试管当处理器：DNA分子如何学会解决问题

这篇文章追溯了DNA计算的发展历程。它首先提到了限制性内切酶EcoRI，这种酶能在特定的六个核苷酸序列处切割DNA，展示了分子的特异性。伦纳德·阿德勒曼，一位图灵奖得主和南加州大学教授，在1993年意识到酶促识别与作用本身就是一种计算。1994年，他在《科学》杂志上发表了一项实验，利用DNA分子解决了一个包含七个城市的哈密顿路径问题：每个城市被分配了一个随机的20个核苷酸序列，并构建了连接它们的道路分子。通过连接和聚合酶链式反应筛选出正确的路径，大约一周后得到了答案。随后，欧阳颀（1997年，最大团问题）和拉文德吉特·布雷奇（2002年，20个变量的可满足性问题）的工作证明了这种方法的可行性，但遇到了瓶颈：可能的路径数量随阶乘增长，因此对于200个城市，所需的DNA质量将超过地球质量的10的328次方倍。米兰·斯托亚诺维奇的MAYA自动机（2003年）使用脱氧核酶玩井字棋，但噪声限制了电路规模，大约只有十个门。然而，DNA存储却表现优异：雅尼夫·埃尔利希和迪娜·泽林斯基的“DNA喷泉”在2017年存储了2.14兆字节的数据，而李·奥尔加尼克在2018年的工作实现了对200兆字节池中文件的随机访问。在生物医学领域，链置换电路使得分子神经网络成为可能；钱璐璐的团队在2018年使用基于DNA的网络对MNIST数字进行分类，每次计算耗时八小时。尽管在速度上无法与硅竞争，DNA提供了极高的存储密度，并且能在活细胞内进行计算。