretação algorítmica para a abordagem de Karl Popper à descoberta científica - em particular para automatizar o método de "Conjecturas e Refutações" - fazendo conjecturas ousadas e, em seguida, realizando experimentos que procuram refutar eles. O Prof. Shapiro generalizou isso no "Algoritmo de Retrocesso de Contradição" - um algoritmo para retrocesso de contradições. Este algoritmo é aplicável sempre que ocorre uma contradição entre alguma teoria conjecturada e os fatos. Ao testar um número finito de átomos básicos quanto à sua verdade no modelo, o algoritmo pode rastrear uma fonte para essa contradição, ou seja, uma hipótese falsa, e pode demonstrar sua falsidade construindo um contra-exemplo a ela. O "Algoritmo de Retrocesso de Contradição" é relevante tanto para a discussão filosófica sobre a refutabilidade de teorias científicas quanto no auxílio para a depuração de programas lógicos. O Prof. Shapiro lançou a base teórica para a programação lógica indutiva e construiu sua primeira implementação (Model Inference System): um programa Prolog que inferia indutivamente programas lógicos a partir de exemplos positivos e negativos. A programação lógica indutiva floresceu atualmente como um subcampo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina que usa a programação lógica como uma representação uniforme para exemplos, conhecimentos básicos e hipóteses. Trabalhos recentes nesta área, combinando programação lógica, aprendizagem e probabilidade, deram origem ao novo campo da aprendizagem relacional estatística.

A depuração do programa é uma parte inevitável do desenvolvimento de software. Até a década de 1980, a arte de depurar programas, praticada por todos os programadores, não tinha qualquer fundamento teórico. [10] No início dos anos 1980, foram desenvolvidas abordagens sistemáticas e baseadas em princípios para depuração de programas. Em geral, um bug ocorre quando um programador tem uma intenção específica a respeito do que o programa deve fazer, mas o programa realmente escrito exibe um comportamento diferente do pretendido em um caso particular. Uma maneira de organizar o processo de depuração é automatizá-lo (pelo menos parcialmente) por meio de uma técnica de depuração algorítmica. [11] A ideia da depuração algorítmica é ter uma ferramenta que oriente o programador ao longo do processo de depuração interativamente: ela faz isso perguntando ao programador sobre as possíveis fontes do bug. A depuração algorítmica foi desenvolvida pela primeira vez por Ehud Shapiro durante sua pesquisa de doutorado na Universidade de Yale, conforme apresentado em sua tese de doutorado, [12] selecionada como Dissertação Distinta da ACM em 1982. Shapiro implementou o método de depuração algorítmica no Prolog [13] (uma linguagem de programação lógica de propósito geral) para depuração de programas lógicos. No caso de programas lógicos, o comportamento pretendido do programa é um modelo (um conjunto de afirmações verdadeiras simples) e os bugs são manifestados como incompletude do programa (incapacidade de provar uma afirmação verdadeira) ou incorreto (capacidade de provar uma afirmação falsa). O algoritmo identificaria uma declaração falsa no programa e forneceria um contra-exemplo a ela ou uma declaração verdadeira ausente de que ela ou sua generalização deveriam ser adicionadas ao programa. Um método para lidar com a não rescisão também foi desenvolvido.

O projeto Fifth Generation Computer Systems (FGCS) foi uma iniciativa do Ministério da Indústria e Comércio Internacional do Japão, iniciado em 1982, para criar um computador usando computação / processamento massivamente paralelo. Seria o resultado de um grande projeto de pesquisa governamental / industrial no Japão durante a década de 1980. O objetivo era criar um "computador que marcou época" com desempenho semelhante ao de um supercomputador e fornecer uma plataforma para futuros desenvolvimentos em inteligência artificial. Em 1982, durante uma visita ao ICOT, Ehud Shapiro inventou Concurrent Prolog, uma nova linguagem de programação simultânea que integrou a programação lógica e a programação simultânea. Concurrent Prolog é uma linguagem de programação lógica projetada para programação simultânea e execução paralela. É uma linguagem orientada a processos, que incorpora a sincronização do fluxo de dados e a indeterminação do comando protegido como seus mecanismos básicos de controle. Shapiro descreveu a linguagem em um relatório marcado como ICOT Technical Report 003, [14] que apresentou um intérprete Concurrent Prolog escrito em Prolog. O trabalho de Shapiro no Concurrent Prolog inspirou uma mudança na direção do FGCS de focar na implementação paralela do Prolog para o foco na programação lógica concorrente como a base do software para o projeto. Também inspirou a linguagem de programação lógica concorrente Guarded Horn Clauses (GHC) da Ueda, que foi a base da KL1, a linguagem de programação que foi finalmente projetada e implementada pelo projeto FGCS como sua linguagem de programação central.

