Биологические компьютеры используют биологически полученные молекулы, такие как ДНК и/или белки , для выполнения цифровых или реальных вычислений .
Разработка биокомпьютеров стала возможной благодаря развитию новой науки нанобиотехнологии . Термин нанобиотехнология может быть определен несколькими способами; в более общем смысле нанобиотехнологию можно определить как любой тип технологии, которая использует как наноматериалы (т. е. материалы с характерными размерами 1-100 нанометров ) , так и биологические материалы. [1] Более ограничительное определение рассматривает нанобиотехнологию более конкретно как проектирование и конструирование белков, которые затем могут быть собраны в более крупные функциональные структуры [2] [3] Реализация нанобиотехнологии, как определено в этом более узком смысле, предоставляет ученым возможность конструировать биомолекулярные системы специально так, чтобы они взаимодействовали таким образом, который в конечном итоге может привести к вычислительной функциональности компьютера .
Биокомпьютеры используют биологически полученные материалы для выполнения вычислительных функций. Биокомпьютер состоит из пути или серии метаболических путей, включающих биологические материалы, которые спроектированы так, чтобы вести себя определенным образом на основе условий (входных данных) системы. Результирующий путь реакций, который происходит, представляет собой выход, который основан на инженерном проекте биокомпьютера и может быть интерпретирован как форма вычислительного анализа. Три различных типа биокомпьютеров включают биохимические компьютеры, биомеханические компьютеры и биоэлектронные компьютеры. [4]
Биохимические компьютеры используют огромное разнообразие обратных связей, характерных для биологических химических реакций , для достижения вычислительной функциональности. [5] Обратная связь в биологических системах принимает множество форм, и множество различных факторов могут обеспечивать как положительную, так и отрицательную обратную связь для конкретного биохимического процесса, вызывая либо увеличение химического выхода, либо уменьшение химического выхода соответственно. Такие факторы могут включать количество присутствующих каталитических ферментов, количество присутствующих реагентов, количество присутствующих продуктов и наличие молекул, которые связываются с любым из вышеупомянутых факторов и, таким образом, изменяют его химическую реактивность. Учитывая природу этих биохимических систем, которые регулируются посредством множества различных механизмов, можно спроектировать химический путь, включающий набор молекулярных компонентов, которые реагируют, чтобы произвести один конкретный продукт при одном наборе определенных химических условий и другой конкретный продукт при другом наборе условий. Наличие конкретного продукта, который является результатом пути, может служить сигналом, который может быть интерпретирован — наряду с другими химическими сигналами — как вычислительный выход, основанный на начальных химических условиях системы (вход).
Биомеханические компьютеры похожи на биохимические компьютеры в том, что они оба выполняют определенную операцию, которая может быть интерпретирована как функциональное вычисление, основанное на определенных начальных условиях, которые служат входными данными. Однако они различаются тем, что именно служит выходным сигналом. В биохимических компьютерах наличие или концентрация определенных химических веществ служит выходным сигналом. В биомеханических компьютерах, однако, механическая форма определенной молекулы или набора молекул при наборе начальных условий служит выходными данными. Биомеханические компьютеры полагаются на природу определенных молекул, чтобы принимать определенные физические конфигурации при определенных химических условиях. Механическая трехмерная структура продукта биомеханического компьютера обнаруживается и интерпретируется соответствующим образом как вычисленный выходной сигнал.
Биокомпьютеры также могут быть сконструированы для выполнения электронных вычислений. Опять же, как и в случае биомеханических и биохимических компьютеров, вычисления выполняются путем интерпретации определенного выходного сигнала, который основан на начальном наборе условий, которые служат входными данными. В биоэлектронных компьютерах измеренный выходной сигнал представляет собой природу электропроводности , которая наблюдается в биоэлектронном компьютере. Этот выходной сигнал включает специально разработанные биомолекулы, которые проводят электричество весьма специфическим образом на основе начальных условий, которые служат входными данными биоэлектронной системы.
