Биоэлектронные технологии

Введение

Выдающиеся способности биомолекул к хранению и обработке информации уже около десятилетия привлекают внимание ученых, пытающихся отыскать наиболее достойную замену компьютерным микросхемам на основе кремния. Ведь ДНК, знаменитая молекула в форме двойной спирали, присутствует в ядрах всех живых клеток и способна, занимая объем в один кубический сантиметр, содержать информац

ии больше, чем триллион компакт-дисков.

Постепенно двигаясь по пути создания программируемых компьютеров на основе молекул ДНК, ученые-исследователи приближают эпоху, когда живые "вычислительные машины" смогут умещаться в одной клетке человеческого организма. Подобный "биологический нанокомпьютер" будет настолько мал, что триллион таких компьютеров может работать одновременно в единственной капле воды. Теоретические расчеты дают основания предполагать, что так называемые ДНК-компьютеры в конечном счете способны превзойти кремниевые чипы в решении массивно-параллельных задач, требующих одновременного выполнения множества сходных операций. Но еще более заманчивые перспективы биологические нанокомпьютеры сулят в специальных приложениях, таких как медицина и фармакология.

1. Биокомпьютерные технологии: синтез наперед заданных и новых биовеществ методами нанотехнологии. нанокомпьютеры на биоматериалах

1.1 Биокомпьютер Эдлмана

ДНК-компьютеры создаются последние годы во многих научно-исследовательских центрах мира, пытающихся объединить потенциал биологии и информационных технологий. Сильнейший толчок этим работам дали эксперименты американского исследователя Леонарда Эдлмана (Leonard Adleman), профессора университета Южной Калифорнии, прежде известного как соавтор знаменитой криптосхемы RSA (алгоритм Райвеста-Шамира-Эдлмана). В 1994 году Эдлман, переключившийся с криптографии на биомолекулярные коды, продемонстрировал, что с помощью единственной пробирки с ДНК можно весьма эффектно решать классическую комбинаторную "задачу о коммивояжере", т.е. отыскивать кратчайший маршрут обхода вершин графа. При классических компьютерных архитектурах данная задача требует массивно-параллельных вычислений с опробованием каждого варианта, а ДНК-метод позволяет сразу сгенерировать все возможные варианты решений и с помощью известных биохимических реакций быстро отфильтровать именно ту молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.

Были, правда, в демонстрационном эксперименте Эдлмана и существенные проблемы, особо отчетливо проявившиеся при попытках развить полученный результат. Во-первых, для организации биомолекулярных вычислений требуется весьма трудоемкая серия реакций, каждую из которых необходимо проводить под наблюдением ученых. Но еще больше трудностей вызывает проблема масштабирования задачи. В ДНК-компьютере Эдлмана оптимальный маршрут обхода отыскивался всего для 7 вершин графа. Но чем больше пунктов-городов надо объехать коммивояжеру, тем больше биологическому компьютеру требуется ДНК-материала. И эти объемы при нынешних технологиях вычислений очень быстро становятся совершенно неподъемными. Так, было подсчитано, что если начать масштабировать методику Эдлмана для решения задачи обхода не 7 пунктов, а 200, то вес ДНК, необходимой для представления всех возможных решений, превысит вес нашей планеты.

Именно данное обстоятельство, надо сказать, стало причиной того, почему компания IBM, к примеру, сразу предпочла сфокусироваться на других идеях альтернативных компьютеров, таких как углеродные нанотрубки и квантовые компьютеры.

1.2 Конечный биоавтомат Шапиро

В новой работе израильских ученых из Вейцмановского института избрано существенно иное направление исследований. Эта команда во главе с профессором Эхудом Шапиро (Ehud Shapiro) решила создавать не специализированную методику для решения строго конкретной задачи, а технологию многоцелевого нанокомпьютера на базе уже известных свойств биомолекул, таких как ДНК и энзимы. По словам Шапиро, создание их ДНК-компьютера вдохновило явное сходство между принципами обработки информации в ДНК и функционированием теоретического устройства, известного в математике как "конечный автомат" или машина Тьюринга.

Машина Тьюринга обрабатывает и хранит информацию как последовательности символов, что совершенно очевидным образом соотносится с работой "биологической автоматики" в живых клетках. В качестве начального этапа нано-биоавтомат, разработанный командой Шапиро, реализует частный случай машины Тьюринга: автомат с двумя состояниями и двухсимвольным алфавитом. Продемонстрировано, что на основе искусственно синтезированных нитей ДНК можно создавать систему, которая автоматически, без участия человека, различает в поступающих на ее вход последовательностях символы двух видов ("нули" и "единицы"), а также подсчитывает четность последовательностей.

Разработанный Эхудом Шапиро и его коллегами биокомпьютер требует для работы лишь составления правильной молекулярной смеси. Затем примерно за час эта смесь самостоятельно порождает молекулу ДНК, в которой закодирован ответ на поставленную перед вычислителем несложную задачу. В этом биокомпьютере ввод и вывод информации, а также роль "программного обеспечения" берут на себя молекулы ДНК. В качестве же "аппаратного обеспечения" выступают два белка-энзима естественного происхождения, которые манипулируют нитями ДНК. При совместном замешивании молекулы программного и аппаратного обеспечения гармонично воздействуют на молекулы ввода, в результате чего образуются выходные молекулы с ответом. В целом же система функционирует как простой конечный автомат.

Задачи, которые способен решать этот автомат, зависят от подаваемых на вход молекул и от молекул программного обеспечения. Пользуясь формальным языком, сейчас автомат способен обрабатывать "регулярные выражения", т.е. находить ответы на несложные вопросы относительно содержимого списков, содержащих два типа символов, таких как "0" и "1", или "a" и "b". Например, четно ли число единиц в последовательности? Или есть ли в последовательности по крайней мере один символ "b"? В общей сложности биомолекулярный нанокомпьютер израильских ученых сейчас можно запрограммировать на отыскание ответов для 756 подобных вопросов.

1.3 Перспективы био-нано

Понятно, что реализованный группой Шапиро конечный автомат - это пока что достаточно узкоспециализированное устройство, существенно уступающее по своим возможностям современным компьютерам общего назначения. Однако, полагают ученые, в течение ближайшего десятилетия биомолекулярные устройства такого типа вполне можно будет научить выполнению нетривиальных лабораторных приложений, а еще через несколько десятилетий станут возможны и медицинские приложения. "Живая клетка содержит совершенно немыслимые молекулярные машины, которые манипулируют кодирующими информацию молекулами типа ДНК и РНК. Делается это с помощью способов, которые на фундаментальном уровне чрезвычайно похожи на компьютерные вычисления, - говорит Шапиро. - Пока что мы просто не знаем, каким образно можно эффективно модифицировать эти машины или по аналогии создавать собственные. Весь трюк заключается в том, чтобы отыскать эти естественно существующие машины и принципы их работы, чтобы начать их комбинировать и приспосабливать для нужных нам вычислений".

 Скачать реферат