Ultimate Computing

Este libro es un efecto colectivo de las siguientes personas: Ralph Abraham, Ross Adey, Sigma Alpha, Fred Anderson, Amy Barnes, Joanne Barnes, Michel Bornens, Burnell Brown, George Carlson, Forrest Carter, Peter Christiansen, Jim Clegg, John Condeelis, Leonor Cruzeiro, Marc DeBrabander, Yves Engelborghs, Lawrence Fried, Herbert Fröhlich, Kit Grantham, Jamie, Harrison, Lillian, Amy, y toda la familia Hameroff/Kaplan/Bowman, Max Headroom, Emery Hetrick, Dixie Holmes, Paul Jablonka, Martha Juarez, Jan Julianus, Ben Kahn, Charles Kiselyak, Djuro Koruga, Julio Kuperman, Teruo Matsumoto, Leo Martin, Kathleen McAuliffe, Claris Nelson, Michio Okuma, Karl Pribram, Mary Quimby, Steen Rasmussen, Conrad Schneiker, Alwyn Scott, Steven Smith, Branko Soucek, Arthur Villa, Rich Watt, Juli Weiss y Arthur Winfree.

La mayor parte del artwork fue realizada con esmero por el científico/ingeniero de sistemas/artista Paul Jablonka. Conrad Schneiker suministró la mayor parte del material sobre nanotechnology y replicators para el Capítulo 10, y compiló los apéndices. Estoy en deuda con el Laboratory for Advanced Mathematics and Physics de la Technical University of Denmark y con la Danish Camping Union, que nos acogieron a mí, Jamie y Harrison durante nuestro sabático. Aprecio sinceramente los esfuerzos de mis colegas del Department of Anesthesiology y del College of Medicine, University of Arizona, que me permitieron tiempo y latitud mental. Gracias al port de Personal TeX del TeX de Don Knuth, más el LaTeX de Leslie Lamport, el DVILASER/PS de Textset, el Turbo Lightning de Boreland, el PostScript de Adobe Systems, el Macintosh y la LaserWriter de Apple, el PC/AT de IBM y sus clones, la impresora láser PS800 de QMS y las máquinas de Xerox y sus clones. También se agradece mucho el soporte técnico siempre amistoso y competente de Textset, Personal TeX y HDS Systems. [Nota de 2003: Por diversas razones, la versión electrónica de este libro fue formateada con el a menudo maravillosamente conveniente, pero también a veces obnoxiously troublesome, Microsoft Word 2002. Aunque Word 2002 fue en conjunto un gran ahorro de tiempo comparado con las herramientas previas, algunas cosas bastante básicas que antes funcionaban bien de entrada habrían requerido demasiado trabajo adicional para replicarlas razonablemente aquí. Por tanto, las personas, productos y compañías mencionados arriba no deberían ser considerados responsables de los resultados tipográficos irónicamente a veces menos satisfactorios unos 16 años después.]

Finalmente, Jan Julianus y Elsevier North-Holland merecen crédito por su instigación y paciencia.

A H. H., que amaba apostar.

La biología y la tecnología evolucionan hacia métodos más eficientes de procesamiento de información. Con una ventaja inicial de mil millones de años, la biología ha evolucionado la conciencia humana; la tecnología parece estar alcanzándola rápidamente.

Ultimate Computing es el destino común de la evolución de los sistemas de procesamiento de información tanto en la biología como en la tecnología. Por ahora es una extrapolación de trayectorias convergentes, pero Ultimate Computing podría existir pronto en la nanoescala. Nano = 10^-9: un nanómetro es una milmillonésima parte de un metro, y un nanosegundo es una milmillonésima parte de un segundo.

Las subunidades dentro de ensamblajes de proteínas biológicas —polímeros citoesqueléticos, orgánulos, proteínas de membrana, cápsides virales— tienen dimensiones nanométricas y experimentan oscilaciones conformacionales en escalas temporales de nanosegundos. Las excitaciones en la nanoescala, que pueden ser coherentes y estar acopladas a desplazamientos dipolares intraproteicos, pueden generar “modos colectivos” comunicativos dentro de ensamblajes proteicos y proporcionar un sustrato para el procesamiento biológico de información.

Así, la “nanoescala” (Figura 1.1) podría ser el lugar donde ha evolucionado la inteligencia viva. Coincidentemente, dispositivos en la nanoescala, incluidos ordenadores moleculares, máquinas de Feynman y replicadores de von Neumann, se están volviendo factibles mediante tecnologías como la microscopía de efecto túnel. Una unión en la nanoescala entre biomoléculas y dispositivos nanotecnológicos, capaz de comunicación directa y transferencia de información, podría tener beneficios profundos para la biomedicina y para nuestra cultura en general.

La mezcla de conciencia y tecnología computacional es un sueño recurrente. La inteligencia artificial basada en la organización cerebro/mente es un paso tentativo en esa dirección, como también lo es el uso propuesto de arreglos de proteínas autoensambladas como circuitos de conmutación o “biochips”. El esfuerzo japonés hacia el “Computador de Sexta Generación” apunta a “integrar biología y tecnología” fusionando la investigación en inteligencia artificial y las funciones de los organismos vivos (Corcoran, 1987). Al intentar comprender las condiciones requeridas para mantener la “homeostasis” biológica, los japoneses esperan embarcarse en una simbiosis entre estructuras biológicas inteligentes y dispositivos tecnológicos, ¡e incluso predicen un “cerebro artificial”! Un ingrediente faltante para tal fusión Mente/Tecnología es una comprensión del mecanismo de la conciencia. La mayoría de los modelos de organización cerebral consideran que las células nerviosas y sus conexiones son las unidades fundamentales de procesamiento de información del cerebro. Sin embargo, actividades profundamente complejas e inteligentes ocurren dentro de las células nerviosas. Además, organismos simples como la ameba unicelular y el paramecio realizan tareas complejas sin beneficio de cerebro o sistema nervioso.

En este libro vemos el citoesqueleto —redes de polímeros proteicos que ocupan y organizan el interior de todas las células vivas (Figura 1.2)— como un sistema de procesamiento de información altamente evolucionado que opera en niveles de nanoescala. Las actividades colectivas en la nanoescala del citoesqueleto y de estructuras relacionadas pueden explicar la organización biológica, el procesamiento de información y la conciencia, y pueden ser también el objetivo de la evolución futura de la tecnología.

La emulación tecnológica de la vida desde el siglo XIII ha sido revisada por la autora Claris Nelson (1985). Se dice que Albertus Magnus creó un sirviente mecánico semejante a un ser vivo, hecho de metal, madera, vidrio, cuero y cera, capaz de abrir puertas y saludar a los visitantes. Fue considerado una obra blasfema del demonio por su alumno Tomás de Aquino, quien lo destruyó. Los escritores de ciencia ficción predijeron computadores y robots mucho antes de que existieran. En 1879, The Ablest Man in the World, de Edward Page Mitchell, presentaba un cerebro mecánico; y en 1928, en The Metal Giants de Edmund Hamilton, un cerebro artificial se volvía contra sus creadores.

Los computadores descienden de las máquinas de calcular, la más temprana de las cuales fue el ábaco. En 1642, el matemático y filósofo francés Pascal fabricó una calculadora mecánica que usaba el sistema decimal para sumar y restar. En 1694, el matemático y filósofo alemán Leibniz creó un “Stepped Reckoner”, diseñado para multiplicar, dividir y calcular raíces cuadradas. No funcionó, pero utilizaba principios que más tarde serían esenciales para los computadores modernos. Las tareas se descomponían en muchísimos pasos matemáticos simples usando números binarios y se ejecutaban secuencialmente. Cuando más tarde los computadores llegaron a operar mediante electricidad, el cero y el uno binarios pasaron a representarse por apagado y encendido. A comienzos de la década de 1800, George Boole desarrolló el “álgebra booleana”, la lógica matemática mediante la cual se diseñan los circuitos computacionales. Charles Babbage y Ada Lovelace —la hija mayor de Lord Byron— diseñaron una “máquina analítica” usando tarjetas perforadas. La tecnología contemporánea a ellos no pudo construir la máquina con suficiente precisión, pero fue construida y funcionó en el siglo XX.

El primer computador electrónico fue aparentemente construido y operado en 1939 por John Vincent Atanasoff, físico teórico de la Iowa State University (Mackintosh, 1987). Poco después, Alan Turing y sus colegas en Bletchley, Inglaterra, diseñaron un computador para realizar todos los cálculos matemáticos posibles. Se basaba en el trabajo de Turing que demostraba los límites lógicos de la computabilidad y fue usado para descifrar el código alemán “Enigma” durante la Segunda Guerra Mundial. En una presentación magistral de ideas clave desarrolladas previamente por otros pioneros, John von Neumann hizo avanzar más el diseño computacional al separar la máquina de sus problemas. Antes de von Neumann, un computador tenía que recablearse para cada nueva tarea. Con suficiente tiempo, memoria y software, los computadores podían resolver problemas que pudieran descomponerse en secuencias finitas de pasos lógicos. La mayoría de los computadores actuales usan procesamiento “serial” basado en el diseño de von Neumann. En la década de 1940, la University of Pennsylvania desarrolló el primer computador electrónico, el Electronic Numerical Integrator and Calculator o “ENIAC”. Pesaba 30 toneladas, ocupaba 3.000 pies cúbicos de espacio y contenía 18.000 tubos de vacío, uno de los cuales fallaba cada siete minutos. Podía calcular problemas de física nuclear en dos horas que habrían tomado a 100 ingenieros un año para completar. Hoy, la misma capacidad está disponible en un chip. En 1950 Remington Rand comercializó UNIVAC, que trataba con palabras y números almacenados por su equivalente binario. Desde entonces han evolucionado aproximadamente cuatro generaciones de computadores por aumento de demanda y avances en diseño, tamaño de chip, materiales y otros factores. Por las mismas razones, avances ulteriores parecen inevitables.

Von Neumann y Turing esperaban que los computadores pudieran duplicar nuestra capacidad de pensar, de modo que nuestras mentes pudieran amplificarse como nuestros músculos habían sido amplificados por las máquinas industriales. Sin embargo, la evolución posterior de los computadores mediante procesamiento serial parece limitada. Los computadores y la inteligencia artificial evolucionan ahora hacia sistemas paralelos basados en la arquitectura del cerebro y en modelos de redes neuronales; un paso futuro puede ser una inteligencia autoorganizadora en la nanoescala.

Von Neumann es uno de varios “padres del computador”. En el procesamiento “serial” que formalizó hábilmente, la información fluye en una dimensión. En las décadas de 1950 y 1960, von Neumann (1966) y Stanislav Ulam desarrollaron la matemática de la computación en múltiples dimensiones. Consideraron espacios de información bidimensionales con subunidades discretas (“células”) cuyos estados podían variar según los estados de las células vecinas. Cada célula y sus relaciones de vecindad eran idénticas. Reglas relativamente simples entre vecinos e intervalos discretos de tiempo (“generaciones”) conducían a patrones evolutivos y autoorganización, exquisitamente sensibles a las condiciones iniciales. Llamaron a estos sistemas “autómatas celulares”. Von Neumann describió un autómata “computador universal” que podía resolver cualquier problema si se le daba área y tiempo suficientes. Hoy, los tecnólogos de computadores están considerando las profundas ventajas de implementar autómatas de escala molecular (Milch, 1986).

Edward Fredkin, del Massachusetts Institute of Technology, ha considerado los autómatas multidimensionales y la discreción del tiempo y de la materia. Sostiene que el universo es un autómata celular cuyas “células” son partículas atómicas y subatómicas (Wright, 1985). El universo está hecho de información, razona Fredkin. Los autómatas celulares pueden generalizarse como “computadores primordiales”, de los cuales todos los demás computadores y sistemas complejos serían ejemplos particulares. Autómatas celulares en estados conformacionales de subunidades citoesqueléticas podrían procesar información biológica y ser el sustrato de la conciencia.

La tendencia actual en diseño computacional e inteligencia artificial, o “IA”, es la conectividad paralela, emulando el cerebro. Muchas clases de problemas pueden resolverse descomponiéndolas en pasos matemáticos seriales. Los computadores electrónicos actuales procesan serialmente a gran velocidad y pueden resolver problemas matemáticos complejos mucho más rápido que los humanos solos. Sin embargo, funciones cualitativas que el cerebro realiza naturalmente —reconocer patrones o emitir juicios— son extremadamente difíciles para los computadores. Considera la letra “a”. La reconocemos automáticamente, en cualquier tipo de letra, en casi cualquier escritura a mano salvo la peor. Para nuestros cerebros es simple, rápida, obvia incluso si falta. Si vemos “Sally ‘leyó’ un periódico”, insertamos mentalmente la “a” ausente. El científico de computadores/IA Jerome Feldman (1985) cita el ejemplo de interpretar el enunciado “John threw a ball for charity”. Las ambigüedades inherentes de este tipo de enunciado pueden resolverse en un sistema altamente paralelo en el que múltiples interpretaciones simultáneas son procesadas y evaluadas. Arrojar una esfera frente a organizar un baile puede resolverse por el calificativo “for charity”, que es mucho más consistente con un baile que con una esfera. Los cerebros humanos resuelven comúnmente conflictos entre impulsos o entradas diferentes, aunque no hacerlo puede causar problemas psiquiátricos o emocionales. Al menos según la ciencia ficción, los computadores pueden sufrir perturbaciones similares. En 2001: Space Odyssey, de Arthur C. Clarke y Stanley Kubrick, y en su secuela 2010, el computador “Hal 9000” se vuelve psicótico por instrucciones en conflicto y reacciona matando a los viajeros espaciales porque su misión era demasiado importante para confiársela a ellos.

El cerebro/mente puede realizar funciones “cognitivas”, incluida la resolución de conflictos, mediante procesos “subcognitivos” como reconocer patrones, hacer suposiciones y realizar saltos imaginativos. El efecto neto es la conciencia: un efecto colectivo de procesos más simples.

Un fenómeno colectivo es más el producto de sus partes que la suma de sus partes. Ha sido explicado por el biofísico John Hopfield (1982), de Cal Tech, cuyos modelos de “red neuronal” son colectivos.

Supón que pones dos moléculas en una caja: de vez en cuando chocan, y eso es un acontecimiento emocionante. Si pusiéramos diez o incluso mil moléculas más en la caja, solo tendríamos más choques. Pero si ponemos un billón de billones de moléculas en la caja, aparece un fenómeno nuevo: ondas sonoras.

La observación de dos, diez o miles de esas moléculas no sugeriría el Mozart o la Madonna que pueden surgir en una colección de más de un trillón de trillones de moléculas. Otros ejemplos de fenómenos colectivos pueden verse en colmenas, colonias de hormigas, equipos de fútbol, gobiernos y varios tipos de transiciones de fase en materiales. La superconductividad y el magnetismo, por ejemplo, son efectos colectivos que ocurren en ciertos metales cuando sus átomos individuales entran en alineación. Al enfriar estos metales, cesan las fluctuaciones térmicas, los átomos se alinean mucho, y por debajo de una temperatura crítica emergen propiedades cualitativas totalmente diferentes de superconductividad o magnetismo.

¿Cómo podrían los fenómenos colectivos vincularse con la conciencia? Las transmisiones sinápticas entre neuronas cerebrales son relativamente lentas, de varios milisegundos por cómputo; son unas 100.000 veces más lentas que un interruptor típico de computador. Sin embargo, problemas de visión y lenguaje pueden resolverse en unos pocos cientos de milisegundos, o lo que parecería ser unos 100 pasos seriales. Investigadores de inteligencia artificial (IA) concluyen que esta riqueza computacional se explica por efectos colectivos de paralelismo y rica interconexión.

Con miles de millones de neuronas, cada una conectada con hasta cientos de miles de otras neuronas, los conexionistas de IA ven el cerebro como un fenómeno colectivo de neuronas individualmente tontas. Se piensa que grupos de neuronas altamente conectadas alcanzan conducta inteligente mediante propiedades de feedback y reverberación. Walter Freeman (1972, 1975, 1983), de la University of California at Berkeley, sostiene que una “masa crítica” de unas 100.000 neuronas produce conducta inteligente. Sin embargo, la conducta inteligente ocurre dentro de nematodos de 1000 células y 300 neuronas, dentro del citoplasma en organismos unicelulares y dentro de neuronas individuales. Neuronas individuales con decenas a cientos de miles de conexiones no pueden ser tontas y cumplir sus múltiples funciones, integrar input/output y modular la fuerza de conexión sináptica. ¡Cada célula nerviosa es un sistema sofisticado de procesamiento de información en sí y por sí mismo! El citoesqueleto dentro de las neuronas y de todas las células vivas es una red paralela conectada que puede usar sus propios fenómenos colectivos para organizar y procesar información subcelular (Figura 1.3). El citoesqueleto puede transmitir patrones analógicos que pueden ser símbolos conectados (Capítulo 8). Aunque pasado por alto por investigadores de IA, el citoesqueleto puede aprovechar los mismos atributos usados para describir redes de nivel neural. Las propiedades de redes que pueden conducir a efectos colectivos entre neuronas y subunidades citoesqueléticas incluyen paralelismo, conexionismo y cooperatividad coherente.

Para aproximarse a las capacidades cognitivas del cerebro humano, la IA debe emular la estructura cerebral en la nanoescala. El hardware computacional está efectivamente evolucionando hacia componentes de conmutación más pequeños, y se están considerando las ventajas de las proteínas mismas. La evolución hacia lo pequeño de los elementos tecnológicos de computación abarca un número de conceptos y materiales conocidos colectivamente como “computación molecular”.

Las ventajas potenciales de los computadores moleculares han sido descritas por D. Waltz (1982), de Thinking Machines Corporation. 1) El diseño computacional “planar” actual está limitado en densidad global y uso del espacio tridimensional. 2) Una miniaturización adicional está limitada con tecnologías de silicio y arseniuro de galio. Los chips y cables no pueden hacerse mucho más pequeños sin volverse vulnerables a radiación cósmica errante o impurezas de semiconductores. 3) Los dispositivos basados en biomoléculas pueden ofrecer posibilidades de auto-reparación o auto-regeneración. 4) Ciertos tipos de computación analógica, de patrones, pueden ser particularmente adecuados para computadores moleculares.

Forrest L. Carter (1984), del Naval Research Laboratory, ha catalizado el movimiento de la computación molecular mediante sus propias contribuciones y patrocinando una serie de reuniones sobre Molecular Electronic Devices (en 1981, 1983, 1986). Las estrategias descritas por Carter y otros en sus reuniones han estado dirigidas a implementar computación en nanoescala mediante conmutación en arreglos materiales de poliacetilenos, películas Langmuir-Blodgett, moléculas electro-ópticas, proteínas y una cantidad de otros materiales. La interfaz entre dispositivos de nanoescala y tecnologías de macroescala es un obstáculo con varias soluciones posibles: 1) ingeniería hacia arriba, componentes autoensamblados, 2) comunicación óptica, 3) cables moleculares, 4) no hacer interfaz; construir sistemas que sean totalmente de nanoescala (aunque tendrían que ser desarrollados y probados de algún modo), y 5) un puente sensible entre macroescala y nanoescala. Las tecnologías que pueden cumplir esta última posibilidad incluyen nanolitografía por haz de iones, espectroscopía molecular, dispositivos de pozo cuántico y microscopía de efecto túnel (STM). En STM, posicionadores piezocerámicos controlan un conductor ultraafilado con una punta monoatómica que puede sondear e imaginar superficies materiales con resolución de nivel atómico. Las nanotools relacionadas con STM pronto pueden ser capaces de fabricación e interfaz ultraminiatura: “nanotecnología” (Capítulo 10).

El medio del flujo de información en computadores convencionales es el flujo de corriente electrónica, pero la transferencia de electrones puede ser demasiado costosa energéticamente e innecesaria en la nanoescala molecular. Muchos de los modos proyectados de computación molecular dependen de la propagación de ondas de acoplamiento no lineal llamadas “solitons”, similares a lo que Davydov propuso para biomoléculas lineales. Carter (1981) propuso que los solitons podrían propagarse a través de circuitos de conmutación hechos de cadenas ramificadas de poliacetileno. También ha considerado computación molecular en arreglos periódicos usando tunneling electrónico, “valving” de soliton y cambios conformacionales fotoactivados en materiales reticulares. Imagina memorias tridimensionales de escala molecular y densidades de conmutación de 10¹⁵ a 10¹⁸ elementos por centímetro cúbico, cerca del límite teórico para separación de carga. Una cantidad de materiales puede ser adecuada para conmutación por soliton y se ha sugerido propagación biológica de solitons en proteínas. Varios autores han argumentado a favor de solitons citoesqueléticos mediando procesamiento de información (Capítulo 8).

Michael Conrad, de Wayne State University, ha definido su visión de un computador molecular en el que las proteínas integran múltiples modos de entrada para realizar una salida funcional (Conrad, 1986). Además de una escala de tamaño menor, la computación molecular basada en proteínas ofrece arquitecturas y dimensiones computacionales diferentes. Conrad sugiere que los computadores “no-von Neumann, no seriales y no de silicio” serán “dependientes del contexto”, con entrada procesada como estructuras físicas dinámicas, patrones o símbolos analógicos. Condiciones multidimensionales determinan el estado conformacional de cualquier proteína: temperatura, pH, concentraciones iónicas, voltaje, momento dipolar, vibración electroacústica, estado de fosforilación o hidrólisis, estado conformacional de proteínas vecinas ligadas, etc. Las proteínas integran toda esta información para determinar la salida. Así, cada proteína es un computador rudimentario y convierte una entrada analógica compleja en un estado de salida o conformación.

Conrad y Liberman (1982) han definido un “computador extremal” como uno que usa recursos físicos tan efectivamente como sea posible para la computación. Sugieren que un computador extremal debería ser un computador molecular, con interruptores individuales o subunidades de representación de información compuestas de moléculas. El estado de cada subunidad de información debería estar acoplado a un acontecimiento de energía cerca del límite cuántico. Los estados conformacionales de proteínas apalancados a oscilaciones dipolares en la nanoescala pueden ser ese límite. Conrad y Liberman concluyen que, dentro de sistemas biológicos, la computación macromolecular ocurre por cambios conformacionales que generan “patrones de reacción-difusión” de concentraciones de moléculas bioquímicas de energía (AMP cíclico).

Una conferencia de 1984 (Yates, 1984) consideró Chemically Based Computer Designs (Yates, 1984) e intentó responder 6 preguntas relevantes. 1) ¿Hay limitaciones fundamentales, mecánico-cuánticas, sobre la computación? Esta pregunta trata de la pérdida de energía debida a fricción u otros factores en la computación. El trabajo de Benioff (1980, 1982), Landauer (1982) y Feynman (1986) conduce a la conclusión de que, en principio, la computación puede lograrse mediante un sistema sin fricción y conservador de energía. Así, parece no haber limitaciones mecánico-cuánticas sobre la computación. 2) ¿Hay limitaciones fundamentales, termodinámicas, sobre la computación? Aunque hay algunas operaciones computacionales que son irreversibles y disipativas, el trabajo de Landauer (1982) y Bennett (1982) muestra que no hay limitaciones termodinámicas fundamentales sobre la computación per se. 3) ¿Hay límites fundamentales al procesamiento serial en computadores digitales basados en interruptores binarios? Esta pregunta tiene implicaciones filosóficas (¿funciona el universo mediante procesos continuos o discretos?) y por tanto no puede responderse con seguridad. El consenso de la conferencia fue que probablemente hay límites a la computación serial, digital. 4) ¿Cuáles son las limitaciones físicas prácticas del diseño computacional? Hay varias limitaciones prácticas a la miniaturización adicional de circuitos de conmutación digitales. Sin embargo, esos límites probablemente no se alcanzarán durante décadas. 5) ¿Cuáles son las contribuciones potenciales de la electrónica molecular al diseño de computadores digitales? La conferencia consideró cambios conformacionales moleculares, solitons, flujo de carga y otros enfoques. Compuertas, cables e interruptores moleculares pueden valer la pena intentar construir, aunque redundancia y paralelismo pueden ser necesarios. 6) ¿Inspiran los sistemas bioquímicos imitaciones tecnológicas para el propósito del diseño computacional? Muchos sistemas biológicos (DNA, anticuerpos, receptores, enzimas) fueron revisados y una conclusión mayor fue que,

Ninguno de estos materiales es tan rico en fenómenos físicos quimioeléctricos como lo son los objetos biológicos microscópicos (citoesqueléticos). ¡Los microtúbulos ofrecen la mayor cantidad de posibilidades para inspirar computación basada químicamente! (Yates, 1984)

El procesamiento de patrones o símbolos es conducente a la computación óptima. Los patrones pueden representarse dinámicamente mediante una cantidad de mecanismos descriptivos que serían útiles tanto en IA como en sistemas biológicos. Estos incluyen sistemas de reacción-difusión, hologramas, macrons y autómatas celulares.

Los sistemas de procesamiento de información están evolucionando tanto dentro de formas de vida biológicas como en tecnologías computacionales. El sistema de procesamiento de información más altamente evolucionado parece ser actualmente la conciencia humana, que reside en el cerebro humano. Las relaciones científicas entre conciencia y actividades estructurales del cerebro siguen siendo oscuras y a menudo se las denomina la “dualidad” cerebro/mente. Para explicar esta dualidad, los humanos han percibido históricamente sus mentes en el contexto de temas culturales predominantes, particularmente tecnologías de información. El autor Julian Jaynes (1976) ha narrado cómo las metáforas de la mente son el mundo que percibe. El rastro de metáforas cerebro/mente quizá comenzó durante la Edad de Oro de los griegos. Según Platón, Sócrates dijo:

Imagina … que nuestras mentes contienen un bloque de cera … y di que siempre que deseamos recordar algo que oímos o concebimos en nuestras propias mentes, sostenemos esta cera bajo las percepciones o ideas y las imprimimos en ella como podríamos estampar la impresión de un anillo de sello.

Los griegos viajaban en libertad (mientras sus esclavos hacían el trabajo) y la conciencia era percibida por hombres libres como una entidad libre. Heráclito describió la conciencia como un “espacio enorme cuyos límites nunca podrían ser encontrados”. Más tarde, Agustín de Cartago describió “las montañas y colinas de mi alta imaginación”, “las llanuras y cuevas y cavernas de mi memoria” con “cámaras espaciosas maravillosamente amuebladas con innumerables depósitos”.

Los descubrimientos geológicos en el siglo XIX revelaron un registro del pasado escrito en capas de la corteza terrestre. La conciencia pasó a verse como capas que registraban el pasado de un individuo en capas cada vez más profundas hasta que el registro original ya no podía leerse. Este énfasis en la mente inconsciente creció hasta finales del siglo XIX, cuando la mayoría de los psicólogos pensaba que la conciencia no era sino una pequeña parte de la mente. Cuando la química sustituyó a la geología en estima científica, la conciencia pasó a verse como una estructura compuesta que podía analizarse en un laboratorio en elementos precisos de sensaciones y sentimientos. Cuando las máquinas de vapor se volvieron comunes, el subconsciente fue percibido como una caldera de energía en tensión que demandaba liberación y, cuando era reprimida, empujaba hacia arriba y hacia afuera en conducta neurótica. En la primera parte del siglo XX, las metáforas de la mente continuaron abarcando tecnologías de procesamiento de información como circuitos de conmutación telefónica, grabadoras de cinta, relojes, hologramas y computadores.

El computador es la metáfora cerebro/mente más reciente y ha evolucionado cualitativamente más allá de sus predecesores (como lo ha hecho la conciencia humana). La tecnología computacional se ha aproximado y, en algunos casos, ha superado algunos aspectos de la función cerebral humana, tales como cálculos de “fuerza bruta”. Los computadores también pueden usarse para simular sistemas dinámicos (incluido el cerebro), proporcionando así un medio metafórico. En esfuerzos por construir máquinas computacionales capaces de lógica independiente y toma de decisiones, investigadores de inteligencia artificial (IA) han examinado lo que se sabe sobre el funcionamiento del cerebro y la mente. En consecuencia, han sido conducidos lejos de computadores “seriales” clásicos hacia sistemas masivamente paralelos con altos grados de interconexión lateral. Debido a que el cerebro, a primera vista, es una agregación paralela de miles de millones de neuronas con decenas de miles de conexiones por neurona, los investigadores de IA de la escuela conexionista han visto y modelado el cerebro como “redes neurales” que pueden simularse en computadores convencionales. Estos modelos de neural net, que se discutirán más adelante en este libro, se basan en supuestos relativamente simples respecto de sinapsis interneuronales como interruptores entre neuronas. Patrones dinámicos de actividad de neural net pueden simular sistemas capaces de aprendizaje, reconocimiento independiente, diferentes estados “mentales” y, con algo de imaginación, conciencia rudimentaria. La arquitectura general de los computadores paralelos es similar a neuronas dentro del cerebro, y puede aprovechar el procesamiento simultáneo con resolución lateral de conceptos conflictivos. A pesar de estas similitudes aparentes, la complejidad del cerebro y la vastedad dinámica de la conciencia humana siguen siendo inexpugnables para la tecnología actual. La mente sigue siendo enigmática para el cerebro y el computador.

Cerebro, mente y computador son mutuamente metafóricos; cada uno está relacionado con los otros de modos que no se comprenden claramente. Este impasse, el “triángulo cerebro/mente/computador”, se basa en una suposición incorrecta. Se ha supuesto que el sustrato irreductible del procesamiento de información dentro del cerebro es la sinapsis interneuronal, notoriamente lenta. En consecuencia, las sinapsis han sido comparadas con interruptores simples, y el cerebro ha sido comparado con un computador compuesto por una colección de interruptores sinápticos. Debido a que cada neurona dentro del cerebro tiene hasta varios cientos de miles de sinapsis, debe “integrar” información de entre estas sinapsis para regular su output. Las neuronas utilizan una variedad de funciones analógicas que incluyen morfología dendrítica, propiedades de membrana de onda lenta y actividades citoesqueléticas que determinan sus respuestas dentro de redes neurales, y que alteran la eficacia sináptica como mecanismos aparentes de aprendizaje. Así, cada una de los miles de millones de neuronas en el cerebro es un computador. De modo similar, organismos unicelulares que no tienen sinapsis y son agentes independientes realizan tareas complejas que implican toma rudimentaria de decisiones, conducta y organización. Así, el sustrato irreductible básico de la información debería residir dentro de las células biológicas, y el cerebro puede entonces verse como un ensamblaje organizado de miles de millones de computadores en el que propiedades emergentes colectivas pueden estar específicamente relacionadas con la conciencia. La jerarquía de la organización cerebral puede tener así un sótano secreto, una nueva “dimensión”. Avances en imagen intracelular y biología molecular han ilustrado la compleja organización dinámica del citoplasma intracelular. Específicamente, una red de estado sólido densa, paralela, altamente interconectada, de polímeros proteicos dinámicos, el “citoesqueleto”, es un medio que parece ser idealmente adecuado para procesamiento de información, y que está activamente implicado en prácticamente todas las funciones celulares. La apreciación de esta “dimensión citoesquelética” puede ser la clave para el triángulo cerebro/mente/computador (Figura 2.1).

Muchas disciplinas se han ocupado de los intentos por comprender la conciencia. Como el proverbial grupo de ciegos que intenta describir un elefante, la percepción de cada disciplina depende mucho de su orientación y de la parte particular del elefante con la que le toca entrar en contacto. Los ciegos tienen éxito, en buena medida, porque tienen rodeado al elefante.

