생물 컴퓨팅

Biological computing
이 기사는 생물학적 부분으로 구성된 컴퓨터에 관한 것이다. 생물학에서 영감을 받은 연산은 생물학에서 영감을 받은 연산을 참조하십시오. 브레인 대 브레인 인터페이스를 사용하는 가상 컴퓨터의 경우 브레인 대 브레인 인터페이스를 참조하십시오. 자연생물의 연산분석은 생물학적 계산을 참조한다.

생물학적 컴퓨터는 DNA와 단백질과 같은 생물학적으로 파생된 분자를 사용하여 디지털 또는 실제 계산을 수행한다.

나노바이오기술의 새로운 과학의 확대에 의해 생체입자 개발이 가능해졌다. 나노바이오기술이라는 용어는 다양한 방법으로 정의될 수 있다. 보다 일반적인 의미에서 나노바이오기술은 나노스케일 재료(즉, 특성 치수가 1-100나노미터인 재료)와 생물학적으로 기반을 둔 재료를 모두 사용하는 모든 종류의 기술로 정의할 수 있다.[1] 그래서톤 보다 제한적인 정의 의견 더 구체적으로 단백질의 더 크다로 조립될 수 있는 설계 및 공학적으로, 기능 structures[2][3]nanobiotechnology의 구현, 이 좁은 의미에서 정의된 능력은 생체 분자의 시스템을 조작하는 방법과 과학자들을 제공한다 특별히 nanobiotechnology안녕 나는궁극적으로 컴퓨터의 컴퓨터 기능성을 야기할 수 있는 방식으로 nteract를 한다.

과학적 배경

바이오컴퍼터는 계산 기능을 수행하기 위해 생물학적으로 파생된 물질을 사용한다. 바이오컴퍼터는 시스템의 조건(입력)에 기초하여 특정한 방식으로 작동하도록 설계된 생물학적 물질을 포함하는 일련의 대사 경로 또는 대사 경로로 구성된다. 발생하는 반응의 결과적인 경로는 출력을 구성하는데, 이는 생체정보기의 공학 설계를 기반으로 하며 계산 분석의 한 형태로 해석될 수 있다. 구별 가능한 세 가지 유형의 생물학 퍼터에는 생화학 컴퓨터, 생물역학 컴퓨터, 생물 전자 컴퓨터 등이 있다.[4]

생화학적 컴퓨터

생화학적 컴퓨터는 계산 기능을 달성하기 위해 생물학적 화학 반응의 특징인 엄청나게 다양한 피드백 루프를 사용한다.[5] 생물학적 시스템의 피드백 루프는 많은 형태를 취하며, 많은 다른 요소들이 특정 생화학적 과정에 긍정적인 피드백과 부정적인 피드백을 모두 제공할 수 있어 각각 화학적 생산의 증가나 화학적 생산의 감소를 유발할 수 있다. 그러한 인자는 존재하는 촉매 효소의 양, 존재하는 반응제의 양, 존재하는 제품의 양, 그리고 앞서 언급한 어떤 인자의 화학적 반응성과 결합하여 변화시키는 분자의 존재를 포함할 수 있다. 다양한 메커니즘을 통해 규제해야 하는 이러한 생화학 시스템의 특성을 고려할 때, 특정 화학 조건의 집합에서 특정 제품을 생산하기 위해 반응하는 분자 구성 요소 집합으로 구성된 화학 경로를 설계할 수 있다. 경로에서 발생하는 특정 제품의 존재는 신호로 작용할 수 있으며, 이는 다른 화학적 신호와 함께 시스템의 시작 화학적 조건(입력)에 기초한 계산적 출력물로 해석될 수 있다.

생체역학 컴퓨터

생체역학 컴퓨터는 둘 다 입력 역할을 하는 특정한 초기 조건에 기초하여 기능적 계산으로 해석될 수 있는 특정한 연산을 수행한다는 점에서 생화학 컴퓨터와 유사하다. 그러나 출력 신호의 역할을 정확히 한다는 점에서 차이가 있다. 생화학적 컴퓨터에서는 특정 화학 물질의 존재나 농도가 입력 신호의 역할을 한다. 그러나 생체역학 컴퓨터에서는 일련의 초기 조건에서 특정 분자 또는 분자 집합의 기계적 형태가 출력물 역할을 한다. 생체역학 컴퓨터는 특정 화학적 조건 하에서 특정 물리적 구성을 채택하기 위해 특정 분자의 특성에 의존한다. 생체역학 컴퓨터의 제품의 기계적, 3차원 구조를 검출하여 계산된 출력물로 적절하게 해석한다.

