La 28 februarie 2003, lumea științifică va sărbători o aniversare foarte specială. În această zi, în urmă cu cincizeci de ani, James Watson și Francis Crick au descoperit structura ADN-ului – însăși esența vieții. De atunci, cercetarea ADN-ului a oferit biologilor o mare înțelegere a vieții și le-a permis, de asemenea, să creeze nenumărate instrumente utile care au aplicații de mare amploare atât pentru știință, cât și pentru societate. Cu toate acestea, abia la începutul anilor 1990, cercetătorii au început să exploreze posibilitatea de a utiliza capacitatea ADN-ului de a stoca și procesa informații în afara domeniului biologiei. În 1994, un studiu american de probă de principiu a arătat că ADN-ul poate fi utilizat pentru a rezolva probleme matematice, ceea ce a atras un interes considerabil din partea cercetătorilor care sperau că ADN-ul va înlocui într-o zi siliciul ca bază pentru un nou val de calculatoare. Însă entuziasmul inițial s-a diminuat între timp, deoarece oamenii de știință și-au dat seama că există numeroase probleme inerente calculului cu ADN și că vor trebui să trăiască încă o vreme cu computerele pe bază de siliciu. În consecință, domeniul și-a schimbat accentul și, în esență, cercetarea în domeniul calculatoarelor ADN se concentrează acum în principal pe „investigarea proceselor din celule care pot fi considerate drept calcule logice și apoi pe utilizarea acestor calcule în avantajul nostru”, după cum a descris-o Martyn Amos de la Universitatea din Exeter, Marea Britanie.

Leonard Adleman, profesor de informatică și biologie moleculară la Universitatea din California de Sud, SUA, a fost cel care a fost un pionier în acest domeniu atunci când a construit primul calculator bazat pe ADN (L. M. Adleman, Science 266, 1021-102; 1994 ). Intrigat de capacitatea imensă a moleculei de a stoca informații într-un spațiu foarte mic, el a încercat să rezolve o enigmă clasică în matematică – așa-numita problemă a Căii Hamilton, mai bine cunoscută sub numele de problema Vânzătorului Călător. Această enigmă aparent simplă – un vânzător trebuie să viziteze un număr de orașe care sunt interconectate printr-o serie limitată de drumuri, fără a trece prin vreun oraș mai mult de o dată – este, de fapt, destul de dificilă și chiar și cele mai avansate supercomputere ar avea nevoie de ani de zile pentru a calcula traseul optim pentru 50 de orașe. Adleman a rezolvat problema pentru șapte orașe într-o secundă, folosind molecule de ADN într-un tub de reacție standard. El a reprezentat fiecare dintre cele șapte orașe ca molecule de ADN separate, monocatenare, cu o lungime de 20 de nucleotide, iar toate căile posibile între orașe ca molecule de ADN compuse din ultimele zece nucleotide ale orașului de plecare și primele zece nucleotide ale orașului de sosire. Amestecarea șirurilor de ADN cu ADN ligază și adenozin trifosfat (ATP) a dus la generarea tuturor căilor aleatorii posibile prin orașe. Cu toate acestea, majoritatea acestor trasee nu erau aplicabile situației – fie erau prea lungi sau prea scurte, fie nu începeau sau nu se terminau în orașul potrivit. Adleman a filtrat apoi toate căile care nu începeau și nici nu se terminau cu molecula corectă și pe cele care nu aveau lungimea și compoziția corecte. Toate moleculele de ADN rămase reprezentau o soluție la problemă.

