जैविक संगणन: सजीव प्रणालींचा प्रोसेसर म्हणून वापर

अशा भविष्याची कल्पना करा जिथे संगणक सिलिकॉन चिप्सने नव्हे, तर सजीव पेशी आणि जैविक रेणूंनी बनलेले असतील. ही जैविक संगणनाची एक मोठी उपलब्धी आहे, जे एक क्रांतिकारी क्षेत्र आहे आणि संगणकीय कार्ये करण्यासाठी जीवशास्त्राच्या शक्तीचा उपयोग करू पाहते. सर्किट्समधून वाहणाऱ्या इलेक्ट्रॉन्सऐवजी, जैविक संगणन माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठी सजीवांमध्ये होणाऱ्या गुंतागुंतीच्या जैव-रासायनिक प्रक्रियांचा वापर करते.

जैविक संगणन म्हणजे काय?

जैविक संगणन, ज्याला बायो-कंप्यूटिंग किंवा बायो-मॉलिक्युलर कंप्युटिंग असेही म्हटले जाते, हे एक आंतरविद्याशाखीय क्षेत्र आहे जे जीवशास्त्र, संगणक विज्ञान आणि अभियांत्रिकी यांना एकत्र आणते. यात डीएनए, प्रथिने, एन्झाईम्स आणि सजीव पेशी यांसारख्या जैविक सामग्रीचा वापर करून संगणकीय प्रणाली तयार करणे आणि तयार करणे समाविष्ट आहे. हे जैविक घटक डेटा स्टोरेज, लॉजिक ऑपरेशन्स आणि सिग्नल प्रोसेसिंग यांसारखी विशिष्ट संगणकीय कार्ये करण्यासाठी तयार केले जातात.

जैविक संगणनाचे मूलभूत तत्त्व म्हणजे जैविक प्रणालींच्या माहिती प्रक्रिया क्षमतेचा फायदा घेणे. सजीव पेशी माहितीवर प्रक्रिया करणे, पर्यावरणातील उत्तेजनांना प्रतिसाद देणे आणि बदलत्या परिस्थितीशी जुळवून घेणे यात अविश्वसनीयपणे गुंतागुंतीच्या आणि कार्यक्षम असतात. या जैविक प्रक्रिया समजून घेऊन आणि हाताळून, शास्त्रज्ञ नवीन संगणकीय प्रणाली तयार करू शकतात ज्या अत्यंत समांतर, ऊर्जा-कार्यक्षम आणि पारंपरिक संगणकांसाठी अवघड असलेल्या समस्या सोडवण्यास सक्षम आहेत.

जैविक संगणनाचे विविध दृष्टिकोन

जैविक संगणनाच्या क्षेत्रात अनेक भिन्न दृष्टिकोन शोधले जात आहेत, प्रत्येकाची स्वतःची ताकद आणि मर्यादा आहेत. त्यापैकी काही प्रमुख दृष्टिकोन खालीलप्रमाणे आहेत:

डीएनए संगणन (DNA Computing)

१९९० च्या दशकात लिओनार्ड अ‍ॅडलमन यांनी सुरू केलेले डीएनए संगणन, माहितीचे एन्कोडिंग आणि हाताळणी करण्यासाठी डीएनए रेणूंचा वापर करते. डीएनएच्या धाग्यांना डेटाचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आणि हायब्रिडायझेशन, लायगेशन आणि एन्झाइमॅटिक अभिक्रियांद्वारे तार्किक क्रिया करण्यासाठी डिझाइन केले जाऊ शकते. अ‍ॅडलमन यांच्या सुरुवातीच्या प्रयोगात डीएनए धाग्यांचा वापर करून हॅमिल्टोनियन पाथ प्रॉब्लेम (एक प्रकारचा ट्रॅव्हलिंग सेल्समन प्रॉब्लेम) सोडवणे समाविष्ट होते, ज्यामुळे कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमायझेशन समस्या सोडवण्यासाठी डीएनए संगणनाची क्षमता दिसून आली. उदाहरणार्थ, डेटाबेस डीएनए मध्ये एन्कोड केला जाऊ शकतो आणि शोध निकषांशी जुळणाऱ्या डीएनए धाग्यांचे निवडकपणे हायब्रिडायझेशन करून क्वेरी केली जाऊ शकते. संशोधक डीएनए संगणन प्रणालींची गती, स्केलेबिलिटी आणि त्रुटी दर सुधारण्यासाठी सक्रियपणे काम करत आहेत.

