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化学コンピューターはパターンを認識し、複数のタスクを実行できます

分子はコンピューティングに使用できるシャッターストック/イメージフロー 酵素のネットワークで作られた化学コンピューターは、毎回再構築することなく、温度の測定や物質の識別などのさまざまなタスクを実行できます。これにより、デジタル回路というよりは適応性のある生物学的システムに近くなり、コンピューターと生物学を結びつける可能性が期待できます。 生物には、細胞が栄養素、ホルモン、温度変化を感知して生き続けるために調整するときなど、化学的および物理的信号を常に統合する分子ネットワークが含まれています。研究者たちは何十年もの間、DNA から論理ゲートを構築するなど、さまざまな方法でこれを模倣しようと試みてきましたが、これらの人工システムのほとんどは、単純すぎるか、厳格すぎるか、拡張するのが難しすぎます。 さて、オランダのラドボウド大学のウィルヘルム・ハック氏とその同僚たちは、別のアプローチをとった。各化学ステップをプログラムする代わりに、彼らは酵素が自由に相互作用し、化学入力のパターンを認識することを学習できる複雑な動作を生み出すシステムを構築しました。 チームのコンピューターは、小さなチューブ内に詰められた小さなヒドロゲルビーズにロードされた 7 種類の酵素を使用します。液体はこのチューブを通って流れ、ペプチドと呼ばれるアミノ酸の短鎖を注入することができ、これがコンピューターへの「入力」として機能します。ペプチドが酵素を通過すると、各酵素は自然にペプチド鎖に沿った特定の部位でペプチドを切断しようとします。しかし、1 つの酵素が切断を行うと、ペプチドの形状と利用可能な切断部位が変化し、他の酵素の機会が開かれたりブロックされたりする可能性があります。 1 つの反応が次の反応に影響を与える可能性があるため、酵素は絶えず変化する化学ネットワークを作成し、システムが解釈できる独特のパターンを生成します。 「酵素をハードウェア、ペプチドをソフトウェアと考えることができます。 [that] インプットに応じて新たな問題を解決します」と、この研究には関与していないカリフォルニア工科大学のドンヤン・リー氏は言う。 たとえば、温度は各酵素の作用速度に影響します。より高い温度では、一部の酵素の速度が他の酵素よりも速くなり、システムの出力におけるペプチドフラグメントの混合が変化します。機械学習アルゴリズムを使用してこれらのペプチド断片を分析することにより、研究者らはこれらの断片パターンを特定の温度に結び付けることができました。 さまざまな化学反応がさまざまなタイムスケールで発生するため、システムは自然に過去の信号の一種の「記憶」を保持し、時間の経過とともに展開するパターンを認識できるようになります。たとえば、速い光パルスと遅い光パルスの違いを見分けることができます。これは、入力に反応するだけでなく、入力がどのように変化するかを追跡することを意味します。 その結果、静的な化学回路ではなく、生きたシステムのように信号を処理する動的でマルチタスクの化学コンピューターが誕生しました。 「同じネットワークが、化学分類、25°C ～ 55°C で平均誤差約 1.3°C の温度感知、pH 分類、さらには光パルスの周期性への応答など、化学を再設計することなく複数のタスクを処理しました」と Li 氏は言います。 研究者らは、その小さなサイズを考えるとコンピューターのパフォーマンスの良さに驚いており、ハック氏は、いつかより高度なシステムを使用して、光信号や電気信号を直接化学信号に変換し、生きた細胞と同じように反応できるようになることを期待していると述べた。 「私たちが使用したのは 6 ～ 7 種類の酵素と 6 種類のペプチドだけです」と彼は言います。 「100 個の酵素を使って何ができるか想像してみてください。」 トピック: #化学コンピューターはパターンを認識し複数のタスクを実行できます