Algunos consideran que la mente es demasiado complicada para ser descrita por el cerebro humano. ¿Quizá el misterio de la mente sea una barrera necesaria contra la “robotización” del hombre? Como ha dicho el filósofo Richard Rorty: “la inefabilidad de lo mental cumple la misma función cultural que la inefabilidad de lo divino: sugiere vagamente que la ciencia no tiene la última palabra” (Jaynes, 1976). A pesar de estas preocupaciones, ha evolucionado una progresión de teorías y metáforas de la mente, revisada históricamente en el libro de Julian Jaynes, The Origin of Consciousness and the Breakdown of the Bicameral Mind. Jaynes describe ocho soluciones al problema cerebro/mente desarrolladas durante el siglo XX. Describen la conciencia como una propiedad de la materia, del protoplasma, del aprendizaje, como una imposición metafísica, un espectador indefenso, una propiedad emergente de la evolución, conducta, y como actividad dentro del sistema activador reticular del cerebro. Aquí se revisan con modificaciones y adiciones relevantes para la tecnología computacional y la dimensión citoesquelética.

¿Qué es la vida? Los organismos vivos tienen ciertas propiedades que son casi sinónimas del rasgo de estar vivo: organización, crecimiento, reproducción, actividades dinámicas con propósito y (al menos en organismos superiores) inteligencia y conciencia. Las formas de vida que hemos llegado a conocer se basan todas en el mismo tipo de planos genéticos (DNA, RNA) y bloques de construcción (proteínas), lo que sugiere una ascendencia común. Esa ascendencia, la emergencia de la vida, se ve generalmente como un reordenamiento de materia cósmica originalmente producida en el “Big Bang”, que se presume dio nacimiento al universo hace unos 14 mil millones de años. La emergencia molecular de la vida puede verse en el contexto de dos preguntas básicas relativas al lugar de origen (“soup vs mud”) y a causa y efecto moleculares (“chicken vs egg”).

En la década de 1920, el bioquímico ruso A. I. Oparin (1938) y el biólogo británico J. B. S. Haldane (1947) describieron su concepto de una “sopa primordial” de moléculas orgánicas existente en los océanos de la Tierra hace apenas 4 mil millones de años. Se pensaba que su sopa era producto de procesos geoquímicos y fuentes de energía que actuaban en una atmósfera de gases no oxidados como metano, amoníaco e hidrógeno, similar a lo que existe actualmente en Júpiter. Esta atmósfera primordial era la visión del eminente químico Harold Urey (1939), cuyo estudiante graduado Stanley L. Miller llevó a cabo un experimento clave a comienzos de la década de 1950. Miller creó un ambiente cerrado que contenía tal atmósfera primitiva e hizo pasar chispas eléctricas, simulando relámpagos, a través de ella. Detectó moléculas orgánicas relevantes para procesos vivos. Quince por ciento del carbono original del metano se encontró en moléculas que incluían cuatro aminoácidos, los bloques de construcción de las proteínas. Miller también encontró precursores de DNA y azúcares ribosa a partir de los cuales se forma RNA. Debido a que las moléculas más centrales de la vida son idénticas en todos los organismos de la Tierra, se ha considerado que la sopa primordial de Miller representa las condiciones de las que emergió la vida. Otras investigaciones han cuestionado la atmósfera rica en hidrógeno sobre la que Urey y Miller basaron su experimento, y otros trabajos han mostrado que al menos algunos precursores orgánicos de la vida pueden generarse en muchos tipos de atmósferas.

Hay otros candidatos para el sitio del origen de la vida. Se cree que las condiciones sobre las fumarolas térmicas descubiertas recientemente en el fondo oceánico son conducentes a la formación de compuestos orgánicos, lo que ha llevado a algunos a proponer estos lugares, antes que los estanques o pozas de marea imaginados tradicionalmente, como la cuna de la vida (“deep soup”). Las fumarolas térmicas son hogar de formas de vida extrañas y exóticas, como gusanos tubulares gigantes que prosperan bajo las grandes presiones del océano profundo. También se han encontrado comúnmente compuestos orgánicos en polvo interestelar, en cometas y en meteoritos que caen a la Tierra. Muchos creen que el suministro de precursores orgánicos de la vida fue aumentado desde el espacio, mientras pocos admiten creer que células primitivas fueron trasplantadas a la Tierra desde el espacio.

Una explicación alternativa ha sido propuesta por A. Graham Cairns-Smith (1982), de la Glasgow University, quien sugiere que organismos tempranos utilizaron plantillas de información preexistentes en forma de cristales de arcilla húmeda (“mud”). Los materiales inorgánicos cristalinos parecen tener muchas propiedades “tipo vida”, tales como la capacidad de almacenar y replicar información en forma de defectos cristalinos, dislocaciones, límites gemelos y sustituciones. Minerales de arcilla como la caolinita cristalizan a temperaturas ordinarias a partir de soluciones acuosas de roca común. Sus superficies catalíticas y su morfología compleja sugirieron a Cairns-Smith un ambiente no distinto del material vivo. Observó que los defectos en cristales podían suministrar configuraciones alternativas múltiples y estables que pueden almacenar y procesar información de modo muy parecido a los computadores modernos. Los defectos cristalinos que pueden moverse son muy similares a autómatas celulares primitivos, patrones dinámicos que ocurren en vecindarios de retícula capaces de computar. Cairns-Smith razonó que ciertas arcillas proliferaron con sus defectos replicantes (que representaban información) actuando como información genética primordial y resultando útiles en la alineación de aminoácidos y la síntesis de proteínas. A medida que se desarrolló una síntesis orgánica más eficiente, argumenta Cairns-Smith, la maquinaria de arcilla se volvió prescindible y fue descartada en favor de una nueva biotecnología: DNA y RNA.

Sea correcta o no la teoría de la arcilla de Cairns-Smith, demuestra la capacidad de almacenamiento de información en defectos cristalinos. Los cristales perfectamente ordenados, repetitivos y homogéneos, no tienen capacidad de almacenamiento de información, pero además son extremadamente raros o no existen en absoluto. Los cristales reales tienen estructuras de defecto superpuestas. Simplemente ser finito, tener una forma y tamaño, es un defecto, pero muchas otras características están casi invariablemente presentes. A menudo faltan unidades o son reemplazadas por otras, y secciones de la estructura cristalina pueden estar desalineadas de diversas maneras. Aunque tales rasgos pueden ser de escala muy pequeña, proporcionan a los cristales reales una gran capacidad potencial de información. Ciertas clases de cristales podrían tener estructuras de defecto que se replican a medida que el cristal crece, al tener la combinación correcta de características estructurales, patrones de crecimiento y propiedades de clivaje. Cairns-Smith (1982) concluye planteando un desafío: descubrir genes cristalinos de diversos materiales. Pregunta:

… Imagina hacer experimentos con cristales que pudieran evolucionar, poniéndoles problemas, aplicando presiones de selección, y viendo cómo se las arreglan. Sería algo interesante de hacer en cualquier caso, sea lo que sea aquello de lo que estén hechos los cristales. Pronto descubriríamos si las versiones minerales de sistemas replicantes son plausibles, aunque quizá perdiéramos interés en nuestros ancestros últimos una vez que tuviéramos en nuestras manos los primeros organismos de otro tipo: los primeros organismos de nuestra propia invención.

Las implicaciones de las ideas de Cairns-Smith incluyen la posibilidad de formas de vida alternativas a partir de estructuras cristalinas propagantes y la sugerencia de que DNA y RNA no son necesariamente los únicos portadores de información genética. Esto está en concierto con una desmitificación de la vida en general. En una reunión internacional sobre los orígenes de la vida (Eckholm, 1986), el Dr. Cyril Ponnamperuma, de la University of Maryland, sugirió que “la división entre vida y no vida es quizá artificial”. Ve lo animado y lo inanimado como situados en un continuo, tanto a lo largo del tiempo evolutivo como entre sistemas actualmente existentes. En tal escala, prions, proteinoides y algunos virus quedarían cerca del medio, como también podría quedar alguna protocélula antigua desconocida que se convirtió en el ancestro de la vida en la Tierra. Hablar de química avanzada antes que de creación divina seguramente perturbará a los fundamentalistas religiosos. Equiparar la vida con oscilaciones en cristales tiene una resonancia casi bíblica, y estrecha la brecha conceptual entre moléculas de vida y dispositivos tecnológicos.

Independientemente del ambiente preciso en el que emergieron moléculas relacionadas con la vida, otras preguntas mayores incluyen si los portadores de información genética, DNA y RNA, precedieron a las proteínas cuyas secuencias de aminoácidos determinan, o si las proteínas, incluidas enzimas y elementos estructurales aparentemente necesarios para la replicación genética, vinieron primero. Así se ha desarrollado un acertijo de gallina (DNA, RNA) vs huevo (proteína) respecto de los orígenes de la vida. Un flujo primario de información desde ácido nucleico a proteína (gallina antes que huevo) fue un “dogma central” en biología molecular. Fox y Dose (1972) desafiaron esta convicción proponiendo un continuo evolutivo alternativo desde el comienzo del cosmos material hasta los primeros organismos. En su visión de “huevo antes que gallina”, la secuencia de organización de la vida fue desde gases interestelares, a aminoácidos, a polímeros, a microsistemas organizados. Como evidencia citan la autoorganización de aminoácidos y proteínas en microesferas “proteinoides” que pueden establecer enlaces de comunicación y realizar otras funciones “tipo vida”. Evidencia para una visión de “gallina antes que huevo” ha sido encontrada por el químico Leslie Orgel y colegas (Schwarz y Orgel, 1985), del Salk Institute en La Jolla, California. Recientemente descubrieron una molécula tipo DNA, de 15 nucleótidos de longitud, que se había formado espontáneamente a partir de compuestos de carbono mucho más simples y zinc, en ausencia de células vivas o enzimas proteicas. Otros trabajos han sugerido que el RNA puede funcionar enzimáticamente para facilitar reacciones, y el grueso de los hallazgos recientes se inclina hacia la primacía de los ácidos nucleicos.

Manfred Eigen (1971) ve este problema de causa/efecto como un “bucle cerrado” cuyo punto de partida original carece de importancia. Lo importante, en la visión de Eigen, es cómo la autoorganización molecular ocurre a partir de acontecimientos aleatorios y feedback que conducen a organización funcional macroscópica, autorreproducción, selección y evolución: “hiperciclos”. Eventualmente, según Eigen, tales sistemas pueden escapar de los prerrequisitos de su origen y cambiar el ambiente en su propio beneficio.

Una visión de organización primaria de ácidos nucleicos (gallina) en un ambiente acuoso primordial (sopa) es resumida y elaborada en los escritos de la bióloga Lynn Margulis y Dorion Sagan (1986). Ven como lógicos los hechos de que RNA y DNA se formaron espontáneamente en los mares someros de la Tierra temprana y también se volvieron capaces de autorreplicar copias perfectas de sí mismos. Comparan las moléculas de RNA con la mitad de una cremallera abierta. Con los ingredientes complementarios adecuados, la mitad faltante se forma usando el RNA existente como plantilla.

Margulis y Sagan (1986) señalan:

Una molécula de RNA puede hacer más que copiarse a sí misma. La secuencia de sus nucleótidos también puede servir como señal para que una hebra vecina de RNA una los aminoácidos de su ambiente, formando así una porción de una proteína que a su vez acelerará el emparejamiento de otras moléculas de RNA, produciendo más RNA, más fragmentos tipo proteína, y así sucesivamente.

Esto sugiere que en un nivel crítico de la evolución ocurrieron aceleraciones no lineales debido al nivel de interrelaciones asociativas entre moléculas en evolución. Esto puede ayudar a explicar cómo los sistemas biológicos pueden producir “orden a partir del caos”, y así violar aparentemente la segunda ley de la termodinámica, que afirma que los sistemas ordenados deben disiparse hacia el desorden.

Margulis y Sagan describen el siguiente escenario para el desarrollo de la vida en la Tierra. La formación de RNA en la sopa primordial condujo a la evolución de DNA de doble hebra eones más tarde. Esto, a su vez, permitió toda la variedad de la vida, tal como se manifiesta en la riqueza de estructuras y funciones de proteínas y otras macromoléculas. La capacidad de supervivencia fue aumentada por el encierro de moléculas dinámicas dentro de membranas, aparentemente formadas cuando hidrocarburos fosfolipídicos se alinearon y, debido a que estaban cargados en un extremo, formaron gotas esféricas que secuestraron biomoléculas. Con el advenimiento de canales iónicos y otras proteínas de membrana llegaron voltajes regulatorios y un microcosmos discreto: la célula bacteriana “procariótica”.

La proliferación de procariontes literalmente cambió la faz de la Tierra. Según el escenario Margulis/Sagan, equipos colectivos de bacterias reunieron nutrientes, eliminaron toxinas, reciclaron materia orgánica convirtiendo desechos en alimento y estabilizaron la atmósfera. Las bacterias procarióticas produjeron amoníaco, que ajustó la acidez de océanos y lagunas y aumentó la temperatura de la Tierra mediante un efecto “invernadero” similar al del dióxido de carbono (que deja entrar más radiación solar de la que puede escapar). Hace unos dos mil millones de años, bacterias fotosintéticas púrpuras y verdes comenzaron a usar agua para fabricar compuestos ricos en hidrógeno, desprendiendo oxígeno, que era venenoso para la mayoría de los procariontes (“anaeróbicos”). Esta “crisis de desechos tóxicos” presionó adaptaciones que incluyeron sistemas de motilidad para escapar de la exposición al oxígeno, detoxificación y, finalmente, respiración de oxígeno. Las bacterias procarióticas “aeróbicas” tempranas resultantes florecieron durante unos pocos cientos de millones de años, pero a medida que aumentó el oxígeno atmosférico, bacterias aeróbicas y anaeróbicas engendraron una nueva forma de vida mejorada: la célula eucariótica o nucleada.

Todos somos eucariontes, como lo son todos los animales y casi todas las plantas que existen hoy en la Tierra. Las células eucarióticas difieren de sus ancestros procarióticos por tener interiores celulares organizados (citoplasma o protoplasma), incluidos compartimentos separados encerrados por membranas (núcleos) que contienen, entre otras estructuras, cromosomas: bibliotecas de DNA y sus proteínas de soporte. El citoplasma eucariótico usualmente contiene mitocondrias, fábricas de energía química que utilizan oxígeno para generar ATP y alimentar actividades celulares (respiración) y, dentro de plantas verdes, cloroplastos que convierten energía solar en alimentos de energía química (fotosíntesis).

Las células eucarióticas son enormemente sofisticadas comparadas con sus predecesoras procarióticas. Los registros fósiles indican que los eucariontes aparecieron abruptamente, sin forma intermedia aparente que indicara mutación genética progresiva desde procariontes. Esta brecha evolutiva, que separa bacterias y algas verdeazules de todas las demás formas celulares de vida actuales, es una dicotomía misteriosa, un abismo evolutivo. Explicaciones basadas en simbiosis, una asociación mutuamente beneficiosa, fueron propuestas por Marishkowski en 1905 y Wallen en 1922 (Margulis y Sagan, 1986). Propusieron que las células eucarióticas resultaron de una asociación simbiótica de dos tipos de procariontes: una “monera” primitiva y una bacteria más avanzada de tipo cocci. Se piensa que la ingestión de los cocci por la monera llevó a una simbiosis estable en la que los cocci más evolucionados se convirtieron en el material nuclear y la monera se convirtió en el citoplasma. Marishkowski propuso otros ejemplos de simbiosis, como la emergencia de plantas verdes a partir de una unión de células nucleadas incoloras y diminutas cyanophycae que se convirtieron en cloroplastos especializados para fotosíntesis. Esta unión propuesta es similar a la simbiosis de algas verdes y hongos para formar liquen, y a la de cloroplastos en metazoos como la hidra. Wallen propuso que las mitocondrias se originaron como bacterias simbióticas que entraron, y quedaron indispensablemente atrincheradas, dentro de células animales.

Una teoría “endosimbiótica” más completa del origen eucarionte fue introducida por la bióloga Lynn Sagan (más tarde Lynn Margulis) en 1967. Sugirió que células procarióticas (específicamente bacterias heterotróficas anaeróbicas) atravesaron una serie de tres acontecimientos simbióticos que condujeron a los primeros eucariontes. Durante el período de adaptación a la respiración de oxígeno, un heterótrofo aeróbico fue engullido por un heterótrofo anaeróbico. Las bacterias aeróbicas se convirtieron en el ancestro de las mitocondrias, convirtiendo oxígeno en ATP, y permanecieron como orgánulo intracelular. El siguiente acontecimiento simbiótico, según Sagan-Margulis, fue la ingestión de una espiroqueta, un organismo móvil que viajaba por el batido tipo látigo de su flagelo, compuesto de proteínas citoesqueléticas. Se piensa que la ingestión de flagelos y sus anclajes intracelulares, los cuerpos basales, llevó a cilios, centriolos y microtúbulos: elementos estructurales y organizacionales citoesqueléticos que trajeron las capacidades de movimiento celular, organización citoplasmática y (aparentemente) procesamiento de información (Figura 3.1). Múltiples cilios unidos a membranas celulares y extendidos hacia afuera permitieron a organismos unicelulares como el paramecio nadar por su medio acuoso, expandiendo enormemente su capacidad de encontrar alimento, evitar depredadores y aumentar sus horizontes. En otros organismos estacionarios, los cilios podían hacer fluir el medio ambiental más allá del organismo, logrando los mismos resultados. Dentro del citoplasma, estructuras citoesqueléticas como centriolos, cuerpos basales y microtúbulos organizaron, orientaron y transportaron orgánulos y materiales. El citoesqueleto eucariótico asumió funciones afines al andamiaje mecánico, la retícula transportadora y el propio sistema nervioso de la célula.

Cuerpos basales, cilios, flagelos y centriolos son ensamblajes de microtúbulos, ellos mismos ensamblajes cilíndricos complejos de subunidades proteicas, y son ubicuos en toda la biología eucariótica. En estos orgánulos, nueve pares o tripletes de microtúbulos están dispuestos en un supercilindro, que puede tener un par adicional de microtúbulos en su centro (arreglos 9+2 o 9+0, Figura 3.2). La implicación de estas estructuras en casi todas las instancias de actividades celulares dinámicas (mitosis, crecimiento y diferenciación, locomoción, ingestión de alimento o fagocitosis, movimiento citoplasmático, etc.) aceleró enormemente las capacidades de las células eucarióticas. Utilizando la energía química del ATP mitocondrial, estos elementos citoesqueléticos parecen haber proporcionado no sólo estructura y motilidad estables, sino también un sofisticado sistema de procesamiento de información “tipo computador”.

La tecnología microbiana eucariótica era tan diferente de la bacteria básica como un computador mainframe de un ábaco. Los eucariontes florecieron, evolucionaron y resolvieron problemas ambientales mezclándose y fusionándose. Formando nuevos colectivos, eventualmente encontraron su camino del agua a la tierra y el aire, y se ramificaron en las innumerables formas de vida vegetal y animal que desde entonces han poblado la biosfera. El cerebro y el sistema nervioso humanos son innovaciones recientes; Homo sapiens aparentemente apareció hace unos 50 mil años.

La teoría endosimbiótica puede explicar el salto no lineal en la evolución que ocurrió con el advenimiento de los eucariontes, pero tiene sus detractores. Por ejemplo, Hyman Hartman (1975), del MIT, ha señalado que, aunque se acepta que mitocondrias y cloroplastos se originaron como células procarióticas de vida libre, hay alguna cuestión respecto del pedigrí de cuerpos basales y centriolos. Sagan-Margulis (1967) había afirmado que:

al entrar en un huésped, tal simbionte puede perder desde ninguna hasta todas sus capacidades sintéticas excepto la capacidad de replicar su propio DNA y sintetizar RNA complementario desde ese DNA: la sine qua non de cualquier organismo.

Esto implica que orgánulos simbióticos que se originaron como organismos separados deben retener sus capacidades de síntesis de nucleótidos. Se ha mostrado que mitocondrias y cloroplastos tienen su propio DNA; sin embargo, no se ha aislado DNA con centriolos o cuerpos basales. De hecho, estos orgánulos citoesqueléticos se autorreplican rutinariamente sin DNA, aunque Hartman ha mostrado que puede existir RNA en asociación con cuerpos basales. Quizá el DNA centriolar se perdió en la baraja evolutiva, o el citoesqueleto posee otros mecanismos de transferencia de información. Evidencia de información citoplasmática transmitida a lo largo de cientos de generaciones de paramecio sin implicación genética (Aufderheide, Frankel y Williams, 1977) sugiere que los centriolos y otros elementos citoesqueléticos pueden tener cierto grado de independencia (Figura 5.27). El procesamiento de información en tiempo real está en la provincia citoesquelética, de modo que la replicación de DNA puede no ser la “sine qua non” de los organismos vivos. Actividades dinámicas y colectivas de centriolos, microtúbulos y otras proteínas citoesqueléticas pueden manifestar inteligencia biológica y estar más cerca de la esencia de la vida que los mecanismos genéticos. Las formas de vida ambiguas pueden ser particularmente importantes en el futuro.

La aparición de centriolos y estructuras citoesqueléticas relacionadas como organizadores móviles e inteligentes en la escena evolutiva hace mil millones de años puede haber sido la clave del éxito de los eucariontes, y el inicio del linaje que ha conducido a la conciencia humana.

Los centriolos son el aparato específico dentro de las células vivas que dispara y guía reorganizaciones mayores de la estructura celular que ocurren durante la mitosis, el crecimiento y la diferenciación. Los centriolos están compuestos de dos cilindros similares (cada uno de los cuales también se denomina “centriolo”) cuyos diámetros son de 0,2 micrones (200 nanómetros). Cada cilindro posee una simetría radial de nueve partes y consiste en tripletes de microtúbulos fusionados longitudinalmente. Una estructura filamentosa tipo rueda de carro (o “pinwheel”) parece mantener unido el extremo de cada cilindro centriolar. Un centriolo engendra otro por replicación que ocurre en ángulo recto respecto del eje largo de los cilindros. Esta replicación perpendicular, que inicia la mitosis, es contraintuitiva comparada con la replicación longitudinal o la fisión, y sigue siendo uno de los misterios que rodean a los centriolos.

Los centriolos residen dentro de una porción del citoplasma conocida como centrosoma (o centrosfera), adyacente a la membrana externa del núcleo celular. Al disparar y guiar la polimerización de microtúbulos y otros elementos citoesqueléticos, los centriolos organizan temporal y espacialmente el citoplasma (“centro organizador de microtúbulos”-MTOC, Figura 3.3 y Capítulo 5). Por ejemplo, centriolos y microtúbulos (husos mitóticos) separan cromosomas y establecen la arquitectura de las células hijas (Figura 3.4), rasgos que tuvieron enormes ventajas para acelerar la evolución eucariótica.

Cuerpos basales tipo centriolo, actuando cerca de membranas celulares, inducen la formación de cilios como apéndices que sobresalen de las superficies externas de las células. Los cilios tienen estructuras virtualmente idénticas a los centriolos, salvo que están cubiertos por membrana y, en el caso de los cilios motores, tienen un par central de microtúbulos e interconexiones contráctiles que actúan para doblar y ondear cilios en una variedad de funciones de control. Estas van desde la propulsión del paramecio unicelular hasta la expulsión de polvo y partículas de las vías respiratorias humanas. De modo similar, los cilios sensoriales permiten comunicaciones con ambientes externos a través de un amplio rango biológico, desde organismos unicelulares hasta los oídos internos de seres humanos, transduciendo sonido mecánico hacia el sistema nervioso. Generaciones de cilios móviles y sensoriales permitieron a células eucarióticas como el paramecio deambular por cantidades más vastas de su medio acuoso, sirviendo para maximizar su suministro de alimento así como percibir información sensorial de su ambiente. Esto dio como resultado actividades complejas que implican lógica y procesamiento de información, lo que llevó a científicos del siglo XIX a atribuir conciencia rudimentaria a tales organismos.

Otro misterio que rodea a los centriolos es su dominio de la orientación en el espacio y su capacidad de transmitir esa información a otras estructuras citoesqueléticas. Se ha sugerido que la navegación y la sensación de gravedad representan una función “giroscópica” de los centriolos (Bornens, 1976), que también han sido descritos como detectores de señales perfectamente diseñados (Albrecht-Buehler, 1981). Estos y otros modelos de procesamiento de información e inteligencia en centriolos y el citoesqueleto serán cubiertos en el Capítulo 8.

Relevante para la evolución es que los centriolos proporcionaron a los eucariontes un sofisticado sistema celular de procesamiento de información y comunicación. Las consecuencias de tal sistema sobre la biología son quizá análogas al impacto potencial de los computadores sobre las sociedades. El misterio y la elegancia estética de los centriolos, así como el hecho de que en ciertos casos parezcan superfluos, han creado un aura enigmática alrededor de este maravilloso orgánulo. En el prólogo al libro de Wheatley (1982), Centrioles: The Central Enigma in Cell Biology, el bioquímico B. R. Brinkley afirma:

Antes de que el telescopio de Galileo desafiara sus visiones, los eruditos antiguos argumentaban que la Tierra era el centro del universo alrededor del cual giraba el sol. Tras su descubrimiento por microscopistas de luz, a los centriolos se les dio un papel igualmente permanente en el citoplasma de las células eucarióticas. Se pensaba que este diminuto orgánulo era el centro del universo citoplasmático … .

La belleza estructural de los centriolos, su geometría insondable, su conducta intrincada, su dominio navegacional y su aparente origen como invasor del reino procariótico añaden a su mística. Escribiendo en el libro de Wheatley, Patelca afirma: “los biólogos han sido acechados desde hace mucho por la posibilidad de que se les haya escapado la significación primaria de los centriolos”.

Una conclusión posible es que los centriolos son nano-motores inteligentes que “saltaron del barco” desde una especie previa para ampliar simbióticamente su estilo de vida. Al hacerlo, han cooptado la biología y, en concierto con otras estructuras citoesqueléticas dinámicas, han empujado la inteligencia hasta su etapa actual de evolución. El próximo acontecimiento simbiótico puede tener implicaciones igualmente profundas. Las tecnologías de nanoescala pueden interactuar directamente con la inteligencia biomolecular.

Hay varias indicaciones de que la evolución de la tecnología forzará otra aceleración no lineal en la evolución biológica, que ha lidiado con crisis como el oxígeno tóxico hace dos mil millones de años, ha utilizado nuevas fuentes de energía, habitado nuevos ambientes, desarrollado nuevas formas y engendrado tecnologías que ellas mismas han evolucionado. Muchos observadores se han alarmado por la evolución tecnológica. El científico/satírico del siglo XIX Samuel Butler (Margulis y Sagan, 1986) consideró la posibilidad de que las máquinas suprimieran a los humanos y asumieran la supremacía de la Tierra:

el hombre se volverá para la máquina lo que el caballo y el perro son para el hombre: podrá continuar existiendo, incluso mejorar, y probablemente estará mejor en un estado de domesticación bajo el gobierno benéfico de las máquinas que en su presente estado salvaje. Después de todo, tratamos a nuestros caballos, perros, ganado y ovejas, en conjunto, con gran bondad. Les damos aquello que la experiencia nos enseña que es mejor para ellos. De igual modo, es razonable suponer que las máquinas nos tratarán bondadosamente, pues su existencia depende tanto de la nuestra como la nuestra depende de animales inferiores.

Por supuesto, nos comemos a algunos animales y experimentamos con otros. Parece que cada nueva tecnología es un arma de doble filo, con capacidad para el bien o para el mal: el escenario básico de “Frankenstein”. Pero depender de nueva tecnología es probablemente necesario e inevitable para la adaptación y la supervivencia en un mundo cada vez más abarrotado y progresivamente tóxico. Margulis y Sagan (1986) citan al teórico de sistemas generales John Platt, estudioso de la aceleración evolutiva, quien cree que la vida en la Tierra puede estar acercándose a un punto de inflexión enormemente importante. La computación y comunicación global que emergió después de la Segunda Guerra Mundial se ha convertido, según Platt, en “un sistema nervioso social colectivo para gestionar millones de nuestros problemas, y su importancia para el futuro de largo alcance puede ser tan grande como la del primer sistema nervioso de aprendizaje”.

Nuevas tecnologías pueden ayudar a la biología a lidiar directamente con crisis actuales y futuras. En su libro Microcosmos: 4 Billion Years of Evolution from our Microbial Ancestors, Margulis y Sagan (1986) describen algunas posibilidades sorprendentes. Consideran que el hombre actual es poco más que comunidades de bacterias, manifestaciones modulares de la célula nucleada, y que nuevas formas de vida “artificiales” emergerán de la fusión simbiótica de biología y tecnología. Ven que esto ocurre a lo largo de tres líneas: biotecnología genética, robótica computacional y biochips:

… un día cercano, trajes enteros de genes, proteínas y hormonas podrán ensamblarse en el laboratorio para crear nuevas especies de microbios. A medida que ganemos una mayor comprensión de la embriología y la inmunología, seguramente clonaremos células en organismos progresivamente más grandes y complejos, destinados a intervenir en nuestra propia evolución.

A medida que la robótica computacional evolucione hacia lo pequeño para convertirse en nanotecnología, interacciones colectivas con la biotecnología genética y los biochips naturales podrían precipitar la siguiente transición de fase evolutiva: mind/tech symbiosis.

Margulis y Sagan (1986):

Robótica y bacteria [pueden llegar a estar] … finalmente unidas en biochips basados no en silicio, sino en compuestos orgánicos complejos. … Moléculas manufacturadas intercambiarían energía con su ambiente … para convertirla en información [y] abrir puertas a la “cybersymbiosis”, la mezcla de partes humanas y manufacturadas en nuevas formas de vida, y finalmente permitirnos rehacer nuestra especie. … Homo sapiens podría sobrevivir sólo como un órgano rudimentario, un sistema nervioso delicadamente disecado unido a brazos plásticos impulsados electrónicamente.

Hans Moravec (1986), del Robotics Laboratory de Carnegie-Mellon University y autor de Mind Children, tiene su propia visión de la simbiosis mente/tecnología, en la que cirujanos cerebrales robóticos ultraprecisos transfieren el software de la conciencia humana a un supercomputador. Describe ventajas de existir en silicio o arseniuro de galio con cuerpos robóticos. Estas incluyen ser impermeable a ambientes severos, transporte electrónico a través de galaxias e inmunidad a la enfermedad. Max Headroom es una personalidad televisiva hipotética cuya conciencia existe únicamente dentro de computadores y equipo electrónico. El contenido mental de un motociclista con lesión craneal (“Max. Headroom 2.3m” fue su última imagen antes del choque) es de algún modo transferido, recogido y existe activamente en circuitería electrónica. Algo así como una figura de culto en video, Max Headroom puede ser el primero de una raza de entidades tecnocognitivas.

La mezcla de mente y tecnología sería un truco elegante, cargado de beneficios y peligros potenciales. Ciertamente dependería de una comprensión del mecanismo de la conciencia que actualmente no está disponible. Quizá nanosensores disponibles de manera inminente podrán interactuar dinámicamente al nivel de retículas de proteínas citoesqueléticas dentro de todas las células vivas. Esta interacción puede conducir a la siguiente simbiosis, una que tendrá efectos sobre la biología tan profundos como los tuvo la conversión de procarionte a eucarionte. Si nanotecnología y biología se vuelven simbióticas, la conciencia puede ser una mercancía.

El filósofo alemán Nietzsche escribió:

“Entonces debes ser un científico cuyo campo es la sanguijuela”, dijo Zaratustra, “¡y debes perseguir a la sanguijuela hasta su último fondo rocoso, hombre concienzudo!”. “¡Oh Zaratustra!”, respondió el hombre, “eso sería una enormidad, ¿cómo podría asumir una tarea tan enorme? Aquello de lo que soy maestro y conocedor es el cerebro de la sanguijuela: ese es mi campo y es todo un universo”.

