text: 硅碳融合计算：新型信息处理重要发展方向
  谈到生物启发计算，可能大部分人对此还是比较陌生的。电子计算机发展了七十多年，到现在，互联网以及人工智能技术也确实深刻地改变了我们的生活。随着芯片工艺、摩尔定律逐渐走到极限，非传统的计算方式逐渐得到了人们的关注，比如量子计算、DNA 计算和光计算。其实基于生物启发的新型计算方式和架构已经得到了快速发展。人们发现生物可以完成一些指令，比如从眼睛看到事物到身体做出反应，这就是一个由输入到输出的过程，可以抽象成一个计算的过程；再比如生物的中心法则，信息可以通过 DNA 的复制、转录，再到 RNA 的翻译，一直流转到蛋白质。目前，受生物系统的结构和功能启发，以生物材料为模型和算法实现基础，发展出包括 DNA 计算 DNA 存储、膜计算、细胞计算等等一系列的新兴领域。另一方面，科学家也模仿生物个体和群体的行为和人脑信息处理方式，推动了在算法领域的发展，比如演化计算、免疫算法，还有遗传算法、类脑芯片等等。总之，生物启发计算是一个交叉学科，其中基于生物材料的新兴计算研究领域值得关注和探索。关于生物启发计算目前发展出了哪些主要方向？各自到了什么阶段？络绎科学产学研开放麦系列活动的第八期围绕“生物启发计算”的主题，邀请到了领域内资深的专家、青年科研力量和优秀的产业方代表共同进行研讨。本次活动邀请到的嘉宾有东南大学生物科学与医学工程学院的陆祖宏教授、华中科技大学的潘林强教授、北京大学计算机学院的张成副研究员、华东师范大学的裴昊教授、湖南大学的宋勃升教授、国家纳米科学中心的李素萍研究员，以及杭州联川生物技术股份有限公司董事长兼总经理郎秋蕾博士。最近一段时间，由美国人工智能研究实验室（OpenAI）开发的 ChatGPT 受到广泛的关注，也引爆了 AI 生成内容这一赛道。AI 依赖于算力，算力方面全球需求的增长速度约为每 100 天翻一倍。现在 AI 还是完全依赖于电子计算机，而电子计算机技术收到摩尔定律的限制，其硬件发展日益受到限制。“在这一背景下，量子计算、光计算等一些非传统的计算模式在国际上受到越来越多的关注，当然还包括生物计算，已经有很多科研力量涌入了这一赛道。”陆祖宏介绍道。陆祖宏是我国基因芯片和高通量测序领域的开拓者，为我国基因芯片和测序技术的产业以及基因组技术的发展培养了一大批高层次人才。关于生物启发计算，传统的神经网络、遗传算法等已经有很好的应用。一些基于生物纳米材料的生物启发计算也被人们寄予厚望，如膜计算、DNA 计算等。潘林强及其领导的分子生物计算研究所走在国内膜计算领域的最前沿，他撰写的《自然计算的新分支——膜计算》是国内第一篇系统介绍膜计算的中文综述文献，对推动国内在膜计算领域的研究起到了非常重要的作用。他首先针对膜计算发表了自己的看法，膜计算大概的思路是，无论是神经元还是细胞，都有很强的信息处理能力。比如细胞，它有很多的细胞器，在膜的分割下各自相对独立，既可以在内部处理分子信息，也可以通过膜与外部进行信息交互。从生物启发计算的角度来看，希望模拟这种形式做并行分子计算。最初提出和研究膜计算模型的大部分科学家都来自计算机科学领域，模型做的相对比较完美。但是因为细胞本身比较复杂，在生物技术层面来说，想要构建能够人工细胞实现模型的计算能力，进展仍比较缓慢，日本、以色列等国家的研究人员曾经用凝胶加 DNA 等分子来模拟这种计算形式；法国的研究人员曾在 GPU 上进行膜计算模型的实现和应用。“我本人则希望能够利用 DNA 纳米技术实现膜计算模型，并将基于 DNA 纳米技术的膜计算模型应用于湿环境下的信号检测和信息处理。”宋勃升补充道：“目前膜计算方面的一个难点在于怎样用湿实验的方式去实现这个模型，其中所涉及的知识点也比较广。如果这个问题得到解决，膜计算的实现会有一个新的突破。”宋勃升曾是潘林强教授的学生，同样深耕于膜计算领域，偏计算理论方向。裴昊的主要研究方向为 DNA 分子计算机、细胞治疗及基因递送技术等。主持参与国家自然科学基金、重点研发计划等多项项目。他说：“其实无论是做膜计算还是 DNA 计算，本质上都是受到生物启发的。”我们知道，硅基计算机无论是在科技发展方面还是在日常生活中都起到非常重要的作用，但其实从人或者生物体本身出发，无论是认知还是各种生物行为来说，其实都可以用计算的角度进行阐述，而完成这种高级计算功能的物质载体——人脑或者生物体，可以被认为是一个功能复杂的生物计算机。