ลักษณะทางดิจิทัลของโมเลกุลเช่น DNA
หมายความว่าสามารถใช้ในคอมพิวเตอร์ได้
Genesis Machines: ศาสตร์ใหม่ของ Biocomputing
Martyn Amos
หนังสือแอตแลนติก: 2006. 320 pp. 18.99 1843542242 | ISBN: 1-843-54224-2
คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมได้ได้รับการพัฒนาที่ใช้ดีเอ็นเอ เครดิต: A. PASIEKA/SPL
เมื่อไปสล็อตเว็บตรงไม่ผ่านเอเย่นต์ไม่มีขั้นต่ำเยี่ยมชมสถาบันซานตาเฟในฤดูใบไม้ร่วงปี 1994 ฉันกำลังคุยกับคริส แลงตันเมื่อสจวร์ต คอฟฟ์แมนวิ่งลงมาที่ห้องโถงพร้อมโบกมือให้ต้นฉบับและตะโกนว่าพิมพ์ไม่ได้ เมื่อเราต้อนเขาเข้ามุม เขาก็ตบหน้าผากของเขาพร้อมกับพึมพำว่า “ฉันทำได้ ถ้าฉันคิดได้แค่นี้!” ปรากฎว่า ‘นี่’ เป็นตัวอย่างแรกของการคำนวณด้วย DNA ที่ดำเนินการโดย Leonard Adleman แห่ง University of Southern California ซึ่งเปิดตัวสาขาการคำนวณ DNA ( Science 266, 1021–1024; 1994) หนังสือGenesis Machines ของ Martyn Amos ย้อนอดีตถึง 12 ปีนับตั้งแต่เหตุการณ์นี้ และคาดเดาเกี่ยวกับอนาคตของสาขาวิชาชีววิทยาและวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมโยงกันมากขึ้น
ความสามารถในการคำนวณที่รายงานในบทความเกี่ยวกับน้ำเชื้อของ Adleman นั้นไม่มีพิษภัยเพียงพอ: ตรวจสอบกราฟของโหนดทั้งเจ็ด และพิจารณาว่ามีเส้นทางเดินรถทางเดียวที่เชื่อมต่อโหนดทั้งหมดเพียงครั้งเดียวและครั้งเดียวหรือไม่ (ตัวอย่างของปัญหาเส้นทางแบบแฮมิลโทเนียน) แต่ความสำคัญของงานนี้ไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนของปัญหา แต่ในข้อเท็จจริงที่ว่ามันแสดงให้เห็นว่าสาย DNA ที่ผสมเข้าด้วยกันในขวดเล็กๆ สามารถควบคุมได้เพื่อให้ชีวเคมีของพวกมันถูกมองว่าเป็นการคำนวณ และนี่อาจเป็นข้อความกลางที่อามอสพยายามสื่อในหนังสือของเขา: ระบบทางกายภาพทั้งหมดสามารถมองได้ว่าเป็นการประมวลผล มันขึ้นอยู่กับทักษะของผู้ตรวจสอบในการทำให้พวกเขาทำสิ่งที่มีประโยชน์
ตั้งแต่ปี 1994 การคำนวณ DNA ได้ก้าวหน้าอย่างมาก และคอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมได้ได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเลกุล DNA เท่านั้นและไม่มีชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหว แต่เพื่อให้ผู้อ่านได้ชื่นชมเรื่องราวของขวดยาของโมเลกุลดีเอ็นเอที่สามารถเกลี้ยกล่อมให้ทำในสิ่งที่ธรรมชาติไม่เคยคิดฝันได้ Amos ต้องไปไกลกว่าชีวเคมีพื้นฐานของ DNA ไปจนถึงต้นกำเนิดของวิทยาการคอมพิวเตอร์และทฤษฎีความซับซ้อน อันที่จริง การคำนวณ DNA ไม่ใช่ผลิตผลของนักชีววิทยา แต่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่หลงใหลในธรรมชาติ ‘ดิจิทัล’ ของ DNA และบทบาทในการประมวลผลข้อมูล รากกลับไปสู่ผู้ทรงคุณวุฒิเช่น John von Neumann และ Alan Turing และ Amos พยายามอย่างมากที่จะเปิดเผยรากฐานเหล่านี้