바이오전자컴퓨터

전자 컴퓨팅을 수행하기 위해 생체컴퓨터를 만들 수도 있다. 다시 말하지만, 생물역학 컴퓨터와 생화학 컴퓨터와 마찬가지로, 계산은 입력으로 작용하는 초기 조건 집합에 기초하는 특정 출력을 해석하여 수행된다. 바이오전자 컴퓨터에서 측정된 출력은 바이오전자 컴퓨터에서 관찰되는 전기전도도의 특성이다. 이 출력은 생체 전자 시스템의 입력 역할을 하는 초기 조건에 기초하여 매우 구체적인 방식으로 전기를 전도하는 특별히 설계된 생체 분자로 구성된다.

네트워크 기반 바이오컴퓨터

네트워크 기반의 생체투입에서는 분자 운동 단백질이나 박테리아와 같은 자가 추진 생물학적 물질이 관심 있는 수학적인 문제를 암호화하는 미시적 네트워크를 탐구한다.[6] 네트워크 및/또는 최종 위치를 통과하는 에이전트의 경로는 문제에 대한 잠재적 해결책을 나타낸다. 예를 들어, 니콜라우 외 연구진이 기술한 시스템에서 이동 분자 모터 필라멘트는 NP-완전 문제 SUMITSUM을 인코딩하는 네트워크의 "출구"에서 검출된다.[6] 필라멘트가 방문한 모든 출구는 알고리즘에 대한 올바른 해결책을 나타낸다. 방문하지 않은 출구는 해결책이 아니다. 운동성 단백질은 액틴과 미오신 또는 키네신, 마이크로관이다. 미오신과 키네신은 각각 네트워크 채널 하단에 부착된다. 아데노신 3인산염(ATP)이 첨가되면 액틴 필라멘트나 마이크로튜브가 채널을 통해 추진되어 네트워크를 탐색한다. 화학 에너지(ATP)에서 기계 에너지(동력)로의 에너지 전환은 전자 컴퓨팅과 비교했을 때 효율성이 매우 높기 때문에 컴퓨터는 대량 병렬일 뿐 아니라 계산 단계당 에너지의 크기를 줄인다.

엔지니어링 바이오컴퍼스

리보솜은 나노스칼에 단백질 역학을 이용해 RNA를 단백질로 변환하는 생물학적 기계다.

이와 같이 생물학적으로 파생된 계산 시스템의 동작은 시스템을 구성하는 특정 분자에 의존하는데, 이는 주로 단백질이지만 DNA 분자를 포함할 수도 있다. 나노바이오테크놀로지는 그러한 시스템을 만드는 데 필요한 여러 가지 화학적 요소를 합성하는 수단을 제공한다.[citation needed] 단백질의 화학적 성질은 단백질의 화학적 구성 요소인 아미노산의 순서에 의해 결정된다. 이 염기서열은 DNA 뉴클레오티드의 특정 염기서열, 즉 DNA 분자의 구성 블록에 의해 차례로 지시된다. 단백질은 리보솜이라는 생물학적 분자에 의한 뉴클레오티드 시퀀스의 번역을 통해 생물학적 시스템에서 제조되는데, 리보솜은 리보솜이 해석하는 뉴클레오티드 시퀀스를 기반으로 기능적 단백질을 형성하는 폴리펩티드로 개별 아미노산을 조립한다. 이것이 궁극적으로 의미하는 바는 DNA 뉴클레오티드 시퀀스를 엔지니어링하여 필요한 단백질 성분을 인코딩함으로써 연산을 수행할 수 있는 생물학적 시스템을 만드는 데 필요한 화학 성분을 엔지니어링할 수 있다는 것이다. 또한, 합성적으로 설계된 DNA 분자 자체는 특정한 생체 입자 시스템에서 기능할 수 있다. 따라서 인공 DNA 분자의 설계와 합성은 물론, 합성적으로 설계된 단백질을 설계하고 생산하기 위해 나노 바이오 기술을 구현하면 기능성 바이오 입자(예: 컴퓨터 유전자들)를 구축할 수 있다.

또한 바이오컴퍼터는 세포들을 그들의 기본 구성 요소로 설계될 수 있다. 화학적으로 유도된 조광 시스템을 사용하여 개별 세포에서 논리 관문을 만들 수 있다. 이러한 논리 관문은 이전에 비 상호작용했던 단백질들 사이의 상호작용을 유도하고 세포에서 관찰 가능한 변화를 유발하는 화학 물질에 의해 활성화된다.[7]

네트워크 기반 바이오컴퍼터는 채널이 전자 빔 리토그래피 또는 나노 임프린트 리토그래피에 의해 식각되는 웨이퍼에서 하드웨어를 나노압축하여 설계된다. 채널은 단면 가로 세로 비율이 높아 단백질 필라멘트가 안내된다. 또한, 분할 및 통과 결합은 설계되어 필라멘트가 네트워크에 전파되고 허용된 경로를 탐색한다. 표면 사일란화는 운동성 단백질이 표면에 부착되어 기능성을 유지할 수 있도록 보장한다. 논리 연산을 수행하는 분자는 생물 조직에서 파생된다.

