Molekula DNK je sestavljena iz dveh prepletenih in povezanih vijačnic atomskih skupin, ki jih imenujemo baze. Obstajajo štiri vrste baz – adenin (A), gvanin (G), citozin (C) in timin (T) – ki lahko imajo v vijačnici kakršenkoli vrstni red, a so povezave med dvema vijačnicama zmeraj med adenini in timini ali med citozini in gvanini. Uporaba DNK za računanje deluje izjemno privlačno glede na dejstvo, da lahko gram kemikalij vsebuje trilijone molekul, kar pomeni, da z lahko njim izvajamo trilijone vzporednih operacij in rešujemo tudi najbolj zapletene probleme.
BIOLOŠKI »ŽIVI« RAČUNALNIK
DNK lahko uporabimo za izračunavanja prek kemičnih reakcij, podobnih tistim, ki omogočajo prenašanje genskih informacij pri deljenju celic. Profesor nekonvencionalnega računalništva Andrew Adamatzky in njegov kolega z Univerze Zahodne Anglije v Bristolu Ben De Lacy Costello sta, na primer, uporabila mešanico kemikalij z lastnostmi t. i. reakcije Belousov-Zhabotinsky (BZ), pri kateri reagenti oscilirajo med dvema stanjema. BZ-reakcije povzročajo valove, ki se širijo skozi medij in medsebojno delujejo, kar se povezuje z interakcijami dveh biljardnih kroglic. Adamatzky in De Lacy Costello sta BZ-reakcije uporabila za ustvarjanje vrat AND in XOR, ki sodita med gradnike računalnikov. V svoji novi knjigi Adamatzky razlaga, kako bo mogoče DNK in kemične reakcije uporabljati v elektroaktivnih in kemoaktivnih polimerih za vid ter navigacijo naslednje generacije robotov . Tovrstni krmilniki ne bodo zgrajeni ločeno, ampak kot integralni deli robotskega telesa.
Medtem ko skupine raziskovalcev razvijajo metode izračunavanja na osnovi DNK, druge gradijo elektronske sisteme, ki posnemajo delovanje človeških možganov (glej okvir o nevronskih omrežjih), tretje pa razvijajo biološki računalnik, zasnovan na živem tkivu. Profesorju Williamu Dittu z Georgijskega tehnološkega inštituta je uspelo preučiti niz impulzov, ki sta jih dve živčni celici pijavk pošiljali sem in tja, ter z uporabo teh podatkov izvesti enostavne matematične operacije. Prof. Ditto verjame, da mu bo sčasoma uspelo izvajati bistveno kompleksnejše operacije in pridobiti možnosti, kakršne so povezane s človeškimi možgani. William Ditto poudarja, da še zmeraj ni točno znano, kako nevroni izvajajo izračunavanja – »z molekularnimi, mrežnimi, celičnimi, kemičnimi ali strukturnimi spremembami ali z vsemi skupaj«.
USTVARJANJE BIOČIPOV
Drugačen primer uporabe biološkega materiala za izračunavanje so raziskave prof. Toma DeMarsa z Univerze Florida, ki je namesto dveh nevronov pijavk uporabil 25.000 nevronov iz možganov podgane. Nevrone je gojil v stekleni posodi in jih potem opremil s 60 elektrodami, da so lahko komunicirale z računalnikom. Naloga živčnih celic je bila upravljanje simulatorja letenja zračnega lovca F-22. Ker ni imel ključev za upravljanje, je letalo poganjal na slepo. Sčasoma se je s prilivom podatkov omrežje nevronov naučilo, kako upravljati letalo. Nazadnje je bilo, kot poroča DeMarse, sposobno kontrolirati višino in obračanje letala pri različnih vremenskih razmerah, od jasnega neba do orkana.