В биовычислениях на основе сетей [6] самодвижущиеся биологические агенты, такие как молекулярные моторные белки или бактерии, исследуют микроскопическую сеть, которая кодирует интересующую математическую задачу. Пути агентов через сеть и/или их конечные позиции представляют собой потенциальные решения проблемы. Например, в системе, описанной Николау и др. [6], подвижные молекулярные моторные филаменты обнаруживаются на «выходах» сети, кодирующей NP-полную задачу SUBSET SUM. Все выходы, посещенные филаментами, представляют собой правильные решения алгоритма. Выходы, которые не посещены, не являются решениями. Белками подвижности являются либо актин и миозин, либо кинезин и микротрубочки. Миозин и кинезин, соответственно, прикреплены к нижней части каналов сети. При добавлении аденозинтрифосфата (АТФ) актиновые филаменты или микротрубочки продвигаются через каналы, таким образом исследуя сеть. Преобразование энергии из химической энергии (АТФ) в механическую энергию (подвижность) является весьма эффективным по сравнению, например, с электронными вычислениями, поэтому компьютер, помимо того, что он является чрезвычайно параллельным, также использует на порядки меньше энергии на каждом вычислительном шаге.
Поведение биологически полученных вычислительных систем, таких как эти, зависит от конкретных молекул, которые составляют систему, которые в основном являются белками, но также могут включать молекулы ДНК. Нанобиотехнология предоставляет средства для синтеза множества химических компонентов, необходимых для создания такой системы. [ требуется ссылка ] Химическая природа белка диктуется его последовательностью аминокислот — химических строительных блоков белков. Эта последовательность, в свою очередь, диктуется определенной последовательностью нуклеотидов ДНК — строительных блоков молекул ДНК. Белки производятся в биологических системах посредством трансляции нуклеотидных последовательностей биологическими молекулами, называемыми рибосомами , которые собирают отдельные аминокислоты в полипептиды, которые образуют функциональные белки на основе нуклеотидной последовательности, которую интерпретирует рибосома. В конечном итоге это означает, что можно спроектировать химические компоненты, необходимые для создания биологической системы, способной выполнять вычисления, спроектировав нуклеотидные последовательности ДНК для кодирования необходимых белковых компонентов. Кроме того, сами синтетически разработанные молекулы ДНК могут функционировать в определенной биокомпьютерной системе. Таким образом, применение нанобиотехнологий для проектирования и производства синтетических белков, а также проектирования и синтеза искусственных молекул ДНК, может позволить создать функциональные биокомпьютеры (например, вычислительные гены ).
Биокомпьютеры также могут быть разработаны с использованием клеток в качестве основных компонентов. Химически индуцированные системы димеризации могут быть использованы для создания логических вентилей из отдельных клеток. Эти логические вентили активируются химическими агентами, которые вызывают взаимодействия между ранее не взаимодействующими белками и запускают некоторые наблюдаемые изменения в клетке. [7]
Сетевые биокомпьютеры проектируются путем нанопроизводства оборудования из пластин, где каналы протравливаются с помощью электронно-лучевой литографии или нано-импринтной литографии. Каналы проектируются с высоким соотношением сторон поперечного сечения, чтобы белковые нити были направлены. Кроме того, расщепленные и проходные соединения проектируются таким образом, чтобы нити распространялись в сети и исследовали разрешенные пути. Поверхностное силанирование гарантирует, что белки подвижности могут быть прикреплены к поверхности и оставаться функциональными. Молекулы, которые выполняют логические операции, получены из биологической ткани.
Все биологические организмы обладают способностью к самовоспроизведению и самосборке в функциональные компоненты. Экономическая выгода биокомпьютеров заключается в этом потенциале всех биологически полученных систем к самовоспроизведению и самосборке при соответствующих условиях. [4] : 349 Например, все необходимые белки для определенного биохимического пути, который может быть модифицирован для использования в качестве биокомпьютера, могут быть синтезированы много раз внутри биологической клетки из одной молекулы ДНК. Затем эта молекула ДНК может быть реплицирована много раз. Эта характеристика биологических молекул может сделать их производство высокоэффективным и относительно недорогим. В то время как электронные компьютеры требуют ручного производства, биокомпьютеры могут производиться в больших количествах из культур без необходимости какой-либо дополнительной техники для их сборки.
