Ученые заставили молекулы ДНК решать логические задачи самостоятельно

Ученые из Ирландии предложили новый взгляд на вычисления с помощью молекул ДНК. Они собрали и протестировали реальную систему,  для которой естественный переход к устойчивому состоянию означает решение задачи. Работа опубликована в журнале Nature.

Молекулярные компьютеры на ДНК появились в 1994 году, когда Леонард Эдлман показал, что молекулы ДНК могут решать вычислительные задачи. Он взял классическую задачу о поиске кратчайшего маршрута через несколько городов и закодировал ее в последовательностях нуклеотидов. С помощью обычных лабораторных методов — гибридизации, электрофореза и полимеразной цепной реакции — ему удалось решить задачу за несколько дней. Следующие 30 лет технология активно развивалась, и вместе с этим становилось понятно, с какими проблемами придется столкнуться в этой области (об этом мы подробно писали в материале «Кислотные вычисления»). Тем не менее уже в 2025 году появились ДНК-нейронные сети, способные распознавать сложные цветные изображения .

Все эти системы, как и обычные компьютеры, находятся далеко от состояния равновесия: чтобы получить ответ, систему нужно постоянно подталкивать, менять ее состояние. Чем больше операций нужно сделать и чем больше существует переменных, тем больше требуется энергии, поэтому масштабировать ДНК-системы становится проблематично.

Ученые под руководством Дамиана Вудcа (Damien Woods) из Ирландского национального университета Мейнут предложили иной подход. Они решили не бороться с равновесием, а спроектировать систему так, чтобы правильный ответ был самым устойчивым состоянием. В этом случае система сама приходит к ответу без посторонней помощи (по идеологии это очень похоже на квантовый отжиг).

В основе авторской системы — длинная нить ДНК, каркас. На ней расположены N уникальных мест. С каркасом взаимодействуют короткие нити (на картинках обозначаются плитками). У каждой плитки есть нижний домен, который садится на свою позицию, и два вычислительных домена — слева и справа. Эти домены кодируют биты программы, которые несут информацию о задаче, и биты входных данных. Домены узнают друг друга по принципу комплементарности: аденин соединяется с тимином, гуанин с цитозином. Это напоминает ДНК-оригами, где короткие нити помогают длинной собраться в нужную форму.

Плиток в растворе в десять раз больше, чем каркасов, поэтому они конкурируют за позиции. Когда плитка садится на каркас, ее вычислительные домены должны совпасть с доменами соседей. Если они совпали, то выделяется большое количество энергии, и такое соединение оказывается энергетически выгодно, а ошибка — нет. Поэтому система сама постепенно заменяет неправильные плитки на правильные и в итоге приходит к нужной конфигурации — состоянию, где все домены совпали. При этом сила связывания доменов достаточно слабая, поэтому связи могут разрываться и образовываться снова. Это позволяет исправлять ошибки — ведь если связь слишком сильная, система просто застрянет в неправильном состоянии.

В работе авторы реализовали несколько программ: сложение двух четырехбитных чисел, проверку четности числа единиц в восьмибитной строке, копирование бита, умножение на три, деление на два в троичной системе, проверку сбалансированности скобок и недетерминированный конечный автомат с тремя состояниями. Для каждой программы экспериментаторы готовили свой набор плиток и вместе с каркасом помещали его в пробирку объемом 35 микролитров. Затем пробирку нагревали до 80 градусов Цельсия и медленно охлаждали до 20 градусов. Такой процесс они называли отжигом. Во время отжига нити ДНК находили друг друга и связывались: при высокой температуре связи были слабыми и легко рвались, при низкой — становились сильными и стабильными. Время охлаждения варьировалось от 30 секунд до 24 часов. После отжига ученые измеряли флуоресценцию на длине волны 622 нанометра. По уровню свечения исследователи определяли, какой бит правильный. Низкий сигнал означал ноль, высокий — единицу. Для сравнения ученые использовали контрольные образцы, в которых все плитки были заведомо правильными. Такой контроль показывал, как выглядел идеальный сигнал.

Ученым удалось сократить время решения простых задач до нескольких минут (раньше такие системы работали часами) и сохранить при этом высокую точность: в среднем около 95 процентов молекул приходили к правильной конфигурации, а на некоторых позициях точность достигала 98 процентов. Кроме того, они показали, что программу можно перезапускать десятки раз без деградации сигнала, что раньше было возможно только в ручном режиме.

Главное преимущество новой системы — простота: ей не нужны явная коррекция ошибок, очистка нитей, точная калибровка температуры, многошаговые ручные протоколы или остановка реакции в нужный момент. Важным остается вопрос масштабирования — пока ученые смогли протестировать 100-битную систему, и это потребовало дополнительных изменений схемы, а полученная точность оказалась ниже 71 процента.

Помимо вычислений биологи используют такие управляемые схемы создания белковых роботов, которые могут сортировать молекулы или управлять роем нанотрубочек. А лежащие в основе систему ДНК-оригами активно задействованы в медицине и для управления физическими системами.

Реклама: АНО ДПО «Т-Образование», ИНН 7743270426, erid: 2W5zFHAwD6q