分子コンピューティング・分子ロボティクス・合成生物学

計算モデル論2014
DNAコンピューティング
DNAナノテクノロジー
分子ロボティクス
合成生物学
DNA Computing
• 「分子による計算」の考えは、Feynmanたち物理学者にまで遡るが、
• 具体的な実装は、Adlemanの研究を待つ
• DNAを用いたSIMD型の超並列計算
• 並列計算の観点が強調され過ぎたか…
• しかし、当初から多様な研究が着実に
• 自己組織化（構造形成）
• アクチュエータ（モーター・・・）
• コンピュータ（論理ゲート・オートマトン・・・）
• DNA中心に（DNAだけでなく）ロボットを創る
なぜDNA？
• DNAは相補配列の水素結合により多彩な構造を形成
• 設計された配列により化学合成が可能
• しかも、各種の化学修飾
• さらに、特殊な配列は化学活性を持ち、センサーやアクチュエーター
として利用可能
• DNAのみで自律的な分子システム（分子ロボット）の構築が可能
• プロトタイピング
• 本物の応用には他の分子で  化学者に期待
DNA tile
Hamiltonian path
1995
DNA tile self assembly
Whiplash PCR
2000
DNA tweezers
DNA automaton
MAYA
Sierpinski
2005
DNA origami
DNA logic gates
DNA spider
DNA box
2010
DNA toolbox
DNA brick
DNA channel
Making small things
DNA Nanotechnology
小さいものを作る
DNAナノテクノロジー
About 10 bases
3.5nm
Diameter
2.0nm
DNAの構造
約10塩基
3.5nm
直径約2.0nm
デオキシリボース
（糖の一種）
リン酸基
塩基
C
A
T
G
加熱
冷却
A
T
リン酸基
G
5’
3’
C
DNAはどこにある？
人（生物）
細胞
DNA
DNAの化学合成
基本的にはどんな配列のDNAも合成することができる
研究者
DNA 合成会社
ネット経由で注文
合成DNA
納期： 3日～1週間
料金： 3千円～2万円/1本
1mlの溶液とその中の1兆個のDNA
linear
hairpin
double-crossover (DNA tile)
3-junction
TTGG
hairpin
double-crossover (DNA tile)
CCAA
linear
3-junction
3-junction
TTGG
CCAA
3-junction
TTGG
TTGG
CCAA
CCAA
3-junction
TTGG
CCAA
TTGG
TTGG
CCAA
CCAA
TTGG
CCAA
3-junction
DNAサッカーボール
He, Y. et al., Hierarchical self-assembly of DNA into symmetric
supramolecular polyhedra. Nature, 2008, 452, 198-201
DNAサッカーボール
He, Y. et al., Hierarchical self-assembly of DNA into symmetric
supramolecular polyhedra. Nature, 2008, 452, 198-201
AFMによる解析
DNAサッカーボール
直径22cm
http://passtell.jp/dl/view.asp?CateID=7&Kbn
=2&DataID=0000000249
1
270万
直径82nm
Single-Stranded DNA Tile
Yin et al. 2012
http://www.nature.com/nature/journal/v485/n7400/abs/nature11075.html
DNAブリック
Yin et al. 2012
http://www.sciencemag.org/content/338/6111/1177.short
DNA折り紙
Rothemund 2006
http://www.nature.com/nature/journal/v440/n7082/abs/nature04586.html
こちらは本物！
DNA Robots to the Rescue
02/16/2012
http://stke.sciencemag.org/cgi/content/full/sci;335/6070/831
This week in Science (4), Shawn
Douglas and colleagues at the
Wyss Institute for Biologically
Inspired Engineering at Harvard
University present a simple and
effective DNA nanorobot that
successfully delivers antibodies
to kill cancer cells and bacterial
proteins to activate T cells.