从还原论的角度上来说，这种生物“计算机”的计算的物质载体就是一系列生物化学分子，它们以不同的结构层次自组织在一起，这些组合形式会产生一种具有计算功能复杂生物化学反应网络。我们可以把它认为是一种分子形式的程序，其计算过程是在液体环境中完成。研究这种生物分子计算机是人类想通过向自然学习，创造新的计算工具提供一种途径，也是对追寻生物智能的物质属性的初步探索。目前，DNA 计算机进展比较快，这得益于最近十几年生物技术的发展。在这方面，我们在前人研究的基础上，首次在湿实验上利用 DNA 分子反应网络实现了卷积神经网络计算功能，也是截至目前世界上规模最大、运算功能最复杂的分子计算机。未来相信大家还会实现更大规模，功能更加强大的 DNA 计算机。”张成主持重点研发计划、国家自然基金等多项项目，多年来主要从事生物技术和信息技术交叉领域的研究，近两年利用 DNA 智能电路设计、序列设计，包括纳米孔技术，围绕这个新兴领域进行相关研究。在潘老师、裴老师回答的基础上，他进行了如下补充，“DNA 计算领域在前期发表多篇高水平论文后，2000 年~2010 年，DNA 计算进入了一段相对“冷静期”。究其原因，可能是在 DNA 计算体系的精准度和并行性操控方面存在一些技术瓶颈问题。到了 2010 年左右，DNA 自组装技术的发展越来越快，其极大促进了 DNA 计算等相关领域的发展。”“结合我们自己的研究来讲下 DNA 电路，想要在体外进行 DNA 片段的精细控制并不容易，牵扯到序列设计、编程等一系列问题，近两年随着 DNA 纳米技术的提高，人们对 DNA 组装和信息材料的本质有了更深层次的认识，在此基础上又有一个比较新兴的领域——DNA 存储，这让 DNA 计算包括 DNA 电路有了一个新的应用场景。”国家科技部早在 2021 年就正式成立了 BT/IT 专项，即生物技术和信息技术交叉融合专项；在 2022 年，我国发布了国内首部 DNA 存储行研报告《DNA 存储蓝皮书》。我国一直把 DNA 存储作为具有重大突破的新型信息技术方向进行支持。郎秋蕾博士是杭州联川生物技术股份有限公司的创始人之一，联川具备全球首创的光生酸 µParaflo®微流控原位合成技术，且成功研制第二代高通量通量微流控原位合成仪器，是全球少数几家掌握 DNA 高通量合成核心技术的国家高新技术企业。她表示，对于整个行业来说，DNA 存储真正实现了从 BT 到 IT 的有效结合，在其完成应用的整个环节中，有几个要解决的核心问题。她从以下两个角度进行了交流：第一，国内的 DNA 存储要跨越到商业应用环节，其中涉及到算力的成本问题。我们需要去核算，现在 DNA 存储的整个成本距离降低至现有的固态硬盘、光盘和磁带等存储方式的成本，还有多长的路；我国在 DNA 存储上要实现高性能仪器的构造还需要在并行操控和合成长度上有所突破。“我们公司从原位合成基因芯片出发，高通量仪器上成本基本能够打通，长度上也相对容易突破；DNA 存储仪器方面，准确率和通量上，我们更需要打通的是通量这个环节。”第二，真正地商业落地。Twist 和微软深度合作，已经开始了商业落地，但也还是有很长一段路要走。站在整个行业的角度，需要重点考虑的是 DNA 存储是否在材料成本和简便性上能够更好。李素萍教授的主要研究领域是肿瘤血管靶向治疗，利用智能纳米机器药物精准干预实体瘤血管系统，阻断营养供应，达到有效且安全的治疗目的。她主要介绍了受生物学启发，以 DNA 作为纳米材料开发机器人药物的研究。智能纳米机器药物领域目前主要利用 DNA 作为纳米材料。DNA 材料主要是以 M13 噬菌体的单链基因组序列作为母链，通过设计一些钉链精准组装二维或三维纳米结构，用于药物递送、功能纳米器件的制备等。在 2018 年，李素萍等人首次命名了一种可有效靶向肿瘤血管的 DNA nanorobot，原位执行功能，也是在国际上首次把 DNA origami 结构应用于体内肿瘤治疗的代表性工作，预示着体内医用纳米机器人的时代即将到来。在 DNA 纳米机器人领域，一个重要的突破方向是体内行为的可操作性，换句话说，也就是如何让它更加智能化。具体来说，当它随血液进入体内，在体外能够像遥控器一样去控制它，采用菜单程序选择模式，让它更加针对性地克服生物体内的不同生理屏障，顺利到达病灶部位。