उदाहरण: डीएनए ओरिगामीचा वापर औषध पोहोचवण्यासाठी (drug delivery) गुंतागुंतीच्या 3D संरचना तयार करण्यासाठी केला जातो. कल्पना करा की डीएनए नॅनोस्ट्रक्चर्स जे फक्त तेव्हाच उघडतात आणि औषध सोडतात जेव्हा ते विशिष्ट बायोमार्कर शोधतात. यासाठी डीएनए फोल्डिंगवर अचूक संगणकीय नियंत्रणाची आवश्यकता असते.

सेल्युलर ऑटोमेटा (Cellular Automata)

सेल्युलर ऑटोमेटा हे गणितीय मॉडेल आहेत जे जागेला पेशींच्या ग्रिडमध्ये विभाजित करून गुंतागुंतीच्या प्रणालींच्या वर्तनाचे अनुकरण करतात, ज्यापैकी प्रत्येक पेशी मर्यादित संख्यांच्या स्थितींपैकी एकामध्ये असू शकते. प्रत्येक पेशीची स्थिती तिच्या शेजारील पेशींच्या स्थितींवर अवलंबून असलेल्या नियमांनुसार अद्यतनित केली जाते. बायो-कंप्यूटिंग या ऑटोमेटा प्रणालींमध्ये जीवाणू (bacterial), सस्तन प्राण्यांच्या (mammalian) किंवा अगदी कृत्रिम पेशींना (artificial cells) वैयक्तिक एकक म्हणून वापरते. प्रणालीचे वर्तन पेशींमधील स्थानिक परस्परसंवादांमधून उदयास येते.

उदाहरण: 'सजीव डिस्प्ले' तयार करण्यासाठी जीवाणूंचा वापर करणे. संशोधक जीवाणूंना त्यांच्या स्थानिक वातावरणानुसार भिन्न फ्लोरोसेंट प्रथिने व्यक्त करण्यासाठी तयार करू शकतात, ज्यामुळे डायनॅमिक पॅटर्न आणि साधे डिस्प्ले तयार होतात.

मेमरिस्टर्स आणि बायो-इलेक्ट्रॉनिक्स (Memristors and Bio-electronics)

मेमरिस्टर्स हे नॅनोस्केल इलेक्ट्रॉनिक घटक आहेत ज्यांचा प्रतिरोध (resistance) त्यांच्यावर लागू केलेल्या व्होल्टेजच्या इतिहासावर अवलंबून असतो. जैविक आणि इलेक्ट्रॉनिक प्रणालींमधील एक पूल म्हणून त्यांचा शोध घेतला जात आहे. मेमरिस्टर्सला जैविक सामग्रीशी जोडून, संशोधकांचे उद्दिष्ट संकरित बायोइलेक्ट्रॉनिक उपकरणे तयार करणे आहे जे जैविक सिग्नलवर प्रक्रिया करू शकतात आणि जैविक प्रक्रिया नियंत्रित करू शकतात. उदाहरणार्थ, मेमरिस्टर्सचा वापर विशिष्ट बायोमार्कर्स शोधण्यासाठी आणि औषधे किंवा इतर उपचारात्मक एजंट्स सोडण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

उदाहरण: मेमरिस्टरची कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी बॅक्टेरियल बायोफिल्मचा वापर करणे. काही संशोधने बायोफिल्म मेमरिस्टर्सच्या चालकतेवर कसा परिणाम करतात याचा शोध घेत आहेत, जे जैविकदृष्ट्या नियंत्रित इलेक्ट्रॉनिक्सच्या संभाव्यतेचे सूचक आहे.

