Специалисты МФТИ разработали архитектуру гибридных вычислительных систем, которые сочетают в себе традиционные электронные чипы с биологическими на основе молекул ДНК. Такие системы способны ускорить обработку больших объемов данных, например, одновременно диагностировать множество болезней путем анализа одной капли крови либо значительно повысить производительность алгоритмов машинного обучения при обработке изображений.

Несмотря на перспективы, перед разработчиками встала проблема интеграции биологической составляющей с традиционной электроникой. Ведущий научный сотрудник Центра геномных технологий и биоинформатики МФТИ Иван Бобринецкий рассказал, что ключевым решением станет использование уникальных свойств самих биомолекул.

«Молекулы ДНК можно запрограммировать так, чтобы они вступали в реакции друг с другом по принципу логических элементов «и» или «или». Когда одна молекула ДНК вытесняет другую на поверхности транзистора, это изменяет электрический заряд и, следовательно, ток, протекающий через транзистор. Таким образом, биохимическая реакция преобразуется в цифровой сигнал, понятный компьютеру», — пояснил ученый.

Кроме того, подчеркивается роль белков, форма которых способна меняться под влиянием факторов окружающей среды — света, тепла или химикатов. Эти изменения тоже можно фиксировать с помощью электроники и применять в расчетах.

Ученые полагают, что наибольший эффект от применения таких систем можно ожидать в медицине, особенно в области персональной терапии, где необходимо оперативно обрабатывать большие объемы генетической информации. Другие потенциальные сферы применения включают криптографию и создание методов хранения данных на основе биологических принципов.

На данном этапе разработка находится в стадии активных лабораторных исследований. Исследователи продемонстрировали первые функционирующие образцы элементарных компонентов, однако им предстоит решить ряд проблем. Среди основных целей ученые называют повышение долговечности биомолекулярных структур внутри цифровых схем и разработку масштабируемых производственных процессов для коммерциализации решения.