ДНК-комп'ютер

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
ДНК-комп'ютер
З матеріалу нуклеїнові кислоти
Анімація структури ділянки ДНК. Азот: синій, кисень: червоний, вуглець: зелений, водень: білий, фосфор: оранжевий.

ДНК-комп'ютер — обчислювальна система, що використовує обчислювальні можливості молекул ДНК. ДНК-комп'ютер передбачає використання величезної потужності паралельної обробки та ємності зберігання інформації ДНК для виконання складних обчислень.

Ця форма обчислень використовує здатність молекул ДНК зберігати величезні обсяги інформації у своїй структурі — 215 петабайт (215 мільйонів гігабайт) інформації може бути збережено лише в одному грамі ДНК.[1] Інформація закодована в послідовності нуклеотидів - аденіну (A), цитозину (C), гуаніну (G) і тиміну (T), які утворюють будівельні блоки ДНК. Маніпулюючи цими послідовностями за допомогою біохімічних реакцій, обчислення ДНК дозволяють представляти та обробляти дані дуже паралельним і масово розподіленим способом.

Однією з найвидатніших особливостей обчислення ДНК є його здатність до паралелізму, коли численні операції можуть виконуватися одночасно завдяки властивій природі молекул ДНК, що утворюють мільярди паралельних реакцій. Цей паралелізм може дозволити ДНК-комп’ютерам вирішувати складні обчислювальні проблеми в безпрецедентному масштабі та швидкості.

Крім того, ДНК-обчислення показали багатообіцяючі можливості для вирішення певних класів проблем, таких як оптимізація[2], криптографія[3] та розпізнавання образів[4][5]. Алгоритми в обчисленні ДНК використовують унікальні властивості ланцюгів ДНК, використовуючи їх здатність виконувати такі операції, як вирівнювання послідовностей, гібридизація та самозбірка для виконання обчислень.

Незважаючи на свій величезний потенціал, ДНК-обчислення все ще перебувають на стадії розвитку та стикаються з проблемами, пов’язаними з масштабованістю, рівнем помилок і практичним впровадженням. Дослідники продовжують досліджувати шляхи подолання цих перешкод і розкриття повного потенціалу ДНК як обчислювального субстрату. ДНК-комп'ютер є перспективною технологією в обчислювальній науці[en], пропонуючи зазирнути в майбутнє, де біологічні молекули рухатимуть наступне покоління обчислень, обіцяючи неперевершену обчислювальну потужність і можливості вирішення проблем.

Історія[ред. | ред. код]

Біокомп'ютер Адлемана[ред. | ред. код]

В 1994 році Леонард Адлеман, професор університету Південної Каліфорнії, продемонстрував, що за допомогою пробірки з ДНК можна вельми ефектно розв'язати класичну комбінаторну «задачу комівояжера» (найкоротший маршрут обходу вершин графу). Класична комп'ютерна архітектура вимагає безліч обчислень з випробуванням кожного варіанту.

Метод ДНК дозволяє відразу згенерувати всі можливі варіанти розв'язків за допомогою відомих біохімічних реакцій. Потім можливо швидко відфільтрувати саме ту молекулу-нитку, в якій закодована потрібна відповідь. Проблеми, що виникають при цьому:

  1. Потрібна надзвичайно трудомістка серія реакцій, що проводяться під ретельним спостереженням.
  2. Існує проблема масштабування завдання.

Біокомп'ютер Едлмана відшукував оптимальний маршрут обходу для 7 вершин графу. Але чим більше вершин графу, тим більше біокомп'ютеру вимагається ДНК-матеріалу. Було підраховано, що при масштабуванні методики Едлмана для розв'язку завдання обходу не 7 пунктів, а близько 200, вага ДНК для представлення всіх можливих розв'язків перевищить вагу нашої планети.

Скінченний біоавтомат Шапіро[ред. | ред. код]

Скінченний біоавтомат Шапіро — технологія багатоцільового ДНК-комп'ютера, що розробляється ізраїльським професором Ехудом Шапіро (Ehud Shapiro) з Вейцмановського інституту. Його основою є вже відомі властивості біомолекул, таких як ферменти. Принцип дії ДНК-комп'ютера схожий на принцип дії теоретичного пристрою, відомого в математиці як «скінченний автомат» або машина Тюрінга.