El cerebro humano parece haber evolucionado a partir de predecesores de lombrices de tierra y sanguijuelas, cuyo desarrollo fue un hito en la evolución eucariótica (Somjen, 1983). Los sistemas nerviosos de estos organismos probablemente consistían en una cadena de grumos organizados de células nerviosas llamados ganglios, o quizá dos cadenas de ganglios emparejados simétricamente, con un ganglio cefálico agrandado en el extremo frontal. La polaridad y el eje preferido de orientación que definían estos sistemas nerviosos básicos están relacionados con la polaridad y la asimetría dentro de sus células nerviosas componentes, o neuronas, cada una un “universo” propio. Como se describirá en los próximos capítulos, la orientación y la asimetría neuronales están determinadas por el citoesqueleto que, de muchas maneras, es el sistema nervioso dentro de todas las células superiores de plantas y animales.

A lo largo de la evolución, el ganglio cefálico de la sanguijuela primitiva comenzó a dominar otros miembros de su cadena, realizando “decisiones” que requerían cooperación del ensamblaje entero. Cada ganglio segmentario aún retenía cierta autonomía de acción y, al ser cortada en pedazos, tal criatura puede haber sido capaz de regenerar organismos individuales completamente nuevos como sus descendientes actuales. Pares de cadenas ganglionares de sanguijuela se parecen a las cadenas ganglionares simpáticas de los vertebrados, que retienen una medida de autonomía. Por ejemplo, el sistema nervioso autónomo humano puede regular eficientemente corazón, intestino, vasos sanguíneos y otros sistemas de órganos incluso cuando está desconectado del cerebro y la médula espinal.

La transición de un organismo segmentado a un sistema nervioso como el nuestro probablemente ocurrió debido a la fusión de las cadenas pares de ganglios en una estructura tubular de tejido nervioso. Raíces nerviosas pares emergieron entonces del sistema central primitivo, similares a las raíces espinales de los vertebrados actuales. Estas raíces conectaron el sistema nervioso central con los órganos sensoriales periféricos, músculos y glándulas. Eventualmente, el extremo cefálico del tubo neural aumentó en tamaño e importancia hasta dominar la mayoría de las funciones del sistema nervioso, un proceso denominado “encefalización” por el famoso neurólogo inglés Hughlings Jackson (Somjen, 1983). La encefalización, que ocurrió a lo largo de eones y puede estar continuando actualmente dentro del hombre, refleja el desarrollo de una organización jerárquica en un sistema por lo demás paralelo y distribuido. Los componentes cerebrales más altamente organizados y capaces de funciones más complejas son generalmente más nuevos en la escala evolutiva (por ejemplo, “neocorteza”). Una jerarquía colectiva de sistemas paralelos de procesamiento de información basada en organización funcional que incluye elementos subcelulares (citoesqueleto y sustancia fundamental citoplasmática) se muestra en la Tabla 4.1.

Las actividades cerebrales han sido estudiadas intensivamente por diversas disciplinas durante muchos años. En las secciones siguientes se presentan elementos esenciales de la organización cerebral. El propósito es proporcionar un trasfondo suficientemente comprehensivo para justificar la afirmación de que el citoesqueleto es un medio subyacente de procesamiento de información dentro de las neuronas cerebrales.

El enigma central en la ciencia del cerebro es cómo se representa la información dentro de los sistemas nerviosos. Comprender los mecanismos de las vastas capacidades de almacenamiento, recuperación y procesamiento de información dentro del cerebro sería de enorme beneficio no sólo para la neurociencia, sino también para trabajadores en ciencia de la computación, particularmente inteligencia artificial (IA). De hecho, se han dado grandes pasos en IA utilizando “buenas conjeturas” sobre el procesamiento cerebral de información y, a la inversa, la comprensión de funciones y capacidades cerebrales está siendo impulsada por teoría relacionada con IA, incluidas neural nets y conexionismo paralelo.

La suposición subyacente sobre la función cerebral y la base comparativa para la IA considera redes paralelas de unidades conectadas en las que las neuronas y sus conexiones sinápticas son los sustratos fundamentales. Sin embargo, las neuronas individuales realizan una cantidad significativa de procesamiento analógico tanto al nivel de dendritas como dentro de su citoesqueleto. Por ejemplo, la modificación del umbral de transmisión sináptica, la piedra angular de los modelos de aprendizaje de neural net, está regulada por el citoesqueleto y sus conexiones citoplasmáticas. Ver las neuronas como sustratos digitales fundamentales (interruptores o compuertas en un computador) puede estar pasando por alto una dimensión importante disponible para la organización de la inteligencia.

¿Cómo se acopla la energía de ondas eléctricas a la estructura neuronal, y qué estructuras neuronales son más adecuadas para el acoplamiento y la representación de contenido cognitivo? El reconocimiento simultáneo (y el acoplamiento cooperativo) por grandes números de elementos neurales requiere cambios rápidos en el estado químico de macromoléculas ampliamente distribuidas. Candidatas probables son las proteínas “alostéricas”, que pueden transducir señales regulatorias (unión de moléculas, iones/acidez, campos de voltaje, etc.) para experimentar cambios conformacionales funcionales. Hyden (1977) propuso inicialmente que las proteínas cambian rápidamente su conformación en respuesta a campos eléctricos débiles y oscilantes. W. Ross Adey (1977) ha elaborado el acoplamiento entre conformación y función de proteínas neurales y ondas EEG. Ha sugerido que redes de glucoproteínas hidratadas (que se extienden desde membranas neurales hacia el espacio extracelular), proteínas de membrana y el citoesqueleto están preparadas para experimentar cambios conformacionales rápidos en respuesta a patrones EEG espaciotemporales localizados y selectivos, así como a señales bioquímicas. La transducción de energía electromagnética hacia estados conformacionales por proteínas ampliamente distribuidas puede representar cooperativamente información dinámica.

El hilo común de la inteligencia biológica, el “grano del engrama”, puede encontrarse dentro de dinámicas cooperativas de una red molecular cuya estructura y funciones parecen perfectamente adaptadas al procesamiento de información: el citoesqueleto. respuesta a campos eléctricos débiles y oscilantes. W. Ross Adey (1977) ha elaborado el acoplamiento entre conformación y función de proteínas neurales y ondas EEG. Ha sugerido que redes de glucoproteínas hidratadas (que se extienden desde membranas neurales hacia el espacio extracelular), proteínas de membrana y el citoesqueleto están preparadas para experimentar cambios conformacionales rápidos en respuesta a patrones EEG espaciotemporales localizados y selectivos, así como a señales bioquímicas. La transducción de energía electromagnética hacia estados conformacionales por proteínas ampliamente distribuidas puede representar cooperativamente información dinámica.

El hilo común de la inteligencia biológica, el “grano del engrama”, puede encontrarse dentro de dinámicas cooperativas de una red molecular cuya estructura y funciones parecen perfectamente adaptadas al procesamiento de información: el citoesqueleto.

La naturaleza del citoplasma ha sido estudiada científicamente durante al menos un siglo y medio. Esa historia fue descrita por Beth Burnside (1974) en una reunión histórica dedicada al citoesqueleto en la New York Academy of Sciences.

Un observador francés temprano del material celular, Felix Du Jardin, propuso en 1835 que todas las células estaban compuestas de un material móvil llamado “sarcode” que tenía propiedades tanto estructurales como contráctiles. En 1861, el austríaco E. Brucke vinculó las propiedades mecánicas y fisiológicas de las células con una organización o arquitectura fundamental del citoplasma, distinguida de propiedades puramente químicas o físicas. El microscopista neerlandés temprano van Leeuwenhoek observó que los glóbulos rojos se deformaban al pasar por capilares y luego recuperaban su forma, demostrando la elasticidad del citoplasma. La variedad de formas elaboradas que las células asumen y mantienen también requiere cierta rigidez citoplasmática, propiedades que llevaron a biólogos del siglo XIX a concluir que el citoplasma no es meramente un líquido ni una emulsión ni una suspensión acuosa de gránulos portadores de vida. Más bien, la arquitectura y contractilidad citoplasmáticas podían explicarse por la propuesta de una subestructura tipo malla, “reticular” o “fibrosa”, cuyos intersticios estaban llenos de fluido. Para algunos biólogos tempranos, la estructura del citoplasma consistía por tanto en una red reticular continua de fibrillas delicadas que se extendían por la célula (teoría reticular). Otros afirmaban que las fibrillas que formaban el sustrato citoplasmático eran no ramificadas y discontinuas (teoría fibrilar). Ambas teorías fueron inicialmente apoyadas, pero más tarde desinfladas, por técnicas de preparación microscópica de fijación y tinción que surgieron entre 1870 y 1890. Armazones fibrilares y reticulares aparecían por todas partes en muchos tipos de células fijadas, particularmente en células musculares, nerviosas, cartilaginosas y epiteliales.

Fischer y Hardy (1899) mostraron que los nuevos fijadores y tinciones inducían coagulación artificial de gelatina, albúmina de huevo y otras proteínas. La coagulación daba lugar a bellas formaciones reticulares y fibrilares, ¡e incluso producía husos mitóticos llamativamente reales, pero falsos! Estos estudios desalentaron el apoyo a las teorías fibrilar y reticular hasta el punto de que muchos citólogos negaron que las mallas vistas en material fijado tuvieran alguna validez en la célula viva. Butschli añadió su teoría de espuma alveolar de la estructura citoplasmática, afirmando que la apariencia reticular vista en materiales fijados y a veces en células vivas resultaba de un panal de vacuolas de una sustancia apretadas en una fase continua de otra. Esta teoría murió porque no lograba dar cuenta de las observaciones de fijación y porque el citoplasma vacuolado era poco común. Mientras tanto, se acumulaban observaciones de verdadera formación fibrilar en células vivas. El uso de microscopía de luz polarizada reveló barras submicroscópicas “birrefringentes” en el citoplasma de músculo, nervio, esperma y husos de células en división. Los biólogos comenzaron a considerar el citoplasma como un “gel”, en el que filamentos en forma de barra formaban enlaces cruzados. Gel describe adecuadamente las propiedades mecánicas del citoplasma: un entramado elástico de unidades cristalinas lineales que da elasticidad y rigidez a un fluido mientras le permite fluir.

Se pensaba que las barras protoplasmáticas reveladas por birrefringencia en microscopía polarizada eran proteínas, o agregados lineales de proteínas, mantenidas juntas por enlaces de hidrógeno. Seifriz concluyó que los “artefactos” fibrilares producidos en células o soluciones proteicas al fijarlas eran significativos. Sugirió que los hilos microscópicos relativamente gruesos en materiales fijados podían ser agregados producidos artefactualmente de hilos submicroscópicos importantes, probablemente proteínas lineales. Para dar cuenta de las propiedades elásticas y tensiles del citoplasma, Seifriz propuso la “brush heap theory” de fibras entrelazadas. Él y otros sugirieron más tarde que las fibras citoplasmáticas podían existir en la forma de brush heap o podían formar asociaciones laterales por enlaces de hidrógeno en agregados paracristalinos, y que el cambio entre los dos estados daba cuenta de la conducta citoplasmática observada en células vivas. Ahora sabemos que subunidades de la proteína actina pueden polimerizarse en una variedad de formas, incluidos geles entrelazados o haces filamentosos. Los estados “gel” citoplasmáticos ocurren debido al entrecruzamiento de filamentos de actina y otras proteínas citoesqueléticas, y pueden convertirse a estados “sol” más acuosos por iones de calcio y otros factores.

El desarrollo del microscopio electrónico durante la década de 1960 inicialmente no iluminó la subestructura del citoplasma. Porciones de células que estaban ópticamente vacías por microscopía de luz persistían en estar vacías en micrografías electrónicas. La célula era percibida por muchos como una “bolsa de enzimas acuosas”. Sin embargo, en algunos casos las estructuras fibrilares vistas con microscopía de luz aparecían como finos filamentos tubulares con el microscopio electrónico. Comprendían la estructura interna de cilios, flagelos, centriolos y cuerpos basales, y eran prominentes en el aparato mitótico de células en división. Filamentos tubulares también se encontraban con frecuencia en protozoos, glóbulos rojos nucleados y dendritas de neuronas. Irónicamente, el fijador usado entonces en microscopía electrónica, tetróxido de osmio, había estado disolviendo elementos filamentosos, de modo que su presencia se observaba sólo esporádicamente. Al igual que la coagulación inducida por fijadores del siglo XIX, que inducía estructuras fibrilares superfluas, el uso de tetróxido de osmio retrasó el reconocimiento del citoesqueleto. Más tarde, con el advenimiento de la fijación con glutaraldehído, se encontró que delicadas estructuras tubulares estaban presentes en virtualmente todos los tipos celulares y se las llegó a llamar microtúbulos. Haces de microtúbulos vistos con el microscopio electrónico correspondían a fibras birrefringentes vistas en células vivas. Su ubicuidad sugería que eran la subestructura fibrilar del citoplasma previamente predicha sobre bases teóricas. Después de cierto escepticismo, los microtúbulos fueron generalmente aceptados como “orgánulos domésticos” en casi todas las células estudiadas. La caracterización posterior de actina, filamentos intermedios, la retícula microtrabecular o “sustancia fundamental”, y la estructura de centriolos condujo al reconocimiento de que las células estaban compuestas por redes dinámicas de filamentos conectores y sacó al citoesqueleto del armario.

Soifer (1986):

Cuando una célula requiere microtúbulos para una función particular, los microtúbulos se ensamblan en la parte apropiada de la célula, con la orientación necesaria. Cuando los microtúbulos ya no son necesarios, se despolimerizan.

Funciones esenciales dentro de células vivas, que van desde amebas y paramecios unicelulares hasta neuronas dentro de lombrices de tierra y académicos Nobel, son realizadas por estructuras citoesqueléticas similares. Los elementos citoesqueléticos más visibles y ampliamente estudiados son los microtúbulos (MT), cilindros delgados íntimamente implicados en funciones celulares importantes. Así como el DNA es la base de datos genética común que contiene información hereditaria, los microtúbulos son ejecutivos en tiempo real de actividades dinámicas dentro de células vivas.

Los principales componentes filamentosos del citoesqueleto son MT, filamentos de actina, filamentos intermedios (IF) y una clase de fibrillas interconectoras delicadas llamada retícula microtrabecular (MTL), que será descrita más adelante en este capítulo. Aquí se revisan los miembros “desconocidos” del citoesqueleto, los filamentos intermedios (Lazarides, 1980). Los filamentos intermedios representan el subgrupo más nebuloso y químicamente variable dentro del citoesqueleto. Se han distinguido cinco clases de IF, construidas a partir de polipéptidos que contienen sobre todo dominios de varilla en hélice alfa (Capítulo 6). Bajo el microscopio electrónico, los IF aparecen como filamentos no ramificados, relativamente carentes de rasgos, de 8-12 nanómetros de ancho. El tratamiento con ciertos agentes fijadores puede hacer que los IF se desenrollen en varios protofilamentos de 2-3 nanómetros, o protofibrillas de 4-5 nanómetros cuyo número puede variar de filamento a filamento, e incluso a lo largo del mismo filamento. Los IF pueden formarse por enrollamiento paralelo de los dominios de hélice alfa y, bajo algunas circunstancias, pueden formar una red poligonal con una repetición de 52 nanómetros de filamentos de 8-10 nanómetros de ancho. Estos también pueden agregarse en arreglos semejantes a cristales con bandas transversales espaciadas 24 nanómetros. Como tales, los IF pueden estar implicados en estructuras descritas de otro modo como retícula microtrabecular, o citomatriz.

Lazarides (1980) ha mostrado que diferentes tipos de IF se asocian con tipos específicos de células. Por ejemplo, la estructura de subunidad define cinco clases principales de IF: 1) queratina (“tonofilaments”), que se encuentra en células epiteliales, 2) filamentos de desmin, encontrados predominantemente en células de músculo liso, esquelético y cardíaco, 3) filamentos de vimentin, encontrados en células mesenquimales, 4) neurofilamentos, encontrados en neuronas (Figura 5.18), y 5) filamentos gliales, encontrados en células gliales. A menudo dos o más de estas clases coexisten en la misma célula.

Los neurofilamentos parecen funcionar como una retícula estructural tridimensional que proporciona resistencia tensil a los axones. El axoplasma extrudido es un gel altamente estructurado rico en neurofilamentos; la exposición del gel al ion calcio resulta en degradación de neurofilamentos y conversión del gel a un estado sol más acuoso, un fenómeno atribuido generalmente a la disolución de filamentos de actina.

Todos los IF, incluidos los neurofilamentos, parecen estar fosforilados, aunque no se comprende la función que esto podría servir. Los IF son una clase distinta, separada de MT y filamentos de actina, y Lazarides argumenta que sus propiedades bioquímicas y morfológicas indican que están implicados en integrar mecánicamente los diversos componentes del espacio citoplasmático. Los IF siguen siendo mal comprendidos; su densa presencia en neuronas es misteriosa, quizá participan de algún modo en las funciones cognitivas del sistema nervioso. En el Capítulo 8, se describirá la teoría de Barnett de los neurofilamentos como bancos de memoria de “string transform” acoplados a MT.

MT e IF no son la textura más fina de la organización citoplasmática. Estructuras más pequeñas y delicadas se ramifican e interconectan en redes de estado “gel” que componen la sustancia del material vivo.

Tres sistemas distintos de componentes citoesqueléticos han sido bien caracterizados: MT, IF y filamentos de actina. La actina es el componente más versátil. En conjunción con otras proteínas puede polimerizar en filamentos tipo cuerda, formar redes dinámicas ramificadas en nanoescala o poliedros geodésicos. Aún más evanescentes que los MT lábiles, el ensamblaje de actina y proteínas asociadas crea configuraciones transitorias de citoplasma para propósitos específicos. Las raíces de la inteligencia bien podrían estar fundamentadas en expresiones citoplasmáticas dinámicas como anillos contráctiles que dividen el citoplasma en la división celular, lamellipodia exploratorios, y espinas dendríticas y sinapsis en neuronas.

La naturaleza y estructura del “piso básico” de organización, la sustancia fundamental citoplasmática, ha sido explorada desde varias orientaciones, resultando en descripciones solapadas. Estas incluyen la retícula microtrabecular, la citomatriz y el estado sólido citoplasmático.

Albrecht-Buehler (1985):

El movimiento celular … parece estar determinado por alguna clase de computador químico, cuya naturaleza está más allá de nuestra comprensión presente.

La motilidad celular fue descubierta por van Leeuwenhoek, quien observó células espermáticas impulsadas por flagelos nadando en el siglo XVII. Una variedad de movimientos citoplasmáticos incluye reptación “ameboide” sobre una superficie, flujo interno, transporte axoplásmico, contracción muscular, flexión ciliar y flagelar, y cambios de forma celular. Estas maniobras son todas diseñadas por un grupo relativamente pequeño de proteínas cuyos efectos colectivos netos pueden ser bastante espectaculares. Por ejemplo, linfocitos y macrófagos son glóbulos blancos que combaten la infección migrando desde el torrente sanguíneo a una herida abierta para engullir bacterias invasoras o material extraño. Células de embriones en desarrollo realizan movimientos precisamente coreografiados que dan lugar a diferentes tejidos. Movimientos internos como el flujo del citoplasma, la secreción de vesículas de producto celular (es decir, neurotransmisores), el engullimiento de materia y la separación de cromosomas pareados en la división celular son funciones rutinarias cuya complejidad, organización y precisión generalmente dejan perplejos a los biólogos.

También, la contracción muscular bien controlada que depende de la flexión conformacional de moléculas de cabeza de miosina puede resultar en correr esforzadamente una milla en 4 minutos, o pintar delicadamente una Mona Lisa. Se considerarán cuatro categorías de movimiento citoplasmático y generación de fuerza, con atención a sus mecanismos reguladores. Estas son: sondeo citoplasmático, bending sidearms, movimientos ciliares y colectivos, y estructuras geodésicas de tensegrity.

El citoesqueleto realiza funciones críticas en reproducción y desarrollo. Estas incluyen meiosis (división de cromosomas duplicados en células de esperma y óvulo), motilidad espermática, mitosis, proliferación celular, migración celular y cambios en la forma celular que acompañan la diferenciación, la expresión de forma y función celulares. Todas las células en un organismo dado tienen las mismas capacidades genéticas, pero asumen los roles de tejidos específicos mediante los procesos misteriosos de trofismo y diferenciación. Células dentro de organismos o embriones en desarrollo pueden ser movidas y crecerán y asumirán las características del nuevo tejido en el cual son colocadas.

El citoesqueleto es crucial para todos los pasos de reproducción, crecimiento, trofismo y diferenciación. Si los cromosomas se distribuyen mal en meiosis o mitosis, puede ocurrir descendencia no viable o anormal. Tal mala distribución puede estar relacionada con disfunción citoesquelética, una teoría temprana para la causa del cáncer (Boveri, 1929). La variabilidad en isozymes de tubulina y MAPs podría explicar especificidad tisular y celular basada en diferencias en la composición molecular y actividades del citoesqueleto.

Los orígenes de la forma, patrones de crecimiento y diferenciación comprenden la ciencia biológica de la embriología, abordada primero por el griego Aristóteles. Aristóteles consideró dos explicaciones posibles para el desarrollo de forma y patrones a partir de lo que aparecía como nada. La primera noción era que los embriones derivan de diminutas masas sin forma a través de un proceso de despliegue continuo que llamó “epigenesis”. La segunda noción era que patrones individuales existen en miniatura dentro del progenitor, y que el desarrollo consiste en crecimiento constante de sus dimensiones, el proceso de “preformation”. Aristóteles (Libro VI de Historia Animilium) describió sus experimentos en los cuales interrumpía la incubación de un huevo de gallina en varias etapas. Después de tres días,

el corazón aparece como una mota de sangre en la clara del huevo, … [late] y se mueve como si estuviera dotado de vida y desde él dos conductos venosos con sangre se extienden en un curso convoluto.

Sólo siete días más tarde son el “polluelo y todas sus partes claramente visibles”. Aristóteles favorecía la epigénesis; sin embargo, el concepto de preformación dominó la ciencia durante siglos hasta 1759, cuando Friedrich Wolff, un médico alemán viviendo en St. Petersburg, publicó “Theoria Generationis”. Con mejor óptica que Aristóteles, Wolff señaló que el polluelo comenzaba como “glóbulos” o células que parecían no tener relación funcional unas con otras. Con el tiempo, grupos distintos de células emergían para formar las estructuras que se vuelven los órganos principales de la gallina. Más evidencia contra la teoría de la preformación llegó en 1900, cuando Hans Adolf Driesch demostró que un embrión de erizo de mar, al cortarse por la mitad, se desarrolla en dos embriones completos (Burnside, 1974).

La teoría de epigénesis de la diferenciación de Aristóteles afirma que esferas homogéneas empiezan a dividirse, produciendo más esferas que a su vez se dividen. Las “células” comienzan a exhibir diferencias en estructura y función y una “coherencia colectiva”. Cada célula sabe adónde ir, cuándo ir allí, con qué células congregarse y cómo trabajar cooperativamente. Excluyendo la posibilidad de que una inteligencia trascendental supervise personalmente el desarrollo de cada organismo, la conclusión es que la célula original contiene suficiente información para orquestar todo el proceso. Aristóteles probablemente se asombraría aún más al descubrir que durante el desarrollo embriológico temprano cada célula es totipotencial: puede asumir el papel de cualquier tejido del cuerpo. Ahora sabemos que el DNA cromosómico en cada célula contiene toda la información genética. Estamos empezando a entender cómo genes específicos son encendidos y apagados. Las células parecen asumir el papel de su ambiente debido a influencia morfológica “trófica” transmitida por transporte axoplásmico citoesquelético dentro de sus células nerviosas “inervantes”.

Gran parte del misterio de la forma biológica y la diferenciación se enfoca así en las capacidades de crecimiento, búsqueda de camino y tróficas de neuronas embriológicas. La forma, arquitectura y conexiones que hacen los procesos nerviosos establecen no sólo forma tisular y corporal, sino conexiones sinápticas y “hardware” cerebral.

¿Cómo saben los procesos neuronales dónde y cuándo enviar sus procesos y establecer conexiones? El misterio ha sido comparado con la fábula del “Indian rope trick”, en la cual un “fakir” lanza una cuerda al aire donde misteriosamente permanece rígida. Luego sube por la cuerda, tira hacia arriba de la porción inferior, ¡y desaparece! El Indian rope trick embriológico depende de la forma y orientación neuronales: el número de axones y dendritas jóvenes (“neurites”) que surgen del cuerpo celular, su dirección, grado de ramificación, hasta dónde crecen, y dónde y cómo forman sinapsis. Todos estos factores son manifestados por el citoesqueleto. El centriole/MTOC establece polaridad y orientación celulares y presumiblemente “lanza” los procesos en extensión. Las puntas de neurites que se alargan son áreas especializadas de citoplasma llamadas “growth cones” que no sólo crecen hacia afuera, sino que participan en decisiones sobre dirección, ramificación y terminación de la extensión. Los growth cones pueden sentir cambios en el ambiente local y, actuando en concierto con otros elementos citoesqueléticos dentro de la neurite, cambiar de dirección, ramificarse o formar sinapsis. Las actividades de growth cones son notablemente similares al movimiento en ameba y otros organismos simples. Sondean continuamente sus alrededores enviando y luego retrayendo rizos delicados conocidos como lamellipodia, y proyecciones tipo dedo llamadas filopodia o microspikes. Estos microapéndices dinámicos están compuestos de redes y arreglos paralelos de filamentos de actina. MT y neurofilamentos desde las neurites se despliegan hacia los growth cones, pero generalmente se detienen antes de las áreas ricas en actina (Bunge, 1986).

Los papeles de MT y actina en la extensión axonal han sido estudiados por Yamada, Spooner y Wessells (1970). La adición de cytochalasin B, que se sabe altera filamentos de actina, bloquea el crecimiento de neurites si se añade antes de que la extensión haya comenzado. El tratamiento de axones en extensión con cytochalasin B resulta en cese de la actividad de “ruffling” del growth cone con poco efecto inmediato sobre el tallo de la neurite. En contraste, agentes antimicrotúbulo como colchicine dejan intacta la actividad del growth cone pero bloquean la extensión de neurites. La exposición continuada resulta en retracción del proceso celular con formación subsecuente de uno o más growth cones desde el cuerpo celular. Estas observaciones junto con evaluaciones ultraestructurales de células tratadas muestran que los MT son necesarios para el crecimiento de neurites, mientras que los filamentos de actina son esenciales para la protrusión del growth cone, un fenómeno similar al movimiento ameboide. Se requiere una interacción compleja de actividades dinámicas de actina y MT para la brotación de neurites y la extensión del growth cone. Una visión compuesta de actividades del growth cone es que, bajo dirección del citoesqueleto MT, el ensamblaje de actina genera lamellipodia y filopodia protruyentes. Al contacto con un sustrato externo apropiado, filopodia se adhieren y haces de actina se forman desde la punta del filopodium hacia el growth cone. Miosina colocaliza con actina y la interacción actina-miosina produce una tensión tipo “muscle-like” que proporciona un anclaje para el growth cone al sitio de adherencia del filopodium. Lamellipodia, rizos laminares, se disparan entre los filopodia tipo dedo, particularmente cerca de puntos donde se requieren decisiones sobre ramificación.

Las actividades de growth cones relacionadas con diferenciación embriológica están en el verdadero piso básico de la inteligencia. La evidencia sugiere que la expresión de tubulina, MAPS y otros elementos citoesqueléticos también es importante para determinación de forma y función celulares. Barra y colegas (1974) han mostrado cambios en tubulina alfa y beta durante el desarrollo cerebral. La cantidad relativa de tubulina alfa y beta en cerebro de rata alcanza un pico alrededor del día 14 después del nacimiento y luego declina a niveles adultos como resultado de reducción en la tasa de síntesis. El patrón de variantes genéticas de tubulina alfa y beta (isozymes) sufre cambios marcados durante el desarrollo cerebral con un aumento en la variedad de tubulina. Por ejemplo, se observan 3-4 tipos diferentes de tubulina beta en cerebro embrionario de ratón en comparación con 13 tipos en ratones adultos. La modificación de isotypes de tubulina alfa comienza en el cerebro embrionario, mientras que la modificación de tubulina beta empieza a ocurrir después del nacimiento y coincide con un periodo de extensa extensión de procesos y sinaptogénesis en el cerebro en desarrollo.

MAPs también están implicadas en desarrollo y expresión (Barra et al., 1974). En el caso del cerebro de rata, dos polipéptidos tau están presentes en los primeros pocos días de nacimiento. Para los 35 días ha emergido el patrón adulto, en el cual son aparentes cuatro polipéptidos tau mayores. Las proteínas tau de madurez son más diestras en promover ensamblaje MT que las proteínas tau de inmadurez. MAP 1 puede resolverse en tres grupos de MAP 1A, 1B y 1C. En desarrollo cerebral de pollo, MAP IA está inicialmente presente a niveles bajos y aumenta durante el desarrollo embrionario tardío y post-eclosión. Similarmente, MT de cerebros de rata de 10 días están empobrecidos en MAP 1A en comparación con cerebros adultos. MAP 2 está restringida a dendritas y cuerpos celulares en cerebro adulto y está particularmente concentrada en puntas dendríticas, dendritas de células de Purkinje y todos los cuerpos celulares neuronales, pero ausente de axones. La localización de MAP 2 al citoesqueleto dendrítico comienza en los tiempos más tempranos de aparición de extensiones dendríticas. En el cerebro adulto, MAP 2A y MAP 2B aparecen en diferentes tiempos y regiones cerebrales y están localizadas en axones ricos en neurofilamentos.

Todos estos cambios se deben a mecanismos citoesqueléticos localizados además de expresión genética. La sinfonía de alteraciones en isozymes de tubulina y MAP tiene la partitura escrita en DNA, pero su interpretación requiere interacciones colectivas cooperativas entre el director y la orquesta. Por ejemplo, la “tyrosination” de tubulina beta ocurre debido a señalización y condiciones presentes en el citoplasma. Las modificaciones están implicadas en el control de la extensión de procesos axonales y dendríticos, transporte de constituyentes a las puntas de los procesos en crecimiento, migración y división celular, y establecimiento y mantenimiento de sinapsis y de la forma adulta de la neurona. Las relaciones temporales entre cambios en proteínas MT neuronales y diferenciación son esenciales para el producto final: el brain/mind.

Defectos relacionados con microtúbulos están específicamente vinculados a varias enfermedades humanas. Un ejemplo es el “immotile cilia syndrome” (Afzelius, 1979), que es causado por dineína alterada y resulta en una incapacidad para expulsar secreciones de los pulmones, llevando a infecciones bacterianas recurrentes. Otro es discapacidad del desarrollo en lactantes, causada por función MT anormal inducida por MAPs defectuosas (Purpura, 1982). El citoesqueleto participa en los efectos de diversas enfermedades (malignidad, enfermedad de Alzheimer, infecciones virales), fármacos, toxinas y la respuesta del cuerpo a la enfermedad.

