ДНҚ негізіндегі есептеулер: Биологиялық аппаратты қолдану

Кіріспе

Молекулалық биология аппараттарын қолданатын есептеулер

ДНК есептеуі – дәстүрлі электрондық есептеудің орнына ДНК, биохимия және молекулалық биология аппараттарын пайдаланатын, қалыптан тыс есептеулердің жаңа саласы. Осы саладағы зерттеулер мен дамыту теория, эксперименттер және ДНК есептеуінің қолданылуымен айналысады. Бұл сала 1994 жылы Лен Адлеман есептеу қолданбасын көрсеткенмен басталды, бірақ қазір сақтау технологияларын, наноөлшемді бейнелеу тәсілдерін, синтетикалық басқарушыларды және реакциялық желілерді дамыту сияқты бірнеше басқа бағыттарға кеңейді.

Тарих

Оңтүстік Калифорния университетінің профессоры Леонард Адлеман бұл саланың негізін 1994 жылы қалады. Адлеман ДНК-ны есептеу құралы ретінде қолдану арқылы жеті нүктелі Гамильтон жолының мәселесін шешуге қабілділігін көрсетті. Адлеманның алғашқы тәжірибелерінен кейін үлкен жетістіктерге қол жеткізілді және түрлі Тьюринг машиналарын құру мүмкіндігі дәлелденді. Содан бері бұл сала бірнеше бағытта кеңейді. 1995 жылы Эрик Баум ДНК-ға негізделген жад идеясын ұсынды, онда ДНК-ның өте жоғары тығыздығына байланысты үлкен көлемдегі деректерді өте аз көлемде сақтауға болатыны болжанды. Бұл ДНК есептеуінің көлемін жад технологиялары саласына дейін кеңейтті, бірақ in vitro демонстрациялары тек он жылдан кейін жасалды. ДНК есептеуі саласын Нед Симан шамамен он жыл бұрын Лен Адлеманның демонстрациясынан бұрын басталған ДНК наноғылымының ішкі саласы деп қарастыруға болады. Недтің 1980 жылдардағы бастапқы идеясы – кристаллографияда қолдану үшін ДНК-ның өзін-өзі құрастыруын пайдаланып, кез келген құрылымдарды төменнен жоғарыға қарай құру болды. Бірақ ол 2020 жылға қарай өте күрделі болып дамыған құрылымдық ДНК өзін-өзі құрастыру саласына айналды. 2018 жылы бірнеше нанометрден бастап ондаған микрометрге дейінгі биіктіктегі өзін-өзі құрастырған құрылымдар көрсетілді. 1994 жылы профессор Симанның тобы ДНК компоненттерінің кішкентай жиынтығын қолданып, алғашқы ДНК тор құрылымдарын жасады. Адлеманның демонстрациясы ДНК-ға негізделген компьютерлердің мүмкіндігін көрсеткенімен, ДНК дизайны өте қарапайым болды, себебі графтың түйіндерінің саны артқан сайын, Адлеманның жүзеге асыруы үшін қажетті ДНК компоненттерінің саны экспоненциалды түрде өседі. Сондықтан компьютер ғалымдары мен биохимиктер плиткаларды құрастыруды зерттеуге кірісті, онда мақсат – өсім кезінде кез келген есептеулерді орындау үшін ДНК тізбектерінің кішкентай жиынтығын плитка ретінде пайдалану болды. 90-жылдардың соңында теориялық тұрғыдан ДНК-ға негізделген қауіпсіздік және криптография, ДНК жүйелерінің есептеу мүмкіндіктері, ДНК жадтары мен дискілері және ДНК-ға негізделген робототехника сияқты басқа да бағыттар зерттелді. 2002 жылға дейін Лила Кари кейбір организмдердегі генетикалық рекомбинация арқылы жүзеге асырылатын ДНК операцияларының Тьюринг толық екенін көрсетті. 2003 жылы Джон Рейфтің тобы сызықтық роботтарға ұқсас жолмен қозғалатын ДНК-ға негізделген жүргіштің алғашқы идеясын көрсетті. Олар жүргіш үшін энергия көзі ретінде молекулалық биологияны пайдаланды. Осы алғашқы демонстрациядан бері ДНК-ға негізделген жүргіштердің көптеген түрлері жасалды.