Em 1993, o Prof. Shapiro tirou uma licença do Instituto Weizmann para fundar e servir como CEO da Ubique Ltd., uma pioneira de software de Internet israelense. Ubique foi uma empresa de software que desenvolveu mensagens instantâneas e produtos de colaboração. O primeiro produto da empresa, Virtual Places 1.0, integrado em um produto de mensagem instantânea, voz sobre IP e rede social baseada em navegador em estações de trabalho baseadas em Unix. Essas ideias e tecnologias - integradas em um produto - eram novas e revolucionárias e talvez à frente de seu tempo. Ubique foi vendida para a America Online em 1995, comprada de volta por sua administração em 1997 e vendida novamente para a IBM em 1998.

No início do século 21, o progresso científico conseguiu consolidar com sucesso o conhecimento da 'sequência' e da 'estrutura' dos ramos da biologia celular molecular de uma maneira acessível. Por exemplo, a abstração de DNA como string capturou a sequência primária de nucleotídeos sem incluir propriedades bioquímicas de ordem superior e inferior. Essa abstração permite a aplicação de uma bateria de algoritmos de string, além de possibilitar o desenvolvimento prático de bancos de dados e repositórios comuns.

Como os circuitos moleculares são os dispositivos de processamento de informações de células e organismos, eles têm sido objeto de pesquisas de biólogos por muitas décadas. Antes do advento das ferramentas de biologia computacional, os biólogos eram incapazes de ter acesso a grandes quantidades de dados e suas análises. As montanhas de conhecimento sobre a função, atividade e interação dos sistemas moleculares nas células permaneceram fragmentadas. Além disso, esses estudos anteriores que identificaram e conectaram alguns componentes ou interações, um de cada vez, exigiram décadas de trabalho em série.

Em um artigo seminal publicado em 2002 na revista Nature "Cellular abstractions: Cells as computation" [15], o Prof. Shapiro levantou a questão: por que o estudo de sistemas biomoleculares não pode dar um salto computacional semelhante? As pesquisas de sequência e estrutura adotaram boas abstrações: 'DNA como string' e 'proteína como gráfico tridimensional marcado', respectivamente. Ele acreditava que a ciência da computação poderia fornecer a abstração necessária para sistemas biomoleculares. Junto com seu Ph.D. o estudante Aviv Regev usou conceitos avançados de ciência da computação para investigar a abstração "molécula como computação", na qual um sistema de entidades moleculares em interação é descrito e modelado por um sistema de entidades computacionais em interação. Ele desenvolveu linguagens de computador abstratas para a especificação e estudo de sistemas de computação interativa, a fim de representar sistemas biomoleculares, incluindo vias regulatórias, metabólicas e de sinalização, bem como processos multicelulares, como respostas imunológicas. Essas "linguagens de programação molecular" permitiram a simulação do comportamento de sistemas biomoleculares, bem como o desenvolvimento de bases de conhecimento que suportam o raciocínio qualitativo e quantitativo sobre as propriedades desses sistemas.

