化学计算机可以识别模式并执行多项任务

由酶网络组成的化学计算机可以执行各种任务，例如测量温度或识别物质，而无需每次都重新构建。这使得它更像是一个自适应生物系统，而不是数字电路，并提供了将计算机与生物学联系起来的希望。

活有机体含有不断整合化学和物理信号的分子网络，例如当细胞感知营养、激素或温度变化并进行调整以保持活力时。几十年来，研究人员试图以各种方式模仿这一点，例如用 DNA 构建逻辑门，但大多数人工系统要么太简单，要么太僵化，要么太难扩展。

现在，威廉·哈克 荷兰拉德堡德大学的教授和他的同事采取了不同的方法。他们没有对每个化学步骤进行编程，而是建立了一个酶在其中自由相互作用的系统，创造出可以学习识别化学输入模式的复杂行为。

该团队的计算机使用七种不同类型的酶，这些酶负载在装在小管内的微小水凝胶珠上。液体流经该管，可以注入称为肽的短链氨基酸，作为计算机的“输入”。当肽通过酶时，每种酶自然会尝试在肽链上的特定位点切割它们。但是，一旦一种酶进行切割，肽的形状和可用切割位点就会发生变化，这可能会打开或阻止其他酶的机会。

由于一个反应可以影响下一个反应，酶会创建一个不断变化的化学网络，产生系统可以解释的独特模式。 “我们可以将酶视为……硬件，将肽视为软件 [that] 根据输入解决新问题。”李东阳说 在加州理工学院工作，他没有参与这项工作。

例如，温度会影响每种酶的工作速度；在较高温度下，某些酶比其他酶加速得更快，从而改变系统输出中肽片段的混合。通过使用机器学习算法分析这些肽片段，研究人员可以将这些片段模式与特定温度联系起来。

由于不同的化学反应发生在不同的时间尺度上，系统自然地保留了一种对过去信号的“记忆”，让它能够识别随着时间的推移而展开的模式。例如，它可以区分快速和慢速光脉冲之间的差异，这意味着它不仅对输入做出反应，而且还跟踪它们如何变化。

结果不是一个静态的化学电路，而是一个动态的、多任务的化学计算机，它像生命系统一样处理信号。 “同一个网络可以处理多项任务——化学分类、25°C-55°C 范围内平均误差约为 1.3°C 的温度传感、pH 分类，甚至响应光脉冲周期性——无需重新设计化学结构，”Li 说。

研究人员对计算机的小尺寸表现感到惊讶，哈克说，他希望有一天可以使用更先进的系统将光学或电信号直接转换为化学信号，使其能够像活细胞一样做出反应。 “我们只使用了六七种酶和六种肽，”他说。 “想象一下你可以用一百种酶做什么。”