Сучасність[ред. | ред. код]

У 2023 році в провідному науковому журналі Nature було опубліковане дослідження, в якому команда дослідників із Китаю розробила ДНК-інтегральну схему (DIC) із надзвичайною універсальністю, яка здатна формувати 100 мільярдів схем, кожна з яких здатна запускати власну програму. Це являє собою значний прогрес у обчисленнях ДНК, вирішуючи проблеми програмованості та масштабованості для обчислень загального призначення. DIC були сконструйовані з використанням програмованих вентильних матриць на основі ДНК (DPGA), і експерименти продемонстрували їх здатність розв’язувати математичні рівняння, та потенційно відкриває шлях для застосування в таких сферах, як діагностика захворювань. Крім того, дослідники досягли мінімального ослаблення сигналу, що стало вирішальним кроком до масштабованих та адаптованих обчислень ДНК.[6]

Також у 2023 році в науковому журналі Science Advances було представлено техніку замороження-відтавання для 20-120-кратного збільшення швидкості реакцій в ДНК-обчисленнях.[7]

Принципи обчислення ДНК[ред. | ред. код]

Обчислення ДНК спирається на унікальні властивості молекул ДНК. Ці властивості включають здатність ДНК зберігати й обробляти величезні обсяги інформації паралельно, її високу щільність інформації та здатність виконувати операції на молекулярному рівні.

У ДНК-обчисленнях інформація представлена ​​за допомогою ланцюгів ДНК. Чотири нуклеотидні основи — аденін (A), цитозин (C), гуанін (G) і тимін (T) — служать основними одиницями інформації. Обчислення здійснюється шляхом маніпулювання та комбінування цих ниток ДНК за допомогою біохімічних реакцій.

Техніка обчислення ДНК[ред. | ред. код]

Переміщення ланцюга ДНК[ред. | ред. код]

Ця техніка передбачає використання молекул ДНК, які можуть зв’язуватися з певними послідовностями ДНК і заміщати інші ланцюги передбачуваним чином. Це дозволяє реалізувати логічні ворота та прості обчислювальні процеси.[8]

ДНК-ферменти[ред. | ред. код]

ДНК-ферменти, є каталітичними молекулами, які можуть виконувати специфічні хімічні реакції з ДНК. Їх можна використовувати для проведення ферментативних обчислень і посилення сигналів у системах на основі ДНК.[9][10]

ДНК-оригамі[ред. | ред. код]

ДНК-оригамі передбачає згортання ланцюгів ДНК у певні форми та структури. Його використовували для створення складних ДНК-нанопристроїв, які можуть виконувати обчислення в молекулярному масштабі.[11][12][13]

Техніка Адлемана[ред. | ред. код]

Оригінальна техніка обчислення ДНК Адлемана передбачає кодування обчислювальної задачі в ланцюгах ДНК, виконання операцій над ланцюгами за допомогою біохімічних реакцій, а потім отримання рішення шляхом спостереження за отриманими моделями ДНК.[14]

Застосування[ред. | ред. код]

Обчислення ДНК показало перспективу в кількох сферах, зокрема в наступних[15].

Проблеми оптимізації[ред. | ред. код]

Обчислення ДНК було застосовано для вирішення проблем оптимізації, таких як задача комівояжера[16], розфарбовування графів і згортання білків. Величезний паралелізм і здатність зберігати інформацію роблять ДНК добре придатною для вирішення таких проблем.

