На протяжении многих лет ученые пытаются превратить живые клетки в компьютеры. Эта цель вполне логична: клетки умеют хранить информацию, данный механизм чем-то напоминает всем известную память. Поведение клеток строго соответствует внутренней программе, которая определяет, каким должен быть ответ на различные стимулы. Кроме того, клетки с поразительной скоростью могут выполнять определенные операции.
Каждая клетка - это достаточно сложная в физическом смысле структура, которая теоретически способна самостоятельно выполнять роль достаточно мощного вычислительного блока. В то же время клетки очень малы, в самые крошечные физические пространства их можно "упаковывать" миллионами. На практике программировать поведение клетки ничуть не сложнее, чем программировать поведение цифрового компьютера.
Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) вплотную занялись изучением возможностей, которые таят в себе так называемые "биологические" компьютеры, созданные на основе живых клеток. Следует отметить, что исследований на данную тему было проведено в MIT уже достаточно. В 2013 году эта же группа ученых приступила к исследованиям , которые явились основой для разработки биологической "машины состояний".
Конечный автомат (или машина состояний) является наиболее понятной (хотя и не обязательно простой) формой компьютера или компьютерной модели. Такая машина управляет потоком каких-либо команд. Список команд конечного состояния машины строго определен, переход между состояниями может осуществляться с помощью ввода переменных. Классический пример конечного автомата - это всем известные торговые автоматы.
В своей работе ученые их Массачусетского технологического института используют штамм e.coli. Его немного изменили, чтобы он мог подстраиваться под специальные "последовательности-мишени" по всему геному. Ученые используют определенную комбинацию химических сигналов, старых и добрых методов генной инженерии, применяемых для того, чтобы заставить клетку выпустить конкретную "рекомбиназу" - тип фермента, который может инвертировать ориентацию запрограммированного участка ДНК или полностью его удалить. Рекомбинаторное действие ферментов и их взаимодействие с короткими последовательностями-мишенями как раз и составляет основу "вычислительной" способности биологических клеток.
В качестве переменной служит, вероятно, определенный химический агент. В ответ на ввод этого агента рекомбиназа будет или удалять его, или инвертировать связанную с ним часть генома. А самое главное состоит в том, что часть генома сама содержит цели, которые далее диктуют варианты рекомбинаторных связей. Таким образом, действие любой рекомбиназы меняет окружающие условия, благодаря которым следующая рекомбиназа будет активирована и тоже, в свою очередь, внесет свои изменения при взаимодействии с геномом.
Цепь ответов на введение каждой новой переменной должна быть сохранена в бактериальной последовательности ДНК. Извлечь ее можно себе с помощью секвенирования генома. В своей исследовательской работе ученые используют специально окрашенный флуоресцентный белок. Он наглядно показывает последовательность состояний клетки режиме реального времени. При этом никаких разночтений быть уже не может. В экспериментальной биологической машине состояний задействованы только три флуоресцентных цвета - красный, зеленый и синий. Они легко различимы и позволяют легко дифференцировать состояние клетки.
Клетки изначально поддаются программированию, поэтому в геноме и хранится столь обширная биологическая информация. Создать компьютер на основе клеток позволяют глубокие знания давно использующихся методов исследования внутриклеточных биологических механизмов. Но здесь возникает один вопрос. Что можно делать с программируемой клеткой или, в идеале, с взаимосвязанной группой клеток? Иными словами: у нас уже есть компьютеры. Почему стоит снова "изобретать колесо", но на основе живой клетки?
Экспрессия гена происходит очень быстро, но современные компьютерные процессоры функционируют быстрее. И даже с применением флуоресцентных маркеров процесс считывания информации с клетки никогда не будет столь же эффективным, как передача электрических импульсов проводным способом.
Но в наш век одним из главных преимуществ различных форм жизни над современной техникой является энергоэффективность. На то, чтобы обеспечить функционирование алгоритмов искусственного интеллекта каждый год требуется много гигаватт-часов электроэнергии. Гораздо легче и доступнее решить проблему энергопотребления, если использовать достижения биотехнологии. Возможно, скорость вычислений e.coli будет равна только одной тысячной от того, на что способен дата-центр компании Google. Но электроснабжение каждого суперкомпьютера в этом дата-центре обходится в миллионы долларов каждый год, в то время как биокомпьютер работает всего лишь за счет дешевого естественного процесса метаболизма.
Нужно учитывать, что биологические клетки отличаются от компьютеров. Пока в принципе не известно, что можно сделать на программном уровне с целой сетью миллионов или даже миллиардов простых биологических машин. Даже если каждый компьютер в этой сети будет относительно медленным или ограниченным, технология все равно может предложить эффективные способы их применения. Например, они могут использоваться для маршрутизации миллионов пакетов данных или для надежного шифрования этих данных, которое станет защитным барьером в информационной сети какой-либо державы.
На данный момент никто не знает, будут ли простые биологические машины развиваться дальше, смогут ли они произвести на современные полупроводниковые системы исторически важное воздействие. Возможно, особого технологического переворота не получится, но потенциал на будущее у биологических компьютеров, конечно же, есть.
Открыть счет для торговли акциями высокотехнологичных компаний