Calculatorul din experimentul lui Adleman s-a mișcat cu 1.014 operații pe secundă, o rată de 100 Teraflops sau 100 de trilioane de operații în virgulă mobilă pe secundă; cel mai rapid supercomputer din lume, Earth Simulator, deținut de NEC Corporation din Japonia, funcționează cu doar 35,8 Teraflops. În mod clar, calculul cu ajutorul ADN-ului are avantaje masive față de mașinile bazate pe siliciu. În timp ce tehnologia actuală se bazează pe un principiu logic extrem de liniar, iar un calcul trebuie să fie finalizat înainte ca următorul să poată începe, utilizarea ADN-ului înseamnă că un număr enorm de calcule pot avea loc simultan. Această putere paralelă este de multe ori mai rapidă decât cea a mașinilor tradiționale – un amestec de 1.018 fire de ADN ar putea funcționa la o viteză de 10.000 de ori mai mare decât cea a supercomputerelor avansate de astăzi. Celălalt avantaj major este reprezentat de potențialul de stocare a informațiilor. În timp ce mediile de stocare tradiționale, cum ar fi benzile video, necesită 1012 nanometri cubi de spațiu pentru a stoca un singur bit de informație, moleculele de ADN necesită doar un nanometru cubic pentru fiecare bit. Nu este surprinzător faptul că puterea conținută în aceste molecule minuscule a provocat o explozie de entuziasm în lumea informaticii, iar mulți au sperat că „informatica ADN ar putea depăși tehnologia bazată pe siliciu”, a comentat Ron Weiss, profesor de inginerie electrică la Universitatea Princeton, New Jersey, SUA Fig. 1.

Principiul calculatorului ADN al lui Leonard Adleman pentru a rezolva problema „comis-voiajorului călător”.

Aceasta se întâmpla acum opt ani, însă, și, deși potențialul calculatorului ADN părea enorm, cercetările care au intervenit au arătat că acesta este constrâns de limitări majore. Reprezentarea tuturor soluțiilor posibile la o problemă sub forma unor șiruri de ADN înseamnă că calculul este finalizat rapid, cu toate acestea: „Trebuie să efectuați o căutare exhaustivă pentru a găsi un ac mic într-un carul mare de fân”, a spus Amos, și necesită o resursă exponențială în ceea ce privește memoria. Deși ADN-ul poate stoca de un trilion de ori mai multe informații decât mediile de stocare actuale, modul în care sunt procesate informațiile necesită o cantitate masivă de ADN dacă se dorește rezolvarea unor probleme la scară mai mare. „S-a estimat că, dacă se mărește problema căii Hamilton la 200 de orașe față de cele șapte ale lui Adleman, atunci greutatea ADN-ului necesar pentru a reprezenta toate soluțiile posibile ar depăși greutatea pământului”, a declarat Amos. În plus, chiar dacă procesul de calcul are loc cu o viteză impresionantă, „imprimarea” rezultatului este extrem de lentă și implică mulți pași – lui Adleman i-a luat o săptămână de muncă în laborator pentru a extrage soluțiile potențiale din cocktailul său de ADN.

Consensul general este acum că calculul ADN nu va putea niciodată să concureze direct cu tehnologia bazată pe siliciu

Există, de asemenea, probleme legate de acuratețea procesului. Sinteza catenei de ADN este susceptibilă de erori, cum ar fi perechile nepotrivite, și depinde foarte mult de precizia enzimelor implicate. Deși acest lucru nu a afectat munca lui Adleman, el a avut de-a face doar cu mai puțin de 100 de posibilități; un computer complet operațional ar trebui să efectueze mii și mii de calcule, ceea ce înseamnă că șansele de erori cresc exponențial. În plus, pe măsură ce sunt necesare molecule mai complicate pentru proceduri mai complicate, dimensiunea moleculelor crește, la fel ca și probabilitatea de forfecare a acestora, contribuind din nou la erori Fig. 2.

Mașina Turing moleculară a lui Shapiro.

Weiss nu este încrezător în depășirea acestor probleme tehnice, un sentiment împărtășit și de alte persoane din domeniu. Consensul general este acum că, ca urmare a acestor limitări, calculul ADN nu va putea niciodată să concureze direct cu tehnologia bazată pe siliciu. Acest lucru nu înseamnă, totuși, că informatica ADN este moartă în apă – departe de a fi așa. Dar problemele au forțat o regândire majoră și „accentul s-a mutat acum de la obiectivul inițial”, potrivit lui Amos. El crede că există încă un mare potențial în ceea ce privește calculul ADN, dar pentru el „potențialul bogat al calculului ADN se află în calculul in vivo” – utilizarea tehnologiei la scară mai mică, în interiorul celulelor. Pentru Weiss, obiectivul realist este de a „demonstra controlul la nivel molecular.”

