Спецпроєкти

Биокомпьютеры: как молекулы позволяют вычислять и исследовать мир


Почти все предметы и живые существа содержат информацию и благодаря ей взаимодействуют. Люди общаются между собой благодаря определенным лингвистическим алгоритмам, механика вещей существует по законам физики, что тоже является набором правил.

На атомном уровне одно из заданий генов (части ДНК) – кодирование. На такие природные возможности организма обратили внимание ученые, которые и решили использовать ДНК для создания биокомпьютеров. Рассказываем, что из этого получилось.

Клетки и биокомпьютеры

Клетки являются отличной базой для создания вычислительных машин. Они могут хранить информацию, реагировать на раздражители по четким правилам, которые можно превратить в синтаксис языка программирования, и очень быстро выполняют операции.

Каждая клетка содержит достаточно физической сложности, чтобы теоретически быть мощной вычислительной единицей. Кроме того, благодаря миниатюрным размерам их можно сотнями тысяч запаковать в крошечные физические объекты.

Исследователи из Массачусетского технологического института (дальше – МИТ) сделали шаг к будущему – прототипам биологических компьютеров на основе клеток. 

Сейчас такая биомашина может выполнять простые вычислительные операции, хранить их и доставать из памяти.

Массачусетский технологический институт был одним из самых плодотворных исследовательских центров, занимавшихся этой темой. В 2013 году команда ученых МИТ разработала биологическую «машину состояний».

Машина состояний – это простая (хотя не обязательно) форма компьютера или компьютерной модели, в которой машина находится только в одном из возможных состояний и может переключаться между ними в соответствии со входными данными.

Классический пример машины состояний – торговый автомат. Счетчик на самом деле не занимается математикой, а просто знает: если он уже имеет пять центов и получает пять центов, должен перейти в состояние «у меня 10 центов». Это состояние перезаписывает предыдущее «у меня есть пять центов», а определенный набор правил учитывает возможные номиналы следующих монет. Эти вычислительные процессы не слишком сложные.

Подобная идея автомата состояния может применяться в живой клетке из методов генетических манипуляций; геном ДНК предоставляет всю функциональность, необходимую для создания полезного автомата состояния. Сейчас ученые работают над тем, как правильно использовать эти функции.

В Массачусетском технологическом институте исследовали штамм E.coli и разработали компьютер состояний, использовав алгоритмы функционирования генома. Когда ученые подают конкретную комбинацию химических сигналов, клетка высвобождает фермент, который повлияет на заранее запрограммированный участок ДНК. Именно действие рекомбиназы и их взаимодействие с короткими последовательностями открывают новые возможности в клеточных вычислениях.

В ответ на каждую входную переменную (определенный химический агент) рекомбиназа или удалит, или инвертирует связанную с ней часть генома. Часть генома, которая подверглась воздействию, будет доступна для связывания с последующей рекомбиназой. Рекомбиназа В сможет взаимодействовать с той частью генома, на которую повлияла рекомбиназа А и не удалила ее. Если часть генома удалена, рекомбиназа В сделает что-то другое, или, возможно, вообще ничего.

Это означает, что ответы на переменные буду сохраняться в последовательности самой ДНК. Кроме того, можно увидеть алгоритм выполненных действий благодаря сочетанию каждого состояния со специфически окрашенным флуоресцентным белком. Например, взаимодействие с рекомбиназой А и рекомбиназой В будет приводить к образованию красных и зеленых флуоресцентных белков соответственно.

Эта экспериментальная машина состояния (биосостояния) использует только три цвета флуоресценции (красный, зеленый и синий). Сочетая эти цвета, можно визуально различать относительно небольшое количество входных данных: неполный набор гормонов, сигнальные молекулы и т. п. При этом исследователи работают над расширением функционала «машины».

Такой метод фиксирования взаимодействий с геномом позволит в перспективе отслеживать экспрессию генов – процесс, при котором информация генов (нуклеотидная последовательность) используется для синтеза функционального продукта: белка или РНК.

Отслеживание генов является непростой задачей для биологов. Очень трудно отследить схему экспрессии генов, которая необходима для развития стволовых клеток, например, в коре головного мозга. Зная путь клеток, который они естественно проходят, мы могли бы повторить его синтеза.