Дослідження 2023 року стало вирішальним кроком до масштабованих та адаптованих обчислень ДНК.[6]

Криптографія[ред. | ред. код]

Методи шифрування на основі ДНК досліджувалися як потенційне рішення для безпечного зв’язку. Молекули ДНК можна використовувати для кодування та декодування інформації, забезпечуючи новий підхід до алгоритмів шифрування.[17][18][19][20]

Зберігання даних[ред. | ред. код]

ДНК має потенціал для зберігання величезних обсягів інформації в компактній формі. Дослідники розробили методи кодування та отримання цифрових даних у молекулах ДНК, що відкриває можливості для тривалого зберігання даних із високою щільністю.[21][22][23][24]

У статті 2023 року, опублікованій в Nature Communications, дослідники докладно описали метод захоплення двовимірних світлових візерунків у ДНК шляхом використання оптогенетичних схем для запису світла в ДНК, кодування просторових місць за допомогою штрих-кодування та отримання збережених зображень за допомогою високопродуктивного секвенування наступного покоління. Дослідники продемонстрували кодування кількох зображень у ДНК загальною довжиною 1152 біти, вибіркове отримання зображень, а також стійкість до висихання, тепла та ультрафіолетового випромінювання. Також дослідники продемонстрували успішне мультиплексування з використанням кількох довжин хвиль світла, захоплюючи 2 різні зображення одночасно за допомогою червоного та синього світла. Таким чином, дослідники створили «живу цифрову камеру», прокладаючи шлях, за їх словами, до інтеграції біологічних систем із цифровими пристроями.[25]

Біомедицина[ред. | ред. код]

Діагностика[ред. | ред. код]

Стаття 2022 року, опублікована в Applied Science, представила нову концепцію створення біочіпів за допомогою біомолекулярних ДНК-комп’ютерів, підкреслюючи їхній потенціал у автоматизації процесів ПЛР. Запропонований підхід Queue-PCR означає нове застосування біомолекулярних комп’ютерів, пропонуючи можливості для автоматизації методів молекулярної генетики та пропонуючи інтеграцію методів машинного навчання для проектування біочіпів на основі унікальних нуклеотидних послідовностей.[26]

Виклики та перспективні напрямки[ред. | ред. код]

Незважаючи на те, що обчислення ДНК може бути перспективною технологією, необхідно вирішити кілька проблем, перш ніж його можна буде широко застосовувати. Ці виклики включають високу кількість помилок, пов’язаних з біохімічними реакціями, високу вартість синтезу та секвенування ДНК, а також складність масштабування систем на основі ДНК.

Майбутні дослідження ДНК-комп’ютерів спрямовані на подолання цих проблем і пошук нових застосувань. Прогрес у синтезі ДНК, технологіях секвенування та методах виправлення помилок є вирішальними для реалізації повного потенціалу обчислень ДНК.

Див. також[ред. | ред. код]

Література[ред. | ред. код]

Книги[ред. | ред. код]

Статті[ред. | ред. код]

Посилання[ред. | ред. код]


Примітки[ред. | ред. код]