Leonard Adleman of the University of Southern California initially developed this field in 1994. Adleman demonstrated a proof of concept use of DNA as a form of computation which solved the seven point Hamiltonian path problem. Since the initial Adleman experiments, advances have occurred and various Turing machines have been proven to be constructible. Since then the field has expanded into several avenues. In 1995, the idea for DNA based memory was proposed by Eric Baum who conjectured that a vast amount of data can be stored in a tiny amount of DNA due to its ultra high density. This expanded the horizon of DNA computing into the realm of memory technology although the in vitro demonstrations were made almost after a decade. The field of DNA computing can be categorized as a sub field of the broader DNA nanoscience field started by Ned Seeman about a decade before Len Adleman's demonstration. Ned's original idea in the 1980s was to build arbitrary structures using bottom up DNA self assembly for applications in crystallography. However, it morphed into the field of structural DNA self assembly which as of 2020 is extremely sophisticated. Self assembled structure from a few nanometers tall all the way up to several tens of micrometers in size have been demonstrated in 2018. In 1994, Prof. Seeman's group demonstrated early DNA lattice structures using a small set of DNA components. While the demonstration by Adleman showed the possibility of DNA based computers, the DNA design was trivial because as the number of nodes in a graph grows, the number of DNA components required in Adleman's implementation would grow exponentially. Therefore, computer scientists and biochemists started exploring tile assembly where the goal was to use a small set of DNA strands as tiles to perform arbitrary computations upon growth. Other avenues that were theoretically explored in the late 90's include DNA based security and cryptography, computational capacity of DNA systems, DNA memories and disks, and DNA based robotics. Before 2002, Lila Kari showed that the DNA operations performed by genetic recombination in some organisms are Turing complete. In 2003, John Reif's group first demonstrated the idea of a DNA based walker that traversed along a track similar to a line follower robot. They used molecular biology as a source of energy for the walker. Since this first demonstration, a wide variety of DNA based walkers have been demonstrated.

Қолданылу түрлері, мысалдар және соңғы жетістіктер

1994 жылы Леонард Адлеман ДНК компьютерінің алғашқы прототипін ұсынды. TT 100 – 100 микролитр ДНК ерітіндісімен толтырылған сынақ түтігі. Ол бағытталған Гамильтондық жол мәселесінің бір мысалын шеше алды. Адлеманның экспериментінде Гамильтондық жол мәселесі "саяхатшы саудагер мәселесі" ретінде бейнеленді. Осы мақсатта әртүрлі ДНК фрагменттері жасалды, олардың әрқайсысы сапармен өтуге тиіс қаланы көрсетеді. Бұл фрагменттердің әрқайсысы басқа фрагменттермен байланыса алады. Бұл ДНК фрагменттері дайындалып, сынақ түтігінде араластырылды. Секундтар ішінде кішкентай фрагменттер үлкенірек фрагменттерге бірігіп, әртүрлі саяхат жолдарын көрсетеді. Химиялық реакция арқылы ұзын жолдарды көрсететін ДНК фрагменттері жойылды. Қалғандары мәселенің шешімі болып табылады, бірақ эксперимент жалпы алғанда бір аптаға созылды. Дегенмен, қазіргі техникалық шектеулер нәтижелерді бағалауға мүмкіндік бермейді. Сондықтан эксперимент қолдануға қолайлы емес, бірақ бұл концепцияның дұрыстығын дәлелдейді.

Комбинаторлық проблемалар

Леонард Адлеман осы проблемаларға алғашқы нәтижелерді алды. 1994 жылы: 7 шыңы бар графтың Гамильтондық жолын шешу. 2002 жылы: NP-толық проблемасын, сондай-ақ 20 айнымалысы бар 3-SAT проблемасын шешу.

