DNA bilgisayarları

DNA bilgisayarı veya DNA hesaplaması, geleneksel silikon temelli yapı bileşenleri veya bilgisayar teknolojileri yerine, DNA, biyokimya ve moleküler biyoloji kullanarak yapılan bir hesaplama biçimi hesap edilen yeni nesil bilgisayarlardır. DNA hesaplaması veya daha genel olarak biyomoleküler hesaplama, hızla gelişen, disiplinler arası bir sahadır. Bu sahadaki araştırma ve geliştirmenin konuları, DNA hesaplamasının teorisi, uygulaması ve bu konuda yapılan deneyleri kapsar. Hacmi sadece 1 cm³ olan 1 gram DNA, 750 terabayt bilgi barındırabilir.

Tarih

Nörofizyologlar beynin gizemli mekanizmasını keşfedebilmek için ilk önce yaşamsal fonksiyonlarını nasıl yerine getirebildiğini çözebilmeyi hedeflediler. Algıların yanı sıra, öğrenme ve fonksiyonların gerçekleştiği beynin hippocampus bölgesinin bir protezinin yapılması hedeflendi.

Bu saha ilk Leonard Adleman tarafından 1994'te başlatıldı.[1] Adleman, 7 noktalı Hamilton patika problemini çözerek DNA'nın bir hesaplama aracı olarak kullanılabileceğinin kavramını ıspatladı. Adleman'ın bu deneylerinden beri önemli gelişmeler yapılmış ve DNA hesaplaması ile çalışan çeşitli Turing makinaları inşa edilebilmiştir.[2][3]

1994 yılında ortaya konulan DNA'ya dayanan bilgisayar kavramı kombinasyon temelli problemlerin çözümünü hedefliyor. Yaşamın temel taşı olan ve en basitten en karmaşığına bütün canlıların fonksiyonlarını kodlayan DNA molekülünün basit ve kararlı yapısı, karmaşık matematik problemlerinin çözümü olarak önerilmiş. DNA bilgisayarları ‘Hamiltonian Path Problem’ olarak adlandırılan ve DNA'nın yapısını kullanarak çözüm üreten bir sistem. Kombinasyon temelli problemleri seri olarak çözmeye çalışan geleneksel bir bilgisayarın masif paralel olan DNA bilgisayarının hızına erişmesi asla mümkün olamaz. DNA bilgisayarlarının çok daha az enerji gerektirdiğini ve daha da önemlisi 1000 litre suyun, şimdiye kadar üretilmiş normal bilgisayar hafızalarından daha fazla bilgi tutabileceği ya da 1 kilogram DNA’nın bilişim kapasitesinin şimdiye kadar üretilmiş bilgisayarlardan daha fazla olduğunu göz önünde bulundurursak, bu sistemin kapasitesini anlayabiliriz.

1996’da biyomedikal mühendis Theodore W. Berger, hippocampusun aktivitesini üretebilen, özel olarak tasarlanmış bir DNA çipi üretti. Şimdi ise mikroelektrodlarla bu çipi beyin hücrelerine (neuron) bağlamayı hedefliyor. Berger, kendi kara kutusunu inşa ederek beyni kopya edebilmek ve hippocampusun her algısı karşılığında ürettiği cevabın kusursuz olarak aynısını üretebilmeye çalışıyor. Hippocampusun özel bir bölgesi olan ‘dentate gyrus’ dokusunun taklidi bu yolla yapılmış bulunuyor. Böylece beynin her bölümünün fonksiyonlarını yerine getirebilecek çiplerin yapılabileceği de kanıtlanmış oluyor. Bu yaklaşımı kullanarak gerçek nöronları ve gerçek beyin sistemlerini kurabilmeyi amaçlayan Berger’in ümidi sadece belleği ve öğrenmeyi değil, hareketi ve algıları yöneten beyin bölgelerini de çözümleyebilmek.

1997’de CALTECH’te bir araştırma grubunun sonuçlanan araştırmalarının açıklanmasıyla, geliştirilen neurochip metodunun canlı beyin hücrelerine bağlanması başarıldı. Ayrıştırılan hippocampus hücresinin, yine in vitro olarak neurochipin bulunduğu ortama yerleştirilmesiyle ve beslenmesi için gerekli ortamın sağlanmasıyla, hücre dendritler ve akson geliştirdiğinde hemen yanındaki hücrenin akson ve dendirtleriyle elektrik bağlantısı kurup bilgi iletimini kurar. Bu gelişme neural networkler üzerine yapılan araştırmalarda çok önemli bir adımı belgeliyor.

