On imagine invariablement des appareils électroniques fabriqués à partir de puces de silicium, avec lesquels les ordinateurs stockent et traitent les informations sous forme de chiffres binaires (zéros et uns) représentés par de minuscules charges électriques. Mais cela n'a pas besoin d'être ainsi :parmi les alternatives au silicium se trouvent des supports organiques tels que l'ADN.

Le calcul de l'ADN a été démontré pour la première fois en 1994 par Leonard Adleman qui a codé et résolu le problème du voyageur de commerce, un problème de maths pour trouver le trajet le plus efficace pour un vendeur entre des villes hypothétiques, entièrement dans l'ADN.

Acide désoxyribonucléaique, ADN, peut stocker de grandes quantités d'informations codées sous forme de séquences de molécules, connu sous le nom de nucléotides, cytosine (C), guanine (G), adénine (A), ou thymine (T). La complexité et l'énorme variance des codes génétiques des différentes espèces démontrent combien d'informations peuvent être stockées dans l'ADN codé à l'aide de CGAT, et cette capacité peut être mise à profit en informatique. Les molécules d'ADN peuvent être utilisées pour traiter l'information, en utilisant un processus de liaison entre des paires d'ADN connu sous le nom d'hybridation. Cela prend des brins simples d'ADN en entrée et produit des brins d'ADN ultérieurs par transformation en sortie.

Depuis l'expérience d'Adleman, de nombreux "circuits" basés sur l'ADN ont été proposés qui mettent en œuvre des méthodes de calcul telles que la logique booléenne, formules arithmétiques, et le calcul du réseau de neurones. Appelée programmation moléculaire, cette approche applique les concepts et les conceptions habituels de l'informatique à des approches à l'échelle nanométrique appropriées pour travailler avec l'ADN.

En ce sens, la « programmation » est en réalité de la biochimie. Les "programmes" créés sont en fait des méthodes de sélection de molécules qui interagissent de manière à obtenir un résultat spécifique grâce au processus d'auto-assemblage de l'ADN, où des collections désordonnées de molécules interagiront spontanément pour former l'arrangement souhaité de brins d'ADN.

'robots' à ADN

L'ADN peut également être utilisé pour contrôler le mouvement, permettant des dispositifs nanomécaniques à base d'ADN. Cela a été réalisé pour la première fois par Bernard Yurke et ses collègues en 2000, qui a créé à partir de brins d'ADN une pince à épiler qui s'ouvrait et se pinçait. Des expériences ultérieures telles que par Shelley Wickham et ses collègues en 2011 et au laboratoire d'Andrew Turberfield à Oxford ont démontré des machines de marche nano-moléculaires entièrement fabriquées à partir d'ADN qui pourraient traverser des itinéraires définis.

Une application possible est qu'un tel marcheur à ADN nano-robot pourrait progresser le long des pistes en prenant des décisions et en signalant lorsqu'il atteint la fin de la piste, indiquant que le calcul est terminé. Tout comme les circuits électroniques sont imprimés sur des circuits imprimés, Les molécules d'ADN pourraient être utilisées pour imprimer des pistes similaires disposées en arbres de décision logiques sur une tuile d'ADN, avec des enzymes utilisées pour contrôler la décision de ramification le long de l'arbre, obligeant le promeneur à emprunter une piste ou une autre.

Les marcheurs d'ADN peuvent également transporter une cargaison moléculaire, et pourrait donc être utilisé pour administrer des médicaments à l'intérieur du corps.

Pourquoi le calcul ADN ?

Les nombreuses caractéristiques attrayantes des molécules d'ADN incluent leur taille (largeur 2 nm), programmabilité et capacité de stockage élevée - bien supérieure à leurs homologues en silicium. L'ADN est également polyvalent, pas cher et facile à synthétiser, et le calcul avec l'ADN nécessite beaucoup moins d'énergie que les processeurs au silicium électriques.

Son inconvénient est la rapidité :il faut actuellement plusieurs heures pour calculer la racine carrée d'un nombre à quatre chiffres, quelque chose qu'un ordinateur traditionnel pourrait calculer en un centième de seconde. Un autre inconvénient est que les circuits ADN sont à usage unique, et doivent être recréés pour exécuter à nouveau le même calcul.

Le plus grand avantage de l'ADN par rapport aux circuits électroniques est peut-être qu'il peut interagir avec son environnement biochimique. Calculer avec des molécules consiste à reconnaître la présence ou l'absence de certaines molécules, et donc une application naturelle de l'informatique ADN est d'apporter une telle programmabilité dans le domaine de la biodétection environnementale, ou administrer des médicaments et des thérapies à l'intérieur d'organismes vivants.

Des programmes d'ADN ont déjà été mis à profit à des fins médicales, comme le diagnostic de la tuberculose. Une autre utilisation proposée est un "programme" nano-biologique par Ehud Shapiro de l'Institut des sciences Weizmann en Israël, appelé le « médecin dans la cellule » qui cible les molécules cancéreuses. D'autres programmes d'ADN destinés à des applications médicales ciblent les lymphocytes (un type de globule blanc), qui sont définis par la présence ou l'absence de certains marqueurs cellulaires et peuvent donc être détectés naturellement avec une logique booléenne vrai/faux. Cependant, plus d'efforts sont nécessaires avant de pouvoir injecter des drogues intelligentes directement dans des organismes vivants.

L'avenir de l'informatique ADN

Prise au sens large, Le calcul de l'ADN a un énorme potentiel pour l'avenir. Son énorme capacité de stockage, faible coût énergétique, la facilité de fabrication qui exploite la puissance de l'auto-assemblage et sa facilité d'affinité avec le monde naturel sont une entrée dans l'informatique à l'échelle nanométrique, éventuellement grâce à des conceptions qui incorporent à la fois des composants moléculaires et électroniques. Depuis sa création, la technologie a progressé à grande vitesse, fournir des diagnostics au point de service et des médicaments intelligents de validation de principe - ceux qui peuvent prendre des décisions diagnostiques sur le type de thérapie à fournir.

Les défis sont nombreux, bien sûr, qui doivent être abordés pour que la technologie puisse passer de la preuve de concept à de vrais médicaments intelligents :la fiabilité des marcheurs d'ADN, la robustesse de l'auto-assemblage de l'ADN, et l'amélioration de l'administration des médicaments. Mais un siècle de recherche informatique traditionnelle est bien placé pour contribuer au développement de l'informatique ADN à travers de nouveaux langages de programmation, abstraits, et les techniques de vérification formelle – des techniques qui ont déjà révolutionné la conception de circuits en silicium, et peut aider à lancer l'informatique organique dans le même sens.

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