Un grupo de científicos creó la primera computadora biológica con células cerebrales vivientes que ayudarán a pronosticar enfermedades como el cáncer.
Los avances en el Siglo XXI continúan sin detenimiento y, ahora, un grupo de científicos creó la primera
Los avances en el Siglo XXI continúan sin detenimiento y, ahora, un grupo de científicos creó la primera computadora biológica con células cerebrales vivientes que ayudarán a pronosticar enfermedades como el cáncer, serán una herramienta nueva en la rama de la medicina para la salud del ser humano.
Esta singular computadora viviente puede ser programada y en las pruebas realizadas hasta ahora ha demostrado ser capaz de realizar tareas como por ejemplo reconocer patrones, que suele ser una de las que más desafiantes resultan para los ordenadores convencionales mientras que para la mente humana y la de otros animales superiores es relativamente fácil.
Este singular avance en computación y biotecnología es obra de Kumar Mritunjay, James C. Sturm y Tian-Ming Fu, todos de la Universidad de Princeton en Estados Unidos.
Los intentos anteriores de utilizar células cerebrales para obligarlas a realizar cálculos se basaban en cultivos 2D en placas de Petri o en cúmulos 3D que se analizaban y monitorizaban externamente. Con la nueva computadora biológica se ha adoptado un enfoque de diseño diferente.
Utilizando técnicas de fabricación avanzadas, el equipo creó una malla 3D compuesta por microcables metálicos y electrodos, recubierta con una fina capa de epoxi. Gracias a su configuración, la malla posee la flexibilidad justa para interactuar con las neuronas que crecen a su alrededor, las cuales son blandas. El equipo utilizó la malla como andamiaje para cultivar decenas de miles de neuronas en una vasta red 3D que puede utilizarse para realizar cálculos.
El nuevo enfoque de diseño permitió a los creadores de la biocomputadora registrar y estimular la actividad eléctrica de las neuronas a una escala mucho más fina que en los métodos anteriores. Realizaron un seguimiento de la evolución del sistema durante más de seis meses, experimentando con diferentes maneras de fortalecer y debilitar las conexiones entre neuronas clave, y finalmente entrenaron un algoritmo capaz de reconocer patrones de impulsos eléctricos.
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