2002'de, Weizmann Institute of Science'de araştırmacılar, enzim ve DNA moleküllerinden oluşan programlanabilir bir moleküler hesap makinasını duyurdular[4]. 2004'te ise aynı kuruluştan araçtırmacılar yeni bir DNA hesaplayıcısının duyurusunu yaptılar; bu sistem, bir girdi ve bir çıktı modülü ile birleştirilerek, bir hücrenin kanserli olduğunu teşhis edip, bu tanı üzerine bir anti-kanser ilacı salabilmekteydi.[5]

2009'da biyohesaplayıcı sistemlerin standart silikon çiplerle birleştirilebildiği ilan edildi. Bu deneyde, yüzey-etkin silikon çipleri kullanılarak enzime dayalı bir OR-Reset/AND-Reset mantık sistemi elde edilmiştir. Bu sistem biyolojik ve elektromekanik sistemlerin hücreden küçük boyutta bütünleşmesinin ilk örneği olmuştur.[6]

Özellikleri

DNA hesaplaması temelde paralel hesaplama yapmaktadır çünkü pek çok farklı DNA molekülü farklı olanakları aynı anda denemektedir.[7]

DNA hesaplaması silikonlu bilgisayarlara kıyasla çok daha az enerji tüketir. Ligasyon reaksiyonu ve hatta DNA'nın iki ipliğinin ayrışması için adenozin trifosfat (ATP) kullanılır.[8] Hem iplik hibridizasyonu hem de DNA omurgasının hidrolizi, DNA içinde depolanmış potansiyel enerjinin etkisiyle kendiliğinden olabilir. İki ATP molekülünün hidrolizi 1.5 x 10−19 J enerji salar. İkişer ATP molekülü kullanan pek çok geçiş (transition) olayı olsa dahi güç tüketimi düşüktür. Örneğin, Kahan, tasarımını sunduğu sistemin saniyede 109 transisyonu (geçişi) 10−10 W kullandığını belirtilmiştir.[9] Shapiro da 4000 saniyede 7.5 x 1011 çıktı üreten bir sistemini rapor etmiştir ki bu da ~ 10−10 W enerji üretimine karşılık gelir.[10]

Özelleşmiş bazı problemler için DNA bilgisayarları bugüne kadar imal edilmiş tüm bilgisayarlardan daha hızlı ve daha küçüktür. Bazı matematik hesaplamaların DNA bilgisayarı üzerinde çalıştığı gösterilmiştir. Örneğin Strassen'in matris çarpım algoritmasının bir DNA bilgisayarında çalışabilen genel ve ölçeklenebilir bir uygulamasını yayımlanmıştır.[11]

Ancak, DNA hesaplaması hesaplanabilirlik kuramı bakımından yeni bir yetenek sağlamamaktadır. Hesaplanabilirlik kuramı farklı hesaplama modelleri ile hangi problemlerin berimsel olarak çözülebilir olduğunun araştırmasıdır. Örneğin, Von Neumann makinalarında bir problemin çözümü için gereken bellek hacmi üssel olarak büyüyorsa (EXPSPACE tabir edilen problemler), DNA makinalarında da üssel olarak büyür. Çok büyük EXSPACE problemlerinde gerekli olan DNA miktarı kullanışlı olamayacak derecede çoktur. (Buna karşın kuantum hesaplaması ilginç yeni berimsel yetenekler sağlamaktadır.)

DNA hesaplaması DNA nanoteknolojisi ile örtüşen ama ondan farklı bir sahadır. DNA nanoteknolojisi Watson-Crick baz eşleşmesinin spesifisitesini ve DNA'nın diğer özelliklerini kullanarak DNA'dan yeni yapılar inşa eder. Bu yapılar DNA hesaplamasında kullanılabilir ama bu şart değildir. Buna ek olarak, DNA hesaplaması DNA nanoteknolojisi ile mümkün olan bu tür molekülleri kullanmadan da yapılabilir.

Yöntem

DNA temelli bir hesaplama cihazı inşa etmenin çeşitli yöntemleri vardır, her birinin avantajları ve dezavantajları vardır. Bunların çoğu DNA'dan yapılmış temel mantıksal kapılardır (AND, OR, NOT). Sistemin çalışması için ayrıca oligonükleotitler, enzimler, DNA dizilimler ve polimeraz zincir tepkimesi kullanılır.

