生きたコンピュータの設計とプログラミング

2022 年 11 月 14 日

(ナノワークニュース) 電気工学ツールと生物工学ツールの概念を組み合わせて、Technion と MIT の科学者は協力して、高度な機能を計算するように設計された細胞、つまり一種の「バイオコンピューター」を作成しました。 Technion – イスラエル工科大学の Ramez Daniel 教授の合成生物学およびバイオエレクトロニクス研究所の大学院生と研究者は、マサチューセッツ工科大学の Ron Weiss 教授と協力して、人工神経回路のような計算を実行するように設計された遺伝子「デバイス」を作成しました。

彼らの結果は、 ネイチャーコミュニケーションズ (「生細胞における合成ニューロモーフィック コンピューティング」)。

遺伝物質は、プラスミドの形で細菌細胞に挿入されました。これは、細菌の「天然の」ゲノムから分離したままの比較的短い DNA 分子です。 プラスミドは自然界にも存在し、さまざまな機能を果たします。 研究グループは、単純なコンピューター、より具体的には単純な人工ニューラル ネットワークとして機能するように、プラスミドの遺伝子配列を設計しました。 これは、外部刺激による互いの活性化と非活性化を調節するプラスミド上のいくつかの遺伝子によって行われました。

細胞が回路であるとはどういう意味ですか? コンピューターはどのようにして生物学的になることができますか?

最も基本的なレベルでは、コンピュータは 0 と 1 のスイッチで構成されています。 これらのスイッチに対して操作が実行されます。それらの合計、それらの間の最大値または最小値の選択などです。 より高度な操作は、コンピューターがチェスをしたり、ロケットを月に飛ばしたりできるように、基本的な操作に依存しています。

私たちが知っている電子計算機では、0/1 スイッチはトランジスタの形をとっています。 しかし、私たちの細胞は別の種類のコンピューターでもあります。 そこでは、分子の有無がスイッチとして機能します。 遺伝子は、他の遺伝子を活性化、トリガー、または抑制し、分子を形成、変更、または除去します。 合成生物学は、これらのプロセスを活用し、スイッチを合成し、細菌細胞に複雑なタスクを実行させる遺伝子をプログラムすることを (他の目標の中でも) 目指しています。 細胞は、化学物質を感知し、有機分子を生成する能力を自然に備えています。 細胞内のこれらのプロセスを「コンピュータ化」できることは、バイオ製​​造に大きな影響を与え、複数の医療用途を持つ可能性があります。

博士課程の学生(現在は医師)のルナ・リジクとロアイ・ダニアルは、モウナ・ハビブ博士とともに、 テクニオンの生物医学工学部の Ramez Daniel と、 MIT の合成生物学センターの Ron Weiss は、人工ニューラル ネットワークの機能に着想を得ました。 彼らは、既存の遺伝子の「部分」または操作された遺伝子を斬新な方法で組み合わせて合成計算回路を作成し、ニューロモルフィック エレクトロニクスの概念を細菌細胞に実装しました。 その結果、人工知能アルゴリズムを使用してトレーニングできる細菌細胞が作成されました。

グループは、動的に再プログラムして、試験化学物質の少なくとも1つまたは2つが存在するかどうかを報告することを切り替えることができる柔軟な細菌細胞を作成することができました(つまり、細胞はOR機能とAND機能の実行を切り替えることができました)。 プログラミングを動的に変更できるセルは、さまざまな条件下でさまざまな操作を実行できます。 (実際、私たちの細胞はこれを自然に行っています。) このプロセスを作成および制御できることで、より複雑なプログラミングへの道が開かれ、操作された細胞がより高度なタスクに適したものになります。 人工知能アルゴリズムにより、科学者は、大幅に削減された時間とコストで、細菌細胞に必要な遺伝子改変を行うことができました。

さらに、グループは生細胞の別の自然な特性を利用しました。それらは勾配に応答することができます。 このグループは、人工知能アルゴリズムを使用して、この自然な能力を利用して、特定の分子の濃度が「低」、「中」、または「高」のいずれであるかを報告できるセルであるアナログ – デジタル変換器を作成することに成功しました。 このようなセンサーは、がん免疫療法や糖尿病治療薬などの薬剤を正確に投与するために使用できます。

この研究に取り組んでいる研究者のうち、Luna Rizik 博士と Mouna Habib 博士は生物医学工学科出身で、Loai Danial 博士は Andrew and Erna Viterbi 電気工学部出身です。 グループが合成生物学の分野で行った進歩を可能にしたのは、2つの分野を一緒にすることです.

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