Molekule DNK, iz katerih so sestavljeni naši geni, so zmožne izvajati izračune veliko hitreje od najhitrejših računalnikov, ki so jih zgradili ljudje. Molekule DNK pa se že uporabljajo za reševanje kompleksnih matematičnih problemov. Ko pa bo DNK integrirana v čip, bomo dobili biočip, ki bo pospešil izvajanje računalniških operacij. Resnični DNK-računalniki bodo sposobni hraniti na milijardkrat več podatkov od današnjih računalnikov. Postopek skladiščenja trajnih podatkov v genih je zelo podoben načinu shranjevanja podatkov na trdem disku računalnika. Možnost njihove uporabe za reševanje kompleksnih problemov je prvi potrdil Leonard Adleman z Univerze Južne Kalifornije v letu 1994 (glej okvir o reševanju problemov). Zanimivo je, da je znanstvenik zelo hitro pridobil skupino možnih rešitev problema obiska sedmih mest po najkrajših poteh brez ponavljanja obiskov. Za zožitev možnosti in izločitev prave rešitve pa je potreboval nekaj dni, pri čem je moral sodelovati tudi sam.
MANJŠI, MOČNEJŠI, CENEJŠI
Cilj raziskovalcev pa je seveda razvoj DNK-računalnikov, ki bi delovali samostojno in zares hitro. Prvi naslednji korak v smeri gradnje DNK-računalnika, ki bi po strukturi spominjal na elektronski računalnik, je naredila skupina raziskovalcev z Univerze v Rochestru, ki je izdelala prva DNK logična vrata. Drugače kot od silicijeva vrata, ki binarno kodo pretvarjajo v vrsto električnih signalov za izvajanje računalniških operacij, genska vrata odkrivajo fragmente genskega materiala kot vhod, jih povezujejo in tako oblikujejo enoten izhod. Na primer: DNK logična vrata IN kemično povezujejo dva DNK-vhoda v enotno strukturo. Raziskovalci verjamejo, da bodo zmožni takšna DNK-vrata povezovati v DNK-mikročipe kot osnovo DNK-računalništva.
Za izdelavo učinkovitih DNK logičnih vrat in biočipov ter na njih temelječega DNK-računalnika bodo potrebna še mnoga leta. Takšen računalnik bo vreden truda, ker bo kompaktnejši, natančnejši in učinkovitejši od katerega koli današnjega superračunalnika. Poleg tega, da bo računalništvo peljali naprej od tam, kjer bo Moorov zakon o podvajanju računalniške moči na vsakih 18 mesecev odpovedal zaradi fizičnih omejitev pospeševanja in miniaturizacije, bodo DNK-računalniki prinesli še številne prednosti pred silicijevimi: dokler so nam na voljo celični organizmi, dotlej nam ni treba skrbeti za zaloge DNK; velike zaloge DNK pomenijo tudi nizko ceno; v primerjavi z uporabo toksičnih materialov pri izdelavi silicijevih čipov bo proizvodnja DNK-biočipov čista; DNK-računalniki bodo bistveno manjši od sedanjih elektronskih računalnikov … Skratka, takšni računalniki bodo veliko manjši, močnejši, cenejši in učinkovitejši od silicijevih osebnih računalnikov.
»GENSKI RAČUNALNIK«
Enega od zgodnjih poskusov sta izvedla profesor biomeduicinskega inženirstva Albena Ivanišević in inženir fizike Dorjderem Nyamjav na Univerzi Purdue oktobra 2003. Uporabila sta DNK-vijačnice, nameščene na silicijevem čipu, s čimer sta si zagotovila natančneje branje šifriranih informacij. Pred tem sta pripravila šablono s pozitivno nabitimi nizi polimerov, ki so bili naelektreni nasprotno od DNK-vijačnic. Ko sta jih razsula po čipu, so se vijačnice takoj nalepile na nabite polimerne nize. Potem sta z brizgalko (za injekcije), napolnjeno z raztopino DNK, delovala na vijačnici na čipu, v postopku, ki je zagotavljal delovanje na nanometrskih površinah. Njun postopek pomeni korak naprej pri nameščanju molekul DNK na posebne lokacije na elektronskem čipu, kar je kritično pri obvladovanju shranjevalnih zmožnosti DNK v bodočih računalnikih. Raziskovalca sta za nameščanje vrst polimerov, debelih le 100 nm, uporabila mikroskop na atomsko silo in poseben mikronosilec, v postopku, imenovanem debeloplastna nanolitografija (dip pen nanolitography).
