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바이오 컴퓨터

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목차

1. 개요

바이오 컴퓨터는 생물학적 재료를 사용하여 계산 기능을 수행하는 컴퓨터의 한 종류이다. 생화학적, 생체역학적, 생체전자 컴퓨터 등 세 가지 유형으로 나뉘며, 생물학적 화학 반응, 분자 역학, 전기 전도도 등의 특성을 활용하여 연산을 수행한다. 최근에는 분자 모터 단백질이나 박테리아를 이용한 네트워크 기반 바이오컴퓨팅 연구도 진행되고 있다. 생물컴퓨터는 나노생명공학을 통해 제작되며, 자기 복제 및 자체 조립 능력을 갖춰 경제적인 이점을 가진다. 톰 나이트, W.L. 디토 등의 과학자들이 바이오 컴퓨터 연구에 기여했으며, 2013년 스탠퍼드 대학교 연구진은 트랜지스터의 생물학적 등가물을 개발했다. 2017년에는 대장균을 이용한 생물컴퓨터 실험이, 2021년에는 세포 간 분산 컴퓨팅 연구가 진행되었으며, 2024년에는 생물학적 뉴런 원격 실험 플랫폼이 출시되었다. 바이오 컴퓨터는 기존 전자 컴퓨터보다 에너지 효율적이며, 복잡한 수학 문제를 해결하고 병렬 계산을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

2. 과학적 배경

생물 컴퓨터는 생물학적 재료를 사용하여 계산 기능을 수행한다. 생물 컴퓨터는 시스템의 조건(입력)에 따라 특정 방식으로 작동하도록 설계된 대사 경로로 구성된다. 발생하는 반응 경로는 출력으로 구성되며, 이는 생물 컴퓨터의 엔지니어링 설계에 기반하며 계산 분석의 한 형태로 해석될 수 있다. 생물 컴퓨터에는 생화학적 컴퓨터, 생체역학적 컴퓨터, 생체 전자 컴퓨터의 세 가지 유형이 있다.

2. 1. 생화학적 컴퓨터

생화학적 컴퓨터는 계산 기능을 달성하기 위해 생물학적 화학 반응의 특징인 방대한 종류의 피드백 루프를 사용한다.[5] 생물학적 시스템의 피드백 루프는 다양한 형태를 취하며, 많은 요인이 특정 생화학적 과정에 긍정적 및 부정적 피드백을 모두 제공하여 화학적 출력을 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 이러한 요인에는 촉매 효소의 양, 반응물의 양, 생성물의 양, 그리고 앞서 언급한 요인의 화학 반응성을 결합하여 변화시키는 분자의 존재 등이 포함될 수 있다. 이러한 생화학적 시스템의 다양한 메커니즘을 통해 조절되는 특성을 고려할 때, 특정 화학적 조건에서 하나의 특정 생성물을, 다른 조건에서 다른 특정 생성물을 생성하도록 반응하는 분자 구성 요소 세트로 구성된 화학 경로를 설계할 수 있다. 이 경로에서 생성되는 특정 생성물의 존재는 신호 역할을 할 수 있으며, 이는 시스템의 시작 화학적 조건(입력)을 기반으로 계산 출력으로 해석될 수 있다.

2. 2. 생체역학적 컴퓨터

생체역학적 컴퓨터는 생화학적 컴퓨터와 유사하게 특정 초기 조건을 입력으로 받아 기능적 계산으로 해석될 수 있는 연산을 수행한다. 그러나 출력 신호에서 차이가 있다. 생화학적 컴퓨터는 특정 화학 물질의 존재 여부나 농도를 출력 신호로 사용하는 반면, 생체역학적 컴퓨터는 특정 분자 또는 분자 집합의 기계적 형태를 출력 신호로 사용한다. 생체역학적 컴퓨터는 특정 화학적 조건에서 특정 분자가 특정 물리적 구성을 취하는 특성을 이용하며, 생성물의 기계적 3차원 구조를 감지하여 계산된 출력으로 해석한다.