एन्झाइम-आधारित संगणन (Enzyme-Based Computing)

एन्झाईम्स, जैवरासायनिक अभिक्रियांचे कार्यवाहक, जैविक स्विच म्हणून कार्य करू शकतात, चयापचय मार्गांमधून रेणूंच्या प्रवाहावर नियंत्रण ठेवतात. संशोधक एन्झाइम-आधारित लॉजिक गेट्स आणि सर्किट्स विकसित करत आहेत जे गुंतागुंतीची गणना करू शकतात. उदाहरणार्थ, एन्झाईम्सचा वापर विशिष्ट विश्लेषके (analytes) शोधण्यासाठी आणि अभिक्रियांची एक साखळी सुरू करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जी शोधण्यायोग्य सिग्नल तयार करते. मायक्रोफ्लुइडिक उपकरणांचा वापर एन्झाइमॅटिक अभिक्रियांवर अचूक नियंत्रण ठेवण्याची परवानगी देतो, ज्यामुळे एन्झाइम-आधारित संगणन बायोसेन्सिंग आणि निदानशास्त्रासाठी एक आश्वासक दृष्टिकोन बनतो.

उदाहरण: एन्झाइमॅटिक अभिक्रिया वापरून बायोसेन्सर विकसित करणे. मधुमेहींसाठी ग्लुकोज बायोसेन्सरचा विचार करा जो ग्लुकोज ऑक्सिडेस नावाचा एन्झाइम वापरतो. हा एन्झाइम ग्लुकोजवर अभिक्रिया करतो, ज्यामुळे एक मोजण्यायोग्य सिग्नल तयार होतो जो रक्तातील ग्लुकोजची पातळी दर्शवतो.

जैविक घटकांचा वापर करून कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स (Artificial Neural Networks using Biological Components)

मानवी मेंदूच्या रचना आणि कार्यापासून प्रेरित होऊन, संशोधक जैविक घटकांचा वापर करून कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क तयार करण्याच्या शक्यतेचा शोध घेत आहेत. या दृष्टिकोनामध्ये एकमेकांशी जोडलेल्या न्यूरॉन्स किंवा न्यूरॉनसारख्या पेशींचे नेटवर्क तयार करणे समाविष्ट आहे जे नवीन माहिती शिकू शकतात आणि जुळवून घेऊ शकतात. उदाहरणार्थ, संशोधक मायक्रोइलेक्ट्रोड अ‍ॅरेवर न्यूरॉन्सचे नेटवर्क वाढवत आहेत, ज्यामुळे ते न्यूरॉन्सच्या विद्युत क्रियाकलापांना उत्तेजित आणि रेकॉर्ड करू शकतात. पॅटर्न ओळखणे आणि निर्णय घेणे यासारखी गुंतागुंतीची संज्ञानात्मक कार्ये करू शकतील अशा बायो-न्यूरोमॉर्फिक प्रणाली तयार करणे हे ध्येय आहे.

उदाहरण: शिकणे आणि स्मृती यांचा अभ्यास करण्यासाठी इन विट्रो (in vitro) मध्ये न्यूरॉनल नेटवर्क वाढवणे. यामुळे संशोधकांना न्यूरॉन्समधील संबंधांची निर्मिती आणि शिकण्याच्या दरम्यान होणाऱ्या बदलांचे निरीक्षण आणि हाताळणी करता येते.