V letu 2006 je mesečnik American Scientist objavil, da »računalnik, zasnovan na DNK, uspešno igra igro križcev in krožcev«. Igra ni posebej zapletena, vendar je ta sposobnost enostavnega računalnika, sestavljenega iz DNK vijačnic v epruveti, pomenila pomemben korak v razvoju genskih računalnikov. Raziskovalci na čelu z Joanne Macdonald, virologinjo z Univerze Columbia, so uporabili DNK-molekule za posnemanje logičnih operacij in s tem nazadnje pravzaprav izboljšali biomedicinske tehnologije. Skupino DNK-vrat so namestili v sistem, ki so ga poimenovali Maya-II (Molecular Array of YES and AND logic gates). »Genski računalnik« je sestavljen iz 128 DNK logičnih vrat in 32 vhodnih molekul. Joenne Macdonald poudarja, da je bila presenečena nad potencialom sklopa, katerega pravi cilj je odkrivanje virusov in raka, saj se je zmožen odzivati na določene kombinacije DNK- nizov. Znanstvenik Nadrian Sweeman z Univerze v New Yorku je ocenil, da Maya-II odpira vrata za še kompleksnejše izračune.
RAČUNALNIK V ČLOVEŠKI CELICI
Bioinženir Yaakov Benenson z Univerze Harvard je s svojo ekipo lani oblikoval novo vrsto DNK-računalnika, ki bo deloval znotraj človeških celic. Zamisel bo morda pripeljala do postopka odstranjevanja obolelih celic iz sicer zdravega tkiva. Sistem deluje na podlagi procesa, ki se imenuje RNK-interferenca (RNAi), v katerem majhna molekula ribonukleinske kisline (RNK) preprečuje, da gen proizvede beljakovino oz. protein. Cilj raziskav je omogočiti vbrizgavanje človeških celic z DNK, ki bi samo na podlagi mešanice v notranjosti celice odkrile, ali je celica rakasta ali drugače zbolela. Če odkrije bolezen, lahko DNK aktivira natančno dozo zdravila in s tem sproži zdravljenje. Tehnologija je seveda še v povojih, a je obetavna. Proces RNAi deluje v celicah naravno, saj celice proizvajajo kratke interferenčne molekule (siRNA), ki prepoznavajo ustrezne DNK-vijačnice v genih in ustavljajo njihovo delovanje. Benenson in sodelavci so oblikovali gene, ki so občutljivi na različne siRNA.
V najenostavnejšem primeru raziskovalci vbrizgajo podamezne molekule siRNA, da izključijo ciljni gen, ki šifrira fluorescentni protein. V kompleksnejšem primeru par molekul siRNA ali ena od teh molekul izključi drugi ciljni gen, ki potem izključi gen fluorescentnega proteina. Da bi zagotovili pravilno delovanje sistema, raziskovalci svoje molekule siRNA temeljijo na različnih vrstah. Tehnika RNAi lahko načeloma doseže visoko raven kompleksnosti z usposabljanjem genov, da postanejo občutljivi na vse več različnih siRNA in njihovih kombinacij, pojasnjuje Benenson v nedavno objavljenem članku v spletni izdaji Nature Biotechnology. »Skalabilnost je zelo pomembna, saj boste na koncu morali priti do kompleksnih odločitev.« Benenson je napovedal, da bo naslednji korak spodbujanje molekul v celicah, kot so tiste, ki pri raku prekomerno proizvajajo, da same proizvedejo molekule siRNA.
