Comprendre le DNA Computing. L’informatique ADN, c’est la réalisation de calculs à l’aide de molécules biologiques, plutôt qu’à l’aide des traditionnelles puces en silicium. L’idée que des molécules individuelles (ou même des atomes) puissent être utilisées pour le calcul remonte à 1959, lorsque le physicien américain Richard Feynman a présenté ses idées sur les nanotechnologies. Cependant, le calcul par l’ADN n’a pas été réalisé physiquement avant 1994, lorsque l’informaticien américain Leonard Adleman a montré comment des molécules pouvaient être utilisées pour résoudre un problème de calcul.

Résoudre des problèmes avec des molécules d’ADN

Un calcul peut être considéré comme l’exécution d’un algorithme, qui peut lui-même être défini comme une liste d’instructions bien définies, étape par étape, qui prend une entrée, la traite et produit un résultat. Dans le calcul de l’ADN, les informations sont représentées à l’aide de l’alphabet génétique à quatre caractères (A [adénine], G [guanine], C [cytosine] et T [thymine]), plutôt que de l’alphabet binaire (1 et 0) utilisé par les ordinateurs traditionnels. Cela est possible parce que de courtes molécules d’ADN de n’importe quelle séquence arbitraire peuvent être synthétisées sur commande. L’entrée d’un algorithme est donc représentée (dans le cas le plus simple) par des molécules d’ADN avec des séquences spécifiques, les instructions sont exécutées par des opérations de laboratoire sur les molécules (comme les trier selon leur longueur ou couper les brins contenant une certaine sous-séquence), et le résultat est défini comme une propriété de l’ensemble final de molécules (comme la présence ou l’absence d’une séquence spécifique).

L’expérience d’Adleman consistait à trouver un itinéraire à travers un réseau de « villes » (étiquetées « 1 » à « 7 ») reliées par des « routes » à sens unique. Le problème spécifie que l’itinéraire doit commencer et se terminer dans des villes spécifiques et ne visiter chaque ville qu’une seule fois. (Ce problème est connu des mathématiciens sous le nom de « problème du chemin Hamiltonien », un cousin du plus connu « problème du voyageur de commerce »). Adleman a tiré parti de la propriété de complémentarité Watson-Crick de l’ADN – les lettres T et T s’assemblent par paires, tout comme les lettres G et C (ainsi, la séquence AGCT collerait parfaitement à TCGA). Il a conçu de courts brins d’ADN pour représenter des villes et des routes, de sorte que les brins de la route collent les brins de la ville, formant des séquences de villes qui représentent des routes (comme la solution actuelle, qui s’est avérée être « 1234567 »). La plupart de ces séquences représentaient des réponses incorrectes au problème (« 12324 » visite une ville plus d’une fois, et « 1234 » ne visite pas toutes les villes), mais Adleman a utilisé suffisamment d’ADN pour être raisonnablement sûr que la bonne réponse serait représentée dans son pot initial de brins. Le problème était alors d’extraire cette solution unique. Pour ce faire, il a d’abord amplifié (à l’aide d’une méthode connue sous le nom de réaction en chaîne par polymérase [PCR]) uniquement les séquences qui commençaient et se terminaient dans les bonnes villes. Il a ensuite trié l’ensemble des brins par longueur (à l’aide d’une technique appelée électrophorèse sur gel) pour s’assurer qu’il ne conservait que les brins de la bonne longueur. Enfin, il a utilisé à plusieurs reprises une « canne à pêche » moléculaire (purification par affinité) pour s’assurer que chaque ville était représentée dans les séquences candidates. Les brins qui restaient à Adleman ont ensuite été séquencés pour révéler la solution du problème.

Bien qu’Adleman ne cherchait qu’à établir la faisabilité de l’informatique avec des molécules, peu après sa publication, son expérience a été présentée par certains comme le début d’une compétition entre les ordinateurs basés sur l’ADN et leurs homologues en silicium. Certains pensaient que les ordinateurs moléculaires pourraient un jour résoudre des problèmes qui mettraient les machines existantes en difficulté, en raison du parallélisme massif inhérent à la biologie. Étant donné qu’une petite goutte d’eau peut contenir des trillions de brins d’ADN et que les opérations biologiques agissent sur tous ces brins – effectivement – en parallèle (par opposition à un seul à la fois), on a fait valoir qu’un jour les ordinateurs à ADN pourraient représenter (et résoudre) des problèmes difficiles qui dépassent la portée des ordinateurs « normaux ».

Cependant, dans la plupart des problèmes difficiles, le nombre de solutions possibles croît de manière exponentielle avec la taille du problème (par exemple, le nombre de solutions peut doubler pour chaque ville ajoutée). Cela signifie que même des problèmes relativement petits nécessiteraient des volumes d’ADN ingérables (de l’ordre de grandes baignoires) afin de représenter toutes les réponses possibles. L’expérience d’Adleman était importante car elle permettait de réaliser des calculs à petite échelle avec des molécules biologiques. Mais, plus important encore, elle a ouvert la voie à des réactions biochimiques directement programmées.

Technologie de l’information basée sur la biochimie

La chimie de l’information programmable permettra de construire de nouveaux types de systèmes biochimiques capables de détecter leur propre environnement, de prendre des décisions et peut-être même de communiquer avec d’autres formes similaires. Bien que les réactions chimiques se produisent à l’échelle nanométrique, la technologie de l’information fondée sur la biochimie (bio/chem IT) se distingue de la nanotechnologie, car elle repose sur des systèmes moléculaires à relativement grande échelle.

Bien que les technologies de l’information biochimiques contemporaines fassent appel à de nombreux types de systèmes (bio)chimiques différents, les premiers travaux sur les systèmes moléculaires programmables étaient largement basés sur l’ADN. Le biochimiste américain Nadrian Seeman a été l’un des premiers pionniers de la nanotechnologie basée sur l’ADN, qui utilisait à l’origine cette molécule particulière uniquement comme un « échafaudage » à l’échelle nanométrique pour la manipulation et le contrôle d’autres molécules. L’informaticien américain Erik Winfree a travaillé avec Seeman pour montrer comment des « feuilles » bidimensionnelles de « tuiles » à base d’ADN (en fait des rectangles constitués de brins d’ADN entrelacés) pouvaient s’auto-assembler en structures plus grandes. Winfree, avec son étudiant Paul Rothemund, a ensuite montré comment ces tuiles pouvaient être conçues de telle sorte que le processus d’auto-assemblage puisse mettre en œuvre un calcul spécifique. Rothemund a ensuite étendu ce travail en étudiant l' »origami d’ADN », dans lequel un seul brin d’ADN est plié plusieurs fois en une forme bidimensionnelle, aidé par des brins plus courts qui agissent comme des « agrafes ».

D’autres expériences ont montré que des calculs de base peuvent être exécutés à l’aide d’un certain nombre de blocs de construction différents (par exemple, des « machines » moléculaires simples qui utilisent une combinaison d’ADN et d’enzymes à base de protéines). En exploitant le pouvoir des molécules, il est possible de créer de nouvelles formes de technologies de traitement de l’information qui soient évolutives, autoréplicatives, autoréparatrices et réactives. Les applications possibles de cette technologie émergente auront un impact sur de nombreux domaines, notamment les diagnostics médicaux intelligents et l’administration de médicaments, l’ingénierie tissulaire, l’énergie et l’environnement.

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