  1. Service, Robert (2 березня 2017). DNA could store all of the world's data in one room. Science. doi:10.1126/science.aal0852. ISSN 0036-8075. Процитовано 29 грудня 2023. 
  2. AbdelRassoul, Roshdy; Ieee, Sm; Abd El-Bary, Abd El-Menem; El-Ebshihy, Aya (1 січня 2020). LNA Design Optimization Using DNA Computing. Journal of Physics: Conference Series. Т. 1447, № 1. с. 012048. doi:10.1088/1742-6596/1447/1/012048. ISSN 1742-6588. Процитовано 29 грудня 2023. 
  3. Gao, Jiechao; Xie, Tiange (1 січня 2023). Namasudra, Suyel (ред.). Chapter Three - DNA computing in cryptography. Advances in Computers. Т. 129. Elsevier. с. 83–128. doi:10.1016/bs.adcom.2022.08.002. 
  4. Hiratani, Moe; Kawano, Ryuji (17 липня 2018). DNA Logic Operation with Nanopore Decoding To Recognize MicroRNA Patterns in Small Cell Lung Cancer. Analytical Chemistry (англ.). Т. 90, № 14. с. 8531–8537. doi:10.1021/acs.analchem.8b01586. ISSN 0003-2700. Процитовано 29 грудня 2023. 
  5. Yang, Qianyun; Wang, Ruiyan; Wu, Kun; Li, Di (15 вересня 2023). DNA Processor Modules Enabled Pattern Recognition of Extracellular Vesicles for Facile Cancer Diagnosis †. Chinese Journal of Chemistry (англ.). Т. 41, № 18. с. 2269–2274. doi:10.1002/cjoc.202300135. ISSN 1001-604X. Процитовано 29 грудня 2023. 
  6. а б Lv, Hui; Xie, Nuli; Li, Mingqiang; Dong, Mingkai; Sun, Chenyun; Zhang, Qian; Zhao, Lei; Li, Jiang; Zuo, Xiaolei (13 вересня 2023). DNA-based programmable gate arrays for general-purpose DNA computing. Nature (англ.). с. 1–9. doi:10.1038/s41586-023-06484-9. ISSN 1476-4687. Процитовано 15 вересня 2023. 
  7. Zhu, Yun; Xiong, Xiewei; Cao, Mengyao; Li, Li; Fan, Chunhai; Pei, Hao (25 серпня 2023). Accelerating DNA computing via freeze-thaw cycling. Science Advances (англ.). Т. 9, № 34. doi:10.1126/sciadv.aax7983. ISSN 2375-2548. PMC 10456841. PMID 37624882. Процитовано 29 грудня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  8. Lv, Hui; Li, Qian; Shi, Jiye; Fan, Chunhai; Wang, Fei (16 червня 2021). Biocomputing Based on DNA Strand Displacement Reactions. ChemPhysChem (англ.). Т. 22, № 12. с. 1151–1166. doi:10.1002/cphc.202100140. ISSN 1439-4235. Процитовано 26 травня 2023. 
  9. Mailloux, Shay; Gerasimova, Yulia V.; Guz, Nataliia; Kolpashchikov, Dmitry M.; Katz, Evgeny (26 травня 2015). Bridging the Two Worlds: A Universal Interface between Enzymatic and DNA Computing Systems. Angewandte Chemie International Edition (англ.). Т. 54, № 22. с. 6562–6566. doi:10.1002/anie.201411148. PMC 4495919. PMID 25864379. Процитовано 26 травня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  10. Sakowski, Sebastian; Krasiński, Tadeusz; Sarnik, Joanna; Blasiak, Janusz; Waldmajer, Jacek; Poplawski, Tomasz (1 липня 2017). A detailed experimental study of a DNA computer with two endonucleases. Zeitschrift für Naturforschung C (англ.). Т. 72, № 7-8. с. 303–313. doi:10.1515/znc-2016-0137. ISSN 1865-7125. Процитовано 26 травня 2023. 
  11. Kearney, Cathal J.; Lucas, Christopher R.; O'Brien, Fergal J.; Castro, Carlos E. (2016-07). DNA Origami: Folded DNA‐Nanodevices That Can Direct and Interpret Cell Behavior. Advanced Materials (англ.). Т. 28, № 27. с. 5509–5524. doi:10.1002/adma.201504733. ISSN 0935-9648. PMC 4945425. PMID 26840503. Процитовано 26 травня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  12. He, Zhimei; Shi, Kejun; Li, Jinggang; Chao, Jie (2023-05). Self-assembly of DNA origami for nanofabrication, biosensing, drug delivery, and computational storage. iScience. Т. 26, № 5. с. 106638. doi:10.1016/j.isci.2023.106638. ISSN 2589-0042. PMC 10176269. PMID 37187699. Процитовано 26 травня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  13. Ghosal, Souvik; Bag, Sagar; Bhowmik, Sudipta (2023-01). Unravelling the Drug Encapsulation Ability of Functional DNA Origami Nanostructures: Current Understanding and Future Prospects on Targeted Drug Delivery. Polymers (англ.). Т. 15, № 8. с. 1850. doi:10.3390/polym15081850. ISSN 2073-4360. PMC 10144338. PMID 37111997. Процитовано 26 травня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання) Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  14. Adleman, L.M. (1998). Computing with DNA (англ.). Scientific American. doi:10.1038/scientificamerican0898-54. Процитовано 26 травня 2023. 