В настоящее время существуют биокомпьютеры с различными функциональными возможностями, которые включают операции «двоичной» логики и математические вычисления. [5] Том Найт из Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института первым предложил схему биохимических вычислений, в которой концентрации белков используются в качестве двоичных сигналов, которые в конечном итоге служат для выполнения логических операций. [4] : 349 При определенной концентрации или выше определенного биохимического продукта в химическом пути биокомпьютера указывается сигнал, который является либо 1, либо 0. Концентрация ниже этого уровня указывает на другой, оставшийся сигнал. Используя этот метод в качестве вычислительного анализа, биохимические компьютеры могут выполнять логические операции, в которых соответствующий двоичный вывод будет происходить только при определенных логических ограничениях на начальные условия. Другими словами, соответствующий двоичный вывод служит логически выведенным выводом из набора начальных условий, которые служат предпосылками, из которых может быть сделан логический вывод. В дополнение к этим типам логических операций, биокомпьютеры также продемонстрировали другие функциональные возможности, такие как математические вычисления. Один из таких примеров был предоставлен WL Ditto, который в 1999 году создал биокомпьютер, состоящий из нейронов пиявки в Georgia Tech, который был способен выполнять простое сложение. [4] : 351 Это лишь некоторые из известных применений, для которых уже были спроектированы биокомпьютеры, и возможности биокомпьютеров становятся все более сложными. Из-за доступности и потенциальной экономической эффективности, связанной с производством биомолекул и биокомпьютеров, как отмечалось выше, развитие технологии биокомпьютеров является популярным, быстрорастущим предметом исследований, который, вероятно, увидит большой прогресс в будущем.
В марте 2013 года группа биоинженеров из Стэнфордского университета под руководством Дрю Энди объявила, что они создали биологический эквивалент транзистора , который они назвали « транскриптором ». Изобретение стало последним из трех компонентов, необходимых для создания полностью функционального компьютера: хранение данных , передача информации и базовая система логики . [8]
В июле 2017 года отдельные эксперименты с E. Coli , опубликованные в Nature, показали потенциал использования живых клеток для вычислительных задач и хранения информации. Команда, сформированная из сотрудников Института биодизайна в Университете штата Аризона и Института биологической инженерии Висса в Гарварде, разработала биологический компьютер внутри E. Coli, который реагировал на дюжину входных данных. Команда назвала компьютер «рибокомпьютер», так как он состоял из рибонуклеиновой кислоты. Исследователи Гарварда доказали, что можно хранить информацию в бактериях, успешно архивировав изображения и фильмы в ДНК живых клеток E. coli . [9]
В 2021 году группа под руководством биофизика Санграма Бага провела исследование с использованием E. coli для решения задач лабиринта 2 x 2, чтобы изучить принцип распределенных вычислений между клетками. [10] [11]
Параллельные биологические вычисления с сетями, где движение биоагента соответствует арифметическому сложению, были продемонстрированы в 2016 году на примере SUBSET SUM с 8 возможными решениями. [6]
Было разработано много примеров простых биокомпьютеров, но возможности этих биокомпьютеров очень ограничены по сравнению с коммерчески доступными небиологическими компьютерами. Некоторые люди считают, что биокомпьютеры имеют большой потенциал, но это еще предстоит продемонстрировать. Потенциал решения сложных математических задач с использованием гораздо меньшего количества энергии, чем стандартные электронные суперкомпьютеры, а также возможность выполнять более надежные вычисления одновременно, а не последовательно, мотивирует дальнейшее развитие «масштабируемых» биологических компьютеров, и несколько финансирующих агентств поддерживают эти усилия. [12] [13]