Pesquisadores de Caltech constróem a primeira rede neural artificial de DNA

Pesquisadores da Universidade de
Caltech inventaram um método para construir sistemas de moléculas de DNA cujas interações simulam o comportamento de um modelo matemático simples de redes neurais artificiais.

A inteligência artificial tem sido inspiração para incontáveis livros e filmes, assim como aspiração de inúmeros cientistas e engenheiros. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech) deram um importante passo na criação da inteligência artificial – não em um robô ou chip de silicone, mas num tubo. Os pesquisadores são os primeiros a fazerem uma rede neural artificial de DNA, criando um circuito de moléculas interagindo e que apresentam lembranças baseadas em padrões incompletos, assim como um cérebro.

“O cérebro é incrível”, disse Lulu Qian, um bioengenheiro de Caltech. “Permite o reconhecimento de padrões de eventos, formação de memórias, tomada de decisões e ações. Nós nos perguntamos, ao invés de uma rede de células neurais conectadas fisicamente, será que uma sopa de moléculas interagindo pode apresentar um comportamento típico do cérebro?” A resposta, como eles mostraram é sim.

Constituída de quatro neurônios artificiais feitos de 112 fitas distintas de DNA, a rede neural foi “treinada” para “reconhecer” quatro cientistas, cujas identidades são representadas por um conjunto específico de respostas para quatro perguntas sim-ou-não.

Depois de pensar em um cientista, um jogador humano fornece um subsistema de respostas que identificam parcialmente o cientista. O jogador conduz as pistas para a rede ao gotejar fitas de DNA correspondentes àquelas respostas dentro do tubo de ensaio. A rede identifica qual era o cientista que o jogador tinha pensado através de comunicação por sinais fluorescentes. Ou, a rede pode “dizer” que havia informação insuficiente para escolher apenas um dos cientistas em sua memória ou que as pistas contradizem aquilo que foi lembrado. Os pesquisadores jogaram esse jogo com a rede utilizando 27 maneiras de responder às perguntas (de um total de 81 combinações possíveis) e ela respondeu corretamente a cada vez.

Essa rede neural de DNA demonstra a habilidade de a partir de um padrão incompleto, descobrir o que ele representa – uma das características de um cérebro. “Nós somos bons em reconhecer coisas. Podemos reconhecê-las olhando para um conjunto de pistas ou características”, disse o co-autor Jehoshua “Shuki” Bruck. A rede neural de DNA faz isso, mas de uma forma mais rudimentar.

Sistemas bioquímicos com inteligência artificial – ou pelo menos uma capacidade básica de tomar decisões – poderia ter poderosas aplicações na medicina, química e biologia, os pesquisadores disseram. No futuro, esses sistemas poderiam operar dentro das células, ajudando a responder perguntas fundamentais da biologia ou diagnosticar uma doença. Processos bioquímicos que podem responder inteligentemente à presença de outras moléculas poderiam permitir que engenheiros produzissem compostos químicos cada vez mais complexos ou construir novos tipos de estruturas, molécula a molécula.

“Embora comportamentos como o do cérebro dentro de sistemas bioquímicos artificiais tenham sido hipotéticos por décadas”, segundo Qian, “eles são muito difíceis de entender e decifrar.”

Os pesquisadores basearam sua rede neural bioquímica em um modelo neuronal simples, chamado linear threshold function. O modelo neuronal recebe sinais de entrada, multiplica-os por um fator positivo ou negativo, e se a soma ultrapassar um certo limiar, o neurônio dispara, produzindo um sinal de saída.

“Este modelo é uma simplificação dos neurônios reais”, disse o co-autor Erik Winfree. “Mas é uma boa simplificação. Tem sido um modelo extremamente produtivo para explorar como o comportamento coletivo de vários elementos computacionais simples pode levar a comportamentos como o de um cérebro, como completar o padrão e memória associativa.”

Para construir a rede neural de DNA, os pesquisadores utilizaram um processo chamado strand-displacement cascade. Anteriormente, a equipe desenvolveu esta técnica para criar o maior e mais complexo circuito de DNA até então, que computava raízes quadradas.

Dentro do tubo de ensaio, o DNA dentro da solução contém moléculas de DNA simples fita e parcialmente dupla-fita. Uma simples-fita pode mudar sua conformação para uma parcialmente dupla-fita, e se suas bases forem complementares, a simples-fita se junta a dupla-fita, deslocando a outra fita da dupla-hélice. A simples fita então atua como
sinal de entrada enquanto a fita deslocada atua como sinal de saída, que pode então interagir com outras moléculas.

Já que eles podem sintetizar fitas de DNA com a sequência que eles queiram, os pesquisadores podem programar essas interações para se comportarem como uma rede de neurônios. Ao ajustar as concentrações de cada fita de DNA na rede, eles podem ensiná-la a se lembrar dos padrões únicos de respostas sim-ou-não que pertencem a cada um dos quatro cientistas. Diferentemente de algumas redes neurais artificiais que podem aprender diretamente a partir de exemplos, os pesquisadores usaram simulações computacionais para determinar os níveis de concentração molecular necessários para implantar memória na rede neural de DNA.

Enquanto este experimento mostra a promessa de se criar redes de DNA que podem, em essência, pensar, esta rede neural é limitada. O cérebro humano consiste de 100 bilhões de neurônios, mas criar uma rede com apenas 40 desses neurônios baseados em DNA – dez vezes maior que a rede demonstrada – seria um desafio, de acordo com os pesquisadores. Além disso, o sistema é lento; a rede no tubo de ensaio demorou 8 horas para identificar cada cientista misterioso. As moléculas também são incapazes de descolar e parear com uma fita diferente de DNA, então o jogo pode ser jogado apenas uma vez. Talvez no
futuro, uma rede neural bioquímica poderia aprender a melhorar sua performance depois de muitos jogos repetidos, ou aprender novas memórias ao encontrar novas situações. Desenvolver redes que operam dentro do corpo – ou até mesmo dentro de uma célula ou placa de Petri – também é um longo caminho, já que fazer esta tecnologia operar in vivo traz desafios completamente diferentes.

Além de desafios tecnológicos, engenheirar estes sistemas poderia também fornecer uma percepção da evolução da inteligência. “Antes de o cérebro ter evoluído, organismos unicelulares também eram capazes de processar informação, tomar decisões e agir em resposta ao meio
ambiente,” Qian explicou. A fonte de comportamentos complexos deve ter sido uma rede de moléculas fluindo pela célula. “Talvez o cérebro altamente desenvolvido e a inteligência limitada vista nas células unicelulares compartilhem um modelo computacional similar que é programado em diferentes substratos.

“Nosso artigo pode ser interpretado como uma demonstração simples de princípios neuro-computacionais nos níveis moleculares e intracelulares”, de acordo com Bruck. “Uma interpretação possível é que esses princípios sejam universais no processamento de informações biológicas.

Vejam os vídeos explicativos, em inglês, feitos pelos próprios pesquisadores. Ficou bem dinâmico!

Referências

Neural network computation with DNA strand displacement cascades.

http://www.nature.com/nature/journal/v475/n7356/full/nature10262.html

http://www.eurekalert.org/pub_releases/2011-07/ciot-crc072011.php

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