जैविक संगणनाचे संभाव्य उपयोग

जैविक संगणनामध्ये विस्तृत उपयोगांसाठी प्रचंड क्षमता आहे, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• औषध शोध आणि विकास: जैविक संगणकांचा उपयोग जैविक प्रणालींचे अनुकरण करण्यासाठी आणि औषधांच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे औषध शोधाची प्रक्रिया वेगवान होते आणि प्राणी चाचणीची गरज कमी होते. संभाव्य दुष्परिणाम ओळखण्यासाठी लक्ष्य प्रथिनासोबत औषधाच्या परस्परसंवादाचे अनुकरण करण्याची कल्पना करा.
• वैयक्तिकृत औषधोपचार: जैविक संगणक वैयक्तिक रुग्णांनुसार तयार केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे अधिक प्रभावी आणि कमी विषारी असलेले वैयक्तिकृत उपचार शक्य होतात. जैविक संगणक रुग्णाच्या अनुवांशिक रचनेचे विश्लेषण करून त्यांच्या गरजेनुसार विशिष्ट औषध पथ्ये तयार करू शकतो.
• बायोसेन्सर आणि निदानशास्त्र: जैविक संगणकांचा उपयोग रोगांचे लवकर निदान करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे उपचारांचे चांगले परिणाम मिळतात. जैविक सेन्सर रक्ताच्या नमुन्यात कर्करोगाचे बायोमार्कर्स शोधू शकतो, ज्यामुळे लवकर निदान आणि उपचार शक्य होतात.
• पर्यावरणीय देखरेख: जैविक संगणकांचा उपयोग पर्यावरणातील प्रदूषकांवर देखरेख ठेवण्यासाठी आणि परिसंस्थेच्या आरोग्याचे मूल्यांकन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. जैविक सेन्सर पाणी किंवा हवेतील विषारी पदार्थ शोधू शकतो, ज्यामुळे पर्यावरणीय धोक्यांची पूर्वसूचना मिळते.
• पदार्थ विज्ञान: जैविक प्रणालींचा उपयोग स्व-उपचार करणारी सामग्री (self-healing materials) आणि जैव-विघटनशील प्लास्टिक (bio-degradable plastics) यांसारख्या अद्वितीय गुणधर्मांसह नवीन सामग्री तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. संशोधक विशिष्ट गुणधर्मांसह पॉलिमर तयार करण्यासाठी जीवाणूंचा वापर करण्यावर शोध घेत आहेत.
• डेटा स्टोरेज: डीएनए डिजिटल डेटा संग्रहित करण्यासाठी एक अविश्वसनीयपणे घन आणि टिकाऊ माध्यम प्रदान करते. संशोधकांनी डीएनए मध्ये मोठ्या प्रमाणात डेटा संग्रहित करण्याची क्षमता दाखवली आहे, ज्यामुळे वाढत्या डेटा स्टोरेजच्या आव्हानांवर एक संभाव्य उपाय मिळतो. उदाहरणार्थ, जगाची सर्व माहिती सैद्धांतिकदृष्ट्या एका बुटाच्या खोक्याच्या आकाराच्या कंटेनरमध्ये संग्रहित केली जाऊ शकते.
• प्रगत रोबोटिक्स आणि ऑटोमेशन: बायो-अ‍ॅक्ट्युएटर्स, सजीव पेशींपासून बनवलेले स्नायू, रोबोटिक प्रणालींमध्ये अधिक नैसर्गिक, ऊर्जा-कार्यक्षम आणि लवचिक हालचाली सक्षम करून रोबोटिक्समध्ये क्रांती घडवू शकतात.

