🗊Презентация Биологические компьютеры и их будущее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «Калининградский государственный технический университет» Кафедра физики Реферат По дисциплине: «Концепции современного естествознания» ТЕМА: «Биологические компьютеры и их будущее» Выполнила студентка Шалаева А.С. Учебная группа 09-ИЭ Факультет АПУ Научный руководитель д.ф.-м.н., профессор Брюханов В.В. Калининград 2010г.

Молекулы ДНК могут оказаться тем самым материалом, который впоследствии заменит кремниевые транзисторы с их бинарной логикой. Достаточно сказать, что всего один фунт (453 г) ДНК-молекул обладает емкостью для хранения данных, которая превосходит суммарную емкость всех современных электронных систем хранения данных, а вычислительная мощность ДНК-процессора размером с каплю будет выше самого мощного современного суперкомпьютера. Молекулы ДНК могут оказаться тем самым материалом, который впоследствии заменит кремниевые транзисторы с их бинарной логикой. Достаточно сказать, что всего один фунт (453 г) ДНК-молекул обладает емкостью для хранения данных, которая превосходит суммарную емкость всех современных электронных систем хранения данных, а вычислительная мощность ДНК-процессора размером с каплю будет выше самого мощного современного суперкомпьютера. Более 10 триллионов ДНК-молекул занимают объем всего в 1 см3. Однако такого количества молекул достаточно для хранения объема информации в 10 Тбайт, при этом они могут производить 10 трлн операций в секунду. Еще одно преимущество ДНК-процессоров в сравнении с обычными кремниевыми процессорами заключается в том, что они могут производить все вычисления не последовательно, а параллельно, что обеспечивает выполнение сложнейших математических расчетов буквально за считаные минуты. Традиционным компьютерам для выполнения таких расчетов потребовались бы месяцы и годы.

Каждый город Эдлмен идентифицировал уникальной последовательностью из 20 нуклеотидов. Тогда путь между любыми двумя городами будет состоять из второй половины кодирующей последовательности для точки старта и первой половины кодирующей последовательности для точки финиша (молекула ДНК, как и вектор, имеет направление). Синтезировать такие последовательности современная молекулярная аппаратура позволяет очень быстро. В итоге последовательность ДНК с решением составит 140 нуклеотидов. Каждый город Эдлмен идентифицировал уникальной последовательностью из 20 нуклеотидов. Тогда путь между любыми двумя городами будет состоять из второй половины кодирующей последовательности для точки старта и первой половины кодирующей последовательности для точки финиша (молекула ДНК, как и вектор, имеет направление). Синтезировать такие последовательности современная молекулярная аппаратура позволяет очень быстро. В итоге последовательность ДНК с решением составит 140 нуклеотидов. Остается только синтезировать и выделить такую молекулу ДНК. Для этого в пробирку помещается около 100 триллионов молекул ДНК, содержащих все возможные 20-нуклеотидные последовательности, кодирующие города и пути между ними. Далее за счет взаимного притяжения нуклеотидов А—Т и G—C отдельные цепочки ДНК сцепляются друг с другом случайным образом, а специальный фермент лигаза сшивает образующиеся короткие молекулы в более крупные образования. При этом синтезируются молекулы ДНК, воспроизводящие все возможные маршруты между городами. Нужно лишь выделить из них те, что соответствуют искомому решению. Эдлмен решил эту задачу биохимическими методами, последовательно удалив сначала цепочки, которые не начинались с первого города — точки старта — и не заканчивались местом финиша, затем те, что содержали более семи городов или не содержали хотя бы один. Легко понять, что любая из оставшихся после такого отбора молекула ДНК представляет собой решение задачи. Эдлман продемонстрировал решение задачи поиска гамильтонова пути на примере всего семи городов и потратил на это семь дней. Это был первый эксперимент, продемонстрировавший возможности ДНК-вычислений. Фактически Эдлман доказал, что, пользуясь вычислениями на ДНК, можно эффективно решать задачи переборного характера, и обозначил технику, которая в дальнейшем послужила основой для создания модели параллельной фильтрации.