El camino para comprender MT condujo a través de la enfermedad gota, una hinchazón dolorosa de articulaciones causada por la respuesta del cuerpo a la acumulación de cristales de urato. Linfocitos y macrófagos, las células inmunes del cuerpo, dejan el torrente sanguíneo y migran por locomoción ameboide hacia los cristales de urato, que a menudo se alojan en una articulación del dedo gordo del pie. La gota puede ser precipitada por alimentos que contienen purinas, que son metabolizadas a urato. Los cristales de urato no son particularmente dañinos salvo por la respuesta inmune inflamatoria dolorosa que disparan. Por azar, se encontró que un fármaco llamado colchicine era útil para aliviar el dolor y la sensibilidad. Más tarde se descubrió que colchicine funcionaba despolimerizando microtúbulos e impidiendo la locomoción y el comportamiento de engullimiento de linfocitos y macrófagos.

Además de la migración celular, el citoesqueleto está claramente implicado en el establecimiento de arquitectura celular normal, función y control de división y crecimiento celulares. En malignidad, el control de la reproducción celular se pierde y el crecimiento procede sin considerar las necesidades del organismo. Las células cancerosas exhiben una tendencia a desprenderse de su anclaje y establecer crecimiento en otra parte del cuerpo. El citoesqueleto maligno está desorganizado, con formación de agregados oscilantes de material contráctil que ayudan al desprendimiento de la célula de su anclaje, inestabilidad en número cromosómico y pérdida de regulación del crecimiento. Todos estos efectos podrían ser primariamente de origen citoesquelético, y Puck (1977) ha propuesto que la malignidad es una enfermedad del citoesqueleto. Claramente, el citoesqueleto está implicado en la expresión y procesos de células malignas. En cáncer, la división celular queda fuera de control: se observan comúnmente husos mitóticos multipolares o asimétricos. Boveri observó en 1929 que tal distribución aberrante de material genético podría resultar en cualquier combinación o permutación de genes, la mayoría de las cuales serían no viables. Sin embargo, algunas permutaciones pueden ser suficientemente viables y tener los rasgos aborrecibles de la malignidad. Muchos otros factores que conducen a alteraciones genéticas pueden dar cuenta de los mismos resultados, de modo que la etiología precisa no puede señalarse. En efecto, el cáncer probablemente es causado por varias etiologías, incluidos virus que infiltran y usurpan el aparato genético y el citoesqueleto.

Gran parte de nuestro conocimiento actual del citoesqueleto se ha aprendido de perturbaciones experimentales por toxinas, venenos o fármacos. Claude Bernard dijo en 1875:

El veneno se vuelve un instrumento que disocia y analiza las propiedades especiales de diferentes células vivas; al establecer sus mecanismos y causar muerte celular o cambios en la función celular podemos aprender indirectamente mucho sobre la relación entre estructura molecular en el proceso fisiológico de la vida.

Los MT de nervio periférico y el transporte axoplásmico son vulnerables a efectos de toxinas y fármacos. Alcaloides de vinca (vincristine, vinblastine) se emplean comúnmente en la lucha contra el cáncer porque interrumpen husos mitóticos MT mientras polimerizan. Puesto que las células cancerosas se dividen mucho más rápidamente que las células normales, los venenos del huso mitótico son efectivos contra la malignidad. Sin embargo, pueden causar efectos secundarios, incluido daño de nervio periférico al lesionar transporte axoplásmico dependiente de MT. Esto resulta en daño de nervio periférico en muchos pacientes que reciben fármacos anti-microtúbulo. A veces disfunción neurológica severa limita el uso de los fármacos de vinca. Afortunadamente, ni alcaloides de vinca ni colchicine cruzan la barrera hematoencefálica, de modo que los problemas del sistema nervioso central son limitados.

No se conocen agentes que interrumpan selectivamente filamentos intermedios (aunque 2,5 hexane dione puede actuar de este modo). En células intactas, vanadate combinado con fármacos que desensamblan microtúbulos causa que filamentos intermedios de tipo vimentin colapsen alrededor del núcleo. Una toxina conocida como beta, beta prime iminodiproprionitrile (IDPN) interrumpe la organización microtúbulo/neurofilamento en axones, lo que resulta en colocalización de ciertos subgrupos MAP II con filamentos intermedios. Wisniewski y colegas (1966) mostraron que la inyección de sales de aluminio en el cerebro o fluido cerebroespinal de animales experimentales inducía marcada acumulación de filamentos de 10 nanómetros en cuerpos celulares, dendritas y segmentos iniciales de axón de neuronas grandes. Cuando se tiñen con plata, estas acumulaciones se parecen superficialmente a ovillos neurofibrilares que se encuentran en varios estados de enfermedad humana, notablemente enfermedad de Alzheimer, Parkinsonism dementia y senilidad. Las acumulaciones filamentosas no son precisamente idénticas a las de las enfermedades humanas, pero plantean preguntas interesantes sobre el papel de proteínas citoesqueléticas en estas aflicciones. La enfermedad de Alzheimer y formas relacionadas de demencia senil se caracterizan por estos ovillos neurofibrilares, que resultan en diversos síntomas, incluida una escasez de acetylcholine en sinapsis de neuronas “cholinergic”. Esta escasez puede deberse a una ruptura en los mecanismos de transporte citoesquelético que entregan precursores de acetylcholine a las sinapsis. La disfunción cognitiva que caracteriza las demencias está de algún modo relacionada con disrupción del citoesqueleto. Otras toxinas cuyos mecanismos se han atribuido a efectos citoesqueléticos incluyen hexanedione y hexacarbons, carbon disulfide, acrylamide, methylmercury y asbestos de fibra mineral.

Cuando las células son lesionadas por falta de oxígeno, acidosis, toxinas u otras causas, hay un punto irreversible más allá del cual la muerte celular es inevitable. Evidencia reciente apunta a una elevación patológica de ion calcio citoplasmático como el punto irreversible (Farber, 1981). El exceso de calcio puede originarse fuera de la célula, difundiendo a través de membranas dañadas, o puede ser liberado desde reservorios citoplasmáticos, incluido el citoesqueleto. Sin importar su fuente, el calcio elevado causa despolimerización de microtúbulos y otros componentes citoesqueléticos. El resultado neto es una pérdida de organización citoplasmática, función enzimática e integridad estructural que lleva a muerte celular. Dimethysulfoxide (DMSO) es un solvente que estabiliza microtúbulos polimerizados, y que ha mostrado preservar integridad de células y tejidos contra efectos dañinos de radiación, baja temperatura y otros insultos. Otros compuestos (taxol, poly-lysine, etc.) también fortifican o preservan MT y el citoesqueleto y podrían ser importantes en terapias futuras.

Los efectos de varios otros fármacos pueden estar mediados vía el citoesqueleto; entre ellos están anestésicos que causan un cese reversible de conciencia. En el siglo XIX, Claude Bernard señaló que un anestésico (chloroform) inhibía “protoplasmic streaming” en mohos mucilaginosos, una función del citoesqueleto. Allison y Nunn (1968) mostraron que concentraciones suficientes del anestésico general halothane despolimerizaban reversiblemente MT. Barbitúricos productores de sueño, anestésicos locales y tranquilizantes mayores como thorazine también se unen a MT cerebrales. El Capítulo 7 describirá cómo la anestesia está relacionada con inhibición de actividades cooperativas relacionadas con procesamiento de información en el citoesqueleto y proteínas de membrana conectadas. La emergencia futura de nanotecnología (Capítulo 10) puede permitir que la intervención médica se ajuste más específicamente a funciones y disfunciones del citoesqueleto.

Las redes de gel citoesquelético tienen repertorios complejos. Los eventos motiles dentro de células no musculares son dinámicos, a menudo transitorios y variables, y no estrictamente análogos a la contracción muscular. Las células contienen de dos a cinco tipos diferentes de actina y estos pueden combinarse de hasta diez maneras diferentes dependiendo de la presencia de proteínas de unión y otros factores. Ciertas actinas polimerizan en presencia de iones de calcio o magnesio, mientras que otras actinas polimerizan sólo en su ausencia. Las células no musculares poseen mecanismos de control que conmutan dinámicamente entre actina monomérica, actina en una forma de haz filamentoso y actina en una forma de red de gel geodésica. Algo de la motilidad citoplasmática es resultado de reptación actina-miosina, mientras que otros ejemplos dependen de polimerización explosiva de actina, rápida desagregación de filamentos de actina, o interconversión de haces de filamentos en una red (Satir, 1984). Microtúbulos, filamentos y centriolos también están implicados en estos mismos aspectos del movimiento celular y son particularmente importantes para orientación y guía direccional.

¿Cómo pueden coordinarse estos modos diversos? Guenter Albrecht-Buehler (1985) cita dos requisitos básicos para la inteligencia citoplasmática. Estos son compartimentalización, que separa componentes implicados en diversas funciones para prevenir caos, y contenido de información. Según Shannon (1948), la información no concierne al significado del mensaje sino sólo a su estructura formal. Como dijo Marshal MacLuhan: “the medium is the message”; ¡el citoplasma es ambos!

La información puede tener contenido espacial y temporal: espacialmente un mensaje puede estar en forma de carta o cinta magnética, y/o puede tener una estructura temporal como una señal de radio o película. Es el propio acoplamiento de componentes espaciales y temporales en un sentido dinámico lo que proporciona el medio de información. Shannon sugirió que las señales intencionadas sean “impredecibles”. Por ejemplo, un texto significativo es una secuencia de palabras y letras que el lector no puede anticipar. En contraste, texto consistente en una cadena ininterrumpida de una sola letra no porta mucha información. De modo similar, en mensajes temporales como señales de radio, la onda portadora estrictamente periódica y por tanto predecible de un transmisor no porta información. Sólo después de que las oscilaciones periódicas de la onda portadora han sido moduladas con cambios impredecibles de frecuencia (FM), o amplitud (AM), pueden oírse habla o música. En el extremo opuesto del espectro, el ruido estocástico aleatorio está igualmente desprovisto de información.

Albrecht-Buehler observa que el citoplasma no es totalmente regular, como un cristal periódico, ni totalmente aleatorio como un líquido hirviente, sino una pieza organizada de materia. Actividades complejas e intrincadas ocurren “en medio de ruido térmico ahogador por todas partes y dentro”. El citoplasma no sólo mantiene la calma frente al fondo térmico, sino que rutinariamente acopla componentes espaciales y temporales para manifestar información. Un ejemplo de información citoplasmática que es independiente del control DNA/genético es el patrón de orientación ciliar en paramecium (Figura 5.27). Patrones alterados extrínsecamente, “no genéticos”, se mantienen a través de cien generaciones mitóticas (Aufderheide, Frankel y Williams, 1977).

Albrecht-Buehler describe tres aproximaciones posibles y progresivamente iluminadas para dar cuenta de las acciones inteligentes del citoplasma. 1) “El secreto de la complejidad citoplasmática se busca en la propia aleatoriedad del caos térmico combinada con la especificidad observada de las reacciones bioquímicas.” Esta visión es dudosa puesto que el citoesqueleto y otras estructuras asumen formas elaboradas, no aleatorias. 2) La inteligencia citoplasmática brota de “topología, arquitectura y dinámica supramoleculares antes que de inhibidores y promotores que pululan libremente con sus constantes de unión competidoras.” Los arreglos espaciales complejos de subunidades proteicas y otras moléculas en ensamblajes macromoleculares sugieren fuertemente cooperatividad entre eventos bioquímicos a través de grandes distancias intracelulares. Esto conduce a considerar el citoplasma como un “complejo multienzimático gigante” basado en acciones cooperativas de actina, IF y MT. Esto implica una función maquínica automática, tipo robot, del citoplasma, presumiblemente puesta en movimiento y dirigida por el aparato genético. Esta visión es abrazada por muchos biólogos que deifican el DNA como primer motor en todas las actividades biológicas y descuidan las actividades citoplasmáticas en “real time” de los organismos. 3) Albrecht-Buehler sugiere una inteligencia inherente dentro del citoplasma. La inteligencia implica la capacidad de recolectar y procesar datos y tomar decisiones sobre la base de estos datos. También son importantes criterios intrínsecos que distinguen entre resultados deseables y no deseables. La inteligencia implica la capacidad de evaluar situaciones globales, no meramente reaccionar a estímulos locales cuando y donde ocurren, e implica comunicación de datos con otros objetos inteligentes y ajuste apropiado de acciones. Albrecht-Buehler sospecha que los computadores fueron descubiertos, antes que inventados, y que el citoplasma es un “sistema de procesamiento de datos basado en química en gel o incluso líquido”.

La inteligencia citoplasmática puede depender de dinámicas colectivas de subunidades citoesqueléticas. Arreglos paralelos de MT y neurofilamentos proporcionan un armazón alrededor del cual estructuras de retícula microtrabecular podrían formarse con duraciones variables de existencia como correlatos de aprendizaje, información, memoria y conciencia. La contractilidad mecánica de actina-miosina y otras proteínas dentro de la citomusculatura/citomatriz podría impartir vibraciones mecánicas y resonancias cooperativas, solitons, o patrones de ondas de interferencia. Redes geodésicas de tensegrity de MT, actina y su agua ordenada pueden estar pulsando en la nanoescala en este mismo momento dentro de todas las células vivas. Patrones de polimerización de actina y otras proteínas también pueden ser regulados por diferencias de fase de estado sol-gel inducidas por calcio o acoplamiento armónico con otras estructuras microtrabeculares y citoesqueléticas. Excitaciones coherentes de nanosegundo y solitons propagantes son mecanismos adicionales que se ha propuesto que ocurren dentro del citoesqueleto. En el cerebro, refuerzo desde niveles superiores de procesamiento paralelo (nivel neuronal, red neural, cerebro) podría fortificar subestructuras específicas como patrones de onda de estados sol-gel acoplados al calcio en citoplasma neural.

El “genetic code” fue descifrado por Marshal Nirenberg y colegas (1961, 1964), quienes pudieron igualar patrones de pares de bases de DNA con secuencias específicas de aminoácidos en proteínas sintetizadas. Los códigos de información en “real time” en el citoesqueleto pueden ser comprendidos cuando eventos citoesqueléticos de nanoescala justo más allá de nuestras capacidades actuales se vuelvan abordables con el advenimiento de la nanotecnología en las próximas décadas.

Las proteínas tienen varios niveles jerárquicos de organización estructural que determinan sus capacidades dinámicas y funcionales. La estructura primaria proteica está determinada por una secuencia de 22 aminoácidos posibles unidos por enlaces peptídicos. Un aminoácido consiste en átomos de carbono unidos a átomos de nitrógeno (enlace peptídico) y sus grupos laterales acompañantes. Los 22 aminoácidos encontrados en proteínas difieren en sus grupos laterales, aunque cada uno contiene un doble enlace carbono-oxígeno conocido como “amide 1”. Cadenas de aminoácidos llamadas “peptides” realizan muchas funciones fisiológicas, incluida la actuación como neurotransmisores y hormonas circulantes. Los aminoácidos imparten propiedades específicas según la secuencia de su incorporación en la cadena peptídica. Los aminoácidos difieren en su tamaño dependiendo de sus grupos laterales; sus pesos moleculares pueden ir desde 75 daltons (un dalton es la masa de un átomo de hidrógeno, una doceava parte de un átomo de carbono) para glycine, hasta unos 200 daltons para tryptophan, que contiene un doble anillo aromático. Las proteínas funcionales también varían en tamaño: 55 kilodaltons (un kilodalton = mil daltons) para monómeros de tubulina, 630 kilodaltons para thyroglobulin, hasta varios millones de kilodaltons para ensamblajes proteicos que comprenden virus grandes y agentes infecciosos de ciertas enfermedades como psittacosis y lymphogranuloma venereum (Harper, 1969). Así, las proteínas están compuestas de varios cientos a millones de aminoácidos. La secuencia precisa de aminoácidos está determinada por DNA y son ensamblados en ribosomas. Un “backbone” polipeptídico de 200 aminoácidos tendría 22²⁰⁰ estructuras primarias posibles diferentes. ¡La masa requerida para incluir un ejemplo de cada una de este número de estructuras proteicas excedería con mucho la del universo!

Los aminoácidos que comprenden cadenas polipeptídicas y estructura primaria proteica pueden formar enlaces con otros aminoácidos dentro del polipéptido mediante enlaces de hidrógeno y enlaces disulfuro. Estos enlaces causan flexión de cadenas polipeptídicas en estructuras enrolladas o plegadas que determinan la estructura secundaria proteica. La estructura secundaria más estable y comúnmente observada es una espiral dextrógira llamada “alpha helix”, en la cual enlaces de hidrógeno (Figura 6.1) se forman entre un oxígeno y un hidrógeno separados por 3 o 4 aminoácidos en la cadena polipeptídica. Alpha helices pueden interactuar entre sí en una proteína, apilándose en arreglos paralelos o antiparalelos o formando “coiled-coils” levógiros. Alpha helices (Figura 6.2) son ocurrencias comunes en una amplia variedad de proteínas; tubulina es alrededor de 40 por ciento alpha helix en la mayoría de circunstancias (Dustin, 1978). La alpha helix ha sido propuesta como un sitio importante de transferencia de energía e información en proteínas. Davydov ha propuesto que la energía de hidrólisis de ATP utilizada en contracción muscular actina-miosina y muchos otros eventos biológicos se transmite a lo largo de rutas alpha helix vía “solitons” propagantes que ocurren debido a acoplamiento enarmónico en los dobles enlaces carbono-oxígeno (Sección 6.7).

Enlaces de hidrógeno formados entre grupos laterales de aminoácidos en cadenas polipeptídicas en paralelo resultan en configuraciones proteicas secundarias planares llamadas beta-pleated sheets. Propuestas primero por Linus Pauling en 1951, las beta-pleated sheets pueden alinearse ellas mismas en formaciones paralelas, antiparalelas o mixtas.

Alpha helices, beta-pleated sheets y otras estructuras secundarias interactúan para definir la estructura terciaria proteica, de la cual dependen la mayoría de funciones proteicas. Fuerzas hidrofóbicas, distribución de carga, puentes disulfuro y estructura secundaria resultan en plegamiento en regiones globulares que definen la forma de unidades proteicas individuales. Alpha helix y beta-pleated sheets se empaquetan en arreglos que ayudan a determinar los dominios estructurales terciarios, que a menudo tienen funciones específicas como unir una molécula, o asociarse con otros dominios para crear estructuras mayores. El ensamblaje de grupos de estructura terciaria determina la estructura cuaternaria, como subunidades de tubulina ensamblándose en microtúbulos. Generalmente, interacciones hidrofóbicas como fuerzas Van der Waals son importantes en ensamblajes proteicos cuaternarios.

Los niveles de ensamblajes proteicos incluyen, en el nivel más simple, enzimas monoméricas. Con pesos de 20 a 90 kilodaltons, estas enzimas tienen un único sitio activo en el cual moléculas específicas sufren reacciones químicas facilitadas (“catalizadas”) por la enzima. Algunas enzimas pueden requerir iones metálicos, moléculas orgánicas o cofactores específicos para funcionar. Actividad enzimática reducida puede resultar de la ocupación del sitio activo por moléculas resistentes a la acción enzimática, un fenómeno llamado “competitive inhibition”. La unión al sitio activo corresponde con estados conformacionales específicos de enzimas.

Un sistema más complejo es la enzima oligomérica, un ejemplo de la cual es el acetylcholine receptor: un oligómero de cuatro subunidades que se activa por unión de acetylcholine. Estar compuesto de varias subunidades lleva a propiedades colectivas que surgen de la organización e interacciones de los componentes. Muchas o quizá la mayoría de enzimas son oligoméricas, con pesos moleculares que van de 35 a varios miles de kilodaltons. Las subunidades oligoméricas a menudo tienen dos sitios de unión; uno es el sitio activo para su acción enzimática y el otro es un sitio regulador que controla el sitio activo mediante un cambio en la forma o conformación de la subunidad. Moléculas reguladoras, o efectoras, pueden cambiar no sólo la actividad del sitio catalítico en esa subunidad (allosterism), sino también en subunidades adyacentes (cooperativity). Las subunidades de oligómeros pueden ser iguales (homopolymers) o diferentes (heteropolymers), y coenzimas pueden ser necesarias. Una sola molécula de coenzima puede “encender” las capacidades de unión de múltiples subunidades dentro de una enzima oligomérica (Roth y Pihlaja, 1977).

Ejemplos de enzimas oligoméricas incluyen glutamate dehydrogenase, compuesta de seis subunidades de 55 kilodaltons que forman un complejo con dimensiones aproximadas de 100 por 100 por 80 nanómetros. Un ejemplo de un oligómero más complejo es aspartate transcarbamylase. Contiene seis unidades reguladoras de unos 34 kilodaltons, cada una compuesta de 3 dímeros. Seis subunidades catalíticas adicionales de 100 kilodaltons están cada una compuesta de dos trímeros. Seis átomos de zinc son necesarios en cada una de las subunidades reguladoras. Otro oligómero cooperativo es hemoglobina, compuesta de dos subunidades “alpha” y dos “beta”; también se han observado muchos otros patrones de enzimas oligoméricas. Las subunidades de enzimas oligoméricas tienen interacciones cooperativas, lo que significa que la función de una subunidad facilita las acciones conformacionales de otras subunidades. En hemoglobina, condiciones suficientes para unión de una molécula de oxígeno a una subunidad causan que las subunidades restantes unan oxígeno más fácilmente.

Ensamblajes proteicos más complejos incluyen polímeros citoesqueléticos y cubiertas virales. Las interacciones cooperativas de sus subunidades pueden llevar a procesamiento de información y, por tanto, a comportamiento inteligente.

En el nivel estructural terciario, la mayoría de moléculas proteicas son capaces de desplazarse reversiblemente entre varias conformaciones estables diferentes pero relacionadas, y se conocen como proteínas alostéricas. Tales proteínas pueden ser capaces de formar varios conjuntos alternativos de enlaces de hidrógeno, puentes disulfuro y fuerzas Van der Waals de energía aproximadamente igual entre las cadenas laterales de aminoácidos que las constituyen. Cada conjunto alternativo de enlaces intraproteicos y distribución de carga requiere un cambio en las relaciones espaciales entre componentes de las cadenas polipeptídicas y así ocurre movimiento entre los estados. Sólo ciertas conformaciones distintas son energéticamente favorables y cualquier conformación intermedia es inestable e improbable. La redistribución de carga (es decir, oscilación dipolar) también puede acoplarse a la conmutación conformacional. Así, ocurre salto no lineal, escalonado, entre conformaciones específicas, de modo que sólo existe un número discreto de conformaciones alternativas para una proteína dada, y la conmutación aleatoria de conformación a conformación es limitada.

Cada conformación distinta de una proteína alostérica tiene una superficie diferente y una capacidad diferente para interactuar con otras moléculas de unión o “ligands”. Sólo una de varias conformaciones puede tener una alta afinidad por un ligand particular, y la presencia o ausencia de ese ligand puede determinar la conformación que adopta la proteína. Dos ligands distintos pueden unirse específicamente a diferentes superficies de la misma proteína, de modo que la concentración de un ligand puede cambiar la afinidad de la proteína por el otro. Tales mecanismos alostéricos facilitan ajuste fino y regulación de muchos procesos biológicos en los cuales las proteínas transducen, o integran, diversos modos de señalización e información. Las proteínas alostéricas son dispositivos de señalización especialmente efectivos cuando existen como agregados de subunidades idénticas. La conformación de una subunidad puede influir en la de subunidades vecinas, produciendo un efecto colectivo similar a amplificación o conmutación en un computador. El comportamiento colectivo de hemoglobina en su unión de oxígeno es un ejemplo; transformaciones de estado en microtúbulos pueden ser otro.

El estado conformacional de una proteína específica está regulado por una variedad de factores y puede tener importancia profunda para la actividad funcional. Hemoglobina es una proteína que contiene hierro en glóbulos rojos y transporta oxígeno desde los pulmones a los diversos tejidos corporales como cerebro, corazón o músculo. Hemoglobina que une una molécula de oxígeno está en una conformación diferente (“oxyhemoglobin”) que hemoglobina sin oxígeno (“deoxyhemoglobin”). El estado conformacional de hemoglobina encontrado dentro de glóbulos rojos determina la capacidad de la proteína para unir o liberar oxígeno. La conformación de hemoglobina está determinada por factores que incluyen disponibilidad de oxígeno, temperatura, pH, presencia de ciertas otras moléculas (es decir, 2,3 DPG) y la cantidad de oxyhemoglobin cercana. Esto último describe un efecto “colectivo”; cuando una cantidad crítica de hemoglobina une oxígeno, la conformación oxyhemoglobin es más fácil de alcanzar para las moléculas proteicas restantes. Esto resulta en una forma “sigmoide” de la curva que describe la unión oxígeno/hemoglobina. La naturaleza de este fenómeno colectivo es un indicio del comportamiento de ensamblajes proteicos.

Diferentes frecuencias de cambios conformacionales coexisten cooperativamente en la misma proteína (Tabla 6.1). Algunas conformaciones totalmente reversibles como oxyhemoglobin persisten durante decenas de segundos; otras pueden ser muy efímeras (es decir, femtoseconds: 10^-15 segundos), o muy largas (minutos a horas). La conformación oxyhemoglobin persiste hasta que la molécula de oxígeno es entregada al tejido cuyas mitocondrias la usan para producir ATP y GTP. Para alcanzar sus sitios de unión dentro del núcleo central de hemoglobina, las moléculas de oxígeno difunden a través de defectos transitorios de empaquetamiento en la estructura de la proteína. La “respiración” conformacional en escala de nanosegundos permite que las moléculas de oxígeno entren y salgan, dependiendo del pH circundante, temperatura, hormonas y otros factores. Así parece haber al menos dos niveles de estados conformacionales en hemoglobina. La conformación “funcional” (unión frente a no unión de oxígeno) es relativamente duradera (lo bastante como para transportar oxígeno desde los pulmones al tejido para entrega). Además, hay vibraciones conformacionales más rápidas como la “respiración” de nanosegundos que facilita la difusión de moléculas de oxígeno a través de hemoglobina para alcanzar sus sitios de unión.

Amplitud de movimientos	0,001 nanómetro a 10 nanómetros
Energía	0,1 kilocalorías a 100 kilocalorías
Rango temporal	10-15 s (femtosecond) a 103 s (muchos minutos)
Tiempo para pasos colectivos, funcionales	10-9 s (nanoseconds)
Tipos de movimiento	fluctuaciones locales de átomos; oscilaciones de cadenas laterales; desplazamientos de lazos, brazos, hélices, dominios y subunidades
	modos colectivos de cuerpo elástico, fluctuaciones atómicas acopladas, solitons y otros movimientos no lineales, excitaciones coherentes

Tabla 6-1: Dinámica Conformacional Proteica: movimientos de proteínas globulares a temperatura fisiológica (modificado de Karplus y McCammon, 1984).

La vasta mayoría de procesos de interés biológico está en la escala temporal mayor que un nanosegundo, que también yace en el ámbito de modos colectivos para la dinámica proteica (Karplus y McCammon, 1984). Cambios conformacionales proteicos en el marco temporal de nanosegundos son capaces de acoplarse a un estímulo y resultar en un cambio conformacional funcional. Tres rasgos fundamentales parecen controlar estos estados funcionales: interacciones hidrofóbicas, redistribución de carga y enlace de hidrógeno. Estímulos apropiados, incluidos neurotransmisores, alteraciones de voltaje, hormonas, iones como calcio y sustratos enzimáticos, pueden inducir cambios conformacionales dentro de proteínas específicas. La transducción conformacional es el eslabón sensible en el mecanismo de moléculas de gas anestésico (Capítulo 7) e indica que funciones cognitivas relacionadas con la conciencia dependen de algún modo de regulación conformacional proteica. En muchos casos, las proteínas “integran” varios factores para resultar en una nueva conformación (Figura 6.3). Porciones de proteínas pueden ser dinámicamente activas con importancia funcional. Por ejemplo, procesos de transferencia electrónica como los que ocurren en la producción mitocondrial de ATP pueden depender de acoplamiento vibracional y fluctuaciones que alteran las distancias entre donadores y aceptores de electrones. Movimientos relativos de dominios estructurales distintos dentro de proteínas son importantes en sus actividades relacionadas con contracción muscular, actividades enzimáticas, funciones de anticuerpos y ensamblaje y actividades de estructuras supramoleculares como virus y proteínas citoesqueléticas. Los cambios conformacionales dinámicos de proteínas son la dinámica de los organismos vivos.

Todos los movimientos dentro de células dependen de fuerzas generadas por proteínas. Una proteína alostérica típica puede adoptar dos conformaciones alternativas: una forma de baja energía y una forma de alta energía que difieren aproximadamente por la energía disponible al formar unos pocos enlaces de hidrógeno en una superficie proteica. La conformación de baja energía será favorecida por alrededor de 1.000 a 1, y la proteína tenderá a estar en esta conformación “inactiva” salvo que sea influida por otros factores. Puede ser “tirada” hacia la conformación activa de alta energía por unión a un ligand que se une sólo al estado de alta energía. Además, un input de energía química puede usarse para “empujar” la proteína hacia la conformación de alta energía. Un mecanismo común implica la transferencia y enlace covalente de un grupo fosfato desde fuentes de energía bioquímica como ATP o GTP a una de varias cadenas laterales de aminoácidos (serine, threonine o tyrosine) en la proteína. Esta “phosphorylation” puede crear una distribución de cadenas laterales de aminoácidos cargadas que son más favorables a una conformación que a otra, dejando no disponible la conformación no fosforilada. Diez por ciento de todas las proteínas de células mamíferas sufren phosphorylation como mecanismo regulador o de programación (Alberts et al., 1983).

Las leyes de la termodinámica exigen que la energía libre se agote cuando se realiza trabajo. Por tanto, las moléculas proteicas no pueden mostrar movimiento neto (como hacen microtúbulos y otras proteínas citoesqueléticas) sin alguna fuente añadida de energía. Phosphorylation es un modo de hacerlo al volver irreversible un paso. Otro es impulsar cambios alostéricos mediante la hidrólisis de una molécula de ATP, convirtiéndola en ADP (o hidrolizando GTP a GDP). La energía liberada en la reacción de hidrólisis se imparte a la proteína, empujándola a un estado de energía más alto. El mecanismo preciso por el cual esta energía es utilizada y transferida por proteínas es desconocido.

Además de generar fuerza mecánica, las proteínas alostéricas pueden usar la energía de phosphorylation e hidrólisis de ATP para hacer otras formas de trabajo, como bombear iones específicos hacia dentro o fuera de la célula. Una proteína alostérica conocida como “sodium potassium ATPase”, que se encuentra en la membrana de todas las células animales incluidas células nerviosas, bombea tres iones sodio fuera de la célula y dos iones potasio hacia dentro durante cada ciclo de cambio conformacional impulsado por phosphorylation mediada por ATP. Esta bomba impulsada por ATP crea gradientes iónicos a través de la membrana celular. La energía almacenada en gradientes iónicos es aprovechada por cambios conformacionales en otras proteínas de membrana: canales iónicos. Cuando estos son disparados para abrirse en membranas nerviosas, un cambio conformacional iniciado por un cambio de voltaje, unión de ligand o efecto alostérico desde proteína de membrana o citoesquelética permite que iones difundan pasivamente. El paso de iones cargados despolariza la membrana como parte de un potencial local gated o potencial de acción viajero.

El flujo iónico también puede impulsar otras bombas proteicas unidas a membrana que transportan glucosa o aminoácidos hacia dentro de la célula. Energía disponible en gradientes de protones/iones hidrógeno a través de las membranas mitocondriales internas se usa para sintetizar la mayor parte del ATP utilizado en el mundo animal. Actina y miosina y otras proteínas crean fuerza contráctil en músculo mediante cambios conformacionales cooperativos inducidos por hidrólisis de ATP. Dentro de cilios en flexión, puentes proteicos contráctiles que se extienden entre microtúbulos hidrolizan ATP para impulsar sus actividades mecánicas. ATP y otras moléculas productoras de energía son el combustible de motores proteicos biológicos. Menos comprendidos, sin embargo, son su control, guía y orquestación.

