导读

近日，美国加州理工学院的研究人员们设计出能进行可重编程计算的DNA分子，首次实现了所谓的“算法自组装”。“算法自组装”意味着同一个“硬件”可以经过配置来运行不同的“软件”。

背景

如今，随着后摩尔时代到来，传统电子计算机性能的进一步改善正面临严峻挑战。因此，科学家们希望通过一系列创新技术，探索新一代的计算机。这些新技术包括：自旋电子学、谷电子学、量子力学、DNA分子等。今天，让我们来重点关注的是DNA计算机。

DNA，即脱氧核糖核酸，是染色体主要组成成分，也是主要的遗传物质。巨大的DNA 分子具有独特的双螺旋结构。它可以组成遗传指令，引导生物的发育与生命机能运作。DNA分子的双螺旋长链上布满了核苷酸，其上有四种碱基：腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)。核苷酸的不同排列组合，可以表达出生物体各种细胞所拥有的大量信息。

（图片来源：维基百科）

然而，DNA不仅可以存储遗传信息，还可以用于计算。DNA计算，是生物学、遗传学、化学、数学、物理、计算机科学、控制论和智能科学等学科交叉融合的新研究领域。

DNA计算的基本原理可以简单表述为：利用DNA编码信息的特点，先合成具有特定序列的DNA分子链，代表需要求解的问题；然后，在生物酶的作用下（相当于减乘除运算），用DNA分子链的可控生化反应的过程来代表求解问题的过程；最后再利用分子生物技术，例如聚合酶链式反应等，得到最终的运算结果。

(图片来源：麻省理工学院)

DNA计算机，就是基于DNA计算实现的。起初，DNA计算需要将DNA溶液放置在试管中来实现，所以这种计算机会由一堆装有有机液体的试管组成，因此也称为“试管计算机”。

(图片来源：Caltech/Lulu Qian)

与传统电子计算机相比，DNA计算机有着许多优势，例如体积小、存储量大、运算快、能耗低、并行性等。此外，DNA电路还可以在潮湿环境中运行，有利于在血液、汤汁、狭窄的细胞内进行计算。未来，DNA计算机将应用于逻辑研究、密码破译、基因编程、疾病防治以及航空航天等领域。

创新

近日，美国加州理工学院（Caltech）的研究人员们设计出能进行可重编程计算的DNA分子，首次实现了所谓的“算法自组装”。“算法自组装”意味着同一个“硬件”可以经过配置来运行不同的“软件”。

他们的论文于3月21日发表在《自然（Nature）》杂志上。在论文中，加州理工学院计算机科学、计算和神经系统、生物工程教授 Erik Winfree 领导的科研团队展示了，DNA计算是如何通过运行六比特算法来完成简单任务的。

DNA计算系统的艺术诠释(图片来源：Caltech)

技术

该系统类似一个计算机，但并不是采用晶体管或者二极管，而是采用分子代表六比特的二进制数（例如，011001）作为输入，计算之后，再作为输出。其中一个算法可以判断输入中为“1”的比特位的个数是奇数还是偶数，（以上的这个例子是奇数，因为它有三个比特位为“1”）；另外一个算法可以判断输入是否为回文（顺读和倒读都一样）；还有一个算法是生成随机数字。

爱尔兰都柏林梅努斯大学计算机科学系教授、论文两位领导作者之一的 Damien Woods 表示：“把它们当成纳米应用程序。这种无需改变硬件就可以运行任何软件的能力，让计算机变得非常有用。我们正在分子中实现这个创意，基本上是通过嵌入一个化学算法来控制化学过程。”

这个系统通过自组装的方式工作：小型的特制DNA链粘在一起构建出一个逻辑电路，并同步执行电路算法。这个系统开始是代表输入的六比特，然后一行一行地增加分子，逐步地运行算法。现代数字电子计算机采用电路中流过的电流来操控信息；在这里，DNA链的这些行粘在一起执行运算。最终的结果就是，一个试管装满了几十亿个完整的算法，每个算法就像一条DNA织巾，代表了计算的读数。每一条“织巾”上的图案告诉你正在运行的算法的答案。通过从组成系统的近700条链中选择不同的子集，这个系统能够被重新编程来运行不同的算法。

完整的DNA算法(图片来源：Winfree Lab/Caltech)

加州大学戴维斯分校计算机科学系助理教授、论文另一位领导作者 David Doty 表示：“尽管被限制在六比特输入之内，我们还是对设计出的程序的多样性感到惊讶。当实验开始的时候，我们只设计出三个程序。可是一旦开始使用这个系统，我们就意识到它有多大的潜力。这种兴奋感如同头一次用计算机编程，我们变得对于这些链能做什么感到强烈的好奇。最后，我们设计并运行了总共21个电路。”

通过实验的方式，研究人员们展示了用六比特分子算法完成各种任务。在数学中，他们的电路测试输入并评估它们是否是3的倍数，执行相等性检查，直到63。其他的电路则在DNA“织巾”上描绘“图案”，例如Z字形、双螺旋结构、不规则间隔的钻石。同样，还有一些电路演示了概率性行为，例如随机游走，以及通过掷硬币来获取公平的50/50随机选择的聪明算法（一开始由计算机先驱约翰·冯·诺伊曼开发）。

价值

在开始这项研究的时候，Woods 和 Doty 是理论计算机科学家，所以他们必须学习一系列“湿实验室”的新技能，这些技能更多地被生物工程师和生物物理学家使用。Winfree 表示：“当需要进行交叉学科设计的时候，进入这个领域就会遇到显著的障碍。通过设计能在更高层面重新编程的机器，计算机工程战胜了这个障碍，所以如今的程序员无需了解晶体管物理。在这项工作中，我们的目标是展示类似的可在更高层面编程的分子系统，所以在未来，分子程序员可以释放他们的创造力，而无需掌握多个学科。”

Woods 表示：“不同于之前为执行单个计算而特别设计的分子实验，重新编程系统可以解决不同的问题，简单到只要选择不同的试管混合在一起就可以了。我们可以在实验室的工作台上进行编程。”

尽管相比《自然》期刊论文中提到的那些计算机，DNA计算机可以执行更复杂的计算，但是 Winfree 提醒我们不要期望它取代标准的硅芯片计算机。这不是这项研究的目的。他说：“这些是初步的计算，但是它们能教会我们，以自组装方式加工的简单分子是如何能够处理信息和执行算法的。生物学证明了化学天生就是基于信息的，可以存储在分子层面指导算法行为的信息。”

关键字

计算机、分子、DNA、算法、软件

参考资料

【1】https://www.caltech.edu/about/news/computer-scientists-create-reprogrammable-molecular-computing-system

【2】Damien Woods, David Doty, Cameron Myhrvold, Joy Hui, Felix Zhou, Peng Yin & Erik Winfree. Diverse and robust molecular algorithms using reprogrammable DNA self-assembly. Nature, 2019 DOI: 10.1038/s41586-019-1014-9