Вслед за работой Эдлемана последовали другие. Вслед за работой Эдлемана последовали другие. Первую модель биокомпьютера, правда, в виде механизма из пластмассы, в 1999 г. создал Эхуд Шапиро из Вейцмановского института естественных наук. Из пластмассы он соорудил 30-сантиметровую модель биологического компьютера, работающего по принципам живой клетки. В нем находится своеобразный сборочный конвейер, собирающий белковые молекулы по информации с ДНК, синтезируя РНК. Компьютер Шапиро считывает информацию, запоминает ее, снова считывает. Если бы это устройство состояло из настоящих биологических молекул, его размер был бы равен размеру одного из компонентов клетки - 0,000025 мм.

А в 2001 г. Шапиро удалось реализовать модель в реальном биокомпьютере, который состоял из молекул ДНК, РНК и специальных ферментов. Элементы компьютера работают в жидком состоянии - они взвешены в веществе, залитом в пробирку. В результате скорость вычислений могла достигать миллиарда операций в секунду, а точность — 99,8%. Настолько микроскопическое, что в капле воды поместилось бы таких триллион, устройство могло производить такие операции, как проверка списка из нулей и единиц на предмет совпадения количества единиц с заданным их числом. Новая версия, созданная в 2004 году, определяла наличие раковых клеток в пробирке и высвобождала молекулы для их разрушения. Помимо завораживающей перспективы введения основанных на подобных технологиях устройств в человеческое тело – таких себе «микродокторов», определяющих местонахождение пораженной ткани и не дающих болезни распространятся, – биомолекулярные компьютеры могли бы производить миллионы параллельных вычислений. А в 2001 г. Шапиро удалось реализовать модель в реальном биокомпьютере, который состоял из молекул ДНК, РНК и специальных ферментов. Элементы компьютера работают в жидком состоянии - они взвешены в веществе, залитом в пробирку. В результате скорость вычислений могла достигать миллиарда операций в секунду, а точность — 99,8%. Настолько микроскопическое, что в капле воды поместилось бы таких триллион, устройство могло производить такие операции, как проверка списка из нулей и единиц на предмет совпадения количества единиц с заданным их числом. Новая версия, созданная в 2004 году, определяла наличие раковых клеток в пробирке и высвобождала молекулы для их разрушения. Помимо завораживающей перспективы введения основанных на подобных технологиях устройств в человеческое тело – таких себе «микродокторов», определяющих местонахождение пораженной ткани и не дающих болезни распространятся, – биомолекулярные компьютеры могли бы производить миллионы параллельных вычислений.

Еще одним интересным направлением является создание клеточных компьютеров. Клеточные процессоры представляют собой самоорганизующиеся колонии различных "умных" микроорганизмов, в геном которых удалось включить некую логическую схему, которая могла бы активизироваться в присутствии определенного вещества. Для этой цели идеально подошли бы бактерии.Такие компьютеры очень дешевы в производстве. Им не нужна столь стерильная атмосфера, как при производстве полупроводников. И единожды запрограммировав клетку, можно легко и быстро вырастить тысячи клеток с такой же программой. Еще одним интересным направлением является создание клеточных компьютеров. Клеточные процессоры представляют собой самоорганизующиеся колонии различных "умных" микроорганизмов, в геном которых удалось включить некую логическую схему, которая могла бы активизироваться в присутствии определенного вещества. Для этой цели идеально подошли бы бактерии.Такие компьютеры очень дешевы в производстве. Им не нужна столь стерильная атмосфера, как при производстве полупроводников. И единожды запрограммировав клетку, можно легко и быстро вырастить тысячи клеток с такой же программой. В 2001 г. американские ученые создали трансгенные микроорганизмы (т. е. микроорганизмы с искусственно измененными генами), клетки которых могут выполнять логические операции И и ИЛИ.