DNAzimler

Katalitik DNA (deoksiribozim veya DNAzim), uygun bir sinyal girdisinin (uyuşan bir oligonükleotit gibi) varlığı hâlinde bir reaksiyonu katalizler. DNAzimler, silikon temelli sayısal mantığa benzer şekilde çalışan mantık kapıları imal etmekte kullanılır. Ancak, DNAzimler 1-, 2- ve 3-girdili kapılarla sınırlıdır ve birbirini seri olarak izleyen önermeleri değerlendirebilecek tasarımlar hâlen mevcut değildir.

DNAzim mantık kapısında, kendisi ile uyuşan bir oligonükleotite bağlandığı ve kendi bağlı olduğu fluorogenik substrat kesilip salınınca bu mantık kapısının yapısı değişir. Başka malzemeler de kullanılabilse de, çoğu modeller flüroresan bir substrat kullanırlar çünkü bunun algılanması kolaydır, tek molekül seviyesinde dahi.[12] Flüoresans miktarı ölçülerek bir reaksiyonun olup olmadığı anlaşılabilir. Değişen bir DNAzim "kullanılmış" olur ve yeni bir reaksiyon başlatamaz. Bu yüzden, bu reaksiyonlar eski ürünün atıldığı ve yeni moleküllerin eklenebildiği, sürekli karıştırmalı tank benzeri bir alet içinde bu reaksiyonlar yer alır.

Yaygın kullanılan iki DNAzimi E6 ve 8-17 olarak adlandırılır. Bunların popüler olmasının nedeni, bir substratın herhangi bir yerinden kesilmesine olanak vermeleridir.[13] Stojanovic ve MacDonald, E6 DNAzimini kullanarak MAYA I[14] ve MAYA II[15] makinalarını yaratmışlardır; Stojanovic ise, 8-17 DNAzimini kullanarak mantık kapıları yapılabileceğini göstermiştir.[16] Bu DNAzimlerin mantık kapıları yapmakta yararlı olduğu gösterilmiş olmakla beraber, işlev göstermek için Zn2+ veya Mn2+ gibi bir metal kofaktörüne gerek duymaları onların yaygın kullanımını kisitlar, bunlar in vivo kullanılamazlar.[12][17]

Sap ilmik adı verilen bir tasarım, ucunda bir ilmik olan tek bir DNA ipliğinden oluşur, bu ilmik kısmına başka bir DNA ipliği bağlanınca bu dinamik yapı açılıp kapanır. Bu olgudan yararlanılarak çeşitli mantıksal kapılar yaratılmıştır.[18] Bu mantıksal kapılar MAYA I and MAYA II adlı bilgisayarların tasarımında kullanılmıştır.[19]

Enzimler

Enzim-temelli DNA bilgisayarları basit Turing makinası şeklinde çalışırlar; enzim, Turing makinasına karşılık gelir, DNA da yazılıma.[20] Shapiro Fok I enzimi ile çalışan bir DNA bilgisayarı üretmiştir.[10] sonra bu çalışmayı geliştirerek prostat kanseri tanısı koyabilen ve ona bir tepki verebilen bir otomat imal etmiştir: otomat PPAP2B ve GSTP1 genlerinin düşük ifadesi ile, PIM1 ve HPN genlerinin yüksek ifadesine duyarlıdır.[5] Bu otomat bu genlerin ifade düzeyini teker teker belirlemekte ve pozitif tanı hâlinde kendini keserek tek sarmallı bir DNA molekülü salmaktadır. Bu tek sarmallı DNA MDM2 genine ters anlamlıdır (MD2 p53'in bir represörü, yani bir tümör süpresörüdür).[21] Bu sistemin tasarımında, negatif tanı hâlinde bu otomatın hiçbir şey yapmamasındansa pozitif tanı ilacının bir baskılayıcısını salmasına karar verilmişti. Bu uygulamanın bir sınırlaması, iki farklı otomata gerek olmasıdır, her bir ilaç için ayrı bir otomat gerekmektedir. İlacın salınmasına kadar geçen değerlendirme safhası yaklaşık bir saat sürmektedir. Bu yöntem ayrıca geçiş molekülleri ve FokI enzimin mevcut olmasını gerektirmektedir. FokI enziminin gerekliliği in vivo uygulamayı sınırlamaktadır, en azından "üst düzey organizmalarda" kullanım söz konusuysa.[9] Bu tasarımda 'yazılım' molekülleri tekrar kullanılabilmektedir.