บางทีจุดอ่อนประการหนึ่งของหนังสือเล่มนี้
อาจเป็นผลมาจากลักษณะสหวิทยาการที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในเรื่อง สำหรับผู้อ่านทั่วไปที่เขียนหนังสือเล่มนี้ แนวความคิดเกี่ยวกับความเป็นสากลของทัวริง ความซับซ้อนของ ‘P เทียบกับ NP’ และชีวเคมีของ DNA น่าจะเป็นวิชาที่ยาก และการแนะนำของ Amos รวมถึงภาพร่างชีวประวัติของตัวเอกหลักของพวกเขา ด้วยเหตุนี้ กว่า 100 หน้าจึงผ่านไปก่อนที่การทดลองบุกเบิกของ Adleman จะสามารถอธิบายรายละเอียดได้ และถึงกระนั้นก็ยังถูกขัดจังหวะด้วยการเล่าเรื่องการทดลอง ความยากลำบาก และชัยชนะในท้ายที่สุดของ Kary Mullis และการค้นพบปฏิกิริยาลูกโซ่โพลีเมอเรสของเขา
อย่างไรก็ตาม การค้นพบที่สำคัญในสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ครอบคลุมอยู่ และนักวิจารณ์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของความพยายามนี้จะไม่ถูกมองข้าม Amos ทำงานได้ดีในการใส่ความมีสติในการเล่าเรื่อง เกรงว่าผู้อ่านจะเชื่อว่าคอมพิวเตอร์ที่บ้านที่ทำงานบน DNA นั้นอยู่ใกล้แค่เอื้อม อันที่จริง เขาชี้ให้เห็นตั้งแต่ต้นว่าการคำนวณ DNA ไม่น่าจะมาแทนที่บรรพบุรุษที่มีซิลิกอนได้ แต่กลับถูกจำกัดอยู่ที่ปัญหาพิเศษ สิ่งเหล่านี้จะยังไม่ชัดเจนนัก เพราะความตื่นเต้นในเบื้องต้นเกี่ยวกับความสามารถของ DNA ในการแก้ไขปัญหาในประเภทที่ยากที่สุด เช่น การแยกตัวประกอบตัวเลขเป็นองค์ประกอบเฉพาะ ลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อเห็นได้ชัดว่า DNA หลายพันลิตรจะเป็น จำเป็นในการแก้ปัญหาที่อยู่ไกลเกินเอื้อมของคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่อามอสยืนยันว่าการคำนวณดีเอ็นเอมีความน่าสนใจในตัวของมันเอง เนื่องจากบทเรียนต่างๆ ที่มันสอนเราเกี่ยวกับการคำนวณทางชีววิทยา สองบทสุดท้ายจึงทุ่มเทให้กับความพยายามที่เกี่ยวข้องโดยอ้อมกับการแสวงหาคอมพิวเตอร์ที่ใช้ดีเอ็นเอเป็นหลักเท่านั้น ได้แก่ การประกอบดีเอ็นเอด้วยตนเองและชีววิทยาสังเคราะห์
ตามที่ Amos อธิบาย ความเสถียรของ DNA และธรรมชาติของดิจิทัลนั้นสามารถนำมาใช้เพื่อสร้าง หรือควรจะเรียกว่าโปรแกรม โครงสร้างในระดับนาโนเมตร ซึ่งเป็นความสำเร็จที่ยากมากที่จะทำได้โดยใช้วัสดุที่ไม่ใช่ชีวภาพ Erik Winfree และ Paul Rothemund จาก California Institute of Technology ได้แรงบันดาลใจจากงานบุกเบิกของนักผลึกศาสตร์ Ned Seeman ที่มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก เพื่อแสดงให้เห็นว่า DNA สามารถตั้งโปรแกรมให้พับเป็นโครงสร้างตามอำเภอใจได้ ซึ่งความสลับซับซ้อนสามารถเปิดเผยได้ด้วยกล้องจุลทรรศน์กำลังอะตอมเท่านั้น