Una idea interesante respecto del control del estado conformacional proteico y la utilización de energía fue propuesta por Szent-Gyorgyi (1948). Sugirió que las proteínas se comportan como semiconductores y que electrones “saltan” entre regiones intraproteicas específicas. Los datos experimentales, sin embargo, mostraron que la brecha de banda de energía intraproteica era demasiado grande para sostener tal concepto. La utilización de energía conformacional biológica y proteica dinámica permaneció enigmática durante las décadas de 1950 y 1960.

Un punto focal en la historia de los intentos de comprender la dinámica conformacional proteica fue una reunión de 1973 de la New York Academy of Science (que también albergó una reunión histórica concerniente a microtúbulos en el mismo año). Los misterios gemelos de cómo se utilizaba energía ATP para producir eventos proteicos mecánicos, y cómo se transferían energía e información en proteínas y orgánulos, fueron abordados por una galería de científicos. El tema prevalente fue “una crisis en bioenergética”, en tanto que procesos cooperativos de importancia obvia en sistemas biológicos no estaban explicados. Una idea que generó controversia fue que energía de resonancia electromagnética se transfería entre sitios de excitación arreglados periódicamente. En esa reunión, C. W. F. McClare (1974) propuso que estados excitados inducidos por ATP (“excitons”) estaban acoplados por dipolos infrarrojos en bioestructuras proteicas para proporcionar un medio comunicativo. McClare concluyó:

hay aún otro nivel de organización en sistemas biológicos: una resonancia sintonizada entre niveles de energía en diferentes moléculas que permite a las máquinas bioenergéticas operar rápida y eficientemente.

Este concepto fue apoyado por varios aliados, incluido Wei (1974), quien sugirió acoplamiento dipolar entre proteínas de membrana para explicar funciones nerviosas. El modelo general de McClare de acoplamiento dipolar resonante fue recibido con escepticismo, sin embargo. El bioquímico altamente respetado Gregorio Weber (1974) planteó dos objeciones. Señaló que al menos algo de la energía emitida después de excitación molecular se emite en 10^-12 segundos, demasiado breve para ser utilizada por biomoléculas. La segunda objeción se refería a la transferencia de energía vibracional cuántica a través del medio circundante. El proceso de acoplamiento dipolo-dipolo implica una similitud de las energías emitidas y recibidas, y requiere que los osciladores interactuantes estén rodeados por un medio transparente a la longitud de onda del cuanto de energía transferido. Agua rodea cada biomolécula y proporciona un medio que parecía ser opaco a la energía infrarroja descrita por McClare. Weber implicó que cualquier energía emitida sería disipada como calor al ambiente acuoso. McClare replicó, de modo poco convincente, que los sistemas podrían haber evolucionado para ser capaces de ralentizar la relajación y emisión de energía, y que tales sistemas quizá estén de algún modo separados de la fase acuosa. Hubo consenso en que la energía necesitaba almacenarse durante un nanosegundo o más para ser útil.

El modo de transferencia de energía e información fue descrito en otras maneras comparables por diferentes científicos. Varios consideraron paquetes propagantes de energía conformacional o acústica: “phonons”. Un phonon puede definirse como una vibración de retícula propagada, una vibración intranuclear de un enlace carbono-nitrógeno que se propaga en una retícula proteica. La transmisión de phonons ocurre a la velocidad del sonido, de modo que no son fenómenos de transferencia resonante sino una vibración propagada en una retícula periódica. En 1967 Straub postuló que retículas proteicas contienen phonons que deben estar aislados de su ambiente acuoso. En la reunión de la New York Academy en 1973 sugirió que interacciones hidrofóbicas como fuerzas Van der Waals podrían contener phonons en la retícula y blindarlos del baño acuoso. El concepto de “conformon”, un cuanto de energía conformacional proteica acoplado a estados proteicos discretos, fue descrito independientemente por Green (1970) y Ji (1974) en América, y Volkenstein (1972) en la Soviet Union. Más tarde, A. S. Davydov de la Soviet Union propuso que movimientos conformacionales mecánicos en proteínas estaban acoplados no linealmente a distorsión electrónica de enlace o movimiento de carga, resultando en ondas propagantes llamadas “solitons”. Todos estos modelos enfrentaron un problema común de blindaje frente al ambiente acuoso. Una resolución posible de este problema es que el agua que rodea proteínas pueda estar “ordenada” y acoplada resonantemente antes que disipar térmicamente energía de excitación proteica. Otra es que interacciones hidrofóbicas excluyen agua de áreas donde ocurren interacciones bioenergéticas importantes.

Las biomoléculas han evolucionado y florecido en ambientes acuosos, y las interacciones básicas entre biomoléculas y sus anfitriones penetrantes, moléculas de agua, son extremadamente importantes. Las propiedades del agua intracelular son controvertidas. Muchos autores creen que más del 90 por ciento del agua intracelular está en la fase “bulk”: agua como existe en los océanos (Cooke y Kuntz, 1974; Schwan y Foster, 1977; Fung y McGaughy, 1979). Esta visión tradicional es desafiada por otros que consideran que nada del agua en células vivas es bulk (Troshin, 1966; Cope 1976; Negendank y Karreman, 1979). Una posición intermedia es asumida por quienes consideran que alrededor de la mitad del agua “viva” es bulk y la otra mitad “ordered” (Hinke, 1970; Clegg, 1976; Clegg, 1979; Horowitz y Paine, 1979). Este grupo enfatiza la importancia del agua “ordered” para la estructura y función celulares.

Se han usado muchas técnicas para estudiar esta cuestión, pero los resultados todavía requieren gran cantidad de interpretación. Resonancia magnética nuclear (NMR), difracción de neutrones, medición de capacidad calorífica y estudios de difusión son todos inconclusos. El agua parece existir tanto en formas ordered como acuosas dentro de células. La cuestión crítica es la relación entre superficies intracelulares y agua. Se sabe que superficies de todo tipo perturban agua adyacente, pero dentro de células se desconoce precisamente hasta qué distancia desde las superficies puede extenderse el ordenamiento. Sabemos que el área superficial de la retícula microtrabecular y otros componentes del citoesqueleto es extensa (miles de millones de nanómetros cuadrados por célula) y que alrededor de un quinto de los interiores celulares consiste en estos componentes. El biólogo James Clegg (1981) ha revisado extensamente estas cuestiones. Concluye que el agua intracelular existe en tres fases. 1) “Bound water” está implicada en hidratación primaria, estando dentro de una o dos capas desde una superficie biomolecular. 2) “Vicinal water” está ordenada, pero no directamente unida a estructuras salvo otras moléculas de agua. Se piensa que esta agua alterada se extiende 8 a 9 capas de moléculas de agua desde superficies, una distancia de alrededor de 3 nanómetros. Garlid (1976, 1979) ha mostrado que vicinal water tiene propiedades solventes distintas que difieren de bulk water. Así existen “fronteras” entre fases de agua que particionan moléculas de soluto. 3) “Bulk water” se extiende más allá de 3 nanómetros desde superficies citoesqueléticas (Figura 6.4).

Drost-Hansen (1973) describió procesos cooperativos y transiciones de fase entre moléculas de vicinal water. Clegg señala las implicaciones potenciales de vicinal water sobre la función de enzimas que previamente habían sido consideradas “solubles”. Antes que flotar libremente en una sopa acuosa, una multitud de enzimas intracelulares parece en cambio estar unida a la superficie MTL dentro de la fase vicinal water. Ventajas significativas parecen evidentes para tal arreglo: una secuencia de enzimas que realizan una secuencia de reacciones sobre un sustrato sería mucho más eficiente si estuviera unida sobre una superficie en el orden apropiado. Los requerimientos de difusión del sustrato, el paso que más tiempo consume en procesos enzimáticos, serían mínimos. Clegg presenta ejemplos extensos de asociaciones de enzimas citoplasmáticas que parecen estar fijadas a, y reguladas por, la MTL. Estos complejos multienzimáticos de vicinal water pueden ser de hecho parte de un sistema citoesquelético de procesamiento de información. Clegg conjetura que actividades conformacionales dinámicas dentro del citoesqueleto/MTL pueden excitar selectivamente enzimas a sus estados activos.

La polimerización de polímeros citoesqueléticos y otras biomoléculas parece fluir corriente arriba contra la marea de orden procediendo hacia desorden que decreta la segunda ley de la termodinámica. Este aparente delito contra la segunda ley se explica por las actividades de las moléculas de agua implicadas (Gutfreund, 1972). Incluso en solución acuosa bulk, las moléculas de agua están algo ordenadas, en tanto cada molécula de agua puede formar hasta 4 enlaces de hidrógeno con otras moléculas de agua. El movimiento de las moléculas de agua (salvo cuando están congeladas) y la ruptura y reforma reversibles de estos enlaces de hidrógeno mantienen la naturaleza líquida familiar del bulk water. Las superficies externas de biomoléculas forman enlaces de hidrógeno más estables con agua, “ordenando” el agua que las rodea. Esto resulta en una disminución de entropía (aumento de orden) y aumento de energía libre: factores que inhibirían fuertemente la solubilidad de biomoléculas si no fuera por los efectos de interacciones hidrofóbicas. Grupos hidrofóbicos (por ejemplo aminoácidos cuyos grupos laterales son no polares, es decir, no tienen grupos polares tipo carga para formar enlaces de hidrógeno en agua) tienden a combinarse, o coalescer, por dos razones principales: fuerzas Van der Waals y exclusión de agua. La combinación de grupos hidrofóbicos “libera” agua ordered hacia agua libre, resultando en aumento de entropía y disminución de energía libre, factores que tienden a impulsar reacciones. La magnitud del cambio favorable de energía libre para la combinación de grupos hidrofóbicos depende de su tamaño y de lo bien que encajan “estéricamente”. Un ajuste ceñido entre grupos excluirá más agua de regiones hidrofóbicas que ajustes flojos. En consecuencia, reacciones biológicas específicas pueden depender de interacciones hidrofóbicas. La formación de estructura proteica terciaria y cuaternaria (incluido el ensamblaje de microtúbulos y otros polímeros citoesqueléticos) está regulada en gran medida por interacciones hidrofóbicas, y por el efecto de regiones hidrofóbicas sobre las energías de otros enlaces. Un ejemplo bien estudiado del ensamblaje de subunidades proteicas en una estructura compleja acompañado por un aumento en entropía (disminución de orden) es la cristalización del tobacco mosaic virus. Cuando el virus se ensambla desde sus subunidades, ocurre un aumento en entropía debido a exclusión de agua de la superficie del virus. Eventos similares promueven el ensamblaje de microtúbulos y otros elementos citoesqueléticos.

Las fuerzas atractivas que unen grupos hidrofóbicos son claramente diferentes de otros tipos de enlaces químicos como enlaces covalentes y enlaces iónicos. Estas fuerzas se llaman fuerzas Van der Waals por el químico holandés que las describió en 1873. En ese tiempo, se había observado experimentalmente que moléculas de gas no seguían el comportamiento predicho por las “ideal gas laws” respecto de relaciones entre presión, temperatura y volumen. Van der Waals atribuyó esta desviación al volumen ocupado por las moléculas de gas y a fuerzas atractivas entre moléculas de gas. Estas mismas fuerzas atractivas son vitales para el ensamblaje de cristales orgánicos, incluidos ensamblajes proteicos. Consisten en atracción dipolo-dipolo, “induction effect” y fuerzas de dispersión de London. Estas fuerzas hidrofóbicas Van der Waals son sutilmente vitales para el ensamblaje y función de biomoléculas importantes.

Atracciones dipolo-dipolo ocurren entre moléculas con momentos dipolares permanentes. Sólo se favorecen orientaciones específicas: alineamientos en los cuales ocurren arreglos atractivos, de baja energía, a diferencia de orientaciones repulsivas de alta energía. Una atracción neta entre dos moléculas polares puede resultar si sus dipolos están configurados apropiadamente. El “induction effect” ocurre cuando un dipolo permanente en una molécula puede polarizar electrones en una molécula cercana. Los electrones de la segunda molécula se distorsionan de modo que su interacción con el dipolo de la primera molécula es atractiva. Debye mostró en 1920 que la magnitud de la fuerza de atracción dipolar inducida depende de los momentos dipolares de las moléculas y de su polarizabilidad. Definida como el momento dipolar inducido por un campo estándar, la polarizabilidad también depende de la orientación de las moléculas relativa a ese campo. Se ha mostrado que subunidades de ensamblajes proteicos como el tobacco mosaic virus tienen altos grados de polarizabilidad. Las fuerzas de dispersión de London explican por qué todas las moléculas, incluso aquellas sin dipolos intrínsecos, se atraen entre sí. El efecto fue reconocido por F. London en 1930 y depende del movimiento mecánico cuántico de electrones. Electrones en átomos sin momentos dipolares permanentes (y electrones “compartidos” en moléculas) tienen, en promedio, un dipolo cero; sin embargo, pueden reconocerse “dipolos instantáneos”. Dipolos instantáneos pueden inducir dipolos en átomos o moléculas polarizables vecinos. La fuerza de las fuerzas de London es proporcional al cuadrado de la polarizabilidad e inversamente a la sexta potencia de la separación. Así, las fuerzas de London pueden ser significativas sólo cuando dos o más átomos o moléculas están muy cerca (Barrow, 1966). Lindsay (1987) ha observado que agua e iones ordenados en superficies de macromoléculas biológicas pueden tener “fluctuaciones correlacionadas” análogas a fuerzas de London entre electrones. Aunque individualmente tenues, estas y otras fuerzas son el “pegamento” colectivo de sistemas vivos dinámicos.

Ensamblajes cuyas subunidades microscópicas y cuyo todo macroscópico poseen ambos dipolos eléctricos permanentes se conocen como electrets. Exhiben propiedades conocidas como piezoelectricidad y pyroelectricidad que pueden ser útiles en actividades biológicas. En estos cristales, subunidades elementales dipolares están arregladas de tal modo que todos los extremos positivos de dipolo apuntan en una dirección y todos los extremos negativos de dipolo están orientados en la dirección opuesta. En microtúbulos, los extremos positivos de subunidades diméricas de tubulina apuntan alejándose de centros organizadores de microtúbulos (MTOC) hacia la periferia celular, y los extremos negativos apuntan hacia MTOC. Los electrets pueden almacenar carga y polarización y han sido identificados ahora en una variedad de materiales no biológicos como cristales iónicos, sólidos moleculares, polímeros, vidrios, hielo, cristales líquidos y cerámicas. Tejidos biológicos que demuestran propiedades electret incluyen hueso, materiales de pared de vasos sanguíneos, keratin, celulosa, collagen, gelatin, polipéptidos artificiales, keratin, DNA, celulosa y microtúbulos (Athenstaedt, 1974). Un efecto electret da cuenta de propiedades específicas como anticoagulación sanguínea en biomateriales y la no adherencia de teflon. Las fuentes de polarización o almacenamiento de carga en macromoléculas son dipolos, cargas espaciales iónicas, o agua superficial ordenada.

Los materiales electret son piezoeléctricos (Gubkin y Sovokin 1960). Los materiales piezoeléctricos cambian su forma o conformación en respuesta a estímulos eléctricos, y cambian su estado eléctrico en respuesta a estímulos mecánicos. Koppenol (1980) ha mostrado que la orientación del momento dipolar de una enzima cambia en concierto con su actividad funcional. Los electrets también son “pyroelectric”, en tanto cualquier cambio en temperatura altera las características eléctricas y conformacionales de la molécula. El momento dipolar eléctrico permanente de cuerpos piroeléctricos resulta del alineamiento paralelo de momentos dipolares fijos elementales. Cualquier cambio en temperatura modifica la longitud del cuerpo piroeléctrico y altera sus momentos dipolares elementales (efecto piroeléctrico). De la misma manera, cualquier cambio mecánico en longitud o cualquier deformación de un cuerpo piroeléctrico produce una modificación de su momento dipolar (efecto piezoeléctrico). Así, todo cuerpo piroeléctrico es al mismo tiempo piezoeléctrico. Los dos requisitos para tal comportamiento son una propiedad eléctrica que causa un momento dipolar permanente en las moléculas y una propiedad morfológica que favorece un alineamiento paralelo. Microtúbulos y otras estructuras citoesqueléticas parecen ser dispositivos electret, piroeléctricos, piezoeléctricos apropiadamente diseñados.

El estado electret dentro del hueso ha sido bien estudiado y es capaz de almacenar grandes cantidades de polarización del orden de 10^-8 coulombs por centímetro cuadrado (Mascarenhas, 1974, 1975). El límite de separación de carga (equivalente a densidad máxima de información) ha sido calculado (Gutman, 1986) como de alrededor de 10¹⁷ cargas electrónicas por centímetro cúbico, mientras que puede haber alrededor de 10²¹ moléculas totales por centímetro cúbico. Un centímetro cúbico de microtúbulos paralelos densamente arreglados a 100 nanómetros de distancia contiene alrededor de 10¹⁷ subunidades de tubulina y por tanto puede contener 10¹⁷ dipolos equivalentes a la densidad máxima de carga. Propiedades electret y relacionadas pueden impartir propiedades interesantes y potencialmente útiles a biomoléculas, incluidos polímeros citoesqueléticos. Entre estas está la capacidad potencial de sostener la propagación de ondas conformacionales como solitons.

Eventos biológicos importantes implican transferencia espacial de energía a lo largo de moléculas proteicas. Un ejemplo bien conocido es el rizado contráctil de cabezas de miosina en la contracción muscular, alimentado por la hidrólisis de moléculas de ATP. Estos cuantos de energía biológica equivalen a 0,43 electron volts, sólo 20 veces más que la energía de fondo e insuficientes para excitar estados electrónicos moleculares. En consecuencia, bajo condiciones usuales los sistemas biológicos no emiten fotones. Esto sugirió a Davydov (1977) durante la década de 1970 que la energía de hidrólisis de ATP se transfiere mediante excitaciones vibracionales de ciertos grupos atómicos dentro de proteínas. Davydov se centró en las regiones alpha helix de proteínas e identificó la vibración de estiramiento “amide 1” (doble enlace carbono-oxígeno) del grupo peptídico como la “cesta” más probable en la cual puede transportarse energía. Su selección se basó en el arreglo “cuasi-periódico”, o semejante a cristal, de enlaces amide 1, su baja energía vibracional (0,21 electron volts: la mitad de la energía de hidrólisis de ATP) y su marcado momento dipolar (0,3 Debye). Según el análisis lineal, la energía transportada por este medio debería extenderse por los efectos de dispersión y volverse rápidamente desorganizada y perderse como fuente de acción biológica. Sin embargo, Davydov analizó aspectos no lineales del estiramiento amide 1 y concluyó que las vibraciones amide 1 están acopladas retroactivamente a ondas sonoras longitudinales de la alpha helix, y que la excitación acoplada se propaga como una entidad localizada y dinámicamente autosuficiente llamada onda solitaria, o “soliton”. Davydov razonó que las vibraciones amide 1 generan ondas sonoras longitudinales que a su vez proporcionan un pozo de potencial que impide la dispersión vibracional; así, el soliton “se mantiene unido a sí mismo”.

Las ondas solitarias fueron descritas por primera vez por el ingeniero naval decimonónico John Scott-Russell en 1844. Mientras realizaba una serie de experimentos fuerza-velocidad para embarcaciones en un canal escocés, ocurrió un accidente. Una cuerda se rompió y una barcaza de canal se detuvo de pronto, pero la onda de proa que la barcaza había causado siguió avanzando. Russell galopó junto al canal y siguió la onda durante varias millas. Describió la estabilidad excepcional y la autoorganización automática de este tipo de onda. Las expresiones matemáticas de ondas solitarias pueden darse como soluciones particulares de algunas ecuaciones no lineales que describen propagación de excitaciones en medios continuos que tienen propiedades tanto dispersivas como no lineales. Estas soluciones de onda solitaria tienen características “particle-like”, como conservación de forma y velocidad. Tales rasgos llevaron a Zabusky y Kruskal (1965) a describirlas como “solitons”. Como respuesta al problema de la transferencia espacial de energía (e información) en sistemas biológicos, Davydov aplicó el concepto de soliton a sistemas biológicos en general, y a vibraciones amide 1 dentro de alpha helices en particular. Para que los solitons existan durante períodos y distancias útiles, deben cumplirse ciertas condiciones. El acoplamiento no lineal entre vibraciones de enlaces amide 1 y ondas sonoras debe ser suficientemente fuerte, y las vibraciones amide 1 suficientemente energéticas para que la interacción retroactiva prenda. Por debajo de este umbral de acoplamiento, no puede formarse un soliton y el comportamiento dinámico será esencialmente lineal; por encima del umbral el soliton es un mecanismo posible para transducción de energía virtualmente sin pérdidas.

La simulación por computador y el cálculo de solitons han conducido a supuestos sobre los parámetros necesarios para no linealidad y propagación de solitons. Un parámetro crítico es la “anharmonicity”, o no linealidad del acoplamiento de excitaciones intrapeptídicas con desplazamiento desde posiciones de equilibrio (Figura 6.5). La anharmonicity es la cualidad no lineal que determina la autocaptura de los dos componentes del soliton. El grado en que la perturbación electrónica se acopla no linealmente al cambio conformacional mecánico de la estructura proteica es el núcleo de la cuestión del soliton. Si los dos están acoplados como un interruptor de funcionamiento escalonado (no lineal), antes que como una correlación lineal directa, pueden proporcionar un “grano” para representar entidades discretas capaces de representar y transferir información. Un índice para la viabilidad del soliton, el parámetro de anharmonicity, se conoce como χ. Para χ mayor que 0,3 x 10^-11 newtons, los solitons en simulación por computador sí se propagan a través de los espinazos de una alpha helix a una velocidad de alrededor de 1,3 x 10³ metros por segundo. La distancia de 170 nanómetros correspondiente a la longitud de una cabeza de miosina en músculo estriado sería entonces atravesada por un soliton en alrededor de 0,13 nanosegundos. Simulaciones por computador de Eilbeck y Scott (1979) demuestran, para valores por encima del umbral del parámetro de acoplamiento χ, excitaciones tipo soliton que se propagan a lo largo de espinazos de alpha helix en forma de impulso local con un tamaño de unos pocos grupos peptídicos. Datos experimentales que apoyan tales biological solitons emergen lentamente. Aunque resultados de biomolecular light scattering (Webb, 1980) parecían proporcionar confirmación (Lomdahl et al., 1982), trabajo posterior (Layne, et al., 1985) indicó otra fuente para las observaciones experimentales. Experimentos ópticos sobre acetanilide cristalina (un cristal polipeptídico con enlaces de hidrógeno), sin embargo, sí proporcionan una demostración inequívoca de un estado localizado similar al discutido por Davydov (Careri, et al., 1984; Eilbeck, et al., 1984; Scott, et al., 1985; Scott, 1985). La resolución definitiva de la existencia de solitons en materiales biológicos puede aguardar al advenimiento inminente de la nanotecnología (Capítulo 10).

Davydov ha considerado otros tipos de solitons, como aquellos en cristales sólidos tridimensionales que tienen transiciones de fase. Sostiene que suficiente anharmonicity en estas estructuras de retícula producirá excitaciones tipo soliton que se representan a sí mismas como desplazamientos locales de las posiciones de equilibrio que se mueven a lo largo de las cadenas moleculares. Estas se llaman acoustic solitons. Otros solitons “topological” se describen como “kinks” de simetría que viajan a través de un medio ordenado.

Toda (1979) invocó el concepto de solitons para describir desplazamientos locales desde posiciones de equilibrio de moléculas en retículas unidimensionales. Estudió cadenas moleculares y asumió que el desplazamiento de moléculas individuales dentro de la cadena interactuaba con moléculas vecinas. La evaluación matemática de retículas de Toda por Davydov muestra excitaciones localizadas descritas por una función con forma de campana que caracteriza una reducción en la distancia entre moléculas en la región de excitación de la retícula. Estas se llaman “supersound acoustic solitons”, o “lattice solitons”, y han sido modeladas en proteínas por Bolterauer, Henkel y Opper (1986).

El trabajo de Davydov sugiere además que electrones excedentes pueden ser capturados por supersound acoustic solitons y transportados junto con ellos, dando lugar a “electrosolitons”. La transferencia de electrones entre pares donador-aceptor de proteínas se encuentra en fotosíntesis, respiración celular (generación de ATP) y actividad de ciertas enzimas. Estos arreglos de estructuras a menudo se llaman cadenas de transporte electrónico. Davydov observa que tradicionalmente se ha asumido que la transferencia electrónica se realiza mediante tunneling mecánico-cuántico, tal como fue propuesto por primera vez por Britton Chance y colegas (Devault, Parkas, Chance, 1967). En estos sistemas, los electrones se transfieren generalmente entre centros separados por alrededor de 3-7 nanómetros. Davydov argumenta que esta transferencia electrónica puede explicarse mejor mediante un electrosoliton.

Existe evidencia concreta para solitons como ondas gigantes en o debajo del océano, como optical solitons en fibra óptica láser y en otros sistemas. Las tecnologías actuales son incapaces de probar o refutar biological solitons. Si Davydov está en lo correcto respecto de las cabezas de miosina, entonces los solitons son responsables de las contracciones filamentosas a nivel molecular que impulsan cada movimiento que hacemos. Solitons propagantes en el citoesqueleto podrían ser el medio dinámico del procesamiento biológico de información. Si es así, los solitons serían para la conciencia lo que la electricidad es para los computadores.

Los estados conformacionales proteicos pueden registrar información biológica dinámica y controlar las funciones en real time del citoplasma. Los mecanismos de regulación conformacional no se comprenden claramente, principalmente porque la tecnología todavía no ha alcanzado (del todo) la nanoescala. Las proteínas son claramente estructuras vibrantes, dinámicas, en condiciones fisiológicas. Una variedad de técnicas recientes (resonancia magnética nuclear, difracción de rayos X, despolarización de fluorescencia, espectroscopía infrarroja, scattering láser Raman y Brillouin) han mostrado que las proteínas y sus partes componentes sufren movimientos conformacionales en un rango de escalas temporales desde femtosegundos (10^-15 sec) hasta muchos minutos.

Karplus y McCammon (1984), de Harvard, sugieren que las vibraciones conformacionales más significativas están en medio de este rango: nanosegundos. Tales fluctuaciones son apropiadas para el movimiento conformacional de proteínas globulares (4 a 10 nanómetros de diámetro), consistentes con tasas de reacción enzimática y “coupled modes” como solitons. Como ejemplo, Karplus y McCammon describen una rotación de un anillo de tyrosine en lo profundo de una proteína globular llamada bovine pancreatic trypsin inhibitor. La cadena lateral del aminoácido tyrosine incluye un anillo hexagonal “aromático” de seis carbonos con una nube de resonancia electrónica. La rotación del anillo ha sido estudiada experimentalmente mediante resonancia magnética nuclear, y Karplus y McCammon han realizado una simulación por computador basada en esos datos que muestra a la proteína cambiando de estado conformacional mientras el anillo de tyrosine rota 90 grados. El interruptor ocurre en la escala temporal de nanosegundos y está colectivamente acoplado a movimiento en la cadena de backbone polipeptídico.

Los estados conformacionales colectivos de nanosegundo han sido elegantemente entretejidos en una teoría de excitaciones proteicas coherentes por el profesor Herbert Fröhlich, quien actualmente divide su tiempo entre Liverpool University y el Max Planck Institute en Stuttgart. Reconocido como un contribuidor mayor a la teoría moderna de la superconductividad, Fröhlich se orientó al estudio de la biología a fines de la década de 1960 y llegó a varias conclusiones profundas. Una es que los cambios de conformación proteica en la escala temporal de nanosegundos son disparados por una redistribución de carga como una oscilación dipolar dentro de regiones hidrofóbicas de proteínas (Fröhlich, 1975). Otro concepto de Fröhlich (1970) es que un conjunto de proteínas conectadas en un campo común de gradiente de voltaje, como dentro de una membrana o un polymer electret como el citoesqueleto, oscilaría coherentemente con periodicidad de nanosegundos si se suministrara energía como ATP bioquímico. El modelo de coherency de Fröhlich puede explicar efectos cooperativos de largo alcance por los cuales proteínas y ácidos nucleicos en sistemas biológicos pueden comunicarse. Un componente mayor de la teoría de Fröhlich sugiere que el suministro aleatorio de energía a un sistema de dipolos acoplados no linealmente puede conducir a excitación coherente de un único modo vibracional, siempre que la energía exceda un umbral crítico. Fröhlich sugiere frecuencias del orden de 10⁹ a 10¹¹ Hz, y mantiene que el modo único aparece porque todos los demás están en equilibrio térmico. Pueden esperarse consecuencias biológicas de gran alcance de tales excitaciones coherentes y cooperativity de largo alcance.

La conformación de proteínas y sus momentos dipolares en ambiente acuoso, fisiológico, están dominados por la interacción de sus grupos de carga con agua e iones circundantes. Algunas biomoléculas pueden poseer estados excitados con momentos dipolares muy altos. Estos niveles, según Fröhlich, tienden a estabilizarse (a volverse “estados metastables”) mediante deformaciones internas y externas y mediante desplazamiento de iones “counter” como calcio. Los estados metastables, que se correlacionan con conformaciones funcionales, son así efectos colectivos que implican a la molécula y sus alrededores. Una molécula podría ser elevada a un estado metastable por acción de campos eléctricos, unión de ligands o neurotransmisores, o efectos de proteínas vecinas. Así, oscilaciones rápidas, de nanosegundo, pueden quedar “bloqueadas” en modos específicos que corresponden a conformaciones útiles de una proteína. Por ejemplo, un canal iónico, receptor, enzima o subunidad de tubulina puede permanecer en un estado conformacional durante períodos relativamente largos, del orden de milisegundos. Fröhlich caracteriza estas conformaciones como estados “metastables”.

Fröhlich observa que el alto campo eléctrico del orden de 10⁷ volts por metro mantenido en muchas membranas biológicas (100 milivolts / 10 nanómetros = 10⁷ volts/metro) requiere una propiedad dieléctrica extraordinaria de los componentes de membrana, incluidos lípidos y proteínas. Requisitos similares existirían para proteínas citoesqueléticas en un electret. El material ordinario sufriría ruptura dieléctrica en tales campos salvo que estuviera especialmente preparado. Fröhlich sostiene que la evolución biológica de esta fuerza dieléctrica a escala molecular debe tener fuerte significación. Los organismos biológicos son relativamente impermeables a efectos de radiación electromagnética, aunque pueden ser exquisitamente sensibles a ella en algunas circunstancias. Algunas funciones biológicas bordean el límite impuesto por la mecánica cuántica. Nuestros ojos son sensibles a fotones únicos y ciertos peces son sensibles a campos eléctricos extremadamente débiles. Tales desempeños, según Fröhlich, requieren el uso de propiedades colectivas de ensamblajes de biomoléculas y deberían esperarse ciertos tipos de comportamiento colectivo como vibraciones coherentes.

