Unsere DNA kann multiplizieren

DIe DNA löst eine Multiplikations-Aufgabe und gibt das Ergebnis in lesbaren Zahlen aus (Grafik: Huajie Liu, Shanghai Institute of Applied Physics)

Unser Erbgut speichert nicht nur genetische Information – der aus Basen zusammengesetzte Code kann sogar rechnen, wie Forscher demonstriert haben. Zwei DNA-Stränge repräsentierten dabei die Zahlen, die es zu multiplizieren galt. Durch Kombination der Stränge mit den passenden Ergebnissträngen spuckte der DNA-Rechner die korrekte Lösung der Multiplikation aus – und das sogar als echte, mit einem Mikroskop lesbare Ziffer. Auch Subtraktionen sind mit dieser Methode möglich, wie die Wissenschaftler berichten.

Das Erbmolekül DNA zeichnet sich durch seinen speziellen Code aus: Je nach Abfolge der vier Basen Adenin, Thymin, Guanin und Cytosin kann ein Strang DNA verschiedene Informationen speichern. Weil sich diese Basen nur mit ihrem jeweiligen Gegenstück verbinden, lässt sich dies für logische Operationen ausnutzen. So haben Forscher eine Lösung dieser Biomoleküle schon verwendet, um das klassische "Problem eines Handlungsreisenden" zu lösen: die effektivste Route zwischen mehreren Städten. Der große Vorteil: Weil in einem Tropfen Millionen DNA-Stränge Platz haben, kann ein solcher "DNA-Rechner" viele parallele Operationen gleichzeitig ausführen. Kurt Gothelf von der Universität Aarhus und seine Kollegen demonstrieren nun, dass die DNA nicht nur Operationen in Form von logischen Gattern durchführen kann, sondern auch Rechnungen mit Hilfe von sogenannten Lookup-Tabellen. Diese listen eine große Menge möglicher Ergebnisse auf und der Computer wählt beim Rechnen die korrekte Lösung aus dieser Bibliothek aus.

Biologisches Rechnen mit digitaler Ausgabe

Um die Rechenaufgabe zu lösen, erhält der DNA-Rechner zunächst die beiden zu multiplizierenden Werte in Form zweier DNA-Stränge. '"Jeder dieser beiden Stränge repräsentiert eine Zahl", erklären die Forscher. Ein Teil der Stränge besteht aus einem mit allen anderen Strängen kompatiblen Code, ein anderer ist dagegen spezifisch für die gewünschte Zahl. "Wenn diese Stränge nun mit der Bibliothek von Ergebnissen gemischt werden, lagern sie sich zu Dreier-Kombinationen zusammen", berichten Gothelf und seine Kollegen: Die beiden Zahlensequenzen binden an den Lösungsstrang, der beide Gegenparts dieser Codes enthält. "Das kann man ein wenig mit einem logischen UND-Gatter vergleichen, da beide Aufgabenstränge vorhanden sein müssen, um die korrekte Lösung auszuwählen", so die Forscher. Der Lösungsstrang wiederum trägt neben den beiden Sequenzen für die Ausgangszahlen auch einen Codeteil, der die Lösung repräsentiert. Damit ist der wichtigste Schritt geschehen – das Ergebnis der Rechenaufgabe ist gewählt. Im Experiment führten die Forscher auf diese Weise 15 verschiedene Multiplikationen mit Ausgangszahlen zwischen eins und fünf und Ergebnissen zwischen eins und 15 durch.

Allerdings: Die beste mathematische Lösung nutzt wenig, wenn man sie nicht auslesen kann. Um dieses Problem so zu lösen, dass man nicht extra die DNA sequenzieren muss, entwickelten die Wissenschaftler ein raffiniertes Ausgabesystem. In diesem verbindet sich der Komplex aus Aufgabensträngen und Lösungsstrang mit weiteren, fluoreszierenden Biomolekülen. Diese wiederum sind so konstruiert, dass sie sich in einem digitalen Mikrodisplay zu einer per Mikroskop lesbaren Ziffer zusammenfinden. "Durch leichte Veränderungen am Chip-Design kann der Output sogar in einer Form erfolgen, die mit dem bloßen Auge sichtbar ist", berichten Gothelf und seine Kollegen. In ihrem Experiment erscheint die Lösungszahl dann als beige Ziffern auf braunem Grund.

Noch ist der DNA-Rechner nicht sonderlich schnell: Für eine Aufgabe muss er zwei Stunden lang "bebrütet" werden. Dennoch sehen die Forscher für die Zukunft durchaus praktischen Nutzen in einem solchen DNA-Rechner. So könnte er beispielsweise Krankheiten erkennen helfen, indem er Nukleinsäure-Schnipsel von Patienten mit krankheitsspezifischen Lösungssträngen kombiniert. "Das System könnte eine Schlüsselkomponente für künftige, leistungsfähigere Datenverarbeitungssysteme in Diagnose und Sensortechnik werden", so Gothelf und seine Kollegen.

© wissenschaft.de - Nadja Podbregar
08.12.2015
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