DNAフラスコ
Han et al. 2011
http://www.sciencemag.org/content/332/6027/342.abstract
DNA Membrane Channel
Simmel et al. 2012
http://www.sciencemag.org/content/338/6109/932.short
From static to dynamic
DNA Nanoengineering
静から動へ
DNAナノエンジニアリング
Yurke et al. 2000
DNAピンセット
DNAボックス
Andersen et al. 2009
蓋が開閉可能な DNA origami box
三次元構造を AFM と TEM で確認
蓋の開閉を FRET で確認（Cy3-Cy5）
http://www.nature.com/nature/journal/v459/n7243/abs/nature07971.html
こちらは本物！
DNA Robots to the Rescue
02/16/2012
http://stke.sciencemag.org/cgi/content/full/sci;335/6070/831
This week in Science (4), Shawn
Douglas and colleagues at the
Wyss Institute for Biologically
Inspired Engineering at Harvard
University present a simple and
effective DNA nanorobot that
successfully delivers antibodies
to kill cancer cells and bacterial
proteins to activate T cells.
Dirks and Pierce
歩くDNA
這うDNA
RNAを切断する
DNA配列
（デオキシリボザイム）
部分的に
RNA
Mao et al
http://www.nature.com/nnano/journal/v5/n11
/images/nnano.2010.211-f1.jpg
DNA蜘蛛
Stojanovic et al.
http://msnbcmedia1.msn.com/j/MSNBC/Components/Photo
/_new/100512-innov-dna-hmed-650p.grid-6x2.jpg
紫外線で分解するDNAサッカーボール
Tanaka et al. 2010
アゾベンゼン
名古屋大学浅沼研究室
O
O
B
trans-form azobenzene
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
O
O
B
trans-form azobenzene
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
B
UV (300nm<λ<400nm)
O
O P OH
O
O
O
B
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
cis-form azobenzene
(non-planar structure)
O
O
B
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
cis-form azobenzene
(non-planar structure)
O
O
B
N=N
O
O P OH
O
HN
cis-form azobenzene
(non-planar structure)
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
visible light (400>λnm)
O
O
B
trans-form azobenzene
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
O
O
B
trans-form azobenzene
N=N
O
O P OH
O
HN
O
O
O P OH
O
O
O
O P OH
O
B
紫外線で分解するDNAサッカーボール
高速原子間力顕微鏡動画（８倍速）
Processing information
DNA Computing
情報を処理する
DNAコンピューティング
酵素なし（Enzyme Free）ANDゲート
http://www.sciencemag.org/content/314/5805/1585.short
Seelig at al. 2006
output
input 1
input 2
Output
DNAコンピュータ
• 1994年Adlemanがハミルトン経路問題を解く
• 組み合わせ最適化問題の解法
• 解候補をDNA分子により表現
• ランダムな解候補の生成
• データ並列計算による解のフィルタリング
• 時間計算量を空間計算量に転嫁
• 「必要な分子の質量の合計は地球より大きい」
• 2002年20変数SAT問題を解く
• DNAコンピュータは完成したとも言える
• cf. 量子コンピュータ
• ⇒分子ロボットのコンピュータ
様々な分子コンピューティング
• 論理ゲート（組み合わせ回路）
入力をもらって出力を返す
• DNAzyme（deoxyribozyme）による論理ゲート