आव्हाने आणि भविष्यातील दिशा

त्याच्या प्रचंड क्षमतेनंतरही, जैविक संगणनाला व्यावहारिक तंत्रज्ञान बनण्यापूर्वी अनेक आव्हानांना सामोरे जावे लागत आहे. काही प्रमुख आव्हानांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• गुंतागुंत: जैविक प्रणाली अत्यंत गुंतागुंतीच्या असतात, ज्यामुळे त्यांना अचूकपणे डिझाइन करणे आणि नियंत्रित करणे कठीण होते. जैविक प्रणालींचे वर्तन समजून घेण्यासाठी आणि त्याचा अंदाज लावण्यासाठी आण्विक जीवशास्त्र, जैव रसायनशास्त्र आणि प्रणाली जीवशास्त्राची सखोल माहिती आवश्यक आहे.
• विश्वसनीयता: जैविक प्रणाली स्वाभाविकपणे गोंगाटयुक्त (noisy) आणि त्रुटीप्रवण असतात, ज्यामुळे जैविक गणनेच्या अचूकतेवर आणि विश्वासार्हतेवर परिणाम होऊ शकतो. विश्वसनीय जैविक संगणक तयार करण्यासाठी त्रुटी-सुधार यंत्रणा आणि मजबूत डिझाइन विकसित करणे महत्त्वाचे आहे.
• स्केलेबिलिटी: सध्याच्या फॅब्रिकेशन तंत्रांच्या मर्यादा आणि जैविक प्रणालींच्या गुंतागुंतीमुळे मोठ्या प्रमाणावर जैविक संगणक तयार करणे आव्हानात्मक आहे. जैविक घटकांना एकत्र करण्यासाठी आणि एकत्रित करण्यासाठी नवीन तंत्रे विकसित करणे जैविक संगणन प्रणाली वाढवण्यासाठी आवश्यक आहे.
• मानकीकरण: जैविक संगणनामध्ये मानकीकरणाच्या अभावामुळे जैविक घटक आणि डिझाइन सामायिक करणे आणि पुन्हा वापरणे कठीण होते. जैविक भागांसाठी आणि उपकरणांसाठी समान मानके विकसित केल्याने सहकार्याला चालना मिळेल आणि जैविक संगणनाचा विकास वेगवान होईल. सिंथेटिक बायोलॉजी ओपन लँग्वेज (SBOL) हे जैविक डिझाइनच्या प्रतिनिधित्वाचे मानकीकरण करण्याचा एक प्रयत्न आहे.
• जैवसुरक्षा: जैविक संगणनाच्या संभाव्य गैरवापरामुळे जैवसुरक्षेबद्दल चिंता निर्माण होते. दुर्भावनापूर्ण हेतूंसाठी जैविक संगणनाचा गैरवापर टाळण्यासाठी योग्य सुरक्षा उपाय आणि नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे विकसित करणे महत्त्वाचे आहे. उदाहरणार्थ, धोकादायक रोगजनकांना इंजिनिअर करणे ही एक गंभीर चिंता आहे ज्याचे निराकरण कठोर नियमांद्वारे केले पाहिजे.
• ऊर्जा कार्यक्षमता: जैविक प्रणाली सामान्यतः ऊर्जा-कार्यक्षम असल्या तरी, जैविक गणनेसाठी आवश्यक ऊर्जा आणि संसाधने पुरवणे आव्हानात्मक असू शकते. जैविक संगणन प्रणालींच्या दीर्घकालीन व्यवहार्यतेसाठी त्यांची ऊर्जा कार्यक्षमता ऑप्टिमाइझ करणे महत्त्वाचे आहे.

जैविक संगणनाचे भविष्य उज्ज्वल आहे, चालू असलेले संशोधन प्रयत्न या आव्हानांवर मात करण्यावर आणि या क्रांतिकारी तंत्रज्ञानासाठी नवीन उपयोग विकसित करण्यावर केंद्रित आहेत. संशोधनाच्या प्रमुख क्षेत्रांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• नवीन जैविक घटक आणि उपकरणे विकसित करणे: यामध्ये विशिष्ट कार्यक्षमतेसह नवीन एन्झाईम्स, प्रथिने आणि डीएनए क्रम इंजिनिअर करणे समाविष्ट आहे.
• जैविक संगणन प्रणालींची विश्वसनीयता आणि स्केलेबिलिटी सुधारणे: यामध्ये नवीन त्रुटी-सुधार यंत्रणा आणि असेंब्ली तंत्रे विकसित करणे समाविष्ट आहे.
• जैविक संगणनासाठी नवीन प्रोग्रामिंग भाषा आणि साधने तयार करणे: यामुळे संशोधकांना जैविक संगणक डिझाइन करणे आणि त्यांचे अनुकरण करणे सोपे होईल.
• जैविक संगणनासाठी नवीन उपयोग शोधणे: यामध्ये नवीन बायोसेन्सर, औषध वितरण प्रणाली आणि सामग्री विकसित करणे समाविष्ट आहे.
• जैविक संगणनाशी संबंधित नैतिक आणि जैवसुरक्षा चिंतांचे निराकरण करणे: यासाठी योग्य सुरक्षा उपाय आणि नियम विकसित करणे आवश्यक आहे.