Tic-tac-toe ойыны

2002 жылы Дж. Макдональд, Д. Стефанович және М. Стоянович адам ойыншысына қарсы крестики-нолики ойнай алатын ДНК компьютерін жасады. Калькулятор ойынның тоғыз шаршысына сәйкес келетін тоғыз бөлімнен тұрады. Әрбір бөлімде субстрат және әртүрлі ДНК ферменттерінің комбинациясы болады. Субстраттың өзі бір жағынан флуоресцентті химиялық топ, екінші жағынан репрессорлық топ қосылған ДНК тізбегінен тұрады. Флуоресценция субстрат молекулалары екіге бөлінгенде ғана белсенді болады. ДНК ферменттері логикалық функцияларды имитациялайды. Мысалы, егер логикалық функцияны көбейту үшін екі белгілі ДНК тізбегі енгізілсе, онда ДНК ашылады, яғни ЖӘНЕ функциясы орындалады. Дереккөз бойынша, компьютердің бірінші ойнауы орталық шаршыда деп есептеледі. Адам ойыншысы қалған сегіз шаршыға сәйкес келетін сегіз түрлі ДНК тізбегімен бастайды. I шаршысын ойнау үшін ойыншы #i кірісіне сәйкес келетін тізбектерді барлық бөлімдерге құяды. Бұл тізбектер бөлімдердегі белгілі бір ДНК ферменттерімен байланысады, нәтижесінде осы бөлімдердің бірінде ДНК ферменттері деформацияланады, ол субстратқа байланысып, оны кесіп тастайды. Сәйкес бөлім флуоресцентті болады, бұл ДНК компьютерінің қай шаршы ойнағанын көрсетеді. ДНК ферменттері бөлімдерге осылай бөлінеді, адам ойыншысының ең жақсы нәтижесі теңдік болуын қамтамасыз ету үшін, нақты крестики-нолики сияқты.

Нейро желісі негізінде есептеу

Кевин Черри және Лулу Цян Калифорния Техникалық институтында 100 биттік қолмен жазылған цифрларды танитын ДНК-ға негізделген жасанды нейрондық желіні жасады. Олар бұған компьютерде алдын ала тиісті салмақтар жиынтығын, әртүрлі концентрациядағы салмақ молекулалары арқылы көрсетілген, бағдарламалау арқылы қол жеткізеді, бұл салмақтар кейіннен кіріс ДНК тізбектерін ұстап тұратын сынақ түтігіне қосылады.

Локалды (кеш тәрізді) есептеу жылдамдығын жақсарту

ДНК есептеудің бір қиындығы – оның жылдамдығы. ДНК субстрат ретінде биологиялық үйлесімді, яғни кремний технологиясы қолданылмайтын жерлерде қолданылуы мүмкін, бірақ оның есептеу жылдамдығы әлі де өте баяу. Мысалы, өрістегі өлшемдеме ретінде қолданылатын квадрат түбір схемасын толықтыруға 100 сағаттан астам уақыт кетті. Сыртқы фермент көздерін пайдаланатын жаңа әдістер жылдамырақ және ықшам схемалар туралы хабарласа, Chatterjee және авторлар тобы есептеуді жылдамдету үшін жергілікті ДНК схемаларын қолдану арқылы қызықты идея ұсынды, бұл тұжырымдама басқа топтар тарапынан да зерттелуде. Бұл идея бастапқыда компьютерлік архитектура саласында ұсынылған, бірақ осы салада да қабылданды. Компьютерлік архитектурада белгілі бір нәрсе – егер нұсқаулар тізбекпен орындалса, оларды кэшке жүктеу орындау жылдамдығын арттырады, бұл локализация принципі деп аталады. Себебі, нұсқаулар жылдам кэш жадында болғанда, оларды басты жадыдан ауыстырып алмаудың қажеті жоқ, ал ол баяу процеске алып келуі мүмкін. Сол сияқты, жергілікті ДНК есептеуде есептеуге жауапты ДНК тізбектері нан пісіру тақтасы сияқты субстратқа бекітіліп, есептеу қақпаларының физикалық жақындығын қамтамасыз етеді. Мұндай жергілікті ДНК есептеу техникалары есептеу уақытын бірнеше есе қысқартуға мүмкіндік беретінін көрсетті.