2. 3. 생체전자 컴퓨터

생체전자 컴퓨터는 생체 분자의 전기 전도도 특성을 이용하여 연산을 수행한다. 입력 역할을 하는 초기 조건에 따라 특별히 설계된 생체 분자가 전기를 매우 특정한 방식으로 전도하며, 이 전도도의 특성이 출력으로 해석된다.[1]

2. 4. 네트워크 기반 바이오컴퓨터

네트워크 기반 바이오컴퓨팅에서, 분자 모터 단백질이나 박테리아와 같은 자기 추진 생물학적 에이전트는 관심 있는 수학적 문제를 인코딩하는 미세 네트워크를 탐색한다. 네트워크를 통과하는 에이전트의 경로 및/또는 최종 위치는 문제의 잠재적인 해결책을 나타낸다. 예를 들어, Nicolau et al.에 의해 설명된 시스템에서, NP-완전 문제 부분 합(SUBSET SUM)을 인코딩하는 네트워크의 "출구"에서 이동 가능한 분자 모터 필라멘트가 감지된다.[1] 필라멘트가 방문한 모든 출구는 알고리즘에 대한 올바른 해결책을 나타내며, 방문하지 않은 출구는 비(非) 해결책이다.[1] 운동성 단백질은 액틴과 미오신 또는 키네신과 미세 소관이다.[1] 미오신과 키네신은 각각 네트워크 채널의 바닥에 부착된다.[1] 아데노신 삼인산(ATP)이 첨가되면 액틴 필라멘트 또는 미세 소관이 채널을 통해 추진되어 네트워크를 탐색한다.[1] 화학 에너지(ATP)에서 기계 에너지(운동성)로의 에너지 변환은 예를 들어 전자 계산에 비해 매우 효율적이므로, 컴퓨터는 대규모 병렬 처리가 가능한 것 외에도 계산 단계당 수십 배 적은 에너지를 사용한다.[1]

3. 생물컴퓨터 공학

나노생명공학은 생물컴퓨터에 필요한 단백질, DNA 분자 등을 합성하고 조작하는 기술을 제공한다. 단백질의 화학적 특성은 아미노산 서열에 의해 결정되며, 이 서열은 다시 DNA 뉴클레오티드의 특정 서열에 의해 결정된다. 리보솜은 뉴클레오티드 서열을 번역하여 아미노산을 폴리펩타이드로 조립하고 기능성 단백질을 만든다. 이러한 과정을 통해 DNA 뉴클레오티드 서열을 조작하여 계산을 수행하는 생물학적 시스템을 만들 수 있다. 합성 DNA 분자 자체도 특정 바이오컴퓨터 시스템에서 기능할 수 있다. 따라서 나노생명공학을 통해 합성 단백질 및 인공 DNA 분자를 설계, 생산하여 기능성 바이오컴퓨터(계산 유전자)를 구축할 수 있다.[7]

화학적으로 유도된 이량체화 시스템을 사용하면 개별 세포로부터 논리 게이트를 만들 수 있다. 이 논리 게이트는 특정 화학 물질에 의해 활성화되어, 이전에는 상호 작용하지 않던 단백질 간의 상호 작용을 유도하고 세포에서 관찰 가능한 변화를 일으킨다.

3. 1. 생물컴퓨터 제작

네트워크 기반 바이오컴퓨터는 전자빔 리소그래피 또는 나노 임프린트 리소그래피로 채널이 에칭된 웨이퍼에서 하드웨어를 나노 제작하여 설계된다. 채널은 단백질 필라멘트가 안내되도록 높은 종횡비를 갖도록 설계된다. 또한, 분할 및 통과 접합부가 설계되어 필라멘트가 네트워크에서 전파되고 허용된 경로를 탐색한다. 표면 실란화는 운동성 단백질이 표면에 부착되어 기능을 유지할 수 있도록 보장한다.[7]

4. 경제성

모든 생물 유기체는 기능적 구성 요소로 자기 복제 및 자체 조립할 수 있는 능력을 가지고 있다. 바이오 컴퓨터의 경제적 이점은 적절한 조건에서 모든 생물학적 파생 시스템이 자기 복제하고 자체 조립할 수 있는 잠재력에 있다.[4] 예를 들어, 바이오 컴퓨터 역할을 하도록 수정될 수 있는 특정 생화학 경로에 필요한 모든 단백질은 단일 DNA 분자에서 생물학적 세포 내부에서 여러 번 합성될 수 있다. 이 DNA 분자는 여러 번 복제될 수 있다. 생물 분자의 이러한 특성으로 인해 생산이 매우 효율적이고 비교적 저렴해질 수 있다. 전자 컴퓨터는 수동 생산이 필요한 반면, 바이오 컴퓨터는 조립에 필요한 추가 기계 없이 배양액에서 대량으로 생산될 수 있다.