O trabalho inovador (que inicialmente usava o π-cálculo, um cálculo de processo) foi posteriormente assumido pela IBM Cambridge no Reino Unido (Luca Cardelli), que desenvolveu o SPiM (Stochastic Pi Calculus Machine). Na última década, o campo floresceu com uma grande variedade de aplicações. Mais recentemente, o campo até evoluiu para uma síntese de dois campos diferentes - computação molecular e programação molecular. [16] A combinação dos dois mostra como diferentes formalismos matemáticos (como Redes de Reação Química) podem servir como 'linguagens de programação' e várias arquiteturas moleculares (como arquitetura de moléculas de DNA) podem, em princípio, implementar qualquer comportamento que possa ser expresso matematicamente por o formalismo que está sendo usado. [17]

Ao combinar ciência da computação e biologia molecular, os pesquisadores conseguiram trabalhar em um computador biológico programável que, no futuro, poderá navegar dentro do corpo humano, diagnosticando doenças e administrando tratamentos. Isso é o que o professor Ehud Shapiro, do Instituto Weizmann, chamou de "Doutor em uma célula".

Seu grupo projetou um minúsculo computador feito inteiramente de moléculas biológicas que foi programado com sucesso - em um tubo de ensaio - para identificar mudanças moleculares no corpo que indicam a presença de certos tipos de câncer. O computador foi então capaz de diagnosticar o tipo específico de câncer e reagir produzindo uma molécula de droga que interferia nas atividades das células cancerosas, fazendo com que se autodestruíssem. Para este trabalho foi membro do 2004 "Scientific American 50" [18] como Research Leader in Nanotechnology.

Em 2009, Shapiro e o aluno de doutorado Tom Ran apresentaram o protótipo de um sistema molecular programável autônomo, baseado na manipulação de fitas de DNA, capaz de realizar deduções lógicas simples. [19] Este protótipo é a primeira linguagem de programação simples implementada em escala molecular. Introduzido no corpo, este sistema tem imenso potencial para atingir com precisão tipos específicos de células e administrar o tratamento apropriado, já que pode realizar milhões de cálculos ao mesmo tempo e "pensar" logicamente.

A equipe do Prof Shapiro tem como objetivo fazer com que esses computadores executem ações altamente complexas e respondam a perguntas complicadas, seguindo um modelo lógico proposto pela primeira vez por Aristóteles há mais de 2.000 anos. Os computadores biomoleculares são extremamente pequenos: três trilhões de computadores podem caber em uma única gota d'água.Se os computadores recebessem a regra 'Todos os homens são mortais e o fato' Sócrates é um homem ', eles responderiam' Sócrates é mortal '. Múltiplas regras e fatos foram testados pela equipe e os computadores biomoleculares responderam corretamente todas as vezes.

A equipe também encontrou uma maneira de tornar esses dispositivos de computação microscópicos 'amigáveis' ao usuário, criando um compilador - um programa para fazer a ponte entre uma linguagem de programação de computador de alto nível e o código de computação de DNA. Eles procuraram desenvolver um híbrido em sílico/em vitro sistema que suporta a criação e execução de programas de lógica molecular de forma semelhante aos computadores eletrônicos, permitindo que qualquer pessoa que saiba operar um computador eletrônico, sem absolutamente nenhuma formação em biologia molecular, opere um computador biomolecular.

Em 2012, o Prof. Ehud Shapiro e o Dr. Tom Ran conseguiram criar um dispositivo genético que opera de forma independente nas células bacterianas. [20] O dispositivo foi programado para identificar certos parâmetros e montar uma resposta apropriada. O aparelho busca fatores de transcrição - proteínas que controlam a expressão de genes na célula. Um mau funcionamento dessas moléculas pode interromper a expressão do gene. Em células cancerosas, por exemplo, os fatores de transcrição que regulam o crescimento e a divisão celular não funcionam adequadamente, levando ao aumento da divisão celular e à formação de um tumor. O dispositivo, composto por uma sequência de DNA inserida em uma bactéria, realiza uma "lista de seleção" de fatores de transcrição. Se os resultados corresponderem aos parâmetros pré-programados, ele responde criando uma proteína que emite uma luz verde - fornecendo um sinal visível de um diagnóstico "positivo". Na pesquisa de acompanhamento, os cientistas planejam substituir a proteína emissora de luz por uma que afetará o destino da célula, por exemplo, uma proteína que pode causar o suicídio da célula. Desta forma, o dispositivo fará com que apenas as células diagnosticadas "positivamente" se autodestruam. Após o sucesso do estudo em células bacterianas, os pesquisadores estão planejando testar maneiras de recrutar tais bactérias como um sistema eficiente a ser convenientemente inserido no corpo humano para fins médicos (o que não deve ser problemático, dado que nosso microbioma natural recente revela já existem 10 vezes mais células bacterianas no corpo humano do que células humanas, que compartilham o espaço do nosso corpo de forma simbiótica). Ainda outro objetivo de pesquisa é operar um sistema semelhante dentro das células humanas, que são muito mais complexas do que as bactérias.