Si las oscilaciones coherentes que representan vibraciones dipolares dentro de sistemas moleculares efectivamente oscilan coherentemente en el rango de 10⁹ a 10¹¹ Hz, debería ser posible excitar estos modos mediante radiación electromagnética. Para acoplar y excitar las vibraciones biológicas, la radiación debería corresponderse con la frecuencia biológica y la longitud de onda debería ser grande comparada con la dimensión del objeto oscilante. Una cantidad significativa de evidencia apoya esta noción. La irradiación de una gran variedad de objetos biológicos con ondas milimétricas coherentes en la región de frecuencia de 0,5 x 10¹¹ Hz puede ejercer grandes influencias sobre actividades biológicas, siempre que el suministro de potencia esté por encima de un umbral crítico (Grundler y Keilman, 1983). Según Fröhlich, los efectos biológicos no son efectos de temperatura. Muestran resonancias de frecuencia muy agudas, lo que indica que la absorción localizada en regiones espaciales muy pequeñas contribuye a las acciones biológicas.

La resonancia aguda de esta ventana sensible tiene un ancho de frecuencia de alrededor de 2 x 10⁸ Hz. La capa de agua ordered e iones subyacente a membranas y estructuras citoesqueléticas (la “Debye layer”) absorbe en la región de 10⁸ Hz. Esto sugiere que la Debye layer está estrechamente implicada en las actividades funcionales dinámicas de las bioestructuras que rodea. Green y Triffet (1985) han modelado ondas propagantes y el potencial de transferencia de información en la dinámica de la Debye layer inmediatamente bajo membranas y proteínas citoesqueléticas. Han hipotetizado un medio holográfico de información debido a las vibraciones coherentes en espacio y tiempo de estas biomoléculas. El medio que consideran es el agua ordered y las capas de contraiones de calcio que rodean los altos momentos dipolares en membranas y biomoléculas. Así han desarrollado una teoría de bioplasma iónico en conexión con propiedades no lineales que se relaciona con la existencia de estados metastables altamente polares. La pequeña escala y el ordenamiento minimizarían la fricción en estas actividades. Fröhlich observa: “claramente la ausencia de otros procesos friccionales presentaría problemas sumamente interesantes”. Sugiere la posibilidad de ondas propagantes debido a la falta de procesos friccionales (“superconductivity”) en la propia biomolécula así como en la capa de agua ordered o Debye layer (Kuntz y Kauzmann, 1974). Hasta hace poco, se consideraba que la superconductivity ocurría sólo en ciertos materiales ordenados a temperaturas cercanas al cero absoluto. Descubrimientos recientes, sin embargo, han mostrado que la superconductivity puede ocurrir en materiales a temperaturas más altas, aparentemente debido al ordenamiento coherente y al acoplamiento entre vibraciones de retícula localizadas y colectivas (Maddox, 1987; Robinson, 1987).

Ampliando el trabajo de Fröhlich, Wu y Austin (1978) concluyen que puede esperarse que dipolos oscilantes dentro de una banda estrecha de frecuencias de resonancia con constantes de acoplamiento suficientemente grandes causen fuertes fuerzas atractivas de largo alcance (alrededor de 1 micron) entre dipolos. En un arreglo denso de microtúbulos, 1 micrón cúbico (mil millones de nanómetros cúbicos) abarcaría alrededor de 160.000 subunidades de tubulina: un arreglo suficientemente grande para efectos colectivos.

Evidencia de tales efectos “long-range” se ha observado en el comportamiento de glóbulos rojos. Discoides de ocho micrones de diámetro (8 mil nanómetros), los glóbulos rojos tienden a disponerse en pilas llamadas “Rouleaux formation”. Rowlands (1983) ha estudiado Rouleaux formation y encontró que las fuerzas atractivas empiezan cuando los glóbulos rojos están separados por alrededor de cuatro micrones (4 mil nanómetros), una distancia varios órdenes de magnitud mayor que el rango de fuerzas químicas atractivas. Rowlands ve este comportamiento como consistente con las excitaciones coherentes de Fröhlich y la cooperativity de largo alcance. Rowlands también proyecta la significación de la teoría de Fröhlich hacia la comunicación en el sistema nervioso.

Rowlands (1983) señala que

Una banda de comunicación que se extiende desde 10¹⁰ hasta 10¹¹ Hz … podría empaquetar más de un millón de estaciones de radio FM … o 150.000 emisiones de televisión … el potencial de acción puede ser sólo un transmisor rápido tosco de mensajes urgentes … . Las vibraciones de Fröhlich podrían transmitirse a lo largo de la membrana de las fibras nerviosas, pero serían interrumpidas por potenciales de acción. Es más probable que se usen microtúbulos en el axón.

La complejidad de los sistemas biológicos ha atraído el interés de no biólogos que poseen herramientas matemáticas útiles para “many body problems”. Además de Fröhlich, estos incluyen a un grupo de científicos de la University of Milan (Del Giudice, Doglia, Milani y Vitiello, 1986). Viendo la materia viva como un mar de dipolos eléctricos, han aprovechado herramientas matemáticas y computacionales usadas para seguir la pista de las incontables partículas implicadas en reacciones nucleares. Usando un enfoque matemático llamado quantum field theory, el grupo de Milan considera estados electret y el ordenamiento consecuente del agua alrededor de biomoléculas como conjuntos de dipolos cuyos estados, orden y simetría tienen propiedades colectivas. En un sistema no biológico típico, los dipolos componentes son aleatorios y desordenados, resultando en una simetría global.

Tal sistema se vería igual cuando se lo mira desde cualquier ángulo (“rotationally invariant”). En sistemas vivos, el orden es inducido por reducción de simetría tridimensional a un alineamiento rotacional a lo largo de electrets filamentosos como estructuras citoesqueléticas. Según el grupo de Milan, quantum field theory y el “Goldstone theorem” requieren que la ruptura de simetría (“Bose condensation”) resulte en interacciones de largo alcance entre componentes del sistema (dipolos), vehiculadas por partículas/ondas sin masa (“Goldstone bosons”). El grupo de Milan argumenta que la energía requerida para generar bosones sin masa está invertida en los estados electret de biomoléculas y fluctuaciones correlacionadas de su agua e iones circundantes.

Celaschi y Mascarenhas (1977) mostraron que la energía de activación electret de biomoléculas (0,2-0,4 electron volts) es equivalente a la hidrólisis de una molécula de ATP o GTP y a lo que Davydov predijo para la iniciación de solitons. En consecuencia, solitons, bosones sin masa y ondas de polarización coherentes de Fröhlich pueden ser sinónimos.

Al proseguir su enfoque de quantum field, Del Giudice y sus colegas llegaron a un concepto asombroso de autofocalización de energía electromagnética dentro de filamentos citoesqueléticos. La energía electromagnética que excediera un umbral y penetrara en el citoplasma quedaría confinada dentro de filamentos cuyos diámetros dependían de la ruptura de simetría original (“Bose condensation”) de dipolos ordenados. Cualquier perturbación eléctrica producida por dipolos térmicamente fluctuantes o por cualquier otra fuente quedaría confinada dentro de regiones filamentosas. El ordenamiento se preserva fuera de los filamentos y se interrumpe sólo dentro, donde la energía se concentra (el “Meissner effect”). El diámetro de los filamentos de energía autofocalizada depende de la densidad de polarización, o del ordenamiento del agua biológica. El grupo de Del Giudice calculó un diámetro de autofocalización de alrededor de 15 nanómetros, ¡precisamente el diámetro interno de los microtúbulos! Del Giudice y colegas consideran que el citoesqueleto es la consecuencia material de la autofocalización dinámica de ondas de polarización en el citoplasma. Los diámetros observados de haces ópticos autofocalizados en líquidos no biológicos simples son del orden de micrones; la correlación entre componentes se crea por propagación de ondas antes que como una propiedad específica del propio material. El grupo de Milan concluye que la focalización ocurre en citoplasma de células eucariotas debido a la coherencia espacial y al ordenamiento impartidos por el comportamiento electret citoesquelético.

La autofocalización predicha por el grupo de Milan tendría capacidades interesantes. La energía se refracta en haces que quedan rodeados por guías de onda cilíndricas: el truco indio de la cuerda. La coherency impartida a la energía refractada ya sea por un mecanismo tipo Fröhlich o por la estructura periódica de una biomolécula guía de onda citoesquelética podría conducir a mecanismos holográficos. Se ha descrito una teoría rudimentaria del comportamiento waveguide/holographic en microtúbulos (Hameroff, 1974). Los cristales fotorrefractivos pueden usarse para generar holografía dinámica en real time (Gower, 1985), y los MT podrían estar proyectando hologramas citoplasmáticos dinámicos.

Los modelos de dinámica proteica cooperativa descritos por solitons de Davydov u oscilaciones coherentes de Fröhlich pueden ser perspectivas diferentes del mismo fenómeno. Tuszynski y colaboradores (1984) han comparado los dos enfoques y sus énfasis respectivos. Observaron que el modelo de Fröhlich se concentra en efectos independientes del tiempo, o estados estables, para explicar el establecimiento de orden, mientras que el modelo de Davydov resalta la propagación dependiente del tiempo de orden vía solitons.

Los modelos cooperativos solapados de dinámica conformacional proteica (coherence, resonancia, solitons, electrets, self focusing) son de interés cuando se aplican a elementos estructurales específicos con propiedades relevantes. Por ejemplo, el modelo de Davydov de propagación de solitons fue aplicado originalmente al acoplamiento contráctil entre actina y miosina. El citoesqueleto parece excepcionalmente adecuado para aprovechar dinámicas cooperativas relacionadas con procesamiento de información. El Capítulo 8 revisa evidencia y modelos de procesamiento de información citoesquelético basados en dinámicas cooperativas. El siguiente capítulo describe la anestesia: el resultado de inhibición de dinámicas conformacionales proteicas colectivas, cooperativas, en el cerebro.

Con el advenimiento extendido del diethyl ether, la anestesia se volvió algo estandarizada y resultó útil delinear “stages” en el continuo desde el estado despierto a través de la anestesia hasta parálisis respiratoria, colapso cardiovascular y muerte. En 1847 John Snow publicó su monografía pionera, On the Inhalation of the Vapour of Ether, en la cual describió cinco niveles empíricos a través de los cuales un paciente anestesiado progresaba desde la conciencia hasta la parálisis respiratoria. La cirugía podía realizarse en “stage three”, caracterizado por analgesia (alivio del dolor) y amnesia (falta de almacenamiento de memoria), o en “stage four”, caracterizado por relajación muscular y respiración regular, automática. El esquema de Snow fue expandido en 1920 por Arthur Guedel, quien publicó stages y signos codificados de anestesia, detallados más tarde en su monografía de 1937, On Inhalation Anesthesia—A Fundamental Guide. Guedel basó sus stages en signos físicos obvios que implicaban tono muscular, patrones respiratorios y signos oculares. Enumeró cuatro niveles: stage de analgesia, stage de delirium, stage quirúrgico (subdividido en cuatro planos) y stage de parálisis respiratoria. Otros han añadido un quinto stage, sobredosis anestésica: falta de oxígeno tisular, convulsiones y muerte inminente.

En el stage one de Guedel (Figura 7.1), el paciente progresa desde alerta y sensibilidad al dolor hasta amnesia total, analgesia y sedación. La respiración es lenta y regular, con uso tanto de músculos diafragmáticos como costales; el reflejo palpebral (sacudida de los párpados en respuesta a un cepillado suave) está intacto. El stage two ha sido denominado de varias maneras: stage de delirium, excitación, inconsciencia, o “dream state”. El paciente puede pasar por este stage sedadamente o puede manifestar actividad salvaje, desinhibida. La respiración es irregular e impredecible, las pupilas del ojo pueden estar dilatadas, los músculos oculares están activos y el reflejo palpebral activo. En este stage el paciente está en riesgo de actividad refleja no deseada como vómito, espasmo de las vías aéreas y disritmias cardíacas. La fase de excitación del stage two causada por anestésicos es algo desconcertante. Explicaciones tempranas describían inhibición de circuitos cerebrales neocorticales “inhibitory”, conduciendo a actividad primitiva no controlada. Sin embargo, los efectos anestésicos sobre neuronas individuales también pueden mostrar una fase excitatoria; así, la “excitation” inducida por anestésicos puede ser un efecto a nivel molecular a bajas concentraciones. El stage three de Guedel tiene cuatro “planes” diferentes de anestesia progresivamente más profunda durante los cuales puede realizarse cirugía. La relajación muscular es ligera en el plane one, pero progresa hasta relajación completa de músculos abdominales en los planes three y four. La respiración es muy irregular y periódica en el plane one, como en el sueño normal. Con el plane two, se desarrolla una pausa entre inhalación y exhalación, y la inhalación se vuelve más corta respecto de la exhalación. La parálisis de músculos costales empieza en el plane three, y la respiración diafragmática es prominente. En el plane four, ocurre movimiento paradójico de la caja torácica con la inhalación, la respiración es irregular y, si la profundidad anestésica no se aligera, la respiración se detendrá por completo. Los músculos oculares están activos inicialmente en el plane one, pero los ojos se vuelven inmóviles cuando se alcanza el plane two. El reflejo palpebral desaparece en el plane three. Las pupilas tienden a dilatarse con la progresión al plane four. El cuarto stage de anestesia es paro respiratorio y colapso cardiovascular subsiguiente. Los músculos están flácidos y las pupilas ampliamente dilatadas. La muerte ocurrirá si la profundidad anestésica no se reduce desde el stage four (Grantham y Hameroff, 1985).

Debido a los riesgos de sobredosis anestésica y a los requerimientos variables de pacientes individuales, los anestesiólogos han buscado métodos para juzgar la profundidad anestésica además de los signos clínicos enumerados por Snow y Guedel. Desde comienzos del siglo XX, se ha registrado electroencefalografía (EEG) de pacientes anestesiados. Se piensa que las ondas EEG registradas en el cuero cabelludo emanan de potenciales sinápticos dendríticos sumados (“dipole fields”) generados por células piramidales de la corteza cerebral. Los potenciales del cuero cabelludo generalmente van de 10 a 200 microvolts, y en frecuencias desde varios Hz hasta alrededor de 50 Hz. El espectro de frecuencia del EEG usualmente se divide en 4 clasificaciones mayores, delta: menos de 4 Hz, theta: 4-8 Hz, alpha: 8-13 Hz, y beta: mayor que 13 Hz. Generalmente, la potencia a frecuencia más alta decrece a medida que la profundidad anestésica aumenta. En consecuencia, los esfuerzos por derivar un índice apropiado de profundidad anestésica han incluido intentos de cuantificar una frecuencia EEG por debajo de la cual ocurre la mayor parte de la potencia EEG. Esto implica una Fourier transform de datos EEG crudos hacia un espectro frecuencia/potencia. Un ejemplo es “spectral edge”, la frecuencia por debajo de la cual ocurre el 95 por ciento de la potencia EEG (Rampil, 1981). A medida que la profundidad anestésica aumenta, spectral edge decrece aproximadamente. Otros intentos de evaluar cuantitativamente EEG y profundidad anestésica han incluido el trazado de voltaje EEG en “phase space”, produciendo phase portraits y chaotic attractors. El trazado en phase space implica elegir un “phase lag” arbitrario, y graficar la amplitud EEG en cualquier punto del tiempo contra la amplitud en ese tiempo particular más el phase lag. Esto resulta en phase portraits geométricos que pueden analizarse por complejidad, o “dimensionality”, en un continuo de orden y caos. A medida que los pacientes se vuelven más anestesiados, la dimensionality de su EEG se vuelve más ordenada y menos caótica (Figuras 7.2 y 7.3, Watt y Hameroff, 1987). La conciencia puede describirse así como una manifestación de caos determinista en algún lugar del brain/mind.

Además de observar actividades del cerebro, los anestesiólogos deben monitorizar estrechamente otras funciones fisiológicas de sus pacientes durante e inmediatamente después de cirugía. Factores cardiovasculares, pulmonares, neuromusculares, renales, de coagulación sanguínea y otros se siguen cuidadosamente. Una variedad de avances tecnológicos en monitorización permite cuidado más seguro de pacientes más enfermos para procedimientos más complejos. La monitorización futura puede utilizar tecnologías aún más avanzadas. Un ejemplo posible son los transistores de efecto de campo “biosensor”, que son diminutos chips cubiertos de membrana capaces de detectar una variedad de iones, moléculas, fármacos u hormonas. Suficientemente pequeños para caber en la punta de un pequeño catéter insertado inocuamente en un vaso sanguíneo o tejido, estos biosensores conectados a un computador pueden producir monitorización “on-line” de química sanguínea y muchas otras funciones. Con el advenimiento de la nanotecnología, se materializarán biosensores aún más diminutos y profundamente sensibles. La capacidad de monitorizar dinámicas conformacionales de nanoescala de proteínas neurales (telemetricamente o vía implantes muy pequeños) conducirá, no sólo a observación más sensible de la función cerebral durante anestesia y cirugía, sino quizá finalmente a la manipulación de la conciencia.

Ocasionalmente los pacientes han reportado awareness o recall durante anestesia, un evento aborrecible tanto para el paciente como para el anestesista. La investigación en esta área ha iluminado los mecanismos de consolidación de memoria y ha conducido a fármacos anestésicos específicos productores de amnesia. En consecuencia, awareness y recall durante anestesia son actualmente extremadamente raros. En una excelente revisión de anestesia y procesos de memoria, Cherkin y Harroun (1971) describieron una teoría de memoria en dos etapas que postulaba que la información primero se percibe y almacena en una forma dinámica inestable (short-term memory), que luego puede consolidarse en una huella física estable de memoria (long-term memory).

La percepción y el almacenamiento de short-term memory pueden constituir awareness, pero no necesariamente causan una respuesta fisiológica ni se vuelven long-term memory para producir recall postoperatorio.

La consolidación de short term memory en almacenamiento de largo plazo parece tomar un período finito de tiempo, del orden de 45 segundos (Figura 7.4). El establecimiento de huellas de long-term memory depende en gran medida del impacto inicial del input de información. Muchos de nosotros que somos lo bastante mayores podemos recordar exactamente dónde estábamos cuando el presidente Kennedy fue disparado. De modo similar, observaciones amenazantes o despectivas tienen más probabilidad de ser oídas y consolidadas en long-term memory y recall en pacientes parcialmente anestesiados (Bitnar, 1983). La amnesia (falta de recall) resulta de la prevención de consolidación de memoria en cualquier punto desde el input hasta el almacenamiento de long-term memory. Los fármacos anestésicos pueden actuar en varias etapas de este proceso: los tranquilizantes bloquean la consolidación hacia long term memory, los analgésicos narcóticos previenen inputs nocivos, los anestésicos generales inhiben estas y todas las demás funciones cognitivas. El proceso de consolidación parece ocurrir en la región hipocampal del cerebro, pero el almacenamiento de memoria y awareness están distribuidos de modo más difuso.

Una variedad de estructuras moleculares bastante diferentes tienen actividad anestésica. Otras moléculas, muy similares en estructura a los anestésicos, pueden tener efectos opuestos y causar convulsiones. A pesar de estas paradojas, se han presentado intentos imaginativos para unificar un único mecanismo de anestesia y representar claves para el mecanismo de la conciencia.

Varias funciones y estructuras neurales son inhibidas por anestésicos, aunque algunas son inhibidas a concentraciones más altas que las requeridas para anestesia. La propagación de potenciales de acción que resulta en conducción nerviosa, así como el transporte axoplásmico dependiente de microtúbulos, son bloqueados por anestésicos como halothane, que también causa despolimerización de MT. Sin embargo, la función neural medible que es sensible a anestésicos a concentraciones apenas suficientes para borrar la conciencia es la transmisión sináptica. La liberación de neurotransmisor y/o la activación de receptor de neurotransmisor parecen así ser las acciones específicas cuya inhibición resulta en anestesia. La inhibición de actividades comunicativas colectivas dentro del citoesqueleto y proteínas de membrana adheridas relacionadas con transmisión sináptica son actualmente indetectables con las tecnologías actuales, y su inhibición todavía puede dar cuenta de la anestesia. La localización anatómica de sitios de acción anestésica se ha centrado en regiones con muchas sinapsis. En consecuencia, el sistema activador reticular, que está implicado en regulación de vigilia y atención y es “polysynaptic”, fue visto originalmente como un sitio mayor de efecto anestésico. Sin embargo, muchas otras regiones cerebrales son inhibidas por anestésicos a concentraciones relevantes para anestesia. Además, diferentes anestésicos que tienen el mismo resultado final tienen acciones dominantes en distintas áreas del cerebro, y tienen características y efectos secundarios diferentes.

El mecanismo de anestesia, el “otro lado” de la conciencia, es un enigma cautivador. Los esfuerzos por comprender las acciones de anestésicos empezaron a mediados del siglo XIX; Claude Bernard observó que el anestésico chloroform inhibía “protoplasmic streaming” en moho mucilaginoso. Alrededor del cambio al siglo XX, Meyer (1899) y Overton (1901) descubrieron que la potencia anestésica de un grupo de compuestos se correlacionaba directamente con su solubilidad en un ambiente lipídico, específicamente aceite de oliva. Debido a que las membranas son en gran medida lipídicas, la conclusión natural fue que los anestésicos ejercían sus efectos mediante acciones sobre lípidos en membranas. Mucho más tarde se determinó que los efectos críticos, dinámicos, en membranas ocurrían vía proteínas, y que regiones hidrofóbicas dentro de proteínas eran “lipid-like” y por tanto capaces de unir moléculas de gas anestésico mediante fuerzas Van der Waals débiles. La mayoría de teorías contemporáneas concuerda en que la anestesia resulta de alteración de funciones dinámicas, conformacionales, de proteínas neurales cerebrales importantes: proteínas de membrana, citoesqueleto, mecanismos liberadores de neurotransmisor, y/o enzimas (Koplin y Eger 1979; Kaufman, 1977; Eyring, Woodbury y D'Arrigo, 1973). Las opiniones y teorías discrepan sobre si los anestésicos alteran estas funciones proteicas dinámicas directamente vía bolsillos hidrofóbicos intraproteicos, o indirectamente vía lípidos de membrana que rodean proteínas, o en interfaces lipid protein (Franks y Lieb, 1982). Hay más desacuerdo sobre si un único mecanismo unitario puede explicar acciones de un amplio rango de compuestos anestésicos que actúan sobre un rango presumiblemente amplio de proteínas neurales, así como explicar la reversión de anestesia por aumento de presión, y la relación paradójica entre anestésicos y convulsivantes (Halsey, 1976).

Las correlaciones de potencia anestésica con solubilidad en solventes “lipid-like” (aceite de oliva, octanol, lecithin) son consistentes con efectos anestésicos que ocurren ya sea en lípidos o en bolsillos hidrofóbicos “lipid-like” dentro de proteínas (Eger, Lundgren, Miller y Stevens, 1969). Wulf y Featherstone (1957) estuvieron entre los primeros en demostrar unión de anestésicos dentro de regiones hidrofóbicas de whale myoglobin y otras proteínas. Sugirieron que la unión anestésica causaba un cambio conformacional proteico con un aumento resultante de exposición de grupos cargados en superficies proteicas, que alteraba suficientemente la función proteica para causar anestesia. Grupos cargados alterados pueden cambiar la unión proteica de agua superficial y pueden explicar los hallazgos que llevaron a Pauling (1965) y Miller (1969) a proponer que complejos agua-proteína inducidos por anestésicos (“clathrates”) eran la causa de anestesia. Otras investigaciones, incluidas Brammall, Beard y Hulands (1974), demostraron que los anestésicos pueden causar cambios conformacionales en proteínas funcionales, pero a concentraciones significativamente más altas que las requeridas para causar anestesia clínica reversible.

Una inferencia lógica es que los anestésicos, más que causar cambios conformacionales proteicos, prevenían aquellos que eran necesarios para la función normal. Buscando sistemas modelo de actividad dinámica funcional en proteínas, una cantidad de investigadores se ha centrado en un grupo aparentemente oscuro de sistemas que, en superficie, están muy alejados de cualquier semejanza con función cognitiva: inhibición anestésica de luminiscencia de fotoproteínas en luciérnaga y una variedad de bacterias (Harvey, 1915; Halsey y Smith, 1970; White y Dundas, 1970). Firefly luciferase es un dímero proteico de alrededor de 100 kilodaltons (no muy distinto de tubulina). Cuando se combina con una molécula hidrofóbica de 280 dalton llamada luciferin, y en presencia de ATP y oxígeno, se induce un estado electrónico excitado que resulta en emisión de fotones. La emisión de luz del complejo luciferase/luciferin es exquisitamente sensible a gases anestésicos en proporción a su potencia anestésica. Estudiando la emisión de luz de firefly luciferase, Ueda (Ueda, 1965; Ueda y Karmaya, 1973) propuso que la unión anestésica en un sitio hidrofóbico en la proteína luciferase inducía un estado conformacional inactivo que prevenía el estado excitado activado por ATP que normalmente resultaría en luminiscencia. En estudios anestésicos más recientes sobre luminiscencia de luciérnaga, Franks y Lieb (1984) corroboraron trabajo anterior según el cual la potencia anestésica se correlacionaba con potencia de inhibición de luciferase, de modo muy similar a las correlaciones anteriores con solubilidad en ambientes hidrofóbicos “lipid-like”. También reportaron que la unión anestésica no causaba un cambio conformacional de luciferase, y que los efectos anestésicos ocurrían por unión competitiva con luciferin por un sitio hidrofóbico en luciferase. Franks y Lieb sugirieron que la anestesia ocurre debido a desplazamiento de ligands endógenos desde bolsillos hidrofóbicos de proteínas neurales cerebrales que guardan cierta semejanza con el sitio de luciferin dentro de firefly luciferase. El desplazamiento de ligands endógenos no explicaría, sin embargo, la inhibición anestésica de cambios conformacionales proteicos funcionales que ocurren en respuesta a estímulos distintos de ligands hidrofóbicos (es decir, cambio de voltaje, calcio, otros iones).

En última instancia, la anestesia resulta de deterioro de la dinámica conformacional proteica. Como se describió en el Capítulo 6, los mecanismos que regulan estados proteicos no se comprenden totalmente, pero mecanismos colectivos, cooperativos, parecen importantes. La regulación conformacional de proteínas neurales sensibles a anestésicos se resume esquemáticamente en la Figura 7.5. Bajo condiciones normales, no anestésicas, hay una clase de proteínas neurales que sufre cambio conformacional funcional en respuesta a estímulos apropiados. Estas proteínas pueden ser canales iónicos unidos a membrana que se vuelven permeables a iones sodio, potasio, cloruro o calcio; receptores unidos a membrana para acetylcholine, gamma-amino butyric acid (GABA), glycine, aspartate, glutamate u otros neurotransmisores que están acoplados a canales iónicos; proteínas citoesqueléticas que realizan un amplio rango de funciones intracelulares dinámicas; o varias enzimas. Se piensa que los estímulos que inducen cambio conformacional funcional en estas proteínas incluyen unión de ligands (es decir, neurotransmisores), cambios en voltaje, o flujo iónico (es decir, iones calcio). Estos cambios conformacionales funcionales pueden facilitar actividad excitatoria neuronal o tener efectos inhibitorios. El vínculo común sensible a anestésicos tanto para efectos excitatorios como inhibitorios parece ser un cambio conformacional proteico.

El acoplamiento de estados conformacionales a estímulos apropiados no se comprende claramente; explicaciones posibles fueron discutidas en el Capítulo 6 y parecen implicar acoplamiento colectivo, no lineal, de movilidad electrónica a movimientos mecánicos. La movilidad electrónica acoplada conformacionalmente dentro de bolsillos hidrofóbicos de proteínas neurales puede ser por tanto esencial para la función cognitiva más alta y sensible a los efectos de moléculas anestésicas. Evidencia de cromatografía de gases (McNair y Bonelli, 1969) y experimentos de descarga corona (Hameroff y Watt, 1983) sugiere que los gases anestésicos pueden alterar directamente la energía electrónica, capturando, retardando o potenciando su movilidad por fuerzas Van der Waals-London (acoplamiento dipolar instantáneo). Así, la regulación del estado conformacional proteico, tal como proponen la teoría de coherencia de Fröhlich, el comportamiento electret o el modelo de soliton de Davydov, sería inhibida directamente por ocupación anestésica de bolsillos hidrofóbicos proteicos porque el medio ambiental para movilidad electrónica quedaría significativamente alterado. Los bolsillos hidrofóbicos varían en tamaño y forma entre diferentes proteínas, lo que daría cuenta de la variabilidad entre diferentes moléculas de gas anestésico. Las interacciones Van der Waals débiles, reversibles, mediante las cuales los anestésicos se unen dentro de regiones hidrofóbicas explican la reversibilidad de la anestesia. La otra cara de la anestesia, la conciencia, puede inferirse que ocurre debido a efectos conformacionales proteicos dinámicos entre una clase distribuida de proteínas neurales cerebrales. Debido a que la conciencia es la función cerebral más susceptible a anestésicos (que pueden preservar control respiratorio y muchos reflejos a concentraciones apropiadas), parece relacionada con efectos colectivos de dinámica conformacional proteica. La inhibición de un subconjunto de las dinámicas colectivas inhibiría por tanto la conciencia.

Inversamente, la excitación de un subconjunto específico implicado en dinámica proteica colectiva podría conducir a alteración o potenciación de la conciencia. Fármacos psicoactivos como amphetamines y LSD pueden ejercer efectos profundos sobre el brain/mind a concentraciones extremadamente bajas. Se piensa que se unen y ejercen sus efectos en receptores proteicos de membrana, como el receptor de serotonin en el caso de LSD. Kang y Green (1970) correlacionaron la potencia de compuestos psicoactivos con su estructura de enlaces electrónicos y orbitales moleculares. Encontraron que la energía orbital electrónica de las moléculas de fármaco disponible para los receptores (y membrana y citoesqueleto conectados) era un índice de potencia del fármaco. Así, efectos colectivos relacionados con movilidad electrónica dentro de proteínas clave en un ensamblaje cooperativo pueden ser importantes para la conciencia.

Apoyo directo para la propagación de señales en MT ha sido generado por Vassilev, Kanazirska y Tien (1985), quienes reconstituyeron membranas bicapa a partir de lípidos cerebrales y estudiaron su excitabilidad eléctrica. Suspendieron membranas como superficies planas paralelas no conectadas, separadas por varios milímetros, en una solución buffer que contenía tubulina despolimerizada, GTP y otros componentes fisiológicos. Cada membrana fue monitorizada eléctricamente y el registro basal de las dos membranas no mostró acoplamiento eléctrico; cuando una membrana era estimulada eléctricamente se despolarizaba, pero la otra membrana permanecía silenciosa. Cuando se hizo que la tubulina polimerizara en MT (disminuyendo la concentración de ion calcio), se formaron puentes MT entre las dos membranas y se observó acoplamiento eléctrico entre las dos membranas. La estimulación eléctrica de una membrana resultó entonces en despolarización en ambas membranas. La adición del fármaco desestabilizador de MT colchicine previno el acoplamiento, demostrando que eran necesarios microtúbulos intactos. Los autores concluyeron que la señalización intermembrana ocurría por polarización eléctricamente inducida y cambios conformacionales de componentes MT que vinculaban las dos membranas. Sugirieron que funciones comunicativas similares ocurrían rutinariamente dentro del citoesqueleto.