Tutanma yeri değişimi

Bazı DNA bilgisayarlarından bir "girdi" DNA ipliği başka bir DNA molekülündeki yapışkan uca (tutunma yeri) bağlanır, bu sayede o moleküldeki öbür ipliğin yerine geçebilir. Bu tasarım sayesinde modüler AND, OR ve NOT kapıları ve sinyal amplifikatörleri yaratılabilir ve bunlar olabildiğince büyük bilgisayarlara bağlanabilir. Bu DNA bilgisayarları enzim gerektirmez.[22]

Algoritmik öz birleşme
Sierpinski üçkeni'ne benzer DNA dizilimleri. Daha çok ayrıntı için resme tıklayın.[23]
Ana maddeler: DNA nanoteknolojisi § Algoritmik öz birleşme ve DNA nanoteknolojisi: Algoritmik öz birleşme

DNA nanoteknolojisi, kendisiyle ilişkili olan DNA hesaplaması sahasında uygulanmıştır. Çoklu yapışkan uçları olan DNA "karoları" tasarlanabilir, bu DNA moleküllerinin dizileri uygun şekilde seçilirse Wang karosu özelliğinde karolar oluşur. "Çifte krosover" (DX kısaltması ile bilinir) parçalarının birleşmesinden oluşan bir dizilimin XOR mantık işlemini kodladığı gösterilmiştir; Bunun sonucunda, DNA dizilimi hücresel otomat gibi davranarak Sierpinski üçkeni olarak adlandırılan bir fraktal üretir. Böylece gösterilmiştir ki DNA dizilimlerine hesap ürünleri de dahil edilebilmekte ve basit periyodik dizilimlerden daha karmaşık yapılar oluşturabilmektedir.[23]

Ayrıca bakınız
  • Biyobilgisayarlar
  • Berimsel gen
  • Moleküler elektronik
  • Peptit hesaplaması
  • Paralel hesaplama
  • Kuantum hesaplama
  • DNA şifre yapımı