경제학

모든 생물학적 유기체는 자가복제하고 기능적 구성요소로 자가조립할 수 있는 능력을 가지고 있다. 생물학적으로 파생된 모든 시스템이 주어진 적절한 조건에서 자가 복제하고 자체 조립할 수 있는 이 잠재력에 생물학 퍼터의 경제적 이점이 있다.[4]: 349 예를 들어, 바이오컴퍼터의 역할을 하도록 변형될 수 있는 특정 생화학적 경로에 필요한 모든 단백질은 단일 DNA 분자의 생물학적 세포 안에서 여러 번 합성될 수 있었다. 그리고 나서 이 DNA 분자는 여러 번 복제될 수 있었다. 생물학적 분자의 이러한 특성은 그들의 생산을 매우 효율적이고 상대적으로 저렴하게 만들 수 있다. 전자컴퓨터는 수동생산을 필요로 하는 반면에, 생체컴퓨터를 조립하는데 필요한 추가 기계없이 문화로부터 대량생산될 수 있었다.

바이오컴퍼터 기술의 현저한 발전

현재, 바이오컴퍼터는 "이진" 논리 연산 및 수학적 계산의 연산을 포함하는 다양한 기능적 능력을 가지고 있다.[5] MIT인공지능연구소의 톰 나이트는 먼저 단백질 농도를 궁극적으로 논리 연산을 수행하는 이진 신호로 사용하는 생화학 컴퓨팅 방식을 제안했다.[4]: 349 바이오컴퍼터 화학 경로에서 특정 생화학적 제품의 특정 농도 이상에서 1 또는 0인 신호를 나타낸다. 이 수준 이하의 농도는 다른 잔류 신호를 나타낸다. 이 방법을 계산 분석으로 사용하여 생화학 컴퓨터는 초기 조건의 특정한 논리적 제약 조건에서만 적절한 이진 출력이 발생하는 논리 연산을 수행할 수 있다. 즉, 적절한 이항 출력은 논리적인 결론을 내릴 수 있는 전제로서 기능하는 일련의 초기 조건으로부터 논리적으로 파생된 결론의 역할을 한다. 이러한 유형의 논리 연산 외에도, 생물집적자는 수학 계산과 같은 다른 기능적 능력을 입증하는 것으로 나타났다. 그러한 예 중 하나는 W.L. Ditto에 의해 제공되었는데, 그는 1999년에 조지아 테크에 거머리 뉴런으로 구성된 생체정보기를 만들었는데, 이것은 간단한 덧셈을 할 수 있었다.[4]: 351 이러한 것들은 생체 공학자들이 이미 수행하도록 설계되어 있는 주목할 만한 용도들 중 일부에 불과하며, 생체 공학자들의 능력은 점점 더 정교해지고 있다. 생체 분자 및 생체 분자 생산과 관련된 가용성과 잠재적 경제 효율성 때문에(위에서 언급한 바와 같이), 생체 분자 기술의 발전은 앞으로 많은 발전을 볼 수 있을 것으로 보이는 연구 주제가 될 수 있고 빠르게 성장하고 있다.

2013년 3월 드류 엔디가 이끄는 스탠퍼드대 생명공학팀은 트랜지스터와 같은 생물학적 등가물을 만들어냈다고 발표했는데, 이를 '트랜지스터'라고 불렀다. 그 발명은 데이터 저장, 정보 전송, 논리의 기본 시스템 등 완전한 기능을 갖춘 컴퓨터를 구축하는 데 필요한 세 가지 요소 중 마지막 요소였다.[8]

2017년 7월 E와 별개의 실험. 네이처에 게재된 콜리는 살아있는 세포를 이용해 작업을 계산하고 정보를 저장하는 가능성을 보였다. 아리조나 주립대학의 바이오데신 연구소와 하버드대학의 생물학적으로 영감을 받은 공학 연구소의 협력자로 구성된 팀이 E 내부에 생물학적 컴퓨터를 개발했다. 십여 개의 입력에 반응한 대장균. 연구팀은 리보핵산으로 구성된 이 컴퓨터를 '리보콤푸터'라고 불렀다. 하버드 대학의 연구원들은 살아있는 대장균 세포의 DNA에 영상과 영화를 성공적으로 보관한 후에 박테리아에 정보를 저장할 수 있다는 것을 연구했다.[9]