O Prof. Shapiro projetou um método eficaz de sintetizar moléculas de DNA livres de erros a partir de blocos de construção sujeitos a erros. [21] A programação do DNA é a contrapartida do DNA da programação de computadores. O ciclo básico de programação de computador consiste em modificar um programa existente, testar o programa modificado e iterar até que o comportamento desejado seja obtido. Da mesma forma, o ciclo de programação do DNA consiste em modificar uma molécula de DNA, testar seu comportamento resultante e iterar até que o objetivo (que é entender o comportamento ou melhorá-lo) seja alcançado. Uma diferença fundamental entre os dois é que, ao contrário da programação de computador, nosso entendimento do DNA como linguagem de programação está muito longe de ser perfeito e, portanto, tentativa e erro são a norma, e não a exceção, em pesquisa e desenvolvimento baseados em DNA. Portanto, a programação de DNA é mais eficiente se múltiplas variantes de um programa de DNA, também chamadas de biblioteca de DNA, são criadas e testadas em paralelo, em vez de criar e testar apenas um programa por vez. Portanto, o ciclo básico de programação de DNA, quando operando a todo vapor, pega os melhores programas de DNA do ciclo anterior, usa-os como base para criar um novo conjunto de programas de DNA, testa-os e repete até que o objetivo seja alcançado.

Além disso, a reação em cadeia da polimerase (PCR) é o equivalente em DNA da impressão do tipo móvel de Gutenberg, ambos permitindo a replicação em grande escala de um trecho de texto. A síntese de DNA de novo é o equivalente ao DNA da composição mecânica e facilita a configuração do texto para replicação. Qual é o equivalente em DNA do processador de texto? O processamento de texto foi rapidamente adotado como um substituto para a máquina de escrever quando os usuários descobriram suas vantagens revolucionárias na criação, edição, formatação e salvamento de documentos. Enquanto a representação eletrônica de texto em computadores permite o processamento de texto dentro de uma estrutura unificada simples, o processamento de DNA - a criação de variações e combinações de DNA existente - é realizado por laboratórios de biologia diariamente usando uma infinidade de métodos trabalhosos manuais não relacionados. Como resultado, até agora nenhum método universal para processamento de DNA foi proposto e, conseqüentemente, nenhuma disciplina de engenharia que utiliza mais o DNA processado surgiu. O Prof. Shapiro fundou o consórcio CADMAD: A plataforma tecnológica CADMAD visa entregar uma revolução no processamento de DNA análoga à revolução que a edição de texto sofreu com a introdução dos editores de texto eletrônicos. A revolução da biotecnologia tem, em grande medida, sido contida por seu ciclo de P & ampD notoriamente prolongado em comparação com o ciclo de programação de computador. Uma tecnologia CAD / CAM para DNA que trará facilidade de processamento de texto ao processamento de DNA e, portanto, oferecerá suporte à programação rápida de DNA, irá revolucionar a biotecnologia ao encurtar o ciclo de pesquisa e desenvolvimento de aplicações baseadas em DNA. Isso só pode ser realizado combinando o desenvolvimento de tecnologias complexas e multicamadas que integram conhecimentos de campos tão variados como algoritmo, engenharia de software, biotecnologia, robótica e química. Isso só agora está começando a surgir como factível.