На самом деле эта "незатейливая" головоломка из комбинаторики демонстрирует одну из основных функций, которую выполняют компьютеры, – обработку больших массивов информации с помощью перестановки (транспонирования) порций данных (chunks of data). Классические кремниевые компьютеры решают эту задачу «в лоб». Программа последовательно перебирает все варианты решения, находя самый оптимальный, что приводит к огромным потерям времени и неэффективности решения. В случае с биологическим компьютером множество перестановок происходит одновременно, увеличивая скорость вычисления в разы. На самом деле эта "незатейливая" головоломка из комбинаторики демонстрирует одну из основных функций, которую выполняют компьютеры, – обработку больших массивов информации с помощью перестановки (транспонирования) порций данных (chunks of data). Классические кремниевые компьютеры решают эту задачу «в лоб». Программа последовательно перебирает все варианты решения, находя самый оптимальный, что приводит к огромным потерям времени и неэффективности решения. В случае с биологическим компьютером множество перестановок происходит одновременно, увеличивая скорость вычисления в разы. Аналогичный эффект удалось реализовать доктору Хейнес и её коллегам – путём комбинирования различных генов и их перестановки. В ходе эксперимента отдельные участки ДНК играли роль блинов. С помощью специально добавленного фермента экспериментаторы добились возможности влиять на перестановку этих участков в зависимости от реакции на антибиотик тетрациклин.

Но самое главное: учёным удалось расположить "вставки" таким образом, что активность гена, ответственного за устойчивость к антибиотику, проявлялась только тогда, когда все блоки ДНК выстраивались в заданной последовательности. Но самое главное: учёным удалось расположить "вставки" таким образом, что активность гена, ответственного за устойчивость к антибиотику, проявлялась только тогда, когда все блоки ДНК выстраивались в заданной последовательности. При этом количество рекомбинаций, необходимых бактериям для формирования устойчивости, равнозначно минимальному числу переворотов подгоревших блинов, которые необходимо сделать согласно условию приведённой задачки. По словам авторов исследования, аналогичные вычисления в чашке Петри, содержащей миллиарды микроорганизмов, теоретически позволят запустить настоящий вычислительный симбиоз: ведь каждая бактерия в данном случае – прототип биологического компьютера. Учитывая количество генов в геноме любого живого организма, гипотетическая производительность такой "вычислительной системы" может приблизиться к мощнейшим из существующих ныне машин или даже превзойти их. Впрочем, пока об этом речи не идёт: по словам американцев, они пока проводят лишь теоретическое расчёты для эксперимента с большим количеством "раздражителей", влияющих на рекомбинацию ДНК.

Куратор проекта, доктор Тодд Экдаль из Университета Западного Миссури, отметил еще одну сторону проводимых опытов: «Эксперименты с бактериями очень зрелищны и дают ощутимый, наглядный результат, который студентам сразу понятен и интересен. Используя синтетическую биологию, мы может привлечь учащихся интересоваться одновременно математикой и биологическими дисциплинами». Куратор проекта, доктор Тодд Экдаль из Университета Западного Миссури, отметил еще одну сторону проводимых опытов: «Эксперименты с бактериями очень зрелищны и дают ощутимый, наглядный результат, который студентам сразу понятен и интересен. Используя синтетическую биологию, мы может привлечь учащихся интересоваться одновременно математикой и биологическими дисциплинами». В настоящее время ученые заняты усовершенствованием своего изобретения, усложняя поставленные перед бактериями задачи и добавляя к многогранникам все больше и больше вершин. Они уверены, что уже следующее поколение бактериальных компьютеров обзаведется более мощными вычислительными способностями и поможет решить другие математические задачи, которые не поддаются обычному вычислительному анализу. Особый упор авторы исследования делают на применение бактерий в криптографических системах. Если микроорганизмы смогут подобных образом считать и другие нелинейные алгоритмы, то их можно будет использовать для кодирования и декодирования информации и создания уникальных ключей для шифрования.

Основная проблема, с которой сталкиваются создатели клеточных биокомпьютеров, - организация всех клеток в единую работающую систему. На сегодняшний день практические достижения в области клеточных компьютеров напоминают достижения 20-х годов в области ламповых и полупроводниковых компьютеров. В Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета создана клетка, способная хранить на генетическом уровне 1 бит информации. Также разрабатываются технологии, позволяющие единичной бактерии отыскивать своих соседей, образовывать с ними упорядоченную структуру и осуществлять массив параллельных операций. Основная проблема, с которой сталкиваются создатели клеточных биокомпьютеров, - организация всех клеток в единую работающую систему. На сегодняшний день практические достижения в области клеточных компьютеров напоминают достижения 20-х годов в области ламповых и полупроводниковых компьютеров. В Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета создана клетка, способная хранить на генетическом уровне 1 бит информации. Также разрабатываются технологии, позволяющие единичной бактерии отыскивать своих соседей, образовывать с ними упорядоченную структуру и осуществлять массив параллельных операций.

