Nós inevitavelmente imaginamos aparelhos eletrônicos feitos de chips de silício, com os quais os computadores armazenam e processam informações na forma de dígitos binários (zeros e uns) representados por pequenas correntes elétricas. Mas não precisa ser assim: entre as alternativas para o silício estão os meios de armazenagem orgânicos, como o DNA.
A computação por DNA foi demonstrada pela primeira vez em 1994 por Leonard Adleman, que transcreveu e resolveu o "problema do caixeiro viajante", um problema matemático onde se precisa encontrar a rota mais eficiente para um caixeiro visitar várias cidades hipoteticas, somente usando DNA.
O ácido desoxirribonucleico é capaz de armazenar enormes quantidades de informação transcrita em sequências de moléculas chamadas nucleotídeos: adenina (A), timina (T), guanina (G) e citosina (C). A complexidade e a enorme variedade dos códigos genéticos de espécies diferentes demonstram a quantidade de informação que pode ser armazenada em DNA através das CGAT, e é possível usar essa capacidade para a computação. Moléculas de DNA podem ser usadas para processar informação, usando um processo de fusão entre pares de DNA chamado de hibridização. Esse processo pega cadeias únicas de DNA e as transforma em cadeias diferentes.
Desde o experimento de Adleman, muitos "circuitos" baseados em DNA foram propostos, implementando métodos computacionais como lógica Booleana, fórmulas aritméticas e computação por rede neural. Batizado de programação molecular, esse método aplica conceitos e desenhos tradicionais da computação à escala nanométrica ideal para se lidar com o DNA.
Nesse sentido, a "programação" acaba sendo bioquímica. Os "programas" criados, na verdade, são métodos de seleção de moléculas que interagem de um modo que gere o resultado desejado, através do processo de auto-montagem do DNA, no qual grupos desorganizados de moléculas interagem espontaneamente para formar a cadeia de DNA desejada.
"Robôs" de DNA
O DNA também pode ser usado para controlar movimento, o que gera a possibilidade de aparelhos nano-mecânicos baseados nele. Isso foi feito pela primeira vez por Bernard Yurke e sua equipe no ano 2000. Eles conseguiram criar um par de pinças de cadeias de DNA que conseguiam agarrar e soltar. Experimentos posteriores, como o feito pela equipe de Shelley Wickham em 2011 e no laboratório de Andrey Turberfield em Oxford, demonstraram máquinas móveis nano-moleculares feitas completamente de DNA e que podiam viajar por caminhos pré-definidos.
Através disso, poderíamos ter um nanorrobô de DNA seguindo determinadas trilhas, tomando decisões, e sinalizando assim que chegasse ao fim dela, o que indicaria que a computação foi finalizada. Do mesmo jeito que circuitos eletrônicos são impressos em placas, moléculas de DNA poderiam ser usadas para imprimir trilhas similares organizadas em árvores de decisão lógica em uma placa de DNA, com enzimas controlando a tomada de decisões ao longo da árvore, fazendo o robô tomar um caminho ou outro.
Andadores de DNA também podem carregar cargas moleculares, portanto poderiam ser usados para administrar medicamentos dentro do corpo.
Por Que Computação Por DNA?
Algumas das várias características interessantes das moléculas de DNA são o seu tamanho (2 nanômetros de espessura), programabilidade e alta capacidade de armazenagem - muito maior que a das suas equivalentes de silício. O DNA também é versátil, barato e fácil de ser sintetizado, fora que a computação com DNA requer muito menos energia que os processadores elétricos de silício.
Seu ponto negativo é a velocidade: atualmente, são necessárias várias horas para computar a raiz quadrada de um número de quatro algarismos, coisa que um computador tradicional faz em um centésimo de segundo. Outra desvantagem é que circuitos de DNA são descartáveis, e precisam ser recriados para refazer a mesma computação.
O que talvez seja a maior vantagem do DNA sobre os circuitos eletrônicos é que ele pode interagir com seu ambiente bioquímico. A computação com moléculas envolve reconhecer a presença ou ausência de certas moléculas, portanto uma aplicação lógica da computação por DNA é levar a programabilidade para o reino dos biosensores ambientais, ou ao da administração de medicamentos e tratamentos dentro de organismos vivos.
Programas de DNA já começaram a ser usados no campo da medicina, como em diagnósticos de tuberculose. Outro uso proposto é o de um "programa" nano-biológico, idealizado por Ehud Shapiro do Instituto Weizmann de Ciências em Israel, chamado de "médico na célula", feito para destruir moléculas cancerosas. Outros programas com aplicação médica miram nos linfócitos (um tipo de célula branca), que são definidos pela presença ou ausência de certos marcadores celulares, portanto podem ser detectadas naturalmente com a lógica Booleana de verdadeiro ou falto. Entretanto, mais esforços serão necessários antes de podermos injetar medicamentos inteligentes diretamente em organismos vivos.
O Futuro da Computação por DNA
Como um conceito geral, a computação por DNA tem um potencial enorme para o futuro. A sua capacidade de armazenamento gigantesca, custo baixo de energia, facilidade de manufatura explorando o poder da auto-montagem e a sua fácil afinidade com o mundo natural são uma porta de entrada para a computação em nano-escala, talvez até através de projetos que mesclem componentes eletrônicos e moleculares. Desde a sua criação, a tecnologia tem progredido rapidamente, fornecendo diagnósticos em ponto-de-cuidado e medicamentos inteligentes provas-de-conceito - que são aqueles capazes de tomar decisões diagnósticas quanto ao tipo de tratamento a administrar.
Claro que há muitos desafios a serem vencidos para que a tecnologia possa avançar das provas-de-conceito para drogas inteligentes verdadeiras: a confiabilidade dos andadores de DNA, a robustez da auto-montagem e a melhoria da administração dos medicamentos. Mas há um século de pesquisa na ciência da computação tradicional pronta para ajudar no desenvolvimento da computação por DNA através de novas linguagens de programação, abstrações e técnicas de verificação formal - aquelas que já conseguiram revolucionar o desenho dos circuitos de silício e que podem ajudar a impelir a computação orgânica no mesmo caminho.
Fonte: IFLScience
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