O astfel de demonstrație a acestui obiectiv a fost realizată în urmă cu doi ani de grupul lui Ehud Shapiro de la Institutul Weizmann din Israel (Y. Benenson et al. . Nature 414, 430-434; 2001 ), care a construit o mașină de calcul programabilă și autonomă realizată din biomolecule. Acest „automat” este similar cu ipotetica mașină Turing dezvoltată de matematicianul britanic Alan Turing (1912-54) în 1936, un dispozitiv care convertește informația dintr-o formă în alta și operează cu o secvență finită de simboluri – mașina lui Shapiro a folosit două „intrări”. Pe baza unei serii de reguli de tranziție, mașina își schimbă starea internă în funcție de starea curentă și de intrare până când ajunge la o „stare finală”, când toate intrările au fost procesate. Automatul lui Shapiro folosește endonucleazele de restricție și ligazele ca „hardware” pentru a modifica starea mașinii, iar ADN bicatenar ca intrări și reguli de tranziție. „Software-ul” ADN este continuu ligaturat și tăiat de enzime, până când ajunge la o stare finală – un capăt lipicios definit – la care este ligaturat un ADN „reporter”, punând astfel capăt calculului. Shapiro speră să poată dezvolta acest concept foarte simplu și să construiască modele din ce în ce mai complicate până când va reuși să construiască o mașină Turing moleculară complet operațională. Aceasta ar fi o realizare deosebită, deoarece o mașină Turing este capabilă să efectueze toate operațiile matematice și este considerată baza calculatoarelor actuale. El consideră că este greu de prezis dacă va reuși să își ducă la bun sfârșit obiectivul, dar „direcția este promițătoare”, a adăugat el.

Cum a spus Shapiro, „O mulțime de informații sunt disponibile sub formă de molecule biologice. Dacă puteți să le programați și să răspundeți la aceste informații, atunci puteți face multe”. Viziunea sa pe termen lung este „de a crea mașini de calcul molecular care pot analiza situațiile din celule și apoi să sintetizeze molecule pentru a le face față”. Aplicațiile potențiale ale unei astfel de tehnologii sunt vaste. Utilizarea celulelor programate ca „santinele biologice”, așa cum le-a numit Weiss, ar putea avea aplicații evidente în combaterea bolilor, prin recunoașterea celulelor sau țesuturilor deteriorate și fie prin raportarea problemei, fie, și mai bine, prin efectuarea eliberării de molecule reparatoare.

O altă direcție promițătoare este autoasamblarea moleculară a ADN-ului pentru a construi structuri moleculare complexe, care ar putea avea un impact asupra altor domenii, cum ar fi nanotehnologia. Eric Winfree, de la Institutul de Tehnologie din California, SUA, a dedicat mult timp acestui subiect și a dezvoltat o metodă de construire de „plăci” moleculare – blocuri minuscule de ADN. Prin programarea marginilor acestor plăci, el a reușit să forțeze ADN-ul să se unească în modele moleculare minuscule. Cu toate acestea, el a reușit până acum să construiască doar structuri simple și, a spus el, „trebuie să ajungem în punctul în care să putem construi modele complicate.”

Dar, după cum a subliniat Amos, „toate acestea sunt doar ceruri albastre în acest moment”. Toate aceste cercetări sunt încă în stadiul de dovadă de principiu, iar orice aplicații practice sunt la cel puțin cinci până la zece ani distanță. În mod clar, calculul ADN nu va deveni un rival pentru mașinile actuale bazate pe siliciu și „nu va afecta modul în care trăim noi doi”, a spus Weiss. Cu toate acestea, adevăratul entuziasm în acest domeniu constă în aducerea laolaltă a biologilor, chimiștilor, informaticienilor și matematicienilor pentru a înțelege și a simula procesele biologice fundamentale și algoritmii care au loc în interiorul celulelor. „Nu ar trebui să căutăm o competiție cu mașinile tradiționale, ci să căutăm o nișă pentru alte aplicații”, a spus Amos. Cu toate acestea, el a adăugat: „Dacă sunt sincer, biocalculatoarele nu au stabilit încă această nișă.”

.