Другое исследование представила группа ученых из Национального университета в Инчхоне (INU), Южная Корея. Они объявили о разработке молекулярного ДНК-процессора, который назвали «Микрожидкостным процессором».

Описание работы их разработки опубликовано в журнале ACS Nano в статье «Программируемый микрожидкостный процессор для работы с бинарной логикой на основе ДНК». В ней подробно описан лабораторный прототип процессора, существующего в компактном форм-факторе и включающего элементы отделки ДНК для выполнения ряда основных операций бинарной логики. Процессор может быть запрограммирован с обычного ПК или смартфона.

Сейчас прототип выполняет ключевые операции: AND, OR, XOR и NOT.

С помощью 3D-принтера печатается пластиковая или силиконовая модель процессора. Это прямоугольная пластина, в которой есть отверстия для попадания жидкости. От них идет разветвленная система каналов, по которой разная жидкость протекает и смешивается между собой.

В качестве входных данных используются различные одноцепочечные ДНК, и находятся они в жидких субстратах. Если ДНК состоит из «комплементарной последовательности Уотсона – Крика к матричной ДНК», то в паре с матричной ДНК она образует двухцепную ДНК. Результат «истина» или «ошибка» зависит от размера образованной ДНК.

Управление ДНК-процессором осуществляется с помощью системы клапанов, которые засасывают жидкости в зависимости от выбранной логической операции.

Какой потенциал имеет исследование МИТ?

Мы уже имеем компьютеры, и их современные процессоры гораздо быстрее обрабатывают информацию, чем живые клетки. Пока биологический компьютер МИТ может проводить операции максимум с четырехзначными числами. Кроме того, считать флуоресцентный отчет также требует гораздо большего времени, чем просто вывести результат на интерфейс с помощью электрического импульса.

Ответ находится в энергоэффективности

Запуск алгоритмов – это всегда затраты электроэнергии. Например, процессы мощного искусственного интеллекта будут потреблять гигаватты часов электроэнергии ежегодно. Биотехнологии могут стать доступным решения такой «прожорливости» современных машин. Возможно, что Е.соli не заменит по скорости серверы компаний-гигантов, но обслуживание последних стоит миллионы долларов, а биокомпьютер работает только на нескольких распространенных, дешевых метаболитах.

Компьютеры нужно хранить в хорошо охлажденных помещениях, тогда как некоторые бактерии вполне счастливо живут в этом огромном бассейне кислот.

Нужно сказать и о размере клеток по сравнению с самыми миниатюрными процессорами, которые всегда работают в симбиозе с другим «железом». Кроме того, биокомпьютеры являются лучшей системой для изучения окружающей среды. Например, вы можете поместить бактерию в водоем и посмотреть через некоторое время, изучив ее геном, на изменения, которые влияли на среду, где она находилась.

Живые клетки могут существовать на дне океана, в верхних слоях атмосферы, устьях действующих вулканов и древних озерах. Все это можно изучать.

Не стоит забывать и о медицине. Возможно, однажды будут использоваться программируемые бактерии для чтения аспектов биохимии кровотока человека у пациентов. Сейчас такая технология кажется более реальной, чем создание нанороботов для достижения того же самого.

Несмотря на разное функционирование клеток и компьютеров, алгоритм их работы довольно понятный. Невозможно сказать, что какой-нибудь умный кодер мог бы сделать с алгоритмом, разработанным с нуля для использования миллионов или даже миллиардов простых сетевых компьютеров. Даже если каждый компьютер является относительно медленным или ограниченным, эта техника может предложить уникально эффективные пути преодоления ранее сложных или непроходимых барьеров.

Это все фантазии и предположения, но исследователи биотехнологий делают первые шаги к этой цели. Неизвестно, будут ли эти простые биологические машины иметь такое же влияние на технический прогресс, как компьютеры, но потенциал, бесспорно, есть.

#bit.ua
Читайте нас в
Telegram
Мы в Телеграме
подписывайтесь

Долучайтеся до нашого Telegram-каналу з тестами! 🧐