Исследовательская группа из Национального университета Сеула сообщила о разработке вычислительной платформы на основе гибридных наночастиц — липидных бислоев, называемой липидным нанотаблеткой. В ней наночастицы, каждая из которых запрограммирована поверхностными химическими лигандами (в данном случае ДНК) будет привязываться к поддерживаемому липидному бислою для выполнения вычисления. По аналогии с параллельными вычислительными процессами на клеточных мембранах ученые использовали поддерживаемые липидные бислои — синтетические имитаторы для клеточных поверхностей — в качестве химических печатных плат для создания цепей наночастиц. Это нанобиовычисление, которое происходит на границе наноструктур и биомолекул, переводит молекулярную информацию в растворе (вход) в динамическую сборку или разборку наночастиц на липидном бислое (выход).
Исследователи представили два типа наночастиц для липидного бислоя, которые различаются по подвижности: мобильные нанопоплавки и неподвижные нанорецепторы. Благодаря высокой мобильности поплавки активно взаимодействуют с рецепторами в пространстве и времени, выступая в качестве активных единиц вычислений. Наночастицы функционализируются с помощью специально разработанных ДНК-лигандов, а поверхностные лиганды обеспечивают программируемое взаимодействие с рецептором — поплавком, превращая таким образом пару рецептор — поплавок в логические цепочки. Логический элемент наночастиц принимает нити ДНК в растворе в качестве входных данных и генерирует события соединения или разъединения наночастиц в качестве выходных данных.
Наночастицы и их взаимодействия могут быть отображены и отслежены с помощью микроскопии с разрешением в одну наночастицу из-за сильных и стабильных сигналов рассеяния от плазмонных наночастиц. Используя этот подход (называемый «программированием интерфейса»), ученые из Сеульского университета сначала продемонстрировали, что пара наночастиц (то есть две наночастицы на липидном бислое) может выполнять логические операции «И», «ИЛИ» и принимать несколько входов (разветвление) и генерировать несколько выходов (разветвление). Кроме того, множественные логические элементы могут быть соединены модульно с логикой «И» или «ИЛИ» через поплавки, так как мобильность поплавков обеспечивает информационный каскад среди нескольких логических элементов наночастиц. Исследователи назвали эту стратегию «сетевым программированием». Комбинируя эти две стратегии (межфазное и сетевое программирование), они смогли реализовать сложные логические схемы, такие как мультиплексор.
Вычисления — широкоприменимое понятие как в физических науках, так и в биологии, и в технике, где они предоставляют множество критических возможностей. Исторически предпринимались попытки объединить вычисления с «необычными» веществами во многих масштабах, от микроскопических капель до наноструктур ДНК и молекул.
Но реализация сложных вычислений в системах частиц, особенно в наночастицах, остается сложной, несмотря на широкий спектр потенциальных применений, которые только выиграют от алгоритмического управления их уникальными и потенциально полезными функциями — фотонными, плазменными, каталитическими, фототермическими, оптоэлектронными , электрическими, магнитными и материальными, — и все это без вмешательства человека. Проблема реализации не связана с отсутствием передовых технологий с использованием наночастиц, реагирующих на стимулы, многие из которых могут концептуально функционировать как элементарные логические элементы. Это происходит, главным образом, из-за отсутствия масштабируемых архитектур, которые позволили бы систематическую интеграцию и соединение в большую интегральную схему. Предыдущие подходы ограничены демонстрацией одной простой логической операции на пробирку или использованием сложных молекулярных цепей на основе ферментов в растворе. Следует также отметить, что модульные и масштабируемые аспекты являются ключевыми проблемами в вычислениях ДНК для практического и широкого использования.
По своей природе клеточная мембрана аналогична печатной плате, поскольку организует широкий спектр биологических наноструктур (например, белков) как вычислительные единицы и позволяет им динамически взаимодействовать друг с другом на жидкой двумерной поверхности для выполнения сложных функций. Например, мембранные белки принимают химические и физические сигналы в качестве входных данных (например, связывание с химическими агентами или механические раздражители) и изменяют свою конформацию или образуют новое вещество в качестве выходных данных. Обработка информации на мембранах живых клеток является ключом к тому, как биологические системы адаптируются к изменениям во внешней среде.