Interessanti esperimenti sui batteri Escherichia coli

Un team di ricercatori della Columbia University di New York City sta eseguendo interessanti esperimenti sui batteri Escherichia coli. Sottoponendo i batteri a delle piccole scale elettriche. Essi modificano i propri modelli genomici. In sostanza i ricercatori possono attivare o disattivare due diversi modelli genomici. Uno con “l’elettricità accesa”. Ed uno con “l’elettricità spenta”.

A cosa può servire tutto ciò? Questi due stati possono essere l’equivalente degli 1 e degli 0 che si utilizzano nei computer. Nello specifico nel sistema binario.

Con precise sequenze di scosse elettriche, per esempio. Si possono assegnare a ciascuna sequenza una lettera dell’alfabeto. Oppure un numero o qualsiasi altro carattere esistente.
Il bello è che i batteri possono trasmettere il loro profilo genomico. E quindi loro “dati” ai discendenti.

I dati vengono dunque “copiati” a ridondanza di generazione in generazione e ciò può proteggere gli stessi dati dalla degradazione che può essere causata, per esempio, da contaminanti.
Inoltre i ricercatori si sono accorti durante gli esperimenti che gli stessi dati e quindi i messaggi possono essere letti anche quando l’Escherichia coli veniva mescolato con altre specie batteriche, come rileva Nature.

Potrebbe dunque trattarsi di una nuova modalità di archiviazione dei dati digitali direttamente nei genomi delle cellule dei batteri viventi e non dunque in molecole di DNA. Uno studio che descrive in dettaglio questa procedura è stato pubblicato su Nature Chemical Biology.

“Dimostriamo la codifica dei dati multiplex in popolazioni di cellule con codice a barre per produrre un’archiviazione di informazioni significative e capacità fino a 72 bit, che possono essere mantenute per molte generazioni in ambienti aperti naturali”, spiegano e gli stessi ricercatori nell’abstract dello studio che dichiarano di aver utilizzato, tale scopo, una tecnologia CRISPR adattata.

Il DNA è stato il mezzo di memorizzazione delle informazioni predominante per la biologia e rappresenta una grande promessa come mezzo di dati ad alta densità di prossima generazione nell’era digitale.