2021년 생물물리학자 상람바그(Sangram Bagg) 연구팀이 대장균과 함께 2×2 미로 문제를 해결한 연구를 실현해 세포간 분산 컴퓨팅 원리를 탐구했다.[10][11]

생물-에이전트 이동이 산술적 추가에 해당하는 네트워크와의 병렬 생물학적 컴퓨팅은 2016년 8개 후보 솔루션으로 SUMSUM 인스턴스(instance)에서 입증되었다.[6]

바이오컴퍼터의 미래 잠재력

간단한 바이오컴퍼터의 많은 예가 설계되었지만, 이러한 바이오컴퍼터의 기능은 상용화된 비바이오 컴퓨터에 비해 매우 제한적이다. 어떤 사람들은 생물학 퍼터들이 큰 잠재력을 가지고 있다고 믿지만, 이것은 아직 증명되지 않았다. 일반 전자 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 적은 에너지를 사용하여 복잡한 수학 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 순차적인 계산이 아닌 보다 신뢰할 수 있는 계산을 동시에 수행할 수 있는 잠재력은 "확장 가능한" 생물학적 컴퓨터의 추가 개발 동기를 부여하고 있으며, 여러 기금 기관에서 이러한 노력을 지원하고 있다.[12][13]

참고 항목

참조

  1. ^ 비스펠웨이. 준. "나노바이오테크놀로지: 나노기술과 생명공학의 결합과 두 가지 모두의 이익." 생물공학을 위한 사회(특수 섹션): 나노바이오기술, 페이지 34
  2. ^ 라트너, 다니엘과 마크 나노기술: 차세대 빅 아이디어에 대한 부드러운 소개. 피어슨 교육. Inc: 2003, 페이지 116-7
  3. ^ 게리 스틱스 "리틀 빅 사이언스." 나노기술 이해 (p6-16) 과학적인 미국인. Inc.와 Byron Preiss Visual Publishes. Inc: 2002, 페이지 9
  4. ^ a b c d 프리타스. 로버트 A. 나노의학 제1권: 기본역량. 오스틴. 텍사스: 랜드스 바이오사이언스. 1999.: 349–51
  5. ^ a b Windmiller, Joshua (June 2012). Molecular scale biocomputing : an enzyme logic approach (Thesis). UC San Diego.
  6. ^ a b c Nicolau, Dan V.; Lard, Mercy; Korten, Till; van Delft, Falco C. M. J. M.; Persson, Malin; Bengtsson, Elina; Månsson, Alf; Diez, Stefan; Linke, Heiner; Nicolau, Dan V. (8 March 2016). "Parallel computation with molecular-motor-propelled agents in nanofabricated networks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 113 (10): 2591–2596. Bibcode:2016PNAS..113.2591N. doi:10.1073/pnas.1510825113. PMC 4791004. PMID 26903637.
  7. ^ Miyamoto, T; DeRose. R; Suarez. A; Ueno. T; Chen. M; Sun. TP; Wolfgang. MJ; Mukherjee. C; Meyers. DJ; Inoue. T (Mar 25, 2012). "Rapid and orthogonal logic gating with a gibberellin-induced dimerization system". Nature Chemical Biology. 8 (5): 465–70. doi:10.1038/nchembio.922. PMC 3368803. PMID 22446836.
  8. ^ Robert T. Gonzalez (March 29, 2013). "This new discovery will finally allow us to build biological computers". IO9. Retrieved March 29, 2013.
  9. ^ Waltz, Emily (12 July 2017). "Scientists Store Video Data in the DNA of Living Organisms". IEEE Spectrum. Retrieved 28 November 2021.
  10. ^ Sarkar, Kathakali; Chakraborty, Saswata; Bonnerjee, Deepro; Bagh, Sangram (15 October 2021). "Distributed Computing with Engineered Bacteria and Its Application in Solving Chemically Generated 2 × 2 Maze Problems". ACS Synthetic Biology. 10 (10): 2456–2464. doi:10.1021/acssynbio.1c00279.
  11. ^ Siobhan Roberts, Siobhan. "An E. coli biocomputer solves a maze by sharing the work". MIT Technology Review. Retrieved 27 November 2021.
  12. ^ "Bio4Comp - Parallel Network-based Biocomputation". Bio4Comp Research Project. Retrieved 19 December 2019.
  13. ^ Technology (QUT), Queensland University of. "QUT ARC Future Fellowships announced". QUT.