硬核！錢璐璐團(tuán)隊(duì)1個月內(nèi)發(fā)2篇Nature

在人工分子機(jī)器領(lǐng)域，尋找一種像ATP或電力那樣通用的能源一直是一個重大挑戰(zhàn)。盡管DNA曾被用作燃料驅(qū)動納米設(shè)備，但每個系統(tǒng)都需要不同的燃料序列，限制了其普適性。過去二十多年來，研究者們雖不斷探索，卻始終未能找到一種可持續(xù)的能源方式，使無酶分子電路能夠反復(fù)執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算而不受廢物積累的困擾。

2025年10月1日，加州理工學(xué)院錢璐璐教授提出了一種突破性方案：利用熱量為DNA邏輯電路和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“充電”。研究表明，通過加熱和冷卻，可以使酶游離的DNA電路從熱力學(xué)平衡狀態(tài)恢復(fù)到非平衡的動力學(xué)陷阱狀態(tài)，從而為后續(xù)計(jì)算提供能量。團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了包含超過200種分子物種的復(fù)雜邏輯電路與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)可在幾分鐘內(nèi)完成充電，并支持至少16輪連續(xù)計(jì)算，且無需擔(dān)心廢物積累導(dǎo)致的性能下降。這一策略為分子機(jī)器實(shí)現(xiàn)迭代計(jì)算、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等高級自主行為奠定了基礎(chǔ)。

相關(guān)論文以“Heat-rechargeable computation in DNA logic circuits and neural networks”為題，發(fā)表在Nature上，該論文作者僅2人，錢璐璐教授擔(dān)任唯一通訊作者，Song Tianqi為論文唯一第一作者。

該研究證明了復(fù)雜的邏輯電路和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，涉及200多種不同的分子，可以在幾分鐘內(nèi)對溫度斜坡做出反應(yīng)并重新充電，允許至少16輪不同順序輸入的計(jì)算。研究策略使不同的系統(tǒng)能夠由相同的能源供電，而不會產(chǎn)生有問題的廢物積累，從而確保長期穩(wěn)定的性能。這種可擴(kuò)展的方法支持無酶分子電路的持續(xù)運(yùn)行，并為人工化學(xué)系統(tǒng)中的迭代計(jì)算和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等高級自主行為提供了機(jī)會。

另外，2025年9月3日，加州理工學(xué)院錢璐璐團(tuán)隊(duì)在Nature 在線發(fā)表題為“Supervised learning in DNA neural networks”的研究論文，該研究展示了DNA分子可以被編程為自主地在體外進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，系統(tǒng)學(xué)習(xí)從輸入和期望響應(yīng)的分子示例中執(zhí)行模式分類。

學(xué)習(xí)權(quán)重（圖源自Nature）

該研究展示了一個經(jīng)過訓(xùn)練的DNA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對三組不同的100比特模式進(jìn)行分類，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)直接整合到分子濃度的記憶中，并使用這些記憶來處理后續(xù)的測試數(shù)據(jù)。該研究表明，分子電路可以學(xué)習(xí)比簡單的適應(yīng)性行為更復(fù)雜的任務(wù)。這為能夠在從生物醫(yī)學(xué)到軟材料的各種物理系統(tǒng)中進(jìn)行嵌入式學(xué)習(xí)和決策的分子機(jī)器打開了大門。

參考消息：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09570-2

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09479-w

（來源：募格學(xué)術(shù)、iNature、高分子科學(xué)前沿等版權(quán)屬原作者 謹(jǐn)致謝意）