  15. Applications. cs.stanford.edu. Процитовано 26 травня 2023. 
  16. Ball, Philip (13 січня 2000). DNA computer helps travelling salesman. Nature (англ.). doi:10.1038/news000113-10. ISSN 1476-4687. Процитовано 26 травня 2023. 
  17. Marwan, Samiha; Shawish, Ahmed; Nagaty, Khaled (1 грудня 2016). DNA-based cryptographic methods for data hiding in DNA media. Biosystems (англ.). Т. 150. с. 110–118. doi:10.1016/j.biosystems.2016.08.013. ISSN 0303-2647. Процитовано 26 травня 2023. 
  18. Pavithran, Pramod; Mathew, Sheena; Namasudra, Suyel; Srivastava, Gautam (15 квітня 2022). A novel cryptosystem based on DNA cryptography, hyperchaotic systems and a randomly generated Moore machine for cyber physical systems. Computer Communications (англ.). Т. 188. с. 1–12. doi:10.1016/j.comcom.2022.02.008. ISSN 0140-3664. Процитовано 26 травня 2023. 
  19. Şatir, Esra; Kendirli, Oğuzhan (1 квітня 2022). A symmetric DNA encryption process with a biotechnical hardware. Journal of King Saud University - Science (англ.). Т. 34, № 3. с. 101838. doi:10.1016/j.jksus.2022.101838. ISSN 1018-3647. Процитовано 26 травня 2023. 
  20. Gasimov, V A; Mammadov, J I (1 січня 2020). DNA-based image encryption algorithm. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Т. 734, № 1. с. 012162. doi:10.1088/1757-899x/734/1/012162. ISSN 1757-8981. Процитовано 26 травня 2023. 
  21. Yiming Dong, Fajia Sun, Zhi Ping та ін. (2020). DNA storage: research landscape and future prospects. academic.oup.com. National Science Review, Volume 7, Issue 6. doi:10.1093/nsr/nwaa007. PMC 8288837. PMID 34692128. Процитовано 26 травня 2023.  {{cite web}}: Явне використання «та ін.» у: |last= (довідка)Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  22. Doricchi, Andrea; Platnich, Casey M.; Gimpel, Andreas; Horn, Friederikee; Earle, Max; Lanzavecchia, German; Cortajarena, Aitziber L.; Liz-Marzán, Luis M.; Liu, Na (22 листопада 2022). Emerging Approaches to DNA Data Storage: Challenges and Prospects. ACS Nano (англ.). Т. 16, № 11. с. 17552–17571. doi:10.1021/acsnano.2c06748. ISSN 1936-0851. PMC 9706676. PMID 36256971. Процитовано 26 травня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки з PMC з іншим форматом (посилання)
  23. Antonini, Marc; Cruz, Luis; Silva, Eduardo da; Dimopoulou, Melpomeni; Ebrahimi, Touradj; Foessel, Siegfried; Antonio, Eva Gil San; Menegaz, Gloria; Pereira, Fernando (21 січня 2022). DNA-based Media Storage: State-of-the-Art, Challenges, Use Cases and Requirements version 7.0 (англ.). Процитовано 26 травня 2023. 
  24. Ilan Shomorony, Reinhard Heckel (2022). Information-Theoretic Foundations of DNA Data Storage (eng). Now Publishers. с. 120. ISBN 978-1680839562. 
  25. Lim, Cheng Kai; Yeoh, Jing Wui; Kunartama, Aurelius Andrew; Yew, Wen Shan; Poh, Chueh Loo (3 липня 2023). A biological camera that captures and stores images directly into DNA. Nature Communications (англ.). Т. 14, № 1. с. 3921. doi:10.1038/s41467-023-38876-w. ISSN 2041-1723. Процитовано 7 серпня 2023. 
  26. Sakowski, Sebastian; Waldmajer, Jacek; Majsterek, Ireneusz; Poplawski, Tomasz (2022-01). DNA Computing: Concepts for Medical Applications. Applied Sciences (англ.). Т. 12, № 14. с. 6928. doi:10.3390/app12146928. ISSN 2076-3417. Процитовано 15 вересня 2023. {{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)