另外，希望在纳米机器结构中结合一些传感性的分子，让它进入体内后，能够像传感器一样输出一些信号，在体外收集后，可以通过电脑进行分析；以控制到达病灶部位的剂量。目前，DNA 纳米机器人还是通过其自身携带的一些靶分子，将其导向病灶部位，由于各种生理屏障的问题，导致到达病灶部位的相对量非常有限，可能注射 100 个这样的功能结构，最后只有 20 个能够到达靶部位。因此，以上是未来领域内重要的突破方向。潘林强教授首先针对神经网络的发展发表了看法：神经网络，特别是人工神经网络有两个要素，其一是在单个神经元的层面，信息的整合和激发的机制；其二是神经元的连接，这是影响神经网络性能的很重要的因素。脉冲神经 P 系统（Spiking neural P systems，简称 SNP）与传统的人工神经网络有所区别，利用 DNA 纳米技术实现脉冲神经 P 系统完全是有可能的。”接下来，他表示看好生物启发计算的发展，“关于生物启发计算，我个人认为，它们可以应用于一些电子计算机不适用的特殊场景，包括生物的传感、智能药物的控制等，如果这方面发展好了，在诊断治疗方面会有很大的潜力。”接下来，几位专家重点讨论了“生物启发计算”发展的难点。张成教授指出，生物启发计算的难点，尤其是 DNA 存储方面。目前，DNA 存储有两个限制因素：其一是写入，目前基于传统的化学合成的方式可以实现，也有一些并行性的或者高通量的方式；其二是读取，目前存在生物基信息和电子信息转换的问题，也就是当把信息储存在分子结构里面，怎样有效地读取它？“我认为这也是目前限制 DNA 存储的一个决定性的因素。”纳米孔测序技术的出现在某种程度上极大地缓解了信息读取难的问题，但这种技术也有缺陷，相关仪器和芯片的购买受到国外的限制。面临以上这些问题，有几个解决方案，其一是固态纳米孔测序；其二是通过编译自组装折叠成可变可调的纳米孔。潘林强教授的想法是，在 DNA 存储方面，主要是扩大 DNA 存储的容量和密度，有两个途径，一个是通过编码的方式扩大密度，也就是用虚拟的碱基扩大每个位上的碱基数量；另一个是用非传统的碱基来做存储，在现有四种碱基的基础上扩大字母表。但是采取这两个途径还存在一些挑战，包括非传统核酸的错误率，以及怎样克服这些错误高精度地解码；如何在非传统核酸的基础上进行高效合成；非传统的核酸怎样高效地测序。“我个人感觉还存在困难。”裴昊教授认为，DNA 存储主要涉及两个问题，一是如何高效准确地合成 DNA；二是如何低成本地读取这些信息。从逻辑上看，以 DNA 存储替代现有的存储方式是可能的，不过目前还存在一些技术上的瓶颈。但现在已经有大量的资本入局，相信很快会取得突破。无论其最终能否商业化，若技术成熟，一定是有非常大的商业前景的。最近也在发展在计算机上模拟和设计 DNA origami 结构。在计算机上精准地设计出来后，几乎可以百分之百地在溶液里面对等地形成，这就是 DNA origami 结构的一大特点。我认为这是未来一个非常好的方向，当然也存在需要解决的问题，第一是 DNA origami 结构的稳定性，第二是其化学修饰的成本问题。若能在这两方面技术上有所突破，将会非常有前景。宋勃升教授则介绍了膜计算发展的两个方向，一是理论方向，膜计算本身是从生物细胞中抽象出来的计算模型，在设计时，怎样把一些生物特征组合到这个模型当中，来构建更加符合细胞特性的计算模型，然后研究这些新构造模型的计算性质；二是应用方向，主要是解决一些实际的问题，目前膜计算在生物学、医学等领域都有应用，但仍处于尝试的层面，距离实现还具有相当大的距离。关于未来 DNA 存储能否做成硅基计算机上存算一体化这样的系统，郎秋蕾博士发表了自己的看法，“近期，我国发布了关于限制合成生物学相关技术出口的文件，由此可见，实际上我国在这一领域步伐较快。从国家的战略层面来说，或者从整个领域的应用层面来说，这都一定是非常刚需的一个应用场景，我们也非常期待能够完成这样一个一体化的应用。”最后，陆祖宏教授总结道：生物计算有它的弱点，相对于电子、硅、量子等的转换速度，生化反应比较慢，但它最大的优点是亿万个分子高度并行的操控。因此，硅碳融合计算是未来新型信息处理领域的一个重要发展方向。本文内容不代表平台立场，不构成任何投资意见和建议，以个人官网/官方/公司公告为准。#In Science We 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