MÉRIDA 12 Jun. (EUROPA PRESS) -
Una investigación de la Universidad de Extremadura aplica algoritmos basados en el comportamiento de las abejas con el objetivo de encontrar nuevas soluciones que codifiquen mejor una proteína con varios CDS (protein-coding sequence).
La proteómica es el estudio a gran escala de las proteínas, en particular de su estructura y función, y cabe destacar que desempeñan un papel fundamental para la vida y son imprescindibles para el crecimiento del organismo, ya que son los componentes principales de las rutas metabólicas de las células.
Por ello, la mejora de los niveles de expresión de proteínas, entendidos estos, como la armonización de un organismo hospedero y un vector de expresión que contiene los elementos génicos necesarios para realizar los procesos de transcripción y traducción del gen de interés en dicho organismo hospedero, representa uno de los objetivos más importantes en los que se está trabajando e investigando en materia sintética.
En la actualidad, existe una amplia variedad de sistemas de expresión disponibles para la producción a gran escala de proteínas, y los estudios vigentes se encaminan a combinar aspectos biológicos y tecnológicos para mejorar esta producción.
Es el caso de la investigación llevada a cabo por el Grupo de Arquitectura Informática y Diseño Lógico (ARCO), de la Escuela Politécnica de la Universidad de Extremadura (UEx), la cual aplica algoritmos basados en el comportamiento de las abejas con el objetivo de encontrar nuevas soluciones que codifiquen mejor una proteína con varios CDS (protein-coding sequence).
Para ello y tal y como explica la investigadora principal del estudio, Belén González, se ha elegido simular el comportamiento inteligente de las abejas, ya que estos insectos se dividen, según la tarea que realizan, en tres categorías: obreras, observadoras y scouts.
Las obreras van buscando nuevos alimentos y soluciones, mientras que las observadoras lo que hacen es observar a las obreras en sus movimientos y dependiendo de eso cogen una solución u otra y van evolucionando.
Por último, las scouts o exploradoras son las que determinan cuando una solución está muy agotada y no puede seguir mejorando o evolucionado, entonces lo que hace es renovarla, según ha informado la UEx en nota de prensa.
Este modelo de comportamiento continúa la investigadora, "ha sido traducido en un algoritmo, desarrollando un bucle continuo que va evolucionando, creando de esta forma nuevas soluciones o mejorando las que ya existen hasta alcanzar un número de interacciones establecidas".
Con ello se consigue facilitar y agilizar los procesos biológicos llevados a cabo en los laboratorios, adelantando y ayudando en la toma de decisiones, según el resultado obtenido a través de estos algoritmos.