• 酵素フリー（enzyme-free）の論理ゲート
•
•
•
•
ANDゲート・ORゲート・NOTゲート・・・
閾値ゲート・増幅ゲート
Seesaw gate
一般化：DNA strand displacement system
• Hammerhead ribozymeによる論理ゲート
• ・・・
様々な分子コンピューティング
• オートマトン（状態機械）
状態・メモリを持ち入力によって状態を変える
• DNA有限オートマトン
• Whiplash PCR
• ・・・
• 力学系（dynamical system）
微分方程式により連続量が連続的に時間変化
• RTRACS
• DNA Toolbox
シーソーゲート（Seesaw Gate）
Gate:Output
Input
Qian at al. 2009
Gate:Fuel
Output
Gate:Input
Fuel
シーソーゲート（Seesaw Gate）
Gate:Output
Input
Qian at al. 2009
Gate:Fuel
Output
Gate:Input
Fuel
シーソーゲート（Seesaw Gate）
Gate:Output
Input
Qian at al. 2009
Gate:Fuel
可逆！
Output
Gate:Input
Fuel
シーソーゲート
• 可逆
• 二本鎖（hybridization）のエネルギーは変化しない
• Fuelがなければ
• InputがN分子、Gate:OutputがN分子ならば、N/2分子のOutputが得られる
• Fuelがあれば
入力のおかげでOutputとFuelが交換
（入力＝catalyst）
• 入力が微量であっても出力が得られる
• FuelがN分子、 Gate:OutputがN分子ならば、N/2分子のOutputが得られる
• エントロピー駆動
• エントロピーが増加することによって反応が進む
• 出力１分子当たりのエネルギーは？
• すなわち、エントロピーの増加は？（ヒント：混合エントロピー）
Output
閾値の導入
• ノイズ除去
• 閾値論理
5
10 -0.5
Input
10
Fuel
Thredshold
Input
• 非可逆
非可逆
Waste
Waste
Dual-Rail表現
• 論理ゲートの入力と出力に対して、0を表す分子（塩基配列）と、1を
表す分子（塩基配列）を割り当てる
• 閾値付きシーソーゲートにより、任意の論理回路を実現することが
可能
• NOTはいらない
• ORは並列
• ANDは直列
• 反応を進めるにはFuelとWasteが必要
• エネルギー（エントロピー）
• 異なる入力に対して回路を再利用することはできない
• 計算は一方向、一度きり
シーソーゲートによる閾値ゲート（ニューロン）
Qian at al. 2011
http://www.nature.com/nature/journal/v475/n7356/full/nature10262.html
シーソーゲートによるHopfieldネットワーク
http://www.nature.com/nature/journal/v475/n7356/full/nature10262.html
シーソーゲートによるHopfieldネットワーク
• ネットワークにはフィードバックがあるので反復計算が行われる
• 簡単な連想計算
• 反復に際して、各閾値ゲートの出力は、変化しないか、0から1になる
か、のどちらか
• 出力が0から1になるときだけ、Fuelが使われる
• dual-rail表現のもとでは、ニューロンの出力がunknownから0または1に確定
したことを意味する
• 入力が与えられると、ネットワークは反復計算を行い、やがて、エネ
ルギー極小の安定状態に至る
• 入力を変化させて再計算を行うことはできない
DNA オートマトン
Benenson et al. 2003
二本鎖DNA
入力テープ
http://www.nature.com/nature/journal/v414/n6862/full/414430a0.html
Whiplashマシン
読み取りのみ
ただし、テープ上を行ったり来たりできる
Whiplash PCR
1)
次の状態
B
B
: stopper sequence
現在の状態
B
一本鎖DNA
A
C
A
遷移テーブル
2)
A
B
B
B
A
C
Whiplash PCR
B
A
3)
B
A
C
B
A
4)
B
A
C
B
C
B
DNA Toolbox
Rondelez et al. 2010
http://www.nature.com/msb/journal/v7/n1/full/msb2010120.html
促進
DNA OligoがTemplateに結合
ポリメラーゼによる伸長と
ニッキング酵素による切断
妨害
DNA Oligoが
Templateに張り付いて
ポリメラーゼ伸長を邪魔
分解
http://www.nature.com/msb/journal/v7/n1/full/msb2010120.html
明示されていないが、
Template以外の
DNA Oligoは
DNA分解酵素に
よって分解
DNA Toolbox
• 開放系
• エネルギーと物質が常に供給されている
• ゴミも取り除かれることを想定
• 様々な反応系が実現されている
• オシレータ
• 多状態のスイッチ
• 反応拡散系によるパターン形成