»EINSTEIN« V BAKTERIJI
Profesor Masaru Tomita z Univerze Keio na Japonskem je s svojo ekipo razvil umetno DNK s kodiranimi informacijami, ki jo je mogoče dodati genomu navadne bakterije. Štiri baze (A, T, G in C), ki omogočajo šifriranje v genih, se v dobri meri obnašajo kot digitalni podatki. Če so šifrirane na določen način, različne kombinacije znakov predstavljajo simbole, ki se lahko prevajajo v glasbo, besedilo, video in druge vsebine. Zakaj pa bi sploh shranjevali podatke v bakterije? Zato, ker knjige propadajo, mediji zastarevajo in se poškodujejo, računalniki se kvarijo, bakterije pa pa lahko trajajo milijone let, vse dokler trajajo življenjske vrste. Genetsko šifriranje pa je lahko tako zmogljivo, da je mogoče v bakterijo shraniti solidno količina informacij, ki ne bo vplivala na njen videz in druge lastnosti. V vsak organizem lahko spravimo 100 bitov podatkov. Bakterija lahko vsakič, ko se deli, proizvede nove kopije podatkov ali pa se umesti na drug del genoma in tako »shranjuje« podatke in dela »varnostne kopije«. Nedavno je raziskovalcem uspelo vpisati v bakterijo Einsteinovo enačbo E=mc2 in letnico 1905 kot leto njene objave.
Branje podatkov iz bakterije zahteva določena znanja. Tomita napoveduje čase, ko bodo ljudje lahko brali bakterije enostavno kot slovnico. Mogoče se je seveda vprašati, kdo naj bi sploh bral bakterije. Mnogi, odgovarja profesor Tomita. »Do nedavno sploh nismo razmišljali o hranjenju podatkov za tisoče let. To lahko spominja na sanje. Toda mi tudi mislimo milijone let.« Dokler pa ne pridejo časi, ko »bodo vsi brali bakterije«, se posamezni raziskovalci že posvečajo bolj praktičnim načinom uporabe zamisli prof. Tomite o bakterijskem shranjevanju podatkov. Nekatera farmacevtska podjetja so namreč zainteresirana za vpisovanje kode, ki bi omogočala spremljanje avtentičnih zdravil in onemogočanje širjenja ponaredkov.
Posnemanje človeških možganov
Današnji računalniki so boljši od človeka pri mnogih opravilih, a se še zmeraj ne morejo kosati s človekom pri prepoznavanju rokopisa ali obraza. Strokovnjaki verjamejo, da bodo pri tovrstnih opravilih uspešnejši računalniki, ki posnemajo človeške možgane. Naši možgani so namreč omrežje, sestavljeno iz živčnih celic. Fenomenalna moč možganov se skriva v preprostem mehanizmu, s katerim nevron ustvari izhodno vrednost ko vsota vhodnih vrednosti preraste določen prag. Skrivnost moči je v ogromnem številu nevronov (približno 100 bilijonov) in veliko več povezav (sinaps) med njimi (okrog 100 trilijonov). Računalniški strokovnjaki so podobne lastnosti ustvarili na siliciju, v t. i. nevralnih omrežjih, ki kažejo mnoge značilnosti možganov. Nevralnih omrežij ne programiramo, ker se sama učijo, do rezultata pa pridejo tudi, če del vhoda manjka ali je nekoliko spremenjen. Pri prepoznavanju obraza so takšne sposobnosti zelo pomembne pri spreminjanju izraza ali frizure. In zakaj nevralnih omrežij ne uporabljamo bolj, če so tako dobra? Zaradi težav z izdelavo čipov. V mikroprocesorju mnogi signali potujejo vzdolž vodil, sestavljenih iz vzporednih prevodnikov, ki se ne križajo, medtem ko so v nevralnih omrežjih potrebni milijoni navzkrižnih medsebojnih povezav. To pa pomeni, da bi potrebovali čipe z veliko več slojev, kot je praktično z današnjimi tehnologijami. Za to bo potreben nadaljnji napredek v optičnem računalništvu.