जैविक संगणनातील सध्याच्या संशोधनाची उदाहरणे

जागतिक स्तरावर होत असलेल्या काही अत्याधुनिक संशोधनाची उदाहरणे येथे आहेत:

• एमआयटी (USA): संशोधक डीएनए-आधारित सर्किट्स विकसित करत आहेत जे विशिष्ट बायोमार्कर्स शोधू शकतात आणि त्यांना प्रतिसाद देऊ शकतात, ज्यामुळे नवीन निदान साधने तयार होऊ शकतात.
• ऑक्सफर्ड युनिव्हर्सिटी (UK): शास्त्रज्ञ जैविक संगणकांसाठी बिल्डिंग ब्लॉक्स म्हणून बॅक्टेरियल पेशींच्या वापराचा शोध घेत आहेत, स्व-संघटित सेल्युलर ऑटोमेटा तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करत आहेत.
• ईटीएच झुरिच (Switzerland): संशोधन गट बायोसेन्सिंग आणि औषध वितरण अनुप्रयोगांसाठी एन्झाइम-आधारित लॉजिक गेट्स आणि सर्किट्स विकसित करण्यावर काम करत आहेत.
• युनिव्हर्सिटी ऑफ टोकियो (Japan): संशोधक डीएनए मध्ये डिजिटल डेटा संग्रहित करण्याच्या पद्धती विकसित करत आहेत, उच्च-घनता आणि टिकाऊ डेटा स्टोरेज प्रणाली तयार करण्याचे उद्दिष्ट ठेवून.
• मॅक्स प्लँक इन्स्टिट्यूट (Germany): शास्त्रज्ञ प्रोग्राम करण्यायोग्य कार्यक्षमतेसह बायो-हायब्रिड उपकरणे तयार करण्यासाठी कृत्रिम पेशींच्या वापराचा शोध घेत आहेत.
• युनिव्हर्सिटी ऑफ टोरोंटो (Canada): जैविक प्रणाली नियंत्रित आणि हाताळण्यासाठी मायक्रोफ्लुइडिक उपकरणे विकसित करत आहेत, ज्यामुळे जैविक गणनेची अचूकता आणि कार्यक्षमता सुधारते.
• नानयांग टेक्नॉलॉजिकल युनिव्हर्सिटी (Singapore): जैविक संगणन अनुप्रयोगांमध्ये अचूक जनुकीय संपादन आणि नियंत्रणासाठी CRISPR-Cas प्रणालींच्या वापराचा शोध घेत आहेत.

निष्कर्ष

जैविक संगणन हे संगणनातील एक प्रतिमान बदल दर्शवते, जे पारंपरिक सिलिकॉन-आधारित प्रणालींपासून दूर जाऊन सजीव, अनुकूल आणि ऊर्जा-कार्यक्षम प्रोसेसरकडे जात आहे. विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात असले तरी, जैविक संगणनामध्ये औषध, पर्यावरण निरीक्षण ते पदार्थ विज्ञान आणि डेटा स्टोरेजपर्यंत विविध क्षेत्रांमध्ये क्रांती घडवण्याची क्षमता आहे. गुंतागुंत, विश्वसनीयता आणि जैवसुरक्षेची आव्हाने पार केल्याने जैविक संगणनाचा व्यापक स्वीकार होण्याचा मार्ग मोकळा होईल, ज्यामुळे जैव-प्रेरित तंत्रज्ञानाचे एक नवीन युग सुरू होईल. जसजसे संशोधन पुढे जाईल, तसतसे आपण येत्या काही वर्षांत जैविक संगणनाचे आणखी नाविन्यपूर्ण आणि अभूतपूर्व उपयोग उदयास येण्याची अपेक्षा करू शकतो. हे रोमांचक क्षेत्र अशा भविष्याचे वचन देते जिथे जगातील काही सर्वात गंभीर आव्हाने सोडवण्यासाठी जीवशास्त्राच्या शक्तीचा उपयोग केला जाईल.