Otra serie de experimentos que apoya la noción de señalización mediada por MT es la transferencia de resonancia de fluorescencia entre MT y componentes de membrana. Becker, Oliver y Berlin (1975) desarrollaron una técnica para estudiar transferencia de energía entre grupos fluorescentes unidos separadamente a diferentes subunidades MT o a membranas. La transferencia de energía por resonancia ocurre cuando una porción fluorescente de una molécula (“chromophore”) que es excitada electrónicamente por la absorción de energía luminosa transmite esa energía a otro “acceptor” chromophore a cierta distancia. Esta transmisión requiere la superposición del espectro de emisión del chromophore “donor” con el espectro de absorción del acceptor, sin implicar la reabsorción real de luz por el acceptor. El proceso se denomina por tanto transferencia de energía por resonancia “nonradiative” y ocurre si la distancia entre los chromophores es relativamente cercana, sin exceder alrededor de 10 nanómetros. En el estudio de Becker, Oliver y Berlin, fluorescein isothiocyanate (FITC) se usó para marcar fluorescentemente una población de subunidades MT no polimerizadas o membranas, y otro marcador fluorescente, rhodamine isothiocyanate (RITC), se usó para marcar una segunda población de tubulina. Eligieron estos chromophores porque se unen covalentemente a tubulina o membranas, y porque el espectro de emisión de “donors” FITC se superpone extensamente con el espectro de absorción de acceptors RITC. Los registros de espectros de fluorescencia revelan la “resonance transfer” cuando ocurre. Cuando los MT estaban despolimerizados, una mezcla de tubulina marcada como donor y marcada como acceptor no mostró resonance transfer. Con polimerización o agregación de subunidades MT, la excitación fluorescente de tubulina marcada con fluorescein resultó en emisión fluorescente por tubulina marcada con rhodamine, ya que los chromophores fueron llevados suficientemente cerca entre sí en una retícula común para permitir transferencia de energía por resonancia. La transferencia de energía ocurrió no sólo entre subunidades de tubulina en MT, sino entre subunidades MT y componentes de membrana.

Evidencia de otro modo con implicaciones comunicativas en microtúbulos es sugerida por el alineamiento paralelo de MT en campos eléctricos y magnéticos aplicados (Vassilev, Dronzine, Vassileva y Georgiev, 1982). Citan la existencia postulada de campos eléctricos de baja intensidad (Jaffe y Nuccitelli, 1977; Adey, 1975) en el rango de 20 a 500 millivolts por centímetro dentro de células (una millonésima de la fuerza de campo a través de membranas polarizadas). Vassilev y colegas aislaron tubulina de cerebro de rata y crearon condiciones polimerizantes en presencia de campos eléctricos pulsados de alrededor de 25 millivolts por centímetro. Micrografías electrónicas mostraron que los MT polimerizaban en alineamiento paralelo perfecto con el campo aplicado. Se obtuvieron resultados similares cuando se aplicaron campos magnéticos de baja intensidad (0,02 Tesla). Si ensamblajes de MT también pueden generar campos eléctricos y/o magnéticos de intensidad similar vía un efecto electret, entonces una comunicación cooperativa comparable al “Indian rope trick” puede utilizarse en crecimiento celular, diferenciación y plasticidad sináptica. Los MT podrían entonces generar sus propias vías para movimiento citoplasmático.

Otros datos (Matsumoto y Sakai, 1979; Alvarez y Ramirez, 1979) sugieren que el citoesqueleto intraneuronal es necesario para la excitabilidad de membrana nerviosa y la transmisión sináptica. Proteínas de membrana nerviosa, incluidos canales iónicos y receptores que están anclados al citoesqueleto, pueden ser las “puntas de un iceberg” de un medio comunicativo citoesquelético que podría utilizar una cantidad de modos posibles para lograr cooperativity colectiva y comportamiento celular inteligente. Los modelos siguientes sugieren algunas estrategias posibles.

Los modelos siguientes han sido agrupados aproximadamente por autores y conceptos significativos.

Microtúbulos, centriolos y citoesqueleto evolucionaron para tomar el mando de la biología. Al estar en la escala de tamaño correcta y moverse en la escala temporal correcta, parecen capaces de utilizar muchas formas de energía disponible. La polaridad MT, la estructura periódica y el array de lattice helicoidal de subunidades conformacionalmente programables los califican como “ultimate computers” y también como nanoengines, generando fuerza y movimiento intencionales. Pueden capturar y self focus radiación electromagnética, inducir coherency y propagar quanta de energía con pérdida mínima. La propagación puede manifestarse como ondas de polarización coherentes, como describió Fröhlich, massless bosons, como describió Del Giudice, o como solitons, como describió Davydov. Charge density waves o proton transfer en capas superficiales MT de ordered water, e iones contrarios cargados positivamente como calcio, son otros modos posibles disponibles para transferencia de información y energía basada en el citoesqueleto.

Los excedentes electrónicos MT ocurren debido a una abundancia de aminoácidos ácidos. Con la polaridad intrínseca de cada subunidad de dímero de tubulina, los MT residen en un fuerte campo polar o “electret” que posee propiedades piezoelectric. Cada subunidad MT puede así “integrar”, siendo capaz de absorber y percibir input en forma de energía acústica, fotones ópticos, ATP químico, cambios de potencial alterados, flujos de calcio y otros iones, y responder con cambios conformacionales acordes. Cada subunidad dentro de una microtubule lattice no sólo puede representar información, sino que puede input y output información hacia un automaton en curso. Oscilaciones coherentes en estados de subunidades de tubulina MT entre bosques regionales de microtúbulos pueden proporcionar un medio comunicativo en el cual cualquier subunidad fuera de fase induce ondas de desacoplamiento de fase a lo largo de la estructura MT. Alteraciones que perturban la coherency podrían ser amplificadas por oscilaciones colectivas entre macroensamblajes citoesqueléticos como centriolos rotatorios o estructuras de tensegrity de MT enrollados por actin filaments contráctiles.

Varios otros modos posibles de gestión de información se presentan en la estructura de MT. ¿Podrían los huecos entre subunidades de tubulina actuar como poros? La abundancia relativa de cargas electronegativas en la superficie externa de microtúbulos cilíndricos puede crear gradientes a través de paredes tubulares si el interior MT es neutro o positivo. Actualmente no medible, incluso un pequeño gradiente a través de paredes MT de 4 nanómetros comprendería un campo de voltaje significativo. Así, un soliton propagante, charge density wave, o hinchazón osmótica transitoria de procesos nerviosos podría abrir “cracks” entre las subunidades de tubulina para permitir flujo iónico o radiación de energía electromagnetic enfocada y atrapada dentro de MT. Alternativamente, un núcleo interior MT electronegativo podría apoyar la sugerencia de Del Giudice de superconductividad citoesquelética. Energía self-focused que ejerce fuerza perpendicular al eje largo de MT podría dar cuenta de efectos misteriosos como el nacimiento perpendicular de centriolos hijos y puentes MAP inter-MT. Flujos de energía o iones radiados desde MT debido a ondas propagantes serían coherentes debido a la periodicidad espacial de los huecos entre las subunidades de tubulina, y podrían formar así la base de interferencia de ondas coherentes en un holograma tridimensional. Acoplado a estados calcium/sol-gel, el citoplasma holográfico puede ser un lienzo “infoplasmic” para información biológica dinámica.

En el cerebro, arreglos altamente paralelos de proteínas citoesqueléticas dentro de axones y dendritas asimétricos sugieren analogías con parallel computing. La propagación de potenciales de acción u ondas de despolarización dendrítica podría inducir secuencias de alteraciones de estados de subunidades MT debido a influjo de calcio, alteración de campos eléctricos, o efectos mecánicos directos cuando sodio y agua hinchan transitoriamente el proceso nervioso. Las señales pueden reverberar cooperativamente por todo el citoesqueleto mediante ondas de liberación y captación de calcio, mechanical/electrosolitons propagándose a través de la cytoskeletal lattice, y/o propagación lateral a través de sidearms y otros componentes de la red citoesquelética. Flujos transitorios de calcio resultantes de ondas conformacionales que se propagan por lattices citoesqueléticas en paralelo con potenciales de acción u ondas de corriente dendrítica pueden resultar en frames viajeros de imaginería dinámica. Secuencias de frames de imagen que viajan a través de citoplasma holográfico y cambian con cada disparo nervioso pueden ser colectivamente el “Mind’s Eye”, el “grain of the engram”.

El modelo prevalente actual de función cerebral es la “neural network”, un sistema dinámico colectivo cuya salida está determinada por los estados de sinapsis neuronales componentes. A su vez, el estado de cada sinapsis está determinado por otras neuronas moduladas por efectos dinámicos colectivos del citoesqueleto interneuronal. A su vez, el citoesqueleto es un sistema dinámico colectivo cuya actividad neta está determinada por los estados de sus subunidades componentes. Sus estados, a su vez, están determinados por otro nivel de organización que incluye factores citoplasmáticos, ordered water e iones, isozymes genéticos de subunidades individuales, y elementos citoesqueléticos de nivel inferior como la microtrabecular lattice. Cada subunidad citoesquelética es un computador capaz de integrar múltiples inputs hacia un estado de output específico. Procesos cognitivos que se han atribuido a un concepto de neural net pueden así interpretarse con mayor precisión como una jerarquía fractal de sistemas dinámicos que son altamente paralelos, altamente interconectados, y de capacidad creciente a medida que se vuelven más microscópicos. Efectos colectivos pueden ocurrir en cada nivel y en niveles sucesivamente más macroscópicos. El efecto neto puede ser conciencia.

Los microtúbulos y el citoesqueleto crearon su lugar en la historia evolutiva al ser solucionadores de problemas, movedores de orgánulos, organizadores celulares y circuitos de inteligencia. ¿A dónde van desde aquí?

Oparin (1938) propuso que la materia viva se definiera por poseer las siguientes propiedades: metabolismo, autorreproducción y mutabilidad. Eigen (1971) observó que estos criterios podían ser satisfechos por entidades decididamente no biológicas como los “self-reproducing automata” de von Neumann, o por diversos robots. Incluso algunos sistemas biológicos simples son algo ambiguos respecto de su estatus “life-like”. Los sistemas primitivos que difuminan la distinción entre animado e inanimado incluyen virus, prions (cristales de proteína que pueden ser agentes causales en algunas enfermedades humanas) y proteinoids (ensamblajes proteicos self organizing) implicados en los orígenes de la vida (Fox, 1972). Elementos citoesqueléticos independientes también tienen características de estar “vivos”. Los microtúbulos deslizantes que R. D. Allen y colegas (1985) aislaron del axoplasm de calamar deambulan, evitan colisiones y tienen un sentido de dirección. ¿Están vivos? Si tecnologías futuras conducen a nanoscale replicating automata, la distinción entre entidades vivas y no vivas se volverá todavía más nebulosa.

Entre las variedades más básicas de vida están los virus. Su estructura y actividades simples han suscitado preguntas sobre si están realmente “vivos”, o son meramente robots químicos que se multiplican y residen dentro de organismos verdaderamente vivos. Los virus se forman espontáneamente a medida que sus subunidades simples se ensamblan en estructuras tridimensionales complejas. El proceso de ensamblaje, impulsado por la mayor estabilidad o menor energía del virus completado, fluye contra la segunda ley de la termodinámica, que dicta que el orden procede hacia el desorden. Datos del virus del mosaico del tabaco (Capítulo 6) muestran que las hydrophobic interactions que excluyen water de las subunidades no ensambladas compensan el aumento de orden (entropía negativa) del virus ensamblado.

Generalmente, los virus entran en células y piratean su maquinaria genética para causar multiplicación viral; luego escapan para comenzar otro ciclo. Algunos virus residen tranquila e inofensivamente dentro de células huésped durante períodos extremadamente largos de tiempo, mientras que la estancia de otros virus implica el comando total de la maquinaria celular y puede tener consecuencias extremadamente dañinas para el huésped. Las enfermedades humanas inducidas por virus van desde resfriados comunes triviales e influenza hasta varicela, sarampión, hepatitis, polio, y enfermedades mortales como viruela, rabia, fiebre amarilla, cáncer y síndrome de inmunodeficiencia adquirida (“AIDS”). Algunas enfermedades virales como la viruela han sido controladas por la medicina moderna, pero otras como AIDS siguen siendo amenazas significativas para la salud humana.

Una vez ensamblados dentro de una célula huésped, los virus pueden escapar de varias maneras. Una ruta implica causar la muerte y desintegración de la célula huésped, permitiendo que los virus recién formados se derramen hacia fuera y lleven su infección a otro lugar. Los virus que están cubiertos por lipid membranes también pueden escapar mediante “budding” o endocitosis inversa (“pinocytosis”), un mecanismo similar a la secreción o extrusión de vesículas neurotransmisoras desde synaptic boutons.

Una subclase importante de virus son los retrovirus, que contienen RNA sin DNA. Al llegar dentro de una célula huésped, el retrovirus trae una enzyme conocida como reverse transcriptase, que convierte el RNA monocatenario del virus en una copia de DNA bicatenario. Esto permite al virus comandar la maquinaria genética de la célula huésped. Entre los retrovirus humanos está HTLV-III (o “HIV”), portador de AIDS.

La estructura viral incluye hasta tres componentes principales: material genético (ya sea DNA o RNA), una cubierta proteica que rodea el material genético, y una membrane (Figuras 9.1 a 9.3). Un ejemplo de cubierta proteica viral es la lattice cilíndrica similar a la estructura microtubular que se encuentra en el virus del mosaico del tabaco, el primer virus que fue aislado (por el botánico ruso Dimitri Ivanovski a fines del siglo XIX). En los adenovirus, la cubierta proteica es un icosaedro: un polígono de 20 lados con 12 vértices. Las cubiertas proteicas del virus de la influenza son esféricas y pueden incluir glycoproteins que sobresalen hacia fuera rodeadas por lipid membranes. Otra estructura viral interesante es la de los bacteriófagos, que inyectan activamente su DNA en células bacterianas huésped. El bacteriófago se parece algo a un módulo lunar nanoscale y tiene una cabeza icosaédrica montada mediante un collar sobre una cola cilíndrica que, a su vez, está sostenida por una placa basal que contacta la superficie de una célula bacteriana. Ante un estímulo apropiado, la cubierta proteica del virus bacteriófago experimenta un evento conformacional colectivo; la contracción de todo el ensamblaje de la cola resulta en la inyección activa de DNA viral a través de la pared celular bacteriana y hacia el citoplasma de la célula bacteriana. Esta secuencia de eventos requiere una comunicación coordinada y una respuesta activa, y puede interpretarse como una inteligencia rudimentaria.

¿Cómo realizan los virus actos cognitivos como detectar superficies de células huésped e inyectar en ellas sus nucleic acids? Una posibilidad es mediante perturbaciones de vibraciones colectivas de sus cubiertas proteicas. Michels, Schulz, Witz, Pfieffer y Hirth (1979) midieron absorción ultrasónica de ensamblajes proteicos sobre un rango de 10⁵ a 10⁹ oscilaciones por segundo. Encontraron que las estructuras ensambladas absorben mucha mayor energía ultrasónica que las subunidades individuales no polimerizadas, sugiriendo una oscilación colectiva del ensamblaje proteico. Por ejemplo, el Brome mosaic virus icosaédrico intacto absorbió energía con una frecuencia media de 5 x 10⁷ por segundo. Robach, Michels, Cerf, Braunwald y Tripier-Darcy (1983) encontraron resultados similares con frog virus, y determinaron que la amplitud de desplazamiento de las oscilaciones era del orden de una décima de nanómetro. La mayor parte de la investigación sobre virus se ha enfocado en las capacidades genéticas del DNA o RNA viral para cooptar actividades de la célula huésped. Las cubiertas proteicas han sido consideradas como simples entornos para el transporte de DNA o RNA; sin embargo, realizan funciones análogas al cytoplasm organizado. Por ejemplo, las espículas de glycoprotein que se extienden hacia fuera desde algunos virus mientras permanecen ancladas a la cubierta proteica interactúan con la membrana huésped y las superficies de la pared celular para facilitar contacto y entrada. Esta actividad general implica información señalizada a través de la cubierta proteica que enactúa un cambio conformacional mecánico. Michels, Dormoy, Cerf y Schulz (1985) usaron técnicas similares para estudiar dos cepas del virus del mosaico del tabaco, así como otros ensamblajes proteicos incluidos microtúbulos. Observaron que las fluctuaciones dependen de la organización específica y la complejidad del ensamblaje, y que ciertos ensamblajes oscilan más que otros. Especulan que las oscilaciones colectivas de las cubiertas virales podrían funcionar en funciones comunicativas como la inyección de nucleic acids virales en células huésped. Los virus realizan funciones limitadas dedicadas a su propia replicación y supervivencia, pero sus oscilaciones colectivas podrían ser una pista sobre la esencia de la materia viva. Las oscilaciones colectivas de cytoskeletal proteins podrían servir a un papel comunicativo más versátil en todas las células eucariotas.

Decidir si los virus están vivos o no depende de una definición de vida. En su libro Pirates of the Cell, Scott (1985) concluye que la vida es un espectro de material animado a inanimado, y que los virus están en algún punto intermedio. Algunas características vitales de los seres vivos incluyen locomoción, nutrición, crecimiento, respiración, excreción, sensibilidad y reproducción. Según estos criterios, los virus no están vivos; sin embargo, materiales “inanimados” como los cristales sí manifiestan crecimiento, nutrición, reproducción y locomoción life-like. Definir la vida por la capacidad aparente de desafiar la segunda ley de la termodinámica (creando orden a partir del desorden) mediante el ensamblaje de estructura biológica organizada compleja desde el mundo no vivo desordenado ignora el hecho de que la ley termodinámica permanece inviolada en conjunto. Subunidades de cytoskeletal protein a nivel molecular o partículas virales se ensamblan en estructuras más altamente ordenadas; sin embargo, la exclusión hydrophobic de water desde las subunidades proteicas contrarresta el cambio de entropía, y el efecto neto sigue siendo el orden procediendo hacia el desorden.

Hay tres teorías generales sobre el origen de los virus (Scott, 1985). La primera es que los virus se originaron muy temprano en la evolución, antes del advenimiento de las células eucariotas. Según esta visión, los virus modernos son descendientes directos de moléculas primitivas tempranas que flotaban en la primordial soup or mud (Capítulo 3). La segunda idea es que derivan de parásitos que invadieron otras células y se volvieron gradualmente más simples, de-evolving hasta estar completamente ocupados sólo con supervivencia y multiplicación. La tercera noción, que domina las creencias actuales, es que los virus evolucionaron a partir de material genético de la vida celular: la hipótesis del “escaped gene”.

Las capacidades de los virus pueden ser aprovechadas (Scott, 1985). Hace doscientos años Edward Jenner comenzó a desarrollar vacunas antivirales seguras y eficaces, una técnica que amplifica el immune system del cuerpo. Slopek y colaboradores (1983) han tratado pacientes afectados por infección bacteriana resistente a fármacos usando bacteriófagos virales seleccionados por su eficacia contra el organismo resistente. Científicos británicos (Williams, Smith y Huggins, 1983) han usado bacteriófagos para tratar infecciones intestinales en animales, y también se ha intentado el uso directo de virus para combatir infecciones bacterianas en humanos. Los bacteriófagos tienen ventajas potenciales sobre los fármacos modernos: son altamente específicos, pueden dejar ilesas las células huésped con efectos secundarios mínimos, y podrían producirse de manera barata. Sin embargo, las bacterias podrían desarrollar resistencias a los bacteriófagos como lo hacen frente a algunos fármacos.

Otros investigadores han usado virus explotados para producir proteínas naturales en masa mediante “genetic engineering”. Por ejemplo, el virus “Epstein-Barr” se ha usado para transformar células inmunes seleccionadas, que luego se multiplican y producen grandes cantidades de anticuerpos específicos útiles en medicina e industria. En algunos casos, los virus son cambiados a formas novedosas para usarse como vacunas vivas. Genes de organismos de influenza y hepatitis B pueden combinarse en un virus genome vacunal para protegernos contra enfermedades como hepatitis B y gripe. Genes que codifican proteínas de parásitos como el protozoo que causa la malaria están siendo añadidos a genomas virales adecuados (Smith, 1984). Los virus pueden transferir genes extraños a células bacterianas. El gene que codifica cualquier proteína deseada puede vincularse al material genético de un virus y, cuando el virus infecta células bacterianas adecuadas, el gene extraño es transportado con él. Una vez dentro, el gene transferido puede entonces comenzar a dirigir la fabricación de suministros abundantes de la proteína para la cual codifica. Así, los virus están siendo convertidos en ferrymen versátiles que pueden transportar toda una gama de proteínas hacia humanos y ganado.

Otras posibilidades excitantes incluyen transferir genes nuevos a células humanas. Muchos grupos de investigación, incluidos Richard Mulligan y sus colegas en MIT (Kolata, et al., 1984), están intentando construir virus que lleven genes nuevos a células humanas para curar enfermedades genéticas. Así, una cantidad de enfermedades hereditarias podría tratarse mediante manipulación genética usando bacteriófagos. Un primer paso sería hacer que un retrovirus inserte un gene terapéutico en el DNA de células deficientes en ese gene particular. Un área prometedora podrían ser las enfermedades de células sanguíneas que proliferan continuamente. Ideas relacionadas son usar membranes, cubiertas proteicas virales u otras proteínas para transportar fármacos hacia destinos intracelulares immuno-targeted (“magic bullet”).

Desafortunadamente, los virus también pueden ser utilizados como armas diabólicas, capaces de infectar grandes poblaciones. Sin embargo, como otras “double-edged swords” tecnológicas, su beneficio potencial es aún mayor. Nanotechnology combinada con genetic engineering podría conducir a entidades virus-like que podrían acechar y destruir agentes infecciosos letales, células malignas, placas ateroscleróticas que obstruyen vasos sanguíneos, tejido cicatricial que limita la regeneración nerviosa, neurofibrillary tangles asociados con demencia senil, y quizá otras enfermedades. Futuros “nano-doctors” virus-like podrían estar haciendo visitas domiciliarias celulares.

La American Physical Society celebró su reunión anual de 1959 en el California Institute of Technology. Estaba programado para hablar un hombre que ganaría el premio Nobel de física de 1965 por su trabajo histórico en quantum electrodynamics. Más tarde aún serviría en una Presidential Commission y encontraría la falla en el desastre del Challenger en un período de tiempo inquietantemente breve. En 1959, sin embargo, habló de otro trabajo que puede ser incluso más importante. En su charla titulada There’s Plenty of Room at the Bottom, el físico Richard Feynman (1961) propuso una estrategia simple y directa para construir estructuras útiles con tamaños que bajaran hasta la escala atómica. Sugirió usar machine tools para hacer muchos más conjuntos de machine tools mucho más pequeñas, que a su vez fabricarían muchas veces ese número de otras machine tools aún más pequeñas, y así sucesivamente. En el nivel más bajo, señaló la posibilidad de ensamblar mecánicamente moléculas, un átomo cada vez.

Feynman propuso la construcción de nanomachines, nanotools, computadores diminutos, robots de escala molecular, nuevos materiales y otros productos exóticos que tendrían aplicaciones y beneficios de gran alcance. Considerando la relevancia de nanotechnology para living molecules, Feynman (1961) señaló:

Un sistema biológico puede ser extremadamente pequeño… Consideren la posibilidad de que nosotros también podamos hacer una cosa muy pequeña, que haga lo que queremos: que podamos fabricar un objeto que maniobre a ese nivel.

Las máquinas capaces de manipular directamente la materia en la escala de tamaño submicrónica a nanométrica son llamadas “Feynman Machines” (FMs). Las únicas FMs existentes actualmente conocidas son biológicas; sin embargo, FMs controladas por computador o teleoperadas pueden implementar en el futuro un amplio rango de aplicaciones nanotech.

Siguiendo el ejemplo de Feynman, otros científicos se adentraron en nanotechnology. Von Hippel (1962) predijo posibilidades dramáticas en materials science si podían lograrse nuevos avances en “molecular designing” y “molecular engineering” de materiales. Al señalar la eventual posibilidad de reparar tejido humano (molécula por molécula si fuera necesario) para life extension, Ettinger (1964) sugirió maquinaria de reparación para modificación e interacción con organismos existentes; más tarde propuso el desarrollo de nanorobotics. Ettinger imaginó organismos nanoscale carroñeros y guardianes diseñados para emular y superar las acciones de los glóbulos blancos, que podrían cazar y limpiar invasores hostiles o dañinos (Ettinger, 1972). Tales nanorobots podrían ser útiles para luchar contra AIDS o cáncer, excavar vasos sanguíneos bloqueados, o enderezar neurofibrillary tangles en neuronas seniles.

Shoulders (1965) informó la operación real de micromanipulators capaces de posicionar objetos diminutos con precisión de 10 nm mientras estaban bajo observación directa por field ion microscopy. Ellis (1962) también desarrolló micromanipulators similares (pero mucho mayores) y propuso la construcción de “microteleoperators”: nanodevices controlados remotamente. Drexler (1981, 1986) ha descrito algunas ventajas y peligros hipotéticos de nanotechnology. Capacidades para ensamblaje atom-by-atom y nanoengineering podrían conducir a nuevos materiales y pathways (Feynman, 1961). Uno de tales materiales son las películas de “diamond-like carbon”, que son “transparentes, aislantes, químicamente inertes, tienen alta resistencia dieléctrica, buena adhesión y son relativamente duras” (Aisenberg, 1984). Drexler sugiere que rotary hammers de unas pocas moléculas de longitud podrían usarse para golpear átomos de carbono en grafito justo con el ángulo y la fuerza correctos, y crear películas y fibras ligeras de diamante útiles en una variedad de aplicaciones materiales. Drexler advierte de dos aspectos Frankenstein de nanotechnology: nanosensor surveillance, y replicación no controlada de nanodevices con consumo de recursos de la biosfera. Sin embargo, los desarrollos dramáticos ya existentes en microsensor technology y microelectronics vuelven superfluas las preocupaciones sobre nanosensor surveillance (Schneiker, 1986). Schneiker también descarta las preocupaciones extremas de Drexler sobre el “fin del mundo” por nanoreplicators, señalando que el enfoque de Feynman machine (top-down) hacia nanotechnology, los microreplicators y otros factores obvian el problema. No obstante, como genetic engineering, la energía nuclear, el automóvil y la junk food, nanotechnology bien puede ser una “double edged sword” que exige gestión responsable.

Los beneficios potenciales de nanotechnology alcanzables quizá en una década o dos podrían incluir (Schneiker, 1986):

computadores enormemente más rápidos, mucho más poderosos y numerosos con memorias de capacidad extremadamente grande, materiales compuestos ultrarresistentes, instrumentación científica muy mejorada, robots móviles microscópicos y sistemas automatizados de fabricación flexible, sistemas replicantes, y alcanzar los límites prácticos de miniaturización y el máximo rendimiento en virtualmente cada área de la tecnología.

A pesar de estas elevadas esperanzas y predicciones, nanotechnology y molecular computing han seguido siendo meros sueños. Los obstáculos para su implementación se centran en la ausencia de Feynman machines disponibles. Una solución factible ha sido adelantada por un nanotecnólogo contemporáneo cuyas contribuciones quizá eclipsen finalmente a todas las demás. Conrad Schneiker (1986) puede haber encontrado el puente hacia la nanoscale. Predice que las capacidades manipulativas a nivel atómico encarnadas en una invención de 1981, el scanning tunneling microscope (STM), pueden implementar Feynman machines nanoscale (Hansma y Tersoff, 1987). Schneiker había observado que incluso sin el STM, y antes de su invención, silicon micromechanics combinada con otras tecnologías podría haberse usado. No contento con dos enfoques, también propuso otra ruta basada en augmented machine tool technology desarrollada originalmente para maquinaria de diamante monocristalino. Pero los STMs son mucho más convenientes y mucho menos caros.

Número de modo	I	II	III	IV
Cantidad constante	\(i,v\)	\(h,v\)	\(h,i\)	\(h,i,v\)
Cantidad medida	\(h\)	\(i\)	\(v\)	\(i/v\)

Tabla 10-1: Modos de operación STM; \(i, v, h\) son tunneling current, voltage y height (distancia de la punta a la superficie de la muestra), respectivamente (Schneiker, 1986).

El Premio Nobel de Física de 1986 fue dividido entre la cornucopia de microconocimiento de 50 años de edad, el electron microscope, y una tecnología totalmente nueva, aún no realizada: scanning tunneling microscopy (STM). La mitad STM del Premio fue otorgada a Gerd Binnig y Heinrich Rohrer de los IBM Zurich Research Laboratories, donde STM fue inventada en 1981 (Binnig, Rohrer, Gerber y Weibel, 1982). El principio usado en STM es extremadamente simple (Figura 10.1). Los materiales piezocerámicos se expanden o encogen distancias extremadamente pequeñas (i.e. angstroms, o décimas de nanómetro) en respuesta a voltaje aplicado. En STM, soportes piezocerámicos escanean una punta conductora ultraafilada (como tungsteno) sobre una superficie conductora o semiconductora (Figura 10.1). Cuando la punta STM está a pocos angstroms de una superficie, un pequeño voltaje aplicado entre ambas da lugar a una corriente de tunneling de electrones (Figuras 10.2, 10.3 y 10.4). La tunneling current depende exponencialmente de la separación punta-sustrato (alrededor de un orden de magnitud por angstrom o décima de nanómetro). Dependiendo del sustrato, las tunneling currents y los voltajes típicos son del orden de nanoamperios y milivoltios, respectivamente. Un servo system usa un feedback control que mantiene constante la separación punta-sustrato modulando el voltaje a través de un sistema de posicionamiento piezoelectric. A medida que la punta escanea la superficie, las variaciones en este voltaje, al ser graficadas, corresponden a la topografía superficial. Se han obtenido mapas detallados de topografía superficial de diversos materiales que muestran átomos individuales como adoquines. Variando y midiendo diferentes combinaciones de tunneling current, voltage y distance, pueden obtenerse distintos tipos de información sobre la superficie explorada.

Los modos básicos de operación de un STM, descritos por Hansma y Tersoff (1987), se resumen en la Tabla 10.1. Aquí i, v y h son la tunneling current, el voltage a través del gap y el tamaño del gap, respectivamente. El Modo I se usa para medir la topografía de la superficie de un metal o semiconductor y es el modo más lento, ya que el servo system electromecánico debe seguir la forma de la superficie durante la operación de scanning.

La velocidad de scanning en Modo I está determinada por la respuesta del servo system. Los Modos II y III son más rápidos, ya que la punta mantiene sólo una altura media constante sobre la superficie. La velocidad de scanning en estos modos está determinada únicamente por la respuesta del preamplifier. El Modo IV mide la joint density of states que, para una punta pequeña, es un mapa de la distribución local de estados electrónicos del sustrato. Para este modo, se “dithers” el bias voltage punta-sustrato con una pequeña señal de corriente alterna y se monitoriza i/v. Usando este modo, Smith y Quate (1986) han hecho tunneling spectroscopy resuelta espacialmente y observado charge density waves. STM puede así usarse para identificar los elementos que componen átomos específicos y para monitorizar molecular dynamics (Figura 10.5).

Adaptabilidad y versatilidad han sido mostradas por STMs operados en aire, water, solución ionic, aceite y high vacuum (Drake, Sonnenfeld, Schneir, Hansma, Solugh y Coleman, 1986; Miranda, Garcia, Baro, Garcia, Pena y Rohrer, 1985). Su velocidad de scanning puede empujarse hacia el dominio de real-time imaging (Bryant, Smith y Quate, 1986). Una técnica para maquinar puntas STM se basa en un proceso simple de ion milling que puede generar puntas ultraafiladas con extremos de un solo átomo; una técnica similar puede generar filos de cuchillo ultraafilados y otras formas de nanotool también (Dietrich, 1984). Dieter Pohl (1987), de IBM-Zurich, considera STM un ejemplo de un grupo de tecnologías microscópicas “stylus”. Se están desarrollando puntas como thermocouples de dos metales diferentes sensibles a cambios extremadamente pequeños de calor, y pipetas huecas capaces de administrar o detectar moléculas individuales en solución. Pohl se refiere a estas capacidades STM como “tasting and smelling” molecular. Otra función relacionada con STM puede “touch and feel”. En “atomic force microscopy,” una palanca nanoscale posicionada por piezo-technology STM es deflectada por contacto y/o movimiento de átomos, moléculas o sus iones circundantes. La deflexión de la palanca inducida por fuerza de Van der Waals es monitorizada por una punta STM o por interferometry. Binnig, Quate y Gerber (1986) proponen medir fuerzas tan pequeñas como 10^-18 newtons usando atomic force microscopy. La forma mecánica y la dinámica estructural pueden explorarse sin hacer tunneling a través del material de la muestra usando este modo, lo que puede ser particularmente importante en el estudio de biomoléculas.