• チューリングパターンはまだ
今後の分子コンピューティング？
• 環境の中で持続的に稼働する計算系
•
•
•
•
•
環境を入力として
何らかの記憶を保持しつつ持続的に稼働
常にある種の最適化を行っている
環境が変化すれば順応して変化
分子ロボットのコンピュータ
• 優位性
•
•
•
•
低エネルギー消費
分子構造による記憶
拡散による通信
超並列性
• ただし、余り速くない
• 電子コンピュータ（もしくは量子コンピュータ）との融合が鍵！
補足：DNAタイルの自己集合による計算
• DNAタイルの自己集合（self-assembly）のみによって計算が可能
• タイルの自己集合はセルオートマトンの実行をシミュレートできる
• したがって、チューリング機械の実行をシミュレートできる
• 計算万能（何でも計算できる）
• DNAタイルの自己集合による論理回路
• DNAタイルの自己集合による組み合わせ最適化
• DNAコンピューティングの一つの方式として確立
Sierpinskiの三角形
1
10 45 120 210 252 210 120 45 10 1
1
9
36 84 126 126 84 36 9 1
1
8
28 56 70 56 28 8
1
1
7
21 35 35 21 7
1
1
6
15 20 15 6
1
1
5
10 10 5
1
1
4
6
4
1
1
3
3
1
1
2
1
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1
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0
1
1
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
http://dx.plos.org/10.1371/journal.pbio.0020424
100nm
Rothemund et al. 2004
計算万能性
DNAタイルの自己集合による計算
• まさに、アニーリング（エネルギー最小化）によって計算を行っている
• 二本鎖形成（hybridization）のエネルギーは配列によって異なるが、塩基対
あたり、1～2 kcal/mol
• 自己集合によって得られた構造が計算の履歴を表現
• 長大な計算を行うと巨大な構造ができてしまう
• エラーが起こると伝搬してしまう
• 極小エネルギー状態にトラップされてしまう
• 温度を上げて構造を壊せば、タイルを再利用できるが
• 自己集合のみでは、持続的に稼働する計算系は作れない
• 主としてナノ構造形成技術として驚異的に発展
スタッキングペアー
TA/AT : -0.58
～GC/CG : -2.24
Making small robots
DNA Robotics
小さいロボットを作る
DNAロボティクス
DNAロボット
• 自律したシステム
• 外から指令されなくとも、
環境の状況を認識して判断して行動する。
• センサ＋コンピュータ＋アクチュエータ
• DNAを用いて
• センサ --- アプタマー
• コンピュータ --- 論理ゲート
• アクチュエータ --- ピンセット
• 何に使うの？
特定の物質に
結合するDNA配列
ロボットを構成する部品
• 演算装置（論理回路，マイコン）
• 構造体（ボディ）
• アクチュエータ（モータ）
• センサー
• エネルギー源（電池）
ロボットを構成する部品
• 演算装置（論理回路，マイコン）
• 構造体（ボディ）
• アクチュエータ（モータ）
• センサー
• エネルギー源（電池）
自律性
分子ロボットとは？
• センサー，情報処理回路，アクチュエータ，構造というロボットの構成
要素がすべて分子レベルで実現され，さらに，これらが有機的なネッ
トワークとして働くシステム
sensor
sensor
sensor
sensor
signal
signal
computer
computer
chemical computer
order
actuator
order
drug production
actuator
http://www.nanotech-now.com/Art_Gallery/antonio-siber.htm
http://escuadrondelaverdad.wordpress.com/category/salud/page/2/
こちらは本物！
センサーの分子
（DNAやタンパク）
樽を開く
DNA Robots to the Rescue
02/16/2012
樽のように
閉じている
http://stke.sciencemag.org/cgi/content/full/sci;335/6070/831
DNAの
編み物
This week in Science (4), Shawn
Douglas and colleagues at the
抗体など、
Wyss
Institute for Biologically
アクチュエータの
Inspired
分子 Engineering at Harvard
University present a simple and
effective DNA nanorobot that
successfully delivers antibodies
to kill cancer cells and bacterial
proteins to activate T cells.