Em 2005, o Prof. Shapiro apresentou uma visão do próximo grande desafio na biologia humana: descobrir o Árvore da linhagem celular humana. Dentro de todos nós existe uma árvore de linhagem celular - a história de como nosso corpo cresce de uma única célula (o óvulo fertilizado) para 100 trilhões de células. O impacto biológico e biomédico de tal sucesso poderia ser de magnitude semelhante, senão maior do que o do Projeto Genoma Humano.

Todo ser humano começa como uma única célula - a fusão de um óvulo e um espermatozóide - e progride via divisão celular e morte celular por meio do desenvolvimento, nascimento, crescimento e envelhecimento. A saúde humana depende da manutenção de um processo adequado de divisão celular, renovação e morte, e as doenças mais graves da humanidade, notadamente câncer, doenças auto-imunes, diabetes, doenças neurodegenerativas e cardiovasculares e uma infinidade de doenças raras hereditárias são o resultado de aberrações específicas neste processo.

A história das células de uma pessoa, desde a concepção até qualquer momento particular no tempo, pode ser capturada por uma entidade matemática chamada árvore da linhagem celular. A raiz da árvore representa o ovo fertilizado, as folhas da árvore representam as células existentes da pessoa e os ramos da árvore capturam cada divisão celular na história da pessoa.

A ciência conhece precisamente a árvore da linhagem celular de apenas um organismo - um verme chamado Caenorhabditis elegans que atinge seu tamanho total de 1 milímetro e 1.000 células em 36 horas. Em comparação, um camundongo recém-nascido, pesando apenas alguns gramas, tem cerca de 1 bilhão de células. Uma pessoa média tem cerca de 100 trilhões de células. Compreender a estrutura e a dinâmica da árvore da linhagem celular humana em desenvolvimento, crescimento, renovação, envelhecimento e doença é uma busca central e urgente da biologia e da medicina. O desafio de descobrir a Árvore da Linhagem Celular Humana é uma reminiscência, tanto na natureza quanto no escopo, do desafio enfrentado pelo Projeto Genoma Humano em seu início e, de fato, seus resultados contribuirão decisivamente para a tradução funcional e compreensão final do sequência do genoma. Um salto tecnológico de magnitude semelhante ao que ocorreu durante o Projeto Genoma Humano é necessário para o sucesso do projeto da linhagem celular humana, e o impacto biológico e biomédico de tal sucesso poderia ser de magnitude semelhante, senão maior que o do Projeto Genoma Humano.

Os problemas centrais em aberto na biologia e na medicina são, na verdade, questões sobre a árvore da linhagem celular humana: sua estrutura e sua dinâmica no desenvolvimento, crescimento, renovação, envelhecimento e doença. Conseqüentemente, conhecer a Árvore da Linhagem da Célula Humana resolveria esses problemas e representaria um grande avanço no conhecimento e na saúde humana.

Muitas questões centrais em biologia e medicina que são, na verdade, questões específicas sobre a árvore da linhagem de células humanas, na saúde e na doença:

  • Quais células cancerosas iniciam a recaída após a quimioterapia?
  • Quais células cancerosas podem metastatizar?
  • As células beta produtoras de insulina se renovam em adultos saudáveis?
  • Os ovos se renovam em fêmeas adultas?
  • Quais células se renovam no cérebro de adultos saudáveis ​​e não saudáveis?

Conhecer a árvore da linhagem celular humana responderia a todas essas perguntas e muito mais. Felizmente, nossa árvore de linhagem celular é implicitamente codificada nos genomas de nossas células por meio de mutações que se acumulam quando as células do corpo se dividem. Teoricamente, ele poderia ser reconstruído com alta precisão sequenciando todas as células do nosso corpo, a um custo proibitivo. Praticamente, analisar apenas fragmentos altamente mutáveis ​​do genoma é suficiente para a reconstrução da linhagem celular. O laboratório de Shapiro desenvolveu um método e sistema multidisciplinar de prova de conceito para análise de linhagem celular de mutações somáticas.