Қайталанатын (немесе қайтарылатын) ДНК есептеу

ДНК есептеулеріндегі келесі зерттеулер кері қайта орналасатын ДНК есептеуін құрды, бұл технологияны (мысалы) дербес компьютерлерде қолданылатын кремнийге негізделген есептеуге бір қадам жақындатады. Атап айтқанда, Джон Рейф және оның Дьюк университетіндегі тобы есептеу ДНК кешендерін қайта пайдаланудың екі әртүрлі әдісін ұсынды. Бірінші жобада қос спиральді ДНК қақпалары (dsDNA gates), ал екінші жобада ДНК шаштырма кешендері қолданылады. Екі жоба да кейбір мәселелерге (мысалы, реакциялардың ағып кетуі) тап болғанымен, бұл ДНК есептеу саласындағы маңызды қадам болып табылады. Басқа да топтар қақпаларды қайта пайдалану мәселесін шешуге тырысты. Сызық ығысу реакцияларын (SRD) пайдалана отырып, "ДНК компьютерлеріндегі кері схемаларды синтездеу стратегиясы" деген мақалада ДНК есептеуі мен кері есептеу техникаларын біріктіру арқылы ДНК компьютерлерінде кері қақпалар мен схемаларды жүзеге асыру үшін кері ұсыныстар ұсынылған. Бұл мақалада сондай-ақ ДНК компьютерлерінде n биттік кері схемаларды синтездеу үшін, бұрынғы әдістерге қарағанда орташа ұзындығы мен құны жақсырақ болатын әмбебап кері қақпалар кітапханасы (URGL) ұсынылады.

Әдістер

ДНҚ негізінде есептеу құрылғысын құрудың бірнеше әдісі бар, олардың әрқайсысының өз артықшылықтары мен кемшіліктері бар. Көптеген әдістер цифрлық логикамен байланысты негізгі логикалық қақпаларды (ЖӘНЕ, ИЛИ, ЖОҚ) ДНҚ негізінде құрайды. Мұндай әдістердің арасында ДНҚ-зималары, дезоксиолигонуклеотидтер, ферменттер және тоғысу алмасуы бар.

Химиялық реакция желілері (ХРЖ)

ДНҚ есептеудің толық стегі дәстүрлі компьютерлік архитектураға өте ұқсас. Ең жоғары деңгейде C-тәрізді жалпы мақсаттағы бағдарламалау тілі химиялық реакциялар желісінің (CRN) жиынтығы арқылы өрнектеледі. Бұл аралық өкілдік домендік деңгейде ДНҚ дизайнына аударылады, содан кейін ДНҚ талшықтарының жиынтығын пайдаланып іске асырылады. 2010 жылы Эрик Винфри тобы ДНҚ-ның кез келген химиялық реакцияны іске асыру үшін субстрат ретінде қолданылуын көрсетті. Бұл биохимиялық контроллерлерді жобалау мен синтездеуге жол ашты, себебі CRN-нің экспрессивтік қуаты Тьюринг машинасына тең. Флуоресценция мөлшерін өлшеу арқылы реакция болды ма, жоқ па, анықтауға болады. Өзгерген ДНҚ ферменті "қолданылады" және одан әрі реакцияларды бастауға қабілетсіз болады. Осы себепті, бұл реакциялар тұрақты араластырылатын реактор сияқты құрылымда жүзеге асырылады, онда ескі өнім алынып тасталады және жаңа молекулалар қосылады. Екі көп қолданылатын ДНҚ ферменті E6 және 817 деп аталады. Олар кең таралған, себебі кез келген жерде субстратты кесуге мүмкіндік береді. Стоянович және Макдональд E6 ДНҚ ферменттерін тиісінше MAYA I және MAYA II машиналарын құру үшін қолданды; Стоянович сондай-ақ 8 17 ДНҚ ферментін пайдаланып логикалық қақпаларды көрсетті. Бұл ДНҚ ферменттері логикалық қақпаларды құру үшін пайдалы екені дәлелденгенмен, олардың жұмыс істеуі үшін Zn2+ немесе Mn2+ сияқты металл кофакторы қажеттілігімен шектеледі, сондықтан олар in vivo жағдайында пайдалы емес. Діңгек орамасы деп аталатын конструкция, бір аяғында орамасы бар бір ДНҚ талшығынан тұрады, бұл ДНҚ бөлігі орама бөлігіне байланысқанда ашылып, жабылатын динамикалық құрылым болып табылады. Бұл эффект бірнеше логикалық қақпаларды құру үшін пайдаланылды. Бұл логикалық қақпалар белгілі бір деңгейде "крестики-нолики" ойынын ойнай алатын MAYA I және MAYA II компьютерлерін құру үшін қолданылды.

