近年來，人工智能的快速發(fā)展離不開神經(jīng)網(wǎng)絡算法的支撐。然而，電子計算在能效和并行處理方面存在瓶頸，尤其是內(nèi)存與計算單元分離導致的能耗問題日益突出。在這一背景下，DNA計算因其高能效、高并行性和分子級信息處理能力，成為下一代計算模式的有力競爭者。

DNA神經(jīng)網(wǎng)絡：用分子搭建的“微型大腦”

想象一下，我們能用生命的遺傳分子——DNA，在試管里搭建一個微型的“大腦”，讓它能像人腦一樣識別圖案、做出決策。這就是DNA神經(jīng)網(wǎng)絡，一個融合了生物學與計算機科學的前沿領域。

1. 靈感來源：生物大腦

傳統(tǒng)人工智能（AI）的運行依賴于硅基芯片和電流信號。而DNA神經(jīng)網(wǎng)絡的靈感，直接來源于我們的大腦。

大腦如何工作：大腦由無數(shù)神經(jīng)元相互連接而成。每個神經(jīng)元從其他神經(jīng)元接收化學信號（輸入），進行加權匯總。如果總信號超過某個閾值，這個神經(jīng)元就會“激活”，向其他神經(jīng)元發(fā)出信號（輸出）。

2. DNA神經(jīng)網(wǎng)絡：用分子模擬這個過程

DNA神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想是：用DNA分子和它們的化學反應，來模擬大腦中神經(jīng)元的計算過程。

硬件替換：將電子硬件和軟件代碼，替換為DNA單鏈/雙鏈和鏈置換反應。

信號編碼：信息不再由0和1的電流表示，而是由特定DNA序列的有無或濃度來表示。

計算過程：DNA鏈之間的特異性雜交和置換反應，就像神經(jīng)元之間的信號傳遞。

為什么需要非互補DNA設計？

傳統(tǒng)的DNA計算嚴重依賴于完美的堿基互補配對（A-T, C-G）。這種配對非常牢固，但往往意味著反應是不可逆的——就像搭積木時用了超強膠水，一旦搭好就很難拆開重用。

近日，西湖大學研究團隊，在國際化學頂級期刊《Journal of the American Chemical Society》 上發(fā)表了題為 《Reusable Noncomplementary DNA-Based Neural Network》 的重要研究成果，首次成功構建了可重復使用的DNA神經(jīng)網(wǎng)絡，為分子人工智能的發(fā)展邁出了關鍵一步。

西湖大學團隊開創(chuàng)性地提出了“非互補DNA感知器” 的設計理念：

• 可逆計算：通過在DNA雙鏈中引入特定錯配，使鏈置換反應變得可逆，神經(jīng)網(wǎng)絡在完成計算后可恢復初始狀態(tài)。
• “贏家通吃”決策：引入“殲滅鏈”放大微弱信號差異，實現(xiàn)清晰的分子級決策。
• 可移除輸入：創(chuàng)新性地使用脂質-寡核苷酸綴合物作為輸入鏈，利用其極性差異，在計算后通過簡易色譜技術將輸入鏈從網(wǎng)絡中物理移除，從而實現(xiàn)了整個神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的重復使用。

他們采用的 “非互補”設計，故意在DNA雙鏈中引入一些“錯配”（就像積木的卡扣不那么嚴絲合縫），使得整個反應變得可逆。計算完成后，通過簡單操作就能讓系統(tǒng)“恢復原樣”，從而實現(xiàn)重復使用，這是實現(xiàn)分子“學習”功能的關鍵一步。

泓迅生物，助力前沿科研

DNA神經(jīng)網(wǎng)絡，本質上是利用DNA分子作為“硬件”，通過模擬大腦的計算原理，在微觀尺度上構建的一種信息處理系統(tǒng)。旨在用生命的語言，實現(xiàn)機器的智能。

DNA神經(jīng)網(wǎng)絡對鏈序列的精確性和純度有極高要求，任何偏差都可能導致計算錯誤。泓迅生物憑借先進的合成與純化平臺，確保了每一條DNA鏈的準確性與可靠性，為實驗的可重復性和成功提供了堅實保障。

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Sun C, Liu X, Zhong J, Zhou Q, Cheng J. Reusable Noncomplementary DNA-Based Neural Network. J Am Chem Soc. 2025 Sep 24;147(38):34339-34349. doi: 10.1021/jacs.5c04886.

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