ただし、知能は
ほとんどない
BIOMOD2011
バイオモッド
国際生体分子デザインコンペティション
• 昨年初開催の学生コンテスト
• 主催 Harvard大学Wyss研究所
• 11月5日にボストンでJamboree開催
• 世界11カ国から27チームが参加
• 日本からは，東京，関西，仙台の3チームが参戦
• 3チーム（関西，仙台，デンマーク）は分子ロボコン（障害物レー
ス）を企画
• YouTube, Wiki, プレゼンの審査で総合点を競う
こういうコンテストは
最近では、
いろいろな分野で
行われていますね
（例： iGEM）
BIOMOD2012
国際生体分子デザインコンペティション第２回
• 「分子ロボット」を作る国際学生コンテスト
• 主催 Harvard大学Wyss研究所
• 11月3-4日にボストンでJamboree開催
• 世界7カ国から19チームが参加
• 日本からは6チームが参戦
• 東大からは3チーム（駒場・本郷・柏）が参加
• 駒場チームは１年生4名
• 東北大が優勝（プレゼンで寸劇）
• YouTube, Wiki, プレゼンの審査で総合点を競う
BIOMOD2013
国際生体分子デザインコンペティション第３回
• 「分子ロボット」を作る国際学生コンテスト
• 主催 Harvard大学Wyss研究所
• 11月3-4日にボストンでJamboree開催
• 世界8カ国から25チームが参加
• 日本からは7チームが参戦
• 東大からは2チーム（駒場+本郷・柏）が参加
• 駒場+本郷は3nd Annual MOLBOT Awardを受賞
• YouTube, Wiki, プレゼンの審査で総合点を競う
新学術領域「分子ロボティクス」
感覚と知能を備えた分子ロボットの創成
プログラム可能な分子システム時代の到来
分子デバイス技術の進展
人工分子デバイス
有機金属化学
DNA
・アプタマー
・オリガミ
生体分子デバイス
RNA
ペプチド
・アプタマー
・リボザイム
・デンドリマー
・ナノポア
分子プログラミング技術の台頭
・自己組織化分子
・自己集合性分子
高分子化学
・細胞シート
・ドラッグデリバリー
超分子化学
・分子シャペロン
・超分子ゲル
・人工光合成
無機材料工学
・多孔性配位高分子
先駆的な融合事例：
アゾベンゼンによるDNA構造の光制御
生体分子の配列設計による
・ DNAナノ構造
- 数千塩基のDNAを折りたたむ
・分子計算
- 数百論理ゲート規模の計算回路
・ RNAデバイス
・ペプチドデバイス，
・人工タンパク質・人工細胞膜
etc.
100nm
萩谷・浅沼
UV light
100nm
Nano Letters 2010
化学＋ロボット工学＝分子ロボット工学
さまざまな分子デバイスをシステムとして組み上げ，
ネットワークとして機能させるための方法論が必要
化学
合成化学，超分子化学，
タンパク質工学，高分子化学，
DNAナノテクノロジー
ロボット工学
計算機科学，制御工学，
自律分散システム，電子デバ
イス工学，創発システム理論
分子
ロボット
工学
分子ロボットの進化シナリオ
• ランダム性の壁
• スケールの壁
コンパートメント化（リポソーム），運動制御（分子モータ）
•
•
多細胞化
電子技術と融合
多様性の壁
生化学反応の壁
マクロ化（構造化ゲル），時空間制御（反応拡散場）
生化学反応の壁
多様性の壁
スケールの壁
ランダム性の壁
分子ロボットの進化シナリオ
• ランダム性の壁
• スケールの壁
コンパートメント化（リポソーム），運動制御（分子モータ）
•
•
多細胞化
電子技術と融合
多様性の壁
生化学反応の壁
マクロ化（構造化ゲル），時空間制御（反応拡散場）
本提案の実施範囲
スケールの壁
ランダム性の壁
生化学反応の壁
多様性の壁
分子ロボットの進化シナリオ
• 現在の分子ロボット（DNAスパイダーやナノロボット）は、（非常に巨
大だが）一分子から作られており、その機能はまわりの溶液中のブ
ラウン運動に依存している
 0th generation
二つの課題
• どうやって分子デバイスを組み合わせるか
• ロボットの「筐体」として何を使うか
• どうやって分子デバイス同士が効率的に通信するか
• どうやって、それらをシステムとして協調させるか
 リポソーム
 1st generation
• どうやって分子ロボットをスケールアップするか
• 筐体とアクチュエータとして何を使うか
• どうやって、それらを分子反応によって制御するか
 2nd generation
 ゲル
アメーバ型ロボット
• リポソーム（人工の脂質膜）によって囲まれたベシクル
