2003年2月28日、科学の世界は非常に特別な記念日を迎えます。 50年前のこの日、ジェームズ・ワトソンとフランシス・クリックがDNAの構造、つまり生命そのものの本質を発見したのです。 それ以来、DNAの研究は、生物学者に生命の偉大な理解を与え、また、科学と社会の両方に広く応用できる無数の便利な道具を生み出すことを可能にした。 しかし、1990年代初頭になって、DNAが持つ情報の保存や処理の能力を、生物学以外の分野でも活用できないかとの試みが始まった。 1994年、DNAが数学的問題を解くことができるという米国の原理実証研究が発表され、DNAがシリコンに代わる新しいコンピュータの基礎となることを期待する研究者たちの大きな関心を集めた。 しかし、DNAコンピューティングには数多くの問題があり、まだしばらくはシリコンをベースにしたコンピューターと共存しなければならないことがわかったため、当初の興奮は冷めやらぬまま、科学者たちはDNAコンピューティングの開発に着手したのです。 その結果、この分野の焦点は変わり、現在ではDNAコンピューティングの研究は、英国エクセター大学のマーティン・アモス氏が言うように、「論理計算と見なすことができる細胞内のプロセスを調査し、これらの計算を我々の利点に利用することを考える」ことが主になっている。

最初のDNAベースのコンピュータを構築してこの分野を開拓したのは、米国南カリフォルニア大学のコンピュータ科学および分子生物学の教授、レナード・アドルマンでした (L. M. Adleman, Science 266, 1021-102; 1994 )。 アドルマン教授は、分子が持つ非常に小さな空間に情報を記憶する能力に興味を持ち、数学の古典的なパズル、いわゆるハミルトン経路問題（巡回セールスマン問題）を解くことに着手した。 セールスマンが、限られた道路で結ばれたいくつかの都市を、どの都市も2度以上通らずに訪問しなければならないという、一見単純なこのパズルは、実は非常に厄介で、最先端のスーパーコンピューターでも、50都市の最適ルートを計算するには、何年もかかるという。 アドルマン氏は、標準的な反応管に入ったDNA分子を用いて、7都市の問題を1秒で解決した。 アドルマン氏は、7つの都市をそれぞれ20ヌクレオチド長の別々の一本鎖DNA分子として表現し、都市間で可能なすべての経路を、出発都市の最後の10ヌクレオチドと到着都市の最初の10ヌクレオチドからなるDNA分子として表現したのである。 このDNA鎖にDNAリガーゼとアデノシン三リン酸（ATP）を混ぜると、都市を通過するすべての可能なランダムパスが生成された。 しかし、これらのパスの大半は、長すぎたり短すぎたり、正しい都市を出発・到着していなかったりと、この状況に当てはまらないものばかりであった。 そこでアドルマン氏は、正しい分子で始まらない、あるいは終わらない経路や、長さや組成が正しくない経路をすべてフィルタリングした。 残ったDNA分子は、問題に対する解決策となる。

アドルマン氏の実験における計算は、1 秒間に 1,014 回、つまり 1 秒間に 100 テラフロップス（100 兆回の浮動小数点演算）の速さで行われましたが、日本の NEC の世界最速スパコン「地球シミュレータ」では、わずか 35.8 テラフロップスにすぎませんでした。 DNAを使った計算機は、シリコンベースの計算機に比べて明らかに大きな優位性を持っている。 現在の技術では、論理の原理が直線的で、一つの計算が終わると次の計算が始まるのに対し、DNAを用いると膨大な数の計算を同時に行うことができる。 この並列処理能力は、従来の機械の何倍もの速さであり、1,018本のDNAを混ぜ合わせれば、現在の最先端のスーパーコンピューターの1万倍の速度で動作させることも可能だ。 もう一つの大きな利点は、情報保存の可能性である。 ビデオテープなどの従来の記憶媒体が1ビットの情報を保存するのに1012立方ナノメートルの空間を必要とするのに対し、DNA分子は1ビットあたりわずか1立方ナノメートルで済むのだ。 当然のことながら、この小さな分子に含まれるパワーはコンピューティングの世界に興奮を呼び起こし、「DNAコンピューティングがシリコンベースの技術を追い越すかもしれない」と多くの人が期待しました。図1.

