Cientistas chineses criam dispositivo de computação programável baseado em DNA

Foto: Uma professora e alunos estudam um modelo de estrutura de DNA em uma escola de ensino médio no distrito de Xingye, na Região Autônoma da Etnia Zhuang de Guangxi, no sul da China, em 29 de maio de 2020. (Xinhua/Cao Yiming)
Foto: Uma professora e alunos estudam um modelo de estrutura de DNA em uma escola de ensino médio no distrito de Xingye, na Região Autônoma da Etnia Zhuang de Guangxi, no sul da China, em 29 de maio de 2020. (Xinhua/Cao Yiming)

Cientistas chineses desenvolveram um novo tipo de unidade de computação de uso geral e programável baseada em moléculas de DNA, marcando um passo fundamental para a construção de um computador de DNA.

   Os circuitos integrados amplamente conhecidos usados nas últimas décadas são, em sua maioria, eletrônicos e fotônicos baseados em semicondutores. Circuitos de fase líquida usando códigos genéticos são uma nova estratégia de computação que possui um enorme potencial para paralelismo massivo na codificação e execução de algoritmos.

   No entanto, moléculas biológicas tendem a se difundir e se misturar em líquidos, o que torna desafiador aplicar essa estratégia à computação de uso geral.

   O estudo publicado esta semana na revista Nature demonstrou um sistema que, pela integração de matrizes de portas programáveis baseadas em DNA multicamadas (DPGAs), pode resolver equações quadráticas.

   Os pesquisadores da Universidade Jiao Tong de Shanghai montaram o dispositivo com três camadas de DPGAs em cascata compreendendo 30 portas lógicas com cerca de 500 fitas de DNA. Ele funciona para controlar a colisão aleatória de moléculas.

   Eles descobriram que o uso de polímeros de fita simples, consistindo de um pequeno número de nucleotídeos, como um sinal de transmissão uniforme pode integrar de forma confiável circuitos integrados de grande escala com vazamento mínimo e alta fidelidade para computação de uso geral.

   Equipado com um conversor analógico-digital, o dispositivo pode ser usado para classificar microRNAs relacionados a doenças, de acordo com o estudo.

Com informações da XINHUA Agency News

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