• 膜内、膜上に、分子デバイスを配置
• 分子コンピュータを膜内の反応により実装
• たとえば、タンパクモーターをアクチュエータとして膜を変形し、究極
的には、ロボットを移動させる
• 膜を破裂させて、中の物質を放出
• リポソームの中に小リポソームを入れることも可能
（リポソーム・ハイブリッド・オートマトン）
スライム型ロボット
• ゲル（ハイドロゲル）を筐体およびアクチュエータとして使う
• DNA架橋のハイドロゲルや、DNAのみで作られたハイドロゲルもある
• DNAにより、ゾル化・ゲル化、収縮・膨潤させることが可能
• ゲル内部に分子デバイスを固定
• ゲル内部に液胞を作ることもできる
• 反応産物により、ゾル化・収縮・膨潤
（ゲルオートマトン）
AAm+DNA dissolvable gel
If a gel partially looses its crosslinks, it absorbs water and swells
DNA crosslinked polyacrylamide
95℃
1.5mM Complementary DNA
(1xTAE)
4%AAm+
300uM DNA
(1xTAE)
Gel
TAE buffer
Sol
Sol
Buffer
Gel
decomposer
composer
今後の分子コンピューティング？
• 環境の中で持続的に稼働する計算系
•
•
•
•
•
環境を入力として
何らかの記憶を保持しつつ持続的に稼働
常にある種の最適化を行っている
環境が変化すれば順応して変化
分子ロボットのコンピュータ
• 優位性
•
•
•
•
低エネルギー消費
分子構造による記憶
拡散による通信
超並列性
• ただし、余り速くない
• 電子コンピュータ（もしくは量子コンピュータ）との融合が鍵！
国内外の動向
• 海外の動向
• Molecular Programming (Caltech, NSF)
• Molecular Cybernetics (Columbia, NSF)
• Danish Center for DNA Nanotechnology など
• 国際会議（FNANO, DNA, IEEE Nano, Max-Planck WSなど）
•
DNA20（2014年）京都で開催予定
• 国際生体分子デザインコンテスト（BIOMOD）
•
2011年第1回開催，日本から3チーム出場
•
2012年第2回開催，東北大チーム優勝
•
2013年第3回，日本から7チーム出場予定
•
若手育成の一環として領域から支援
• 国内の動向
• 分子ロボティクス研究会（計測自動制御学会）
•
2009年発足以来，毎月研究会を開催
• 生物物理学会
• 細胞を創る会
• CBI学会
将来展望
• 分子ロボットの応用
• 医療へ（ドラッグデリバリ，血管・骨再生，幹細胞分化）
• 環境へ（超高感度分子検出，極限環境の浄化）
• 生体を越える機能実現のためのキーテクノロジー
• 生命/分子ロボット融合体
• 地球生命由来の生体高分子の制約を離れ，最適設計し
たプログラマブル高分子を素材とする普遍的方法論に発
展する！
– 30年後の化学の夢ロードマップ（日本化学会）
30年後の化学の夢ロードマップ
公益社団法人日本化学会 2012年3月
未来課題分野の「化学の夢」： DNAロボティクス
DNAを素材とみなし、様々な形状を作らせる「DNAナノテクノ
ロジー」には近年急速な進歩が見られ、論理回路やセンサー
を作ることも可能になった。これらを自在に組み合わせ、分子
ロボットを作ることができれば、極小サイズの機械として微小
加工など様々な分野に活用可能であろう。
これには各種の分子デバイスをいかにモジュール化するか、
それらをつなぐインターフェースをどう設計すべきかなど、いか
にクロストークを抑え，望む時空間発展だけを起こさせるかな
ど、多くの課題が山積している。
これらの課題を解決し、医療への応用・細胞との融合が2030年ごろに果たせるのではと予
想する。また2040年の段階では、これらを活用した人工細胞が完成していると予測している。
2020
DNAロボット
DNA以外の各種の
分子デバイス
2030
分子ロボット
生体計測・医療への応用
細胞との融合
2040
人工細胞
References
• Murata, S., Konagaya, A., Kobayashi, S., Saito, H., and Hagiya, M.,
Molecular robotics: a new paradigm for artifacts, New Generation
Computing, 31:27-45. 2013.