Ферменттер

Энзимге негізделген ДНК компьютерлері көбінесе қарапайым Тьюринг машинасының құрылымын ұстанады; аппараттық құрал фермент түрінде, ал бағдарламалық қамтамасыз ету ДНК түрінде болады. Бененсон, Шапиро және олардың әріптестері FokI ферментін қолданып ДНК компьютерін жасады және осы жұмысты кеңейтіп, простата қатерлі ісігін диагностикалайтын және оған реакция жасайтын автоматтарды ұсынды: PPAP2B және GSTP1 гендерінің жеткіліксіз экспрессиясы және PIM1 мен HPN гендерінің артық экспрессиясы. Олардың автоматтары әр геннің экспрессиясын біртіндеп, біреуден кейін біреуін бағалады, ал оң диагноз қойылған жағдайда MDM2-ге антисенстік болатын бір таспалы ДНК молекуласын (ssDNA) босатып жіберді. MDM2 – 53 белгісіз протеиннің репрессоры, ал ол өзі ісікке қарсы әрекет етеді. Теріс диагноз қойылғанда, ештеңе жасамаудың орнына, оң диагнозға арналған препаратты тежеу туралы шешім қабылданды. Бұл әдістің шектеуі – әр препаратты беру үшін екі жеке автомат қажет. Барлық бағалау процесінен бастап препаратты босатуға дейін шамамен бір сағат уақыт кетті. Бұл әдіс үшін FokI ферментімен қатар, транзициялық молекулалар да қажет. FokI ферментінің болуы in vivo қолдануды шектейді, кем дегенде "жоғары сатыдағы организмдердің жасушаларында" қолдану үшін. Сондай-ақ, осы жағдайда "бағдарламалық" молекулаларды қайта пайдалануға болатынын атап өткен жөн.

Алгоритмдік өздігінен құрастыру

[[Сурет:Rothemund DNA SierpinskiGasket.jpg|thumb|300px|ДНК тізбектерінің беттерінде Сиерпинский үшбұрышының бейнесін көрсететін құрылымдары. Толық мәліметтер алу үшін суретті басыңыз. Сурет Rothemund және авторлар, 2004 ж.]]

Баламалы технологиялар

2009 жылы IBM мен Caltech арасында "ДНК чиптерінің" өндірісін мақсат ететін серіктестік орнатылды. Caltech тобы бұл нуклеин қышқылына негіделген интегралды тізбектерді (микросхемаларды) жасаумен айналысып жатыр. Осы чиптердің бірі толық квадрат түбірді есептей алады. Perl тілінде компилятор құрастырылды.

Артықшылықтары мен кемшіліктері

ДНК компьютердің баяу өңдеу жылдамдығы (жауап беру уақыты миллисекундтар емес, минуттар, сағаттар немесе күндермен өлшенеді) көптеген параллель есептеулерді жасау арқасында толықтырылады. Бұл жүйеге күрделі есептеуді қарапайым есептеумен салыстырғанда шамамен бірдей уақытта орындауға мүмкіндік береді. Мұның себебі – миллиондаған немесе миллиардтаған молекулалардың бір уақытта өзара әрекеттесуі. Дегенмен, ДНК компьютерінің нәтижелерін цифрлық компьютердің нәтижелерімен салыстырғанда талдау әлдеқайда қиын.