Потенциал биокомпьютеров очень велик. К достоинствам,выгодно отличающим их от компьютеров, основанных на кремниевых технологиях, относятся: 1) более простая технология изготовления, не требующая для своей реализации столь жестких условий, как при производстве полупроводников 2) использование не бинарного, а тернарного кода (информация кодируется тройками нуклеотидов), что позволит при меньшем количестве шагов перебрать большее число вариантов при анализе сложных систем 3) потенциально исключительно высокая производительность за счет одновременного вступления в реакцию триллионов молекул ДНК 4) возможность хранить данные с плотностью, в триллионы раз превышающей показатели оптических дисков 5) исключительно низкое энергопотребление

В разработке биокомпьютеров ученые столкнулись с целым рядом серьезных проблем. Первая связана со считыванием результата – современные способы секвенирования (определения кодирующей последовательности) не совершенны: нельзя за один раз секвенировать цепочки длиной хотя бы в несколько тысяч оснований. Кроме того, это весьма дорогостоящая, сложная и трудоемкая операция. В разработке биокомпьютеров ученые столкнулись с целым рядом серьезных проблем. Первая связана со считыванием результата – современные способы секвенирования (определения кодирующей последовательности) не совершенны: нельзя за один раз секвенировать цепочки длиной хотя бы в несколько тысяч оснований. Кроме того, это весьма дорогостоящая, сложная и трудоемкая операция. Вторая проблема – ошибки в вычислениях. Для биологов точность в 1% при синтезе и секвенировании оснований считается очень хорошей. Для ИТ она неприемлема: решения задачи могут потеряться, когда молекулы просто прилипают к стенкам сосудов; нет гарантий, что не возникнут точечные мутации в ДНК, и т. п. И еще – ДНК с течением времени распадаются, и результаты вычислений исчезают на глазах! А клеточные компьютеры работают медленно, и их легко "сбить с толку". Со всеми этими проблемами ученые активно борются. Насколько успешно – покажет время. Биокомпьютеры не рассчитаны на широкие массы пользователей. Но ученые надеются, что они найдут свое место в медицине. Глава израильской исследовательской группы профессор Эхуд Шапиро уверен, что в перспективе ДНК-наномашины смогут взаимодействовать с клетками человека, осуществлять наблюдение за потенциальными болезнетворными изменениями и синтезировать лекарства для борьбы с ними. Применение в вычислительной технике биологических материалов позволит со временем уменьшить компьютеры до размеров живой клетки. Пока это чашка Петри, наполненная спиралями ДНК, или нейроны, взятые у пиявки и подсоединенные к электрическим проводам. По существу, наши собственные клетки - это не что иное, как биомашины молекулярного размера, а примером биокомпьютера, конечно, служит наш мозг. Наконец, с помощью клеточных компьютеров станет возможным объединение информационных и биотехнологий. Например, они смогут управлять химическим заводом, регулировать биологические процессы внутри человеческого организма, производить гормоны и лекарственные вещества и доставлять к определенному органу необходимую дозу лекарств.

КомпьютерПресс №1'2007 «ДНК-логика как основа биокомпьютера» КомпьютерПресс №1'2007 «ДНК-логика как основа биокомпьютера» Journal of Biological Engineering 2008, 2:8 Режим доступа: http://www.jbioleng.org/content/2/1/8 http://www.membrana.ru И.В. Антошина, Ю.Т. Котов,Микропроцессоры и микропроцессорные системы,Москва 2005 г. “Molecular Computation of Solutions to Combinatorial Problems. Science http://chernykh.net http://www.3dnews.ru/news/ Gary Stix. "Little Big Science." Understanding Nanotechnology (p6-16). Scientific American, Inc, and Byron Preiss Visual Publications, Inc: 2002. http://www.sciencedaily.com Интернет-журнал «Коммерческая биотехнология» http://www.cbio.ru/