• Hagiya, M., Konagaya, A., Kobayashi, S., Saito, H., and Murata, S.,
Molecular robots with sensors and intelligence, Accounts of Chemical
Research, ACS, to appear.
Making cells
Synthetic Biology
細胞を作る
合成生物学
細胞
• 自律したシステムの機能をすべて備えている。
• センサ --- 膜タンパク
• コンピュータ --- 遺伝子ネットワーク・シグナル伝達
• アクチュエータ --- タンパク生成・化学移動
• 自己複製
• 細胞を改造してロボットを作れないか？
⇒ 合成生物学（Synthetic Biology）  iGEM
合成生物学から分子ロボティクスへ
• Channon et al.2008
Systems
Functional assemblies
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959440X08000936
Self-assembled units
Tectons
Basic units
Divergence from Nature
Various Case Studies
Artificial genetic circuits
21st amino acid
(stop codon)
iGEM
• International Genetically Engineered Machine
Competition
• iGEM2007
• Nov 3-4
• @MIT
• 56 teams
iGEM2009
• 112 teams
• Grand prize: Cambridge
• 1st runner up: Heidelberg
• 2nd runner up: Valencia
iGEM2011
• Regional jamborees
• Europe
• America
• Asia
• How many teams in total?
学生国際コンテスト
ロボカップ
プログラミングコンテスト
…
• 色々な分野に広まっている
• 学生の教育
• 国際化・コミュニケーション・リーダーシップ
• 生きるための活力（cf. タフな東大生）
• 「オープンイノベーション」の一環
• 技術の標準化
• 学生でも短期間に利用できるように
• 要素部品の充実
• 論文にならなくても、物を創るインセンティブ
Co-evolution of
Life and Information
生命と情報が共に進化する時代
生命と情報が共に進化する時代
• バイオインフォマティクス・システム生物学
• 生命⇒情報（モデル）
• 合成生物学
• 情報（モデル）⇒生命
モデル（情報）
バイオインフォマティクス
システム生物学
生命
モデル（情報）
バイオインフォマティクス
システム生物学
生命
合成生物学
生命
進化
自己組織化
最適化と創発
生命
モデル（情報）
バイオインフォマティクス
システム生物学
生命
進化
自己組織化
Inspire
（触発）
進化
自己組織化
最適化と創発
モデル（情報）
合成生物学
生命
情報の進化・自己組織化
• 人間知能 --- ネットワーク上の共同作業
• 集合知（Web2.0）
• ネットワーク上の知識の蓄積と共有
• 合成生物学の場合
• iGEMのregistry
• 人工知能 --- コンピュータによる自動化
• 自動設計
• コンピュータによる最適化、特に進化的計算
• DNAロボットの場合
• 塩基配列
• DNAデバイスそのもの（構造と仕組み）
集合知（Web2.0）
• 集合知（collective intelligence）
• ネットワークでつながれた有名・無名の人たちが
共同で知識を形成して行く
• Wisdom of Crowds
• OSS（open source software）
• Linuxに代表されるソフトウェア
• 集合知の手本
• Wikipedia
social computing
• 集合知の見本
• 完璧な無制御
• それでも百科事典に匹敵する正確さ
iGEMの本当の目的 --- registry
• 遺伝子部品のライブラリ
• cf. トランジスタのデータブック
• iGEM参加者は新しい部品を登録する義務を負う。
生命に学ぶ人工知能
• 生命の進化・適応の能力に着目
• 進化による環境への最適化
• 進化的計算
• 突然変異・交叉（組み換え）・選択（適者生存）を
コンピュータの中で模擬して、
様々な探索問題・最適化問題を解く。
