Comprendre le DNA Computing

Le traitement de l’ADN consiste à effectuer des calculs à l’aide de substances biologiques, au lieu de chips de pomme de terre au silicium traditionnelles. Le concept selon lequel des molécules individuelles (ainsi que des atomes) pourraient être utilisées pour le calcul remonte à 1959, lorsque le physicien américain Richard Feynman a présenté ses conseils sur la nanotechnologie. Cependant, le calcul de l’ADN n’avait été physiquement réalisé qu’en 1994, lorsque l’informaticien personnel américain Leonard Adleman a montré comment les molécules pouvaient être utilisées pour résoudre un problème informatique. Un calcul peut être considéré comme l’exécution de l’algorithme, qui à lui seul peut être défini comme une liste étape par étape de directions bien définies qui prend une certaine entrée, la traite et crée un résultat. Dans le traitement de l’ADN, les détails sont symbolisés à l’aide de l’alphabet héréditaire à quatre caractères (A [adénine], G [guanine], C [cytosine] et T [thymine]), par opposition à l’alphabet binaire (1 et ) utilisé par les des ordinateurs. Ceci est possible simplement parce que de brèves molécules d’ADN de la séquence arbitraire peuvent être synthétisées pour acheter. L’entrée d’un algorithme est par conséquent représentée (dans le cas le plus simple) par des molécules d’ADN avec des séries particulières, les instructions sont effectuées par des procédures de laboratoire sur les substances (comme les travailler en fonction de la durée ou couper des brins contenant une certaine sous-séquence), et le résultat est défini comme une propriété de l’ensemble final de substances (comme l’existence ou l’absence d’une séquence spécifique). L’essai d’Adleman consistait à tracer un chemin via un système de « villes » (étiquetées « 1 » à « 7 ») reliées par des « routes » à sens unique. Le problème précise que l’itinéraire doit commencer et se terminer dans des communautés spécifiques et ne vérifier chaque ville qu’une seule fois. (Ceci est connu des mathématiciens sous le nom de problème de cours hamiltonien, un cousin du problème plus connu des vendeurs itinérants.) Adleman a profité de la complémentarité Watson-Crick de l’ADN-A et T se collent par paires, comme le font les G et C (donc la série AGCT adhérerait parfaitement à TCGA). Il a développé de courts brins d’ADN pour représenter les villes et les routes de telle sorte que les brins de route collaient les brins de la ville ensemble, formant des séries de villes qui symbolisaient les itinéraires (comme la vraie solution, qui s’est avérée être « 1234567 »). La plupart des séquences de ce type représentaient des solutions incorrectes au problème (« 12324 » visite une ville plus d’une fois, et « 1234 » ne parvient pas à se rendre dans chaque ville), mais Adleman a utilisé suffisamment d’ADN pour être raisonnablement certain que la bonne solution serait symbolisé dans son contenant préliminaire de brins. Le problème était alors de tirer ce remède unique. Il y est parvenu en amplifiant initialement de manière significative (en utilisant une technique connue sous le nom de réponse en chaîne par polymérase [PCR]) uniquement les séries qui ont commencé et se sont terminées dans les bonnes villes. Il a ensuite trié le groupe de brins par longueur (en utilisant une méthode appelée électrophorèse sur gel) pour s’assurer qu’il ne retenait que les brins de la bonne durée. Enfin, il a utilisé à plusieurs reprises une « canne à pêche » moléculaire (filtrage par affinité) pour s’assurer que chaque ville était par conséquent symbolisée dans les séquences candidates. Les brins avec lesquels Adleman restait avaient ensuite été séquencés pour montrer la réponse au problème. Bien qu’Adleman ait cherché simplement à établir la faisabilité du traitement avec des molécules, peu de temps après son bulletin d’information, ses essais ont été présentés par certains comme le début d’une compétition entre les ordinateurs dépendants de l’ADN ainsi que leurs alternatives au silicium. Certaines personnes pensaient que les systèmes informatiques moléculaires pourraient résoudre un jour les problèmes qui causeraient des difficultés aux appareils actuels, en raison du parallélisme naturel massif de la biologie. Parce qu’une petite goutte d’eau peut contenir des milliards de brins d’ADN et parce que les procédures biologiques agissent sur chacun d’eux – efficacement – en parallèle (au lieu d’un à la fois), il a été avancé qu’un jour les ordinateurs à ADN pourraient représenter (et résoudre) problèmes difficiles qui dépassaient la portée des ordinateurs «normaux». Cependant, dans la plupart des problèmes difficiles, le nombre de solutions réalisables augmente de façon exponentielle avec les dimensions du problème (par exemple, le nombre d’options peut doubler pour chaque ville supplémentaire). Cela signifie que même des problèmes assez petits nécessiteraient des volumes d’ADN ingérables (de l’ordre de grandes baignoires) afin de représenter toutes les solutions possibles. L’essai d’Adleman était important car il effectuait des calculs à petit niveau avec des molécules biologiques. Plus important encore, cependant, il a exposé le potentiel de réactions biochimiques directement programmées.