5. 생물컴퓨터 기술의 발전

현재, 바이오 컴퓨터는 "이진" 논리 연산 및 수학적 계산을 포함한 다양한 기능을 갖추고 있다.[5] 특정 생화학적 생성물의 농도가 일정 수준 이상이면 신호가 1 또는 0을 나타내는 방식으로, 초기 조건에 대한 특정 논리적 제약 하에서만 적절한 이진 출력이 발생하는 논리 연산이 가능하다. 이는 논리적 결론을 도출할 수 있는 전제 조건의 집합에서 논리적으로 파생된 결론 역할을 한다. 바이오 컴퓨터는 이러한 논리 연산 외에도 수학적 계산과 같은 다른 기능도 수행 가능하다.[4]

바이오 컴퓨터의 능력은 점점 더 정교해지고 있으며, 생체 분자 및 바이오 컴퓨터 생산과 관련된 가용성 및 잠재적 경제적 효율성 때문에, 바이오 컴퓨터 기술의 발전은 인기 있고 빠르게 성장하는 연구 주제로서 앞으로 많은 진전을 보일 가능성이 높다.

5. 1. 주요 연구 사례

톰 나이트는 MIT 인공지능 연구소에서 단백질 농도를 이진 신호로 사용하여 논리 연산을 수행하는 생화학적 컴퓨팅 방식을 처음 제안했다.[4] 1999년에는 W.L. 디토가 조지아 공과대학에서 거머리 뉴런으로 구성된 바이오 컴퓨터를 만들어 간단한 덧셈을 수행했다.[4]

2013년 3월, 드류 엔디가 이끄는 스탠퍼드 대학교의 생명공학자 팀은 트랜지스터의 생물학적 등가물인 "전사체"를 만들었다.[8]

2016년에는 네트워크를 이용한 병렬 생물학적 컴퓨팅으로 8개의 후보 솔루션이 있는 부분 합 집합(SUBSET SUM) 문제를 해결했다.[6]

2017년 7월, ''E. Coli''을 이용한 생물컴퓨터 실험 결과가 Nature에 게재되었다. 애리조나 주립대학교 바이오디자인 연구소와 하버드대학교 생물학적 영감 공학 연구소의 협력자들은 E. Coli 내에서 12개의 입력에 반응하는 "리보컴퓨터"를 개발했다. 하버드 연구자들은 살아있는 ''E. coli'' 세포의 DNA에 이미지와 영화를 보관하여 박테리아에 정보를 저장하는 것이 가능함을 증명했다.[9]

2021년, 생물 물리학자 상그람 바그가 이끄는 팀은 E. coli를 이용하여 2 x 2 미로 문제를 해결하는 세포 간 분산 컴퓨팅 연구를 수행했다.[10][11]

2024년, 스위스 바이오컴퓨팅 스타트업 FinalSpark는 전 세계 연구자들이 시험관 내 생물학적 뉴런에 대한 원격 실험을 수행할 수 있는 온라인 플랫폼을 출시했다.[12]

6. 생물컴퓨터의 미래

생체 컴퓨터는 표준 전자 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 적은 에너지를 사용하여 복잡한 수학 문제를 해결하고, 순차적인 계산 대신 보다 안정적인 병렬 계산을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이러한 "확장 가능한" 생물학적 컴퓨터의 개발을 위해 여러 자금 지원 기관이 연구를 지원하고 있다.[13][14]

참조

[1] 간행물 Nanobiotechnology: The Integration of Nanoengineering and Biotechnology to the Benefit of Both Society for Biological Engineering null
[2] 서적 Nanotechnology: A Gentle Introduction to the Next Big Idea Pearson Education. Inc 2003
[3] 간행물 Little Big Science Scientific American. Inc. and Byron Preiss Visual Publications. Inc 2002
[4] 서적 Nanomedicine Volume I: Basic Capabilities Landes Bioscience 1999
[5] 논문 Molecular scale biocomputing : an enzyme logic approach http://escholarship.[...] UC San Diego 2012-06
[6] 논문 Parallel computation with molecular-motor-propelled agents in nanofabricated networks 2016-03-08
[7] 논문 Rapid and orthogonal logic gating with a gibberellin-induced dimerization system. 2012-03-25
[8] 뉴스 This new discovery will finally allow us to build biological computers http://io9.com/this-[...] 2013-03-29
[9] 웹사이트 Scientists Store Video Data in the DNA of Living Organisms https://spectrum.iee[...] 2017-07-12
[10] 논문 Distributed Computing with Engineered Bacteria and Its Application in Solving Chemically Generated 2 × 2 Maze Problems 2021-10-15
[11] 웹사이트 An E. coli biocomputer solves a maze by sharing the work https://www.technolo[...] 2021-11-27
[12] 웹사이트 FinalSpark Launches the First Remote Research Platform Using Human Neurons for Biocomputing https://www.business[...] 2024-05-15
[13] 웹사이트 Bio4Comp - Parallel Network-based Biocomputation https://bio4comp.org[...] 2019-12-19
[14] 웹사이트 QUT ARC Future Fellowships announced https://www.qut.edu.[...]


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