• 探索空間が膨大、選択基準が複雑な場合に
特に有効。
• 各種の設計問題に適用されている。
• DNAロボットの自動設計
• 人工遺伝子回路の設計
生命から学んだ技術が生命を作る
人工遺伝子回路の設計
• 遺伝的アルゴリズムなどの活用
• システム生物学
• マイクロアレイデータから遺伝子ネットワーク推定
• Sシステム
• 合成生物学
• 遺伝子ネットワークにより人為的な機能を実現
• スイッチ・オシレータ・・・
• 安定性
• 実現可能性
• パラメータの許容領域
人工知能
自動実験ロボット
新しい生物
大腸菌ロボット
DNAロボット
人工知能
自動実験ロボット
新しい生物
サイエンス・オートメーション
ロボット・サイエンティスト
大腸菌ロボット
DNAロボット
人工知能
自動実験ロボット
クラウド
• クラウド・コンピューティング
•
•
•
•
計算リソース（CPU・ストレジ）の共有
集合知の基盤
Amazon EC2
Google App Engine
• さらに実験リソースのクラウド化？
• DNA合成は既にそうなっている
• 実験室クラウド？
WWW上の
知識発見
ウェブ上のコラボレーション
進化計算
による探索
シミュレーション
文献データベース
DB
DB
実験
データ
デザイン
エージェント
実験データ
Dreaming Molecular
Robots
分子ロボットの夢
生命と情報が共に進化する時代
• バイオインフォマティクス・システム生物学
• 生命⇒情報（モデル）
• 一分子計測・質量分析・超高速シーケンサ・・・
• 合成生物学
• 情報（モデル）⇒生命
• バイオテクノロジー・遺伝子合成・実験ロボット・・・
• しかし、両者のインタフェースは大掛かり
• しかも、人間が介在
• 化学系・生物系と電子系の直結⇒融合
化学系・生物系と電子系の融合
• 科学技術の大きな潮流？
•
•
•
•
•
BMI（Brain Machine Interface）
MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）
高速シーケンサ
バイオイメージング
…
• 分子ロボットも？
分子ロボットの進化シナリオ
• ランダム性の壁
• スケールの壁
コンパートメント化（リポソーム），運動制御（分子モータ）
•
•
多細胞化
電子技術と融合
多様性の壁
生化学反応の壁
マクロ化（構造化ゲル），時空間制御（反応拡散場）
生化学反応の壁
多様性の壁
スケールの壁
ランダム性の壁
シリコン・テクノロジー
• 微細化の限界
• 常に言われ続けて来た…
• 分子エレクトロニクスへの期待
• 分子トランジスタ・分子メモリ・・・（分子素子）
• どうやって配線するか？
• DNAナノテクノロジーの応用
• 分子素子の配線
パターンに従ったDNA折り紙の固定
Rothemund et al. 2009
シリコン・テクノロジー
• 微細化の限界
• 分子エレクトロニクスへの期待
• DNAナノテクノロジーの応用
シリコン・テクノロジー
• 微細化の限界
• 分子エレクトロニクスへの期待
• DNAナノテクノロジーの応用
• しかし、期待はずれ？
• シリコン・テクノロジーの進歩
• 20ナノプロセス
• むしろエラーが問題
• 微細化
• 省エネルギー
一方、コンピュータは馬鹿になっている？
• スパコン
• 膨大な数のノード＋高速ネットワーク
• 何に使うの？
• 並列計算の応用？
• シミュレーション
• 機械学習
• 探索・最適化・ゲーム（e.g. 進化計算）
• 少しくらいエラーがあっても構わない
• 実際に並列計算はしばしばエラーを起こす
計算の適当化
エラーを許容するような計算？
• ニューロ？
• カオス？
• 量子？
• ？？？
妄想（夢）
• ニューロ？
• 脳とのアナロジー
• 計算は電子的
• 学習は分子的
• シリコンチップの上で分子ロボットが働く
• 計算：チップ上の配線を電子が流れる
• 学習：分子ロボットが配線する ⇒ 進化？
• チップの表はドライ、裏はウェット
• 配線のギャップを分子（ロボット）が埋める？
分子ロボット（人工生命）の夢
• 分子ロボット＝ウェットな人工生命
• 分子ロボットが、生命と情報（コンピュータ）を直接につなぐ
• 生命（細胞）との相性もよい
• さらに、コンピュータの一部となる
• そして分子ロボットが進化能力を身に付ける
• 情報と生命と人工生命が共に進化
• 生命と情報と人工生命の区別は曖昧に
• 知能の新たなステージ
• cf. 特異点思想

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