ในทางกลับกัน ชีววิทยาสังเคราะห์เกี่ยวข้องกับการสร้างระบบชีวภาพตั้งแต่เริ่มต้นหรือจากส่วนประกอบที่มีหน้าที่อื่นๆ เบื้องหลังคือแนวคิดที่เราไม่จำเป็นต้องเข้าใจทุกรายละเอียดของระบบที่ซับซ้อนเพื่อที่จะพอใจกับสิ่งที่เรารู้ ท้ายที่สุด มีเพียงไม่กี่คนที่เข้าใจการทำงานของคอมพิวเตอร์แล็ปท็อปของฉันจนถึงระดับของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ แต่สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้ฉันกังวลเพราะฉันรู้ว่ามีคนรู้วิธีทำจึงมีความรู้เพียงพอที่จะสร้างอีกอันเหมือนมัน ระบบชีวโมเลกุลสามารถพูดได้เช่นเดียวกัน: เราอาจไม่สามารถเข้าใจทุกอันตรกิริยาของโมเลกุลภายในเซลล์ แต่ถ้าเราสามารถสร้างระบบที่มีพฤติกรรมเหมือนกับคู่ขนานตามธรรมชาติของมัน บางทีเราน่าจะพอใจกับสิ่งนั้น
บัญชีของ Amos เกี่ยวกับเส้นทางต่าง ๆ สู่ชีววิทยาสังเคราะห์ครอบคลุมถึงความก้าวหน้าล่าสุดส่วนใหญ่ที่สร้างหัวข้อข่าว มีตั้งแต่ DNA ที่เรียกว่า ‘biobricks’ และ ‘repressilator’ ไปจนถึงวิธีการเกลี้ยกล่อมยีสต์เพื่อผลิตสารตั้งต้นสำหรับยามาเลเรีย ซึ่ง Jay Keasling วิศวกรชีวเคมีจาก University of California, Berkeley ได้รับรางวัลDiscoverรางวัลนักวิทยาศาสตร์แห่งปี คนแรกของนิตยสาร
แต่ฉันต้องใช้ Amos เพื่อนำเสนองานของ James Shapiro นักจุลชีววิทยาแห่งมหาวิทยาลัยชิคาโก ราวกับว่าการสืบสวนของเขาเกี่ยวกับกลไกการวิวัฒนาการของเขาขัดแย้งกับวิวัฒนาการของดาร์วิน ชาปิโรซึ่งศึกษาวิธีการต่างๆ มากมายที่สิ่งมีชีวิตสามารถปรับโครงสร้างสารพันธุกรรมของพวกมันได้ เชื่อว่ากระบวนการดังกล่าวควรรวมเข้ากับการคิดเชิงวิวัฒนาการอย่างกว้างขวางมากขึ้น แม้ว่าดาร์วินไม่อาจคาดหมายถึงกระบวนการดังกล่าวได้ พวกเขาปฏิบัติตามกระบวนทัศน์ทั่วไปของดาร์วิน และในความคิดของฉัน ก็ไม่จำเป็นต้องมี ‘วิธีที่สาม’ ที่ใดที่หนึ่งระหว่างลัทธิเนรมิตนิยมกับสิ่งที่ชาปิโรเรียกว่า
แต่นอกเหนือจากเรื่องไร้สาระนี้แล้ว หนังสือเล่มนี้ยังเป็นหนังสือที่น่าสนุกที่อาจได้ประโยชน์จากภาพประกอบเพิ่มเติมเพื่อถ่ายทอดวิธีการคำนวณและการทดลองบางอย่าง ผมขอแนะนำสำหรับทุกคนที่สนใจในการคำนวณคำสั่งขนาดใหญ่ที่ไม่กลัวที่จะข้ามขอบเขตทางวินัยที่ครั้งหนึ่งเคยดูเหมือนใช้ไม่ได้สล็อตเว็บตรงไม่ผ่านเอเย่นต์ไม่มีขั้นต่ำ
