p Invariavelmente, imaginamos dispositivos eletrônicos feitos de chips de silício, com o qual os computadores armazenam e processam informações como dígitos binários (zeros e uns) representados por minúsculas cargas elétricas. Mas não precisa ser assim:entre as alternativas ao silício estão os meios orgânicos como o DNA. p A computação de DNA foi demonstrada pela primeira vez em 1994 por Leonard Adleman, que codificou e resolveu o problema do caixeiro viajante, um problema de matemática para encontrar a rota mais eficiente para um vendedor tomar entre cidades hipotéticas, inteiramente no DNA.

p Ácido desoxirribonucleaico, DNA, pode armazenar grandes quantidades de informações codificadas como sequências das moléculas, conhecidos como nucleotídeos, citosina (C), guanina (G), adenina (A), ou timina (T). A complexidade e a enorme variação dos códigos genéticos de diferentes espécies demonstram quanta informação pode ser armazenada no DNA codificado usando CGAT, e essa capacidade pode ser usada na computação. As moléculas de DNA podem ser usadas para processar informações, usando um processo de ligação entre pares de DNA conhecido como hibridização. Isso leva fitas simples de DNA como entrada e produz fitas subsequentes de DNA por meio da transformação como saída.

p Desde a experiência de Adleman, muitos "circuitos" baseados em DNA foram propostos que implementam métodos computacionais, como a lógica booleana, fórmulas aritméticas, e computação de rede neural. Chamada de programação molecular, esta abordagem aplica conceitos e designs habituais à computação para abordagens em escala nano apropriadas para trabalhar com DNA.

p Nesse sentido, "programar" é realmente bioquímica. Os "programas" criados são, na verdade, métodos de seleção de moléculas que interagem de forma a atingir um resultado específico por meio do processo de automontagem do DNA, onde coleções desordenadas de moléculas irão interagir espontaneamente para formar o arranjo desejado de fitas de DNA.

p 'Robôs' de DNA

p O DNA também pode ser usado para controlar o movimento, permitindo dispositivos nano-mecânicos baseados em DNA. Isso foi alcançado pela primeira vez por Bernard Yurke e colegas em 2000, que criou a partir de fitas de DNA um par de pinças que se abriram e beliscaram. Experimentos posteriores, como os de Shelley Wickham e colegas em 2011 e no laboratório de Andrew Turberfield em Oxford, demonstraram máquinas de caminhada nanomoleculares feitas inteiramente de DNA que podiam atravessar rotas definidas.

p Uma aplicação possível é que esse nano-robô DNA walker poderia progredir ao longo das trilhas tomando decisões e sinalizando quando chegar ao final da trilha, indicando que a computação foi concluída. Assim como os circuitos eletrônicos são impressos em placas de circuito, As moléculas de DNA podem ser usadas para imprimir faixas semelhantes organizadas em árvores de decisão lógica em um bloco de DNA, com enzimas usadas para controlar a ramificação de decisão ao longo da árvore, fazendo com que o caminhante siga um caminho ou outro.

p Caminhantes de DNA também podem carregar carga molecular, e assim pode ser usado para entregar drogas dentro do corpo.

p Por que a computação de DNA?

p As muitas características atraentes das moléculas de DNA incluem seu tamanho (largura de 2 nm), programabilidade e alta capacidade de armazenamento - muito maior do que suas contrapartes de silício. DNA também é versátil, barato e fácil de sintetizar, e a computação com DNA requer muito menos energia do que processadores de silício movidos a eletricidade.

p Sua desvantagem é a velocidade:atualmente, leva várias horas para calcular a raiz quadrada de um número de quatro dígitos, algo que um computador tradicional poderia calcular em um centésimo de segundo. Outra desvantagem é que os circuitos de DNA são descartáveis, e precisa ser recriado para executar a mesma computação novamente.

p Talvez a maior vantagem do DNA sobre os circuitos eletrônicos seja que ele pode interagir com seu ambiente bioquímico. Computação com moléculas envolve reconhecer a presença ou ausência de certas moléculas, e, portanto, uma aplicação natural da computação de DNA é trazer essa programabilidade para o reino do biossensor ambiental, ou entrega de medicamentos e terapias dentro de organismos vivos.

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p Programas de DNA já foram colocados em uso médico, como o diagnóstico de tuberculose. Outro uso proposto é um "programa" nano-biológico por Ehud Shapiro do Instituto Weizmann de Ciência em Israel, denominado o "médico na célula" que tem como alvo as moléculas do câncer. Outros programas de DNA para aplicações médicas têm como alvo os linfócitos (um tipo de glóbulo branco), que são definidos pela presença ou ausência de certos marcadores celulares e, portanto, podem ser detectados naturalmente com lógica booleana verdadeira / falsa. Contudo, mais esforço é necessário antes que possamos injetar drogas inteligentes diretamente nos organismos vivos.

p Futuro da computação de DNA

p De forma ampla, A computação de DNA tem um enorme potencial futuro. Sua enorme capacidade de armazenamento, baixo custo de energia, facilidade de fabricação que explora o poder da automontagem e sua afinidade fácil com o mundo natural são uma entrada para a computação em nanoescala, possivelmente através de designs que incorporam componentes moleculares e eletrônicos. Desde a sua criação, a tecnologia progrediu em grande velocidade, entrega de diagnósticos de ponto de atendimento e medicamentos inteligentes de prova de conceito - aqueles que podem tomar decisões diagnósticas sobre o tipo de terapia a ser administrada.

p Existem muitos desafios, claro, que precisam ser resolvidos para que a tecnologia possa avançar da prova de conceito para drogas realmente inteligentes:a confiabilidade dos rastreadores de DNA, a robustez da automontagem do DNA, e melhorar a distribuição de medicamentos. Mas um século de pesquisa tradicional em ciência da computação está bem posicionado para contribuir para o desenvolvimento da computação de DNA por meio de novas linguagens de programação, abstrações, e técnicas de verificação formal - técnicas que já revolucionaram o design de circuitos de silício, e pode ajudar a lançar a computação orgânica no mesmo caminho. p Esta história foi publicada como cortesia de The Conversation (sob Creative Commons-Atribuição / Sem derivados).