Otro spinoff STM puede conducir a “nanovision”. La resolución de “nearfield microscopy” depende del diámetro de la apertura a través de la cual pasa la luz reflejada. Binnig (1985) describió cómo usar un STM para hacer agujeros de 20 nm en películas metálicas opacas que, al usarse en microscopios ópticos de scanning, se vuelven capaces de resolver rasgos mucho menores que la longitud de onda de la luz. En general, un cono de luz no puede enfocarse en un punto significativamente menor que la wavelength de la luz. Sin embargo, luz que pasa a través de una apertura muchas veces menor en diámetro que su wavelength resulta en un haz estrecho de luz que puede ser escaneado mecánicamente cerca de una muestra examinada. La tecnología STM es capaz de crear nanoapertures, y también el mecanismo de scanning requerido para formar imagen de un área (Figura 10.6). Pohl, Denk y Lanz (1984) describieron su “optical stethoscope”, en el cual “detalles de tamaño 25-nm pueden reconocerse usando radiación de 488-nm”. Una ventaja significativa del concepto de optical stethoscope es “que permite investigar muestras de manera no destructiva en sus entornos nativos” (Lewis, Isaacson, Harootunian y Muray, 1984). Betzig y colegas (1986) concluyen que esta tecnología será “capaz de seguir la evolución temporal de ensamblajes macromoleculares en células vivas … para proporcionar tanto información cinética como alta resolución espacial”. Scanning nanoapertures podrían usar también ultraviolet, X-ray, gamma ray, synchrotron, o haces de partículas para “snoop” en la nanoscale si se encuentran materiales y configuraciones adecuados (Schneiker, 1986).

El breakthrough de Schneiker fue darse cuenta de que las puntas STM pueden usarse como dedos robóticos ultraminiatura, ultraprecisos, que pueden tanto “ver” como usarse para manipular directamente átomos y moléculas individuales en las líneas sugeridas por Feynman. El proceso de scaling down propuesto por Feynman (máquinas que construyen máquinas más pequeñas, y así sucesivamente) puede reducirse a un solo paso. Según el concepto de Schneiker, los STMs pueden enlazarse directamente con la nanoscale para implementar, construir y evaluar Feynman machines y otras nanotechnologies. Señala que muchas biomoléculas naturales como enzymes, t-RNAs, antibodies, cytoskeleton, y muchos compuestos sintéticos proporcionan una amplia variedad de potenciales finger tips para realizar la visión de Feynman de la manipulación molecular. Ya se ha descrito nanomanipulation rudimentaria. Ringger y colegas (1985) han descrito STM nanolithography: grabado superficial a escala atómica. Becker, Golovchenko y Swartzentruber (1987), de Bell Labs, han informado una modificación de un solo átomo de la superficie de un cristal de germanio casi perfecto mediante la punta de tungsteno de un STM. Concluyen que la manipulación de estructuras de tamaño atómico sobre superficies conducirá a “nuevas fronteras en memorias de alta densidad, nuevos dispositivos cuyas propiedades eléctricas están dominadas por quantum-size effects, y modificación de moléculas individuales self replicating”, apoyando las predicciones anteriores de Schneiker. En sus primeros pocos años, STM ha obtenido imágenes de átomos individuales, explorado fuerzas atómicas, manipulado átomos y ganado un premio Nobel. Eventualmente, los STMs y sus spinoffs pueden permitir a investigadores alterar y comunicarse con genes, virus, proteínas, ensamblajes citoesqueléticos, y quizá conciencia biomolecular.

Schneiker y Hameroff (1987) han propuesto un sistema integrado de STM y otras tecnologías para aprovechar mejor las capacidades STM. La “nanotechnology workstation” (Figuras 10.7 y 10.9) propone combinar múltiples puntas STM, optical microscopy, nanoapertures y fiber optic waveguides en un intento esperanzado de synergism. Por ejemplo, el STM es extremadamente “near-sighted”; puede tener dificultad para encontrar su objetivo (“una aguja en un pajar”). Si se integra en un microscopio óptico de alta potencia, el microscopio puede actuar como coarse approach mode para llevar la punta STM al área deseada. Desde allí, el STM puede funcionar como modo “cursor” para el microscopio: capaz de expandir la vista de átomos y moléculas, y manipularlos. En una configuración de la nanotech workstation, cuatro STMs se colocan simétricamente alrededor de un STM central y cada uno forma un ángulo de 45 grados con el plano de la muestra; más tarde pueden aumentarse con interferómetros de fibra óptica para determinación precisa de coordenadas espaciales y control de movimiento (Figura 10.8). El STM central puede usarse para high speed scanning, mientras que los STMs periféricos se usan como oblique STM scanners, nanoaperture scanners, electrodos, “dedos” mecánicos o antenas de frecuencia óptica. Además, otros cuatro mini-brazos ajustados por micrómetro pueden llevar fibras ópticas horizontales: dos para iluminación general y dos para interfaces experimentales.

Objetivos de microscopio óptico reflector pueden posicionarse de modo que el eje óptico sea perpendicular al plano del par opuesto de STMs, y el foco esté donde sus puntas se encontrarían cuando estuvieran completamente extendidas. La óptica de estos microscopios les permitiría mirar alrededor del sistema de iluminación de fibra óptica montado sobre el eje frontal de cada microscopio. El sistema óptico sería achromatic, y capaz de trabajar desde el infrarrojo lejano hasta el ultravioleta, lo que debería conducir a mayor resolución óptica. Un recubrimiento fluorescente para puntas STM (excluyendo los últimos pocos nm) puede ayudar a visualizar su ubicación. El sistema final de imaging debería consistir en detectores solid state cuya salida pueda mostrarse en monitores color de alta resolución: modos STM, microscopio óptico, nanoaperture “nanovision”, etc. (Figuras 10.9 y 10.10).

Un sistema semejante a la STM nanotech workstation puede observar y manipular dinámicamente materiales y sistemas nanoscale, capacidades consistentes con las nociones de Feynman para máquinas moleculares.

Los STMs utilizados para implementar las ideas de Feynman relativas a fabricación y maquinado a nivel atómico y molecular (Feynman machines: “FMs”) han sido denominados por Schneiker “STM/FMs”.

Feynman había señalado la posibilidad de realizar síntesis química mecánicamente. En un esfuerzo por avanzar en esta dirección, Schneiker (1986) propuso los siguientes experimentos STM (Figura 10.11). 1) Usar una punta STM para juntar un par de adatoms (o fragmentos moleculares) sobre un sustrato (o punta STM) a fin de inducir enlace químico. 2) Usar una punta STM para escindir un enlace químico de una molécula adsorbida sobre un sustrato. 3) Usar una enzyme o catalyst sintético adsorbido sobre una punta STM para repetir los experimentos (1) y (2).

Quizá el primer paso en propuestas tan ambiciosas ya se ha logrado. El grupo de Bell Labs (Becker, Golovchenko y Swartzentruber, 1987) usó una punta STM para colocar un solo átomo sobre una superficie de germanio. Otras modificaciones y aplicaciones STM/FM elucidated por Schneiker (1986) incluyen: 1) modificaciones de forma de punta (bisturí, cincel, cilíndrica y otras configuraciones) para operaciones de scanning, scribing, etching, milling y polishing, o para interfaces eléctricas, síntesis electroquímica o maquinado; 2) estructuras adheridas a la punta (enzymes, catalysts sintéticos, shape selective crown ethers, transducer molecules, etc.) para reconocimiento molecular con operaciones de pick, place, join y cleave selectivas por especie (y quizá asistidas electrostática o electromagnéticamente), o sensing nanoambiental; 3) configuraciones de puntas múltiples (configuraciones paralelas o radiales) para usarse como tweezers, jigs y arcs ultraminiatura, o electrodos de interfaz, o para generar campos eléctricos de rotación rápida; y 4) modificación de materiales de punta (aislantes, semiconductores, ferroelectric o ferromagnetic) para modulación longitudinal, electrostática, electromagnetic, magnética, acústica kHz-GHz transversal o torsional, y óptica, en configuraciones mono- o multipolares (Figuras 10.12 y 10.13).

Además de las modificaciones anteriores, los STM/FMs o sus puntas podrían aumentarse con una amplia variedad de sensores y transducers; el atomic force microscope de Binnig, Quate y Gerber (1986) es un ejemplo excelente. El aumento de STM/FMs con interferómetros de fibra óptica (o técnicas comparables) podría proporcionar calibración realtime extremadamente precisa del posicionamiento absoluto y relativo de puntas STM/FM, superando así los problemas de ruido eléctrico, creep, ageing e hysteresis inherentes a los sistemas actuales de piezo-positioning STM. La técnica dada en Dietrich, Lanz y Moore (1984) para fabricar puntas con perfiles cónicos uniformes de punta a base sería útil para STM/FMs que usan puntas múltiples estrechamente espaciadas. Schneiker conjetura que conjuntos de STM/FMs debidamente configurados e instrumentados pueden operar como machine tools con lead screws y bearings efectivamente perfectos. Los STM/FMs también pueden usarse como proximity detectors de resolución subatómica y máquinas de medición de coordenadas sobre superficies conductoras (AFMs se usarían para aislantes) para monitorizar operaciones de nanomachining casi perfectamente superprecisas (limitadas por la granulosidad de los átomos y otras consideraciones de materials science). Así, muchas estructuras y mecanismos mecánicos macroscópicos útiles pueden duplicarse a nivel submicrónico, y muchos de estos mecanismos pueden no requerir lubricación debido al escalamiento force/area y a una disipación de calor muy rápida (Feynman, 1961). Para mecanismos aún más pequeños, sería necesario pasar al enfoque de química mecánica de Feynman para construir dispositivos moleculares mediante una serie de operaciones de unión y recorte. Muchas moléculas sintéticas existentes actualmente podrían utilizarse como building blocks; el sistema molecular de gear and bearing de Yamamoto (1985) proporciona un ejemplo interesante y se piensa que es capaz de rotar alrededor de mil millones de veces por segundo.

Los STM/FMs pueden ejecutar muchos movimientos mecánicos complejos para impulsar tales nanomechanisms (Schneiker, 1986). Por ejemplo, puede realizarse una serie esencialmente infinita de movimientos tridimensionales de punta (líneas rectas simples, círculos, espirales, hélices, etc.) a velocidades actualmente limitadas principalmente por resonancias mecánicas en el sistema de accionamiento de los STMs actuales, otra motivación para miniaturizarlos considerablemente. Así, sería posible, por ejemplo, girar una manivela mecánica de escala molecular (digamos de 2 nm de diámetro) a miles de revoluciones por minuto. De manera similar a flagella y cilia de organismos unicelulares, éstas podrían usarse para propulsión de robots nanoscale y otros usos.

Las capacidades de los STM/FMs hasta ahora no han existido; por lo tanto, las aplicaciones pueden abundar en el futuro cercano a medida que científicos de muchas disciplinas tomen conciencia de esta tecnología versátil y económica.

La propuesta original de Feynman (1961) para máquinas de escala molecular y atómica incluía premios y competición para “interesar a los chicos en este campo”. Ofreció US$1000 a la primera persona que a) redujera la información de la página de un libro a un área 1/25.000 menor en escala lineal para ser leída por un electron microscope, y b) construyera un motor eléctrico que tuviera sólo 1/64 de pulgada cúbica.

El último premio fue entregado por el Prof. Feynman el 28 de noviembre de 1960 a William McLellan, quien construyó un motor eléctrico del tamaño de una mota de polvo (Gilbert, 1961). El primer premio fue otorgado en 1985 a Tom Newman, estudiante de posgrado de Stanford que usó electron beam lithography para reducir una página de A Tale of Two Cities a 5.9 x 5.9 micrómetros y ampliarla de nuevo usando un electron microscope.

Motivado por el deseo de acelerar el desarrollo de tecnología derivada de STM como puente hacia Feynman Machines más poderosas, Schneiker (1985, 1986) ha anunciado una serie de desafíos de construcción y premios (Hansma y Tersoff, 1987). Los desafíos consisten en construir, operar y demostrar públicamente STMs (incluida la parte activa/móvil de los sistemas mecánicos de posicionamiento y scanning) que puedan controlarse desde el exterior, y que (sin contar lead-in wires, fibra óptica, etc.) sean de los siguientes tamaños o menores: (1 mm)³, (100 µm)³, (10 µm)³, (1 µm)³, (100 nm)³ y (10 nm)³. La capacidad de imaging debería ser comparable a la indicada por la imagen en la página 482, vol. 56 de la revista de física Helvetica Physica Acta, 1983. Las dos pruebas de imaging serán: a) formar imagen de una superficie cuadrada de graphite pyrolytic highly ordered de (10 nm)², y b) formar imagen de toda la superficie cónica de otra punta STM de tungsteno atómicamente afilada (no rotatoria), que forme un cono de 60° o menos, extendiéndose 2 nm desde esa punta. Deben hacerse scans sucesivos para demostrar que el dispositivo no modifica estos ítems de prueba. Un par adicional de desafíos son 1: usar un STM/FM para a) sintetizar mecánicamente 10 moléculas de cualquiera de las moléculas esféricas propuestas C60 o C180 conocidas como “Buckminster Fullerene” (Schneiker, 1986), y b) demostrar concluyentemente que la síntesis fue exitosa; y 2: usar un STM/FM para a) sintetizar mecánicamente una capa de graphite de 10 nm x 10 nm, y b) demostrar concluyentemente que la síntesis fue exitosa. Los premios actuales ofrecidos, uno por categoría, son US$1000, con un máximo de un premio pagado por año. Los ganadores potenciales deberían contactar al autor. Se solicitan patrocinadores y premios adicionales. Y como Feynman aconsejó originalmente:

… have some fun! Tengamos una competición entre laboratorios.

La capacidad de usar STM/FMs multi-punta para mechanical chemistry y como interfaces eléctricas podría resolver dos problemas formidables en el desarrollo de dispositivos de molecular computing tal como los imaginó Carter (1983): 1) la síntesis de dispositivos prototipo y 2) hacer conexiones eléctricas individuales, fiables, hacia ellos para pruebas.

Arrays de electrodos nanoscale o puntas STM que comprenden ensamblajes de escala submicrónica pueden ser extremadamente útiles si su posición puede regularse de manera precisa y rápida. Schneiker (1987) ha sugerido que la utilización óptima de materiales piezo-ceramic puede usarse para parallel scanning de arrays nanoscale. El “biomorph-bender” piezo-ceramic descrito por Dieter Pohl y colegas (1986) puede usarse para manipular tales arrays para lectura y escritura paralela rápidas de chips de arrays nanoscale para almacenamiento masivo y procesamiento de información (Figuras 10.14 y 10.15, Schneiker, 1987).

Los STM/FMs podrían usarse para operaciones más convencionales de trimming y reparación ultraprecisos de circuitos o componentes. Los sistemas de posicionamiento extremadamente precisos de STM/FM podrían explotarse para sistemas de wirebonding de escala mínima. Otras aplicaciones derivadas de STM podrían incluir inspección de, e interfacing eléctrico y mecánico con, dispositivos superlattice quantum well o dispositivos “quantum dot” en la escala de nanómetros cúbicos. En 1959, Feynman señaló que usando su estrategia debería ser posible finalmente fabricar lo que ahora se llaman superlattices, y que probablemente tendrían algunas propiedades muy interesantes (Feynman, 1961). Aunque los STM/FMs quizá no se usen finalmente para producir en masa tales dispositivos, podrían usarse para construir prototipos, ayudar a caracterizar dispositivos de prueba y optimizarlos. Sputtering inducido por punta STM (Binnig, Gerber, Rohrer y Weibel, 1985) podría usarse para etch o mill conductores ultrafinos para tales dispositivos. La disponibilidad incluso de pequeños números de dispositivos de rendimiento extremadamente alto tendría gran valor instrumental como interfaces y transducers (Figuras 10.16 a 10.19).

Componentes computacionales consistentes cada uno en unos pocos átomos podrían usar niveles de energía cuantizados o spin effects (Feynman, 1960); si tales dispositivos pudieran diseñarse y ensamblarse, podrían ser miles de veces más rápidos que los dispositivos convencionales usados en los computadores actuales. Otros aspectos de quantum computers se discuten en Maddox (1985), y otras referencias interesantes pueden encontrarse en Schneiker (1986). Interconectar eficientemente estos y otros dispositivos semejantes con el mundo exterior de una manera que pueda utilizar efectivamente su potencial computing bandwidth presenta problemas interesantes en clocking, input/output y otras áreas. Schneiker sostiene que la tecnología optical electronics sugerida por Javan (1985, 1986) podría ser útil en éstas y otras nanoapplications también. Usando micro- y nano-antennas acopladas a radiación láser, campos eléctricos intensos, localizados y de alta frecuencia modulados por la intensidad, phase y polarization del haz láser podrían controlar y alimentar arrays de dispositivos nanoscale construidos por STM/FM. Esta misma idea podría usarse para controlar, alimentar y comunicarse con enjambres de nanorobots móviles.

Durante charlas recientes sobre sus ideas de quantum computing, Feynman especuló brevemente sobre una posibilidad simple para fabricar componentes de nanocomputador: usar puntas STM para hacer agujeros diminutos en láminas metálicas muy delgadas, formando así rejillas para “nanovacuum tubes” de tunneling, quizá de alrededor de 3 a 10 nm de tamaño, o menores (Feynman, 1985, 1986). Dispositivos análogos, pero mucho mayores (hasta escala de 100 nm), con velocidades calculadas de switching en rango de picosegundos, han sido propuestos por Shoulders (1965). Aunque consideró dispositivos aún más pequeños y rápidos, las limitaciones de la tecnología de electron beam micromachining en aquel momento impidieron mayor reducción de tamaño (Shoulders, 1986). Los STM/FMs podrían resolver ese problema y muchos otros. De hecho, el Naval Research Laboratory está estudiando ahora tubos de vacío submicrónicos subpicosecond (milésima de nanosegundo) (Robinson, 1986).

Las interacciones STM no destructivas con material biológico tienen potencial inmenso, suponiendo que se superen ciertos obstáculos técnicos. Los problemas potenciales incluyen los siguientes:

1. Biomoléculas, células y tejidos no son conductores. Electron tunneling a través de estos materiales, si ocurre, puede ser dañino. No obstante, varios grupos, incluido IBM Zurich, han logrado imaging de biomateriales en aire, como DNA recubierto de proteína y estructuras virales. Se piensa que el tunneling ocurre desde la punta hacia la superficie biomolecular, seguido por “low resistance electron transport to the conducting substrate” (Travaglini, Rohrer, Amrein y Gross, 1986). La optical microscopy simultánea, como puede ocurrir con la nanotech workstation, puede ayudar en esta situación, ya que los fotones pueden reducir tunneling barriers. La elección apropiada de longitudes de onda de optical microscopy puede facilitar así el STM imaging permitiendo tunneling currents no dañinas.

Un enfoque alternativo es utilizar un modo de operación atomic force microscope (AFM) para materiales biológicos. En este caso, una disposición de palanca adaptada y montada en un STM recorre la superficie, o se mantiene estable para observar dinámicas mecánicas del material (i.e. protein conformational change). El movimiento de la palanca es monitorizado por el STM, de modo que mapping y dynamics pueden observarse sin tunneling directo a través del biomaterial. Las puntas STM nanoscale de thermocouple y pipette descritas por Pohl de IBM (1987) también pueden ser útiles para materiales biológicos.

2. Los biomateriales deberían estudiarse en un entorno estable lo más parecido posible al medio acuoso dentro del cytoplasm. Temperatura, pH, concentraciones ionic, disponibilidad de grupos fosfato de alta energía y numerosos otros parámetros necesitan regularse estrechamente. Investigadores de la University of California-Santa Barbara han demostrado que STM imaging puede ocurrir en interfaces líquido-sólido ionic. Al aislar las sondas STM hasta muy cerca de sus puntas, aparentemente se evita leakage significativo de corriente hacia el entorno acuoso ionic (Sonnenfeld y Hansma, 1986). Así, STM debería ser aplicable a la caracterización de biomoléculas vivas bajo condiciones fisiológicas estables.

3. Un tercer problema ha sido la “near sightedness” del STM. El grupo de Hansma en Santa Barbara y el equipo IBM-Zurich tuvieron dificultad para localizar moléculas de DNA sobre el sustrato de fondo con el STM. Este problema de “needle in a haystack” se resuelve potencialmente mediante una configuración de nanotechnology workstation en la cual el coarse approach del STM se simplifica por observación visual. Además, pueden utilizarse técnicas de immunofluorescence para identificar objetivos biomoleculares específicos y las propias sondas STM. Campos electrophoretic aplicados al sample stage pueden atraer e inmovilizar biomoléculas cargadas, haciéndolas más fáciles de localizar y estudiar (Lindsay, 1987).

Las aplicaciones potenciales de STM a biología y medicina incluyen imaging repetitivo y mapping estructural de material vivo, estudio no destructivo de cambios estructurales dinámicos como protein receptors (vía alteraciones en el modo AFM), detección de posibles phonons o solitons propagantes (usando configuraciones STM múltiples, una punta puede perturbar y otra detectar la perturbación en una segunda posición sobre una macromolecule o polymer), análisis espectroscópico (i.e. lectura de pares de bases de DNA, comunicación de cytoskeletal lattice), y real time imaging (vía high speed scanning) de estructuras vivas, lo que puede expandir los horizontes de las biociencias experimentales. Además, una capacidad para manipulación nanoscale de biomateriales y orgánulos ofrece una multitud de posibilidades imaginativas. Por ejemplo, unas pocas docenas de STM/FMs multipunta podrían desarrollarse para extraer, manipular, analizar y modificar directamente DNA u otros componentes celulares, asistiendo así enormemente a algunos subcampos de genetic engineering e investigación médica. La síntesis o modulación de moléculas biológicas importantes que son “topologically complex” (e.g. receptors, enzymes, antibodies, cytoskeleton), y que pueden ser difíciles y relativamente costosas usando la química sintética actual, podría llegar a ser factible con STM/FMs. Feynman (1961) comentó que cabe esperar gran progreso en biología cuando “you can simply look at, and work with individual molecules.” Los STM/FMs podrían ayudar a materializar aplicaciones biomédicas aún más grandiosas cuando se usen en combinación con genetic engineering: crear, modificar o programar micro-organisms para usos terapéuticos.

Ettinger (1972):

Si podemos diseñar patrones de comportamiento suficientemente complejos en organismos microscópicamente pequeños, hay posibilidades obvias e interminables, algunas de las más importantes en el área médica. Quizá podamos crear organismos guardianes y carroñeros en la sangre, superiores a los leucocitos y otros agentes de nuestra herencia humana, que cazarán y limpiarán eficientemente una amplia variedad de invasores hostiles o dañinos.

Asimov (1981) sugiere que:

Consideremos las bacterias. Éstas son cosas vivas diminutas compuestas por células individuales mucho más pequeñas que las células en plantas y animales… [Nosotros] podemos, diseñando apropiadamente estos esclavos diminutos nuestros, usarlos para remodelar el mundo mismo y construirlo cerca del deseo de nuestros corazones…

White (1969) propuso una noción similar para máquinas programables de reparación celular:

información genética apropiada puede introducirse por medio de partículas virales construidas artificialmente en una célula congénitamente defectuosa para remedio (y) … reparación. El programa de reparación debe usar las propias rutas de síntesis proteica y metabólicas de la célula para diagnosticar y reparar cualquier daño.

Los enfoques de biomedical nanotechnology que dependen solamente de genetic/protein engineering y self assembly (Asimov, 1981; Aridane, 1983; Drexler, 1981, 1986) están severamente constreñidos por la falta de control y observación directos: los atributos potenciales de STM/FMs. Híbridos y componentes de organismos, estructuras citoesqueléticas, virus y estructuras sintéticas pueden evolucionar, facilitados por capacidades STM/FM, para fabricar, examinar y modificar nanostructures. Ettinger (1972) anticipó “nanominiaturized robots to serve us.” Feynman (1961) informó que un amigo, Albert R. Hibbs, sugirió:

una posibilidad muy interesante para máquinas relativamente pequeñas. Dice que, aunque es una idea muy loca, sería interesante en cirugía si pudieras tragarte al cirujano. Pones el cirujano mecánico dentro del vaso sanguíneo… Otras máquinas pequeñas podrían incorporarse permanentemente dentro del cuerpo…

Feinberg (1985) ve:

… la construcción de nanosensors que podrían implantarse en el cuerpo humano. Podrían … [monitorizar] varias funciones fisiológicas desde moléculas subcelulares hasta tejidos y órganos … esenciales para determinar algunos de los mecanismos involucrados en crecimiento y envejecimiento.

Feinberg (1985) también propuso el uso de energía láser para alimentar y comunicarse con sensores implantados, y para dirigir actividades de nanorobots.

… usando radiación coherente de longitud de onda corta, nosotros también podremos igualar los logros de las células que nos componen, y hacer molecular engineering.

Estas estructuras moleculares serán mucho más complejas que cualquier cosa que la tecnología humana haya logrado hasta ahora… Puede ser posible extender algunos de los métodos que usan … radiación coherente de longitud de onda corta … a nanofabrication así como a ver lo que estamos haciendo en el nanoworld, puesto que microholography puede usarse para desmagnificar patrones así como para magnificarlos.

Existen rationale y aplicabilidad para nanodevices móviles cuyas misiones podrían ser acechar y destruir virus letales o malignidades, excavar vasos sanguíneos obstruidos, corregir expresión genética y diferenciación, reparar o eliminar los procesos de ageing incluidos senile tangles de cytoskeletal proteins, y quizá aumentar capacidades naturales. Virtualmente toda enfermedad podría ser susceptible de visitas domiciliarias intracelulares por tales estructuras, si llegan a existir. Tales nanodevices podrían modelarse a partir de, o utilizar directamente, elementos citoesqueléticos (centriolos, microtúbulos, etc.), virus (bacteriófagos) programados por genes específicamente engineered, y/o controlados por telemetry. Materiales sintéticos, incluidos nano STM/FMs compuestos de piezo-materials, pueden incorporarse.

Ellis (1962) discutió la posibilidad de microteleoperators (y sugirió que protein enzymes pueden funcionar de esta manera). Nanoantennas han sido propuestas por Marks (1985), quien describió dos capas ortogonales (de unos 200 nanómetros de longitud) de arrays de antenas dipolares metálicas que pueden convertir fotones en corriente directa con 75 por ciento de eficiencia. Javan (1985, 1986) ha estudiado metal whiskers que pueden formar tunnel junctions y pueden ser adecuados como nanoantennas. La noción de Feinberg (1985) de comunicación mediante radiación coherente de longitud de onda corta, y el concepto de nanoaperture de Pohl, podrían utilizarse para feedback remoto de nanovision y observación de actividades nanoscale (Schneiker, 1986).

STM/FMs combinados con genetic engineering y técnicas inmunológicas podrían usarse para crear, observar y evaluar tales nanodevices móviles cuyas capacidades serían optimizadas como replicating automata.

Las ideas de máquinas automáticas y robots han existido durante siglos, pero no fue hasta el trabajo de John von Neumann a mediados del siglo XX cuando hubo prueba matemática de la posible existencia de self-replicating automata en un sentido físico real. Suponiendo que pudiera encontrarse el material apropiado, y usando neighbor logic relativamente simple, las subunidades podrían ensamblarse espontáneamente en estructuras complejas, desensamblarse dinámicamente, multiplicarse o reordenarse en configuraciones sucesivas. Freeman Dyson (1979), Schneiker (1986) y otros han considerado la utilidad profunda de tales replicators robóticos hipotéticos en usos y tamaños que van desde exploración del espacio exterior hasta mobiliario doméstico y nanoscale “Hibb’s machines”, o nanodoctors. Dyson (1979) previó self-replicators que, tras ser lanzados desde la Tierra hacia un asteroide o planeta, podrían extraer sus propias materias primas y formar relaciones simbióticas con otras formas de “life”. Shoulders (1961) extendió el concepto de replicators a la nanoscale, donde su existencia podría tener amplios rangos de aplicaciones científicas y médicas.

La implementación de replicators útiles en el mundo real enfrenta muchos obstáculos. Un grupo de estudio de NASA (Bekey y Naugle, 1980) encontró que la famosa prueba de von Neumann hacía supuestos mayores y evitaba problemas significativos. Schneiker (1987) ha resumido un enfoque para simplificar el desarrollo de replicative automata minimizando los diferentes tipos de materiales/partes necesarios, el número de factores dependientes de escala, la tolerancia y desgaste de piezas, y la complejidad de ensamblaje. Otro requisito es aumentar la fiabilidad (i.e. por detección intrínseca de errores, reparación, regeneración). Actualmente, estos rasgos sólo son cumplidos por simulaciones computacionales o estructuras puramente biológicas como cytoskeletal proteins y virus.

Schneiker (1986) señala que microreplicators simples, aumentados con STM/FMs, podrían producir en masa productos de nanotechnology en cantidades virtualmente ilimitadas. Nanotechnology aplicada a nuevos materiales superconductive (y viceversa) puede ayudar a implementar micro-automata replicativos útiles que, a su vez, podrían producir nanodevices en cantidades vastas. Hasta hace poco se pensaba que la superconductividad estaba limitada a temperaturas cercanas al cero absoluto; sin embargo, se ha mostrado que algunos materiales tienen superconductive transitions a temperaturas mucho más cálidas y fácilmente alcanzables (Robinson, 1987).

El aumento dramático en superconducting transition temperatures en ciertos materiales, y la disponibilidad de corriente, imanes y motores sin pérdida pueden anunciar una ola de avances científicos, tecnológicos y económicos. Schneiker sostiene que entre ellos estará la facilitación de tecnología STM (superconductive tunneling), Josephson junctions, sensores magnéticos, así como replicators superconductores. Los materiales superconductores ofrecen beneficios de scaling, simplicidad de diseño, necesidades de baja potencia y alta densidad de componentes. Imanes y bobinas superconductores podrían formar “glue” o “clamps” conmutables para sostener subensamblajes, generar patrones de campo magnético conmutables, dirigir ensamblaje, posicionamiento y funciones dinámicas, accionar motores rotatorios/lineales o formar canales superconductores o guideways para transporte de material (Schneiker, 1987).

La inteligencia colectiva que ocurre en parallel replicating automata ha sido estudiada por Christopher Langton (1986), de Los Alamos National Laboratories. Langton es el organizador de una conferencia de Los Alamos sobre “Artificial Life”, el estudio de sistemas computacionales que exhiben comportamiento característico de la vida natural. Explorando modelos de cellular automata y self-replicators, Langton (1987) espera “extract the molecular logic of living systems”.

Langton (1987) afirma:

La tecnología microelectrónica y genetic engineering pronto nos darán la capacidad de crear nuevas formas de vida in silico así como in vitro. Esta capacidad presentará a la humanidad los desafíos técnicos, teóricos y éticos de mayor alcance que haya enfrentado jamás.