Kaynakça
  1. Leonard M. Adleman (11 Kasım 1994). "Molecular Computation Of Solutions To Combinatorial Problems" (PDF). Science. 266 (11). ss. 1021-1024. doi:10.1126/science.7973651. 6 Şubat 2005 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010. — İlk DNA hesaplama makalesi, yönlendirilmiş Hamilton patika probleminin bir çözümünü sunar.
  2. Dan Boneh, Christopher Dunworth, Richard J. Lipton, and Jiri Sgall (1996). "On the Computational Power of DNA" (PDF). DAMATH: Discrete Applied Mathematics and Combinatorial Operations Research and Computer Science. Cilt 71. ss. pp. 79-94. 1 Haziran 2010 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010. — boolean satisfiability problem'inin bir çözümünü sunar.
  3. Lila Kari, Greg Gloor, Sheng Yu (Ocak 2000). "Using DNA to solve the Bounded Post Correspondence Problem". Theoretical Computer Science. 231 (2). ss. 192-203. 18 Nisan 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010. — NP-tam problem olan sınırlı Post correspondence problem 'inin bir çözümünü sunar.
  4. Lovgren, Stefan (24 Şubat 2003). "Computer Made from DNA and Enzymes". National Geographic. 6 Eylül 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Kasım 2009.
  5. Yaakov Benenson1, Binyamin Gil, Uri Ben-Dor, Rivka Adar, Ehud Shapiro (28 Nisan 2004). "An autonomous molecular computer for logical control of gene expression" (PDF). Nature. Cilt 429. ss. 423-429. doi:10.1038/nature02551. 9 Ağustos 2017 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010.
  6. Melina Kramer, Marcos Pita, Jian Zhou, Maryna Ornatska, Arshak Poghossian, Michael Schoning, and Evgeny Katz (3 Aralık 2008). "Coupling of Biocomputing Systems with Electronic Chips: Electronic Interface for Transduction of Biochemical Information". Journal of Physical Chemistry. Cilt 113. ss. 2573-2579. doi:10.1021/jp808320s.
  7. David I. Lewin (2002). "DNA Computing". Computing in Science & Engineering. 4 (3). ss. 5-8. doi:10.1109/5992.998634.
  8. C. H. Bennett (1973). "Logical Reversal of Computation". IBM Journal of Research and Development. 17 (6). ss. 525-532. Link 4 Mart 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  9. Kahan, M; Gil, B; Adar, R; Shapiro, E (2008). "Towards Molecular Computers that Operate in a Biological Environment". Physica D: Nonlinear Phenomena. 237 (9). ss. 1165-1172. doi:10.1016/j.physd.2008.01.027.
  10. Benenson, Yaakov; Paz-Elizur, Tamar; Adar, Rivka; Keinan, Ehud; Livneh, Zvi; Shapiro, Ehud (2001). "Programmable and Autonomous Computing Machine Made of Biomolecules". Nature. 414 (6862). ss. 430-434. doi:10.1038/35106533.
  11. Nayebi, A (2009). "Parallel DNA implementation of fast matrix multiplication techniques based on an n-moduli set". arXiv: 0912.0750. ss. 1-15. |dergi= dış bağlantı (yardım)
  12. Shimon Weiss (1999). "Fluorescence Spectroscopy of Single Biomolecules". Science. 283 (5408). ss. 1676-1683. doi:10.1126/science.283.5408.1676.
  13. Stephen W. Santoro, Gerald F. Joyce (1997). "A General Purpose RNA-cleaving DNA Enzyme". Proc. Natl. Acad. Sci. 94 (9). ss. 4262-4266. doi:10.1073/pnas.94.9.4262.
  14. Milan Stojanovic, Darko Stefanovic (2003). "A Deoxyribozyme-Based Molecular Automaton". Nature Biotechnology. 21 (9). ss. 1069-1074. doi:10.1038/nbt862.
  15. MacDonald, Joanne; Li, Yang; Sutovic, Marko; Lederman, Harvey; Pendri, Kiran; Lu, Wanhong; Andrews, Benjamin L.; Stefanovic, Darko; Stojanovic, Milan N. (2006). "Medium Scale Integration of Molecular Logic Gates in an Automaton". Nano Letters. 6 (11). ss. 2598-2603. doi:10.1021/nl0620684.
  16. Stojanovic, Milan N.; Mitchell, Tiffany Elizabeth; Stefanovic, Darko (2002). "Deoxyribozyme-Based Logic Gates". Journal of the American Chemical Society. Cilt 124. ss. 3555-3561. doi:10.1021/ja016756v.
  17. Rani P. G. Cruz, Johanna B. Withers, Yingfu Li. (2004). "Dinucleotide Junction Cleavage: Versatility of 8-17 Deoxyribozyme". Chemistry & Biology. 11 (1). ss. 57-67.
  18. "DNA Logic Gates". 18 Haziran 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010.
  19. MAYA II 18 Haziran 2010 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ikinci nesil "üç taş" oynayan otomat.
  20. Shapiro, Ehud (7 Aralık 1999). "A Mechanical Turing Machine: Blueprint for a Biomolecular Computer". Weizmann Institute of Science. 3 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi.
  21. Gareth L. Bond, Wenwei Hu, and Arnold J. Levine (2005). "MDM2 is a Central Node in the p53 Pathway: 12 Years and Counting". Current Cancer Drug Targets. 5 (1). ss. 3-8. doi:10.2174/1568009053332627.
  22. Seelig, G.; Soloveichik, D.; Zhang, D. Y.; Winfree, E. (2006). "Enzyme-Free Nucleic Acid Logic Circuits". Science. Cilt 314. s. 1585. doi:10.1126/science.1132493.
  23. Rothemund, Paul W. K. (Aralık 2004). "Algorithmic Self-Assembly of DNA Sierpinski Triangles". PLoS Biology. 2 (12). ss. 2041-2053. doi:10.1371/journal.pbio.0020424. ISSN 1544-9173.

Daha çok okuma için
  • Martyn Amos (Haziran 2005). Theoretical and Experimental DNA Computation. Springer. ISBN 3-540-65773-8. — Bu sahanın tamamı hakkındaki ilk genel kitap.
  • Gheorge Paun, Grzegorz Rozenberg, Arto Salomaa (Ekim 1998). DNA Computing - New Computing Paradigms. Springer-Verlag. ISBN 3-540-64196-3. — Kitap DNA'nın biyokimyası, dil ve berisel kuramlarla başlayıp DNA hesaplamasının ileri matematiksel kuramlarıyla devam etmektedir.
  • JB. Waldner (Ocak 2007). Nanocomputers and Swarm Intelligence. ISTE. s. 189. ISBN 2746215160.
  • Zoja Ignatova, Israel Martinez-Perez, Karl-Heinz Zimmermann (Ocak 2008). DNA Computing Models. Springer. s. 288. ISBN 978-0-387-73635-8. 24 Mayıs 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2010. — Tüm konuyu kapsayan genel bir kitap.

Dış bağlantılar
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.