しかしこれは 8 年前のことで、DNA コンピュータの可能性は非常に大きく思われたが、その後の研究によって大きな制約があることが分かった。 問題に対するすべての可能な解を DNA の鎖として表現することは、計算が迅速に完了することを意味しますが、「大きな干し草の山から小さな針を見つけるには、網羅的な検索を実行しなければなりません」とエイモス氏は言い、メモリに関しても指数関数的なリソースが必要であると述べました。 DNAは現在の記憶媒体の1兆倍の情報を保存できるが、情報の処理方法によって、より大規模な問題を解決しようとすれば、膨大な量のDNAが必要になるのである。 「ハミルトンパス問題をアドルマンの7都市から200都市に拡大した場合、すべての可能な解を表現するために必要なDNAの重量は、地球の重量を超えると推定されています」とエイモス氏は言う。 さらに、計算プロセスは驚異的なスピードで行われますが、結果の「プリントアウト」は耐え難いほど遅く、多くのステップを必要とし、アドルマン氏が DNA カクテルから潜在的な解を抽出するのに1週間のラボ作業が必要でした。 DNAの鎖の合成は、ペアの不一致などのエラーが起こりやすく、関係する酵素の精度に大きく依存する。 アドルマンが扱ったのは100以下の可能性であったが、コンピュータが完全に動作するためには何千何万もの計算が必要であり、誤差が指数関数的に増大する。 さらに、より複雑な手順が必要になると、分子のサイズが大きくなり、剪断される確率も高くなり、これもまた誤差の原因となる Fig.2.

Weiss はこの技術課題の克服に自信を持っておらず、それはこの分野の他の人々も同じ思いを持っています。 現在では、これらの制限の結果、DNA コンピューティングがシリコン ベースのテクノロジーと直接競合することはないだろうというのが、一般的なコンセンサスです。 しかし、これはDNAコンピューティングが水泡に帰したという意味ではなく、むしろそうであることを意味している。 しかし、この問題によって大きな見直しを迫られ、「今では当初の目的から重点が移っている」とエイモス氏は言う。 エイモス氏は、DNAコンピューティングにはまだ大きな可能性があると考えている。しかし、同氏にとってDNAコンピューティングの豊かな可能性は、生体内コンピューティングにあるという。 ワイスにとって現実的な目標は、「分子レベルでの制御を実証する」ことです。

この目標の1つの実証は、2年前にイスラエルのワイツマン研究所のエフード・シャピロのグループが達成しました（Y. Benenson et al. この「オートメーター」は、イギリスの数学者アラン・チューリング（1912〜54）が1936年に開発した仮想のチューリングマシン（情報をある形式から別の形式に変換し、有限の記号列で動作する装置）に類似している–シャピロの機械では2つの「入力」を使用した。 一連の遷移規則に基づいて、機械は現在の状態と入力に応じて内部の状態を変化させ、すべての入力が処理されたときに「最終状態」に到達する。 シャピロのオートメーターは、機械の状態を変える「ハードウェア」として制限エンドヌクレアーゼとリガーゼを、入力と移行規則として二本鎖DNAを使用している。 DNAの「ソフトウェア」は、酵素によって継続的に結合と切断が行われ、最終状態（定義されたスティッキーエンド）に到達すると、「レポーター」DNAが結合され、計算が終了する。 シャピロ氏は、この非常に単純な概念を発展させ、徐々に複雑なモデルを構築し、完全に動作する分子チューリングマシンを構築できるようになることを期待している。 チューリング・マシンはあらゆる数学的演算を行うことができ、今日のコンピューターの基礎と見なされているものであるから、これはかなりの快挙であろう。 シャピロ氏は、目標を達成できるかどうかを予測するのは難しいが、「方向性は有望である」と付け加えた。 もし、それらをプログラムし、情報に反応させることができれば、多くのことができるのです”。 彼の長期的なビジョンは、「細胞内の状況を分析し、それに対処するための分子を合成できる分子コンピューティングマシンを作ること」です。 このような技術の応用の可能性は広大である。 ワイスが命名したように、プログラムされた細胞を「生物学的センチネル」として使用することは、損傷した細胞や組織を認識し、問題を報告するか、さらに良いことに、修復分子を放出させることによって、病気との戦いに明白な応用があるかもしれません。 オブジェクト名は4-embor719-i1.jpgもうひとつの有望な方向は、複雑な分子構造を構築するためのDNAの分子自己組織化で、これはナノテクノロジーなどの他の分野にも影響を与える可能性があります。 カリフォルニア工科大学のエリック・ウィンフリーは、このテーマに多大な時間を費やし、DNAの微細なブロックである「分子タイル」を構築する方法を開発した。 このタイルの端をプログラミングすることで、DNAを小さな分子パターンで結合させることに成功したのだ。 しかし、彼は、今のところ、単純な構造しか構築できておらず、「複雑なパターンを構築できるところまで到達する必要がある」と述べています

エイモスが指摘するように、「これは今のところすべて青空です」。 この研究はすべてまだ原理検証の段階であり、実用化には少なくとも5年から10年かかると思われます。 DNAコンピューティングが現在のシリコンベースのマシンのライバルになることはないのは明らかで、「あなたや私の生活様式に影響を与えることはないだろう」とワイスは言う。 しかし、この分野の本当の面白さは、生物学者、化学者、コンピュータ科学者、数学者が一緒になって、細胞内で起こっている基本的な生物学的プロセスやアルゴリズムを理解し、シミュレーションすることにあるのだ。 “従来の機械との競争を求めるのではなく、他のアプリケーションのニッチな部分を枠外に求めるべきです。”とエイモス氏は言う。 しかし、「正直に言えば、バイオコンピューティングはまだこのニッチを確立していない」とも述べている

。