Em sua palestra TEDxTel-Aviv "Descobrindo a árvore da linhagem da célula humana - O próximo grande desafio científico" [7], o Prof. Shapiro descreveu o sistema e os resultados obtidos com ele até agora, e uma proposta para um projeto FET Flagship "Flagship do Human Cell Lineage iniciativa "[8] para descobrir a árvore da linhagem de células humanas na saúde e na doença.

Ehud começou em 2012 e liderou o projeto "partido aberto" (posteriormente "comunidade aberta") dentro da Oficina de Conhecimento Público, que tinha como objetivo fornecer as bases para o funcionamento de um partido eletrônico que defende a democracia direta através da internet. Ele estendeu ainda mais seus conceitos de e-democracia em sua palestra do WEF em Davos 2016 e no artigo de opinião do Financial Times. Em 2020, Ehud fundou o partido político Democratit - liberdade, igualdade e fraternidade.


Corpo Docente e Pessoal Docente

Chefe do Departamento de Biologia

Chefe Associado, Departamento de Biologia

Virginia e Daniel K. Ludwig Professor de Pesquisa do Câncer

Chefe Associado, Departamento de Biologia

Chefe Associado, Departamento de Biologia

Professores

Kathleen e Curtis (1963) Marble Professor of Cancer Research

Uncas (1923) e Helen Whitaker Professor

Professor de Engenharia Biológica

Professor de Engenharia Biológica

Professor de Engenharia Civil e Ambiental

Professor de pós-graduação em Biologia

Leonard Pershing Guarente, PhD

Professor de biologia da Novartis

Virginia e Daniel K. Ludwig Professor de Pesquisa do Câncer

Daniel K. Ludwig Professor de Pesquisa do Câncer

Professor de Engenharia Biológica

Douglas A. Lauffenburger, PhD

Professor da Fundação Ford

Professor de Engenharia Biológica

Professor de Engenharia Química

Professor Menicon em Neurociências

Professor de Engenharia Biológica

William R. (1964) e Linda R. Young Professor de Neurociências

Membro, Faculdade de Ciências da Saúde e Tecnologia

Lester Wolfe Professor de Biologia Molecular

Professor Salvador E. Luria

Boris Magasanik Professor de Biologia

Corpo Docente Afiliado, Instituto de Engenharia Médica e Ciência

Professor de neurociência

Daniel K. Ludwig Professor de Pesquisa do Câncer

Professor Sherman Fairchild

Professor de neurociência

David H. Koch Professor em Ciências

Professor de Engenharia Biológica

Professores Associados

Professor Associado de Física

Professor Associado de Biologia

Professor Associado de Biologia

Professor Associado de Biologia

Professor Associado de Biologia

Professor Associado de Biologia

Matthew G. Vander Heiden, MD, PhD

Professor Associado de Biologia

Professor Associado de Biologia

Eisen e Chang Professor de Desenvolvimento de Carreira

Professor Associado de Biologia

Professores Assistentes

Irwin W. e Helen W. Sizer Professor de Desenvolvimento de Carreira

Professor Assistente de Biologia

Professor Assistente de Biologia

Professor de desenvolvimento de carreira de Whitehead

Professor Assistente de Biologia

Thomas D. e Virginia M. Cabot Professor de Desenvolvimento de Carreira

Professor Assistente de Biologia

Robert A. Swanson (1969) Professor de Desenvolvimento de Carreira de Ciências da Vida

Professor Assistente de Biologia

Eugene Bell, Professor de Desenvolvimento de Carreira em Engenharia de Tecidos

Professor Assistente de Biologia

Professor de Desenvolvimento de Carreira Familiar Latham

Professor Assistente de Biologia

Howard S. (1953) e Linda B. Stern Professora de Desenvolvimento de Carreira

Professor Assistente de Biologia

Professor Assistente de Biologia

Conferencistas

Instrutores

Instrutores Técnicos

Instrutor Técnico de Biologia

Instrutor Técnico de Biologia

Instrutor Técnico de Biologia

Instrutor Técnico de Biologia

Instrutor Técnico de Biologia

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