DNAコンピュータ
生物学的分子であるDNAの特性を利用して演算を行う計算手法がDNAコンピュータと呼ばれている。半導体ベースの従来型コンピュータとは異なる原理に基づき、膨大な並列計算能力を生物分子の化学反応によって実現するものであり、高度なアルゴリズムをより効率的に実行できる可能性があると期待されている。本稿ではDNAコンピュータの原理や特性、応用範囲、研究動向、利点と課題、そして実験プロセスの具体例について概説し、分子計算がもたらす革新的な情報処理技術の全体像を示す。
原理と特徴
基本的な原理としては、DNA分子が塩基配列によって情報を符号化し、補完的な塩基同士が相互に結合する性質を利用する。すなわち一連の問題設定を分子レベルの配列として設計し、解が考え得る全パターンを試験管内で並列的に探索させるのがDNAコンピュータの仕組みである。化学反応により配列が組み合わさる際に問題の条件を満たす配列だけが生成・増幅されるため、結果として解を示すDNA配列を取り出すことで計算が完了する。こうした並列性と分子認識能力こそが、従来のコンピュータでは難しかった大規模問題に対して新しい可能性を拓いているとされている。
応用範囲
DNAコンピュータは膨大な組み合わせ探索が要求される問題に強みを発揮すると考えられている。特に巡回セールスマン問題（TSP）やSAT問題といったNP完全問題への応用が初期から注目を集めてきた。また医療分野では、体内で特定の病原体を検出して薬剤放出のトリガーとするような分子ロボットへの応用が模索されており、DNAの高い選択性を利用することで副作用を抑えた治療への道が開かれる可能性がある。さらに組み合わせ最適化や暗号理論の分野でも、新しいアプローチとしての発展が期待されている。
研究動向
初期のDNAコンピュータ研究は、1994年に提案されたアデルマンの実験が嚆矢とされる。以来、DNAの試験管内合成や酵素反応を用いた基本的な論理演算の実装などが進められてきた。近年ではDNA折り紙と呼ばれる技術を応用し、分子構造をナノスケールで制御して論理ゲートを配置するアプローチが注目されている。また微小流体デバイスと組み合わせることで、高精度かつ自動化された分子演算システムを開発する試みもある。学際的な研究が盛んであり、化学・生物学・工学・計算機科学を横断する大規模な共同研究プロジェクトが世界中で展開されている。
利点と課題
最大の利点は莫大な並列処理能力であるとされ、問題設定次第では膨大な組み合わせを一度に探索できる可能性がある。またDNA分子は自己増殖といった特性を持ち、反応系を適切に組み立てれば大量の計算リソースを比較的少ないエネルギーで運用できるという見方もある。一方、実験操作に要する時間やコストが依然として高く、外部環境の変動や試薬の品質に左右されるなど、安定性を担保するためには高度な制御技術が必要である。結果の読み出しにも専門的な手法が求められ、化学的プロセスにおける誤差の補正など、依然として課題は多いと考えられている。
実験プロセスの具体例
典型的な例としては、問題をエンコードしたDNA配列と補完的な配列を混合し、酵素を加えて特定の化学反応を誘導する流れが挙げられる。生成されたDNA断片群の中から目的の解に対応する配列を分離するためには、電気泳動による長さ分画やハイブリダイゼーション技術を用いる。目的配列をPCR増幅する手段もあり、生成量を増やして検出しやすくする工夫も行われてきた。このようにして解が含まれたDNAを確認することで計算結果を読み出し、DNAコンピュータによる演算過程の完了を判断する。試験管内での化学反応が計算資源として機能する点こそ、この技術の根本的な特徴といえる。