Reševanje problemov z uporabo DNK
Molekule življenja lahko hranijo ogromne količine podatkov v nizih štirih baz oz. nukletoidov (adenina, gvanina, citozina in timina). Živi organizmi pa lahko upravljajo s temi informacijami vzporredno. Moč takšnega pristopa je prvi uporabil računalniški znanstvenik Leonard Adleman z Univerze Južne Kalifornije v letu 1994. Adleman je pokazal, da lahko računalnik, zasnovan na DNK, rešuje problem, ki je trd oreh za navaden računalnik – problem Hamiltonove poti, ki je povezan s slovito nalogo trgovskega potnika, da obišče vsa izbrana mesta po razpoložljivih poteh, a vsako samo enkrat. Adleman je rešitev poiskal z uporabo molekul DNK, od katerih vsaka šifrira vse možne poti med dvema točkama. V nizu ločitev in razširitev je Adleman odstranil napačne poti – tiste, na primer, ki vsebujejo točke, ki jih ne smele – dokler ni prišel do prave. Skupina znanstvenikov Lloyda Smitha z Univerze Wisconsin pa je uporabila podoben algoritem, nameščen na genske čipe, ki so se izkazali kot primerni za izvajanje praktičnih računalniških nalog.
1. Na DNK-čip so pritrdili enojne DNK-vijačnice, ki šifrirajo vse vrednosti spremenljivk v enačbi, ki jo raziskovalci želijo rešiti.
2. Čip so zasuli s kopijami dopolnitvenih vijačnic, ki šifrirajo prvi člen enačbe. Kopije se pritrdijo na vsako vijačnico, ki pomeni pravilno rešitev tega člena. Nepravilne rešitve ostanejo osamljene.
3. Encim očisti vse enojne vijačnice.
4. Drugi procesi razblinijo dopolnilne vijačnice. Vsi koraki se ponavljajo za vse člene enačbe.
5. DNK-vijačnica, ki preživi vse procese, je rešitev celotne enačbe.
DNK-računalnik za genske analize
Olympus Optical je v sodelovanju s podjetjem NovusGene v letu 2002 razvil prvi DNK-računalnik za genske analize na podlagi raziskav prof. Akira Sujame z Visoke šole za umetnost in znanost Univerze v Tokiu. Podjetje NovusGene so ustanovili Olympus Optical, Mitsui Knowledge Industry in Mitsui & Co s ciljem razvoja in proizvodnje DNK-računalnika (zaenkrat samo za japonski trg) in tudi DNK-čipov. Glavne značilnosti sistema, ki so ga v letu 2002 predstavili v obliki delujočega prototipa, so bile: visoka natančnost in hitrost ter nizka cena izdelave genskih profilov; vsestranske možnosti izdelave DNK-fragmentov za reakcije, z uporabo lastne programske opreme; ter zanesljivo merjenje reakcij s tehnologijo Magtration podjetja Precision System Science, ki loči molekule na podlagi njihovih magnetnih lastnosti. DNK-računalnik za genske analize je bil sestavljen iz segmenta za molekularno izračunavanje in segmenta za elektronsko izračunavanje (»klasičnega« računalnika). Prvi segmentu je bil namenjen za samodejna izračunavanja s pomočjo DNK kot vhodno-izhodnih podatkov, DNK- reakcij in DNK-detekcij . V drugem naj bi program za obdelavo pridobljenih podatkov iz DNK- reakcij izvajal potrebne izračune in analize rezultatov. S tako ločenimi funkcijami bi sistem pridobil hitrost. Žal podjetju NovusGene ni uspel priti dalje od prototipa DNK-računalnika za genske analize in so ga pozneje zaprli.
Mojmikro Maj 2008 | Esad Jakupović
