在计算机的庞大宇宙里，有依赖于硅晶片的常规计算机，也有生物形式的 DNA 计算机。后者利用 DNA 建立一种完整的信息技术形式，以编码的 DNA 序列为运算对象，通过分子生物学的运算操作来解决复杂的数学难题。
DNA 计算机依赖的不再是硅晶片，而是大自然数十亿年来用以编码生命蓝图的分子。这类计算机通过实验室操作来执行计算，并以 DNA 链式形式的数据作为输入和输出。
与常规计算机相比，DNA 计算的一个潜在优势在于它可以存储的数据密度。理论上，DNA 每平方毫米最多可以存储 1 艾字节（exabyte）或 10 亿千兆字节。不仅如此，一滴水就能容纳数万亿 DNA 分子，这表明 DNA 计算能够并行执行海量计算的同时，只需要很少的能量。
近日，上海交通大学樊春海院士、王飞副教授团队开发出了一种可编程的 DNA 计算机，相关研究论文已经在 Nature 上发表。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06484-9
研究者通过集成支持通用性计算的多层 DNA 可编程门阵列（DPGA, DNA-based programmable gate array），展示了一种 DNA 集成电路（DIC）。他们发现，使用通用的单链寡核苷酸作为统一的传输信号，可以可靠地集成大规模 DIC，并能最小化泄露，实现高保真度。此外对具有 24 个可寻址双轨门的单个 DPGA 进行重新配置，可以运行超过 1000 亿个不同的电路。
此外，为了控制分子本质上的随机碰撞，研究者设计了 DNA 折纸寄存器，为级联 DPGA 的异步执行提供了方向。他们通过三层级联 DPGA（包含 30 个逻辑门、约 500 个 DNA 链）组装而成的二次方程求解 DIC 证明了这一点。
研究者进一步证明，DPGA 与模数转换器的集成可以对与疾病相关的 microRNA 进行分类。无明显信号衰减下集成大规模 DPGA 网络，这标志着迈向通用 DNA 计算的关键一步。
DNA 计算机的工作原理
在生物学中，DNA 是由四种不同的分子（称为碱基）组成的链构成，这四种分子包括腺嘌呤、胸腺嘧啶、胞嘧啶和鸟嘌呤，它们的缩写分别为 A、T、C 和 G。
与之对应的，在电子学中，数据通常以一系列 0 和 1 进行编码。yiner 在 DNA 计算中，数字对 00、01、10 和 11 可以编码为 A、T、C 和 G。
当具有特殊设计序列的 DNA 分子彼此混合时，它们可以结合在一起并以某种方式分离，从而可以充当逻辑门（执行与、或、非等逻辑运算）。
一直以来，DNA 计算面临的一个主要问题是开发可编程逻辑门阵列。大多数 DNA 计算机被设计为仅执行特定算法或有限数量的计算任务。
受硅基 FPGA 的启发，本文开发了一种高度可扩展的、基于 DNA 的可编程门阵列（DPGA），其采用通用单链 DNA 寡核苷酸作为均匀传输信号（DNA–UTS）。
DPGA 编程工作流程示意图
作为电子集成电路指令的模拟，该研究建立了一个包含大约 1000 条指令（超过 2000 个寡核苷酸）的分子指令集，从而定义了 DPGA 上的所有合法线路。
DPGA 的操作是基于沿着程序配置的路径在门和 DPGA 之间接收和发送 DNA-UTS。为了避免 DPGA 之间的串扰，本文进一步设计了一个 DNA 折纸寄存器来指导级联 DPGA 的异步计算处理。与电子对应物类似，从上游 DPGA 计算出的中间值通过 DNA 链位移写入 DNA 折纸寄存器，然后传输到下游 DPGA。
设计中，本文还采用双轨输入 / 输出端口的双轨逻辑门特性，从而允许代表高低信号的两条 DNA 链同时通过，实现 DPGA。
统一的双轨计算单元，逻辑门控 DNA-UTS 传输
接下来该研究探讨了 DNA-UTS 是否可以连接门内和 DPGA 间传输来实现计算电路，包括输入端口到门、门到门、门到输出端口（图 3a）。
在与 DNA-UTS 建立 DPGA 接线后，该研究接下来探索了用于多任务操作的 DPGA 重新配置，如图 4 所示。
DNA 计算的应用前景及技术挑战
DNA 计算面临的一个关键问题是 DNA 分子如何能够在任何方向上流动，这使得将逻辑门组合在一起以按编程序列执行计算变得颇具挑战性。
为了克服这个问题，研究者构建了 DNA 折纸技术。通过设计正确的 DNA 序列，让得到的 floppy 链自身粘在一起，弯曲成几乎任何想要的 2D 或 3D 形状。他们制作了 DNA 折纸寄存器，作为一种引导计算机内部数据流和指令的设备，它有助于控制 DNA 分子的随机碰撞。
DNA 折纸寄存器。
对于这一新型 DNA 计算机，寡核苷酸或 DNA 短片段在试管中移动，就像电子在常规计算机内穿梭一样。如前文所述，研究者使用由 30 个逻辑门、约 500 个 DNA 链组成的一个 DNA 计算机来精确求平方根。他们还用这个 DNA 计算机来识别三种与肾癌相关的遗传分子，当给它 18 个患病和 5 个健康样本时，大约可以在两小时内正确检测并分类出来。
不过研究者强调，DNA 计算机不会在传统任务中取代常规计算机。毕竟，DNA 计算机光在计算上就要花费数小时。DNA 计算机的编程和运行还需要手动操作，这有点像早期可编程的通用电子计算机 ENIAC。研究者正致力于通过结合分子反应与电控液体转移，实现 DNA 计算的自动化。
研究者表示，下一步希望用 DNA 计算机来执行一些复杂的算法。未来，DNA 计算机将在生物医药应用领域发挥作用，比如细胞编程和分子诊断。
