LIFESTYLE

Otkriće za Nobelovu nagradu: Podatke možemo čuvati i u DNK, a evo koliko megabajta staje u jednu bakteriju

Ilustracija

Avaz.ba

21.8.2017

George Church procjenjuje da u samo jednu bakteriju može stati oko četiri megabajta dodatnih podataka, koliko zauzima digitalna fotografija ili pjesma na MP3 uređaju. 

On je jedan od najpoznatijih živih molekularnih biologa i mogući kandidat za Nobelovu nagradu. 

Zajedno sa kolegom Seth Shipmen, protekle sedmice prikazao je taj princip na živom objektu: jedan od prvih filmova u historiji čovječanstva, koji prikazuje konja u galopu, sakrili su u genetskom materijalu populacije bakterije ešerihije koli.

Njihov cilj nije bio da pokažu da se podaci mogu čuvati u DNK umjesto na hard diskovima i magnetofonskim trakama, već je riječ o naučnoj metodi: jednoga dana, istom tehnikom namjeravaju da zabilježe šta se događa u unutrašnjosti ćelije tokom razvoja. Bit će to organizam koji bilježi vlastiti nastanak.

Prošle sedmice, tim naučnika sa Univerziteta u Washingtonu, ovoga puta pod vodstvom informatičara Tadayoshi Kona, pokazao je da metoda funkcionira i u suprotnom smjeru. 

Oni su koristili kod sakriven u DNK lancu kako bi hakirali računar, koji je korišten za analizu genetskog materijala. Naučnici su se u tu svrhu poslužili svim mogućim trikovima. 

Između ostalog, u dio softvera za sekvenciranje genetskog materijala namjerno su ubacili sigurnosnu grešku, koju su iskoristili pomoću genetski izmijenjenog DNK. Sekvence gena u računaru su se pretvorile u virus.

Time su jasnije nego ikad pokazali da se sve više gube granice između onoga što nam je do sada bilo poznato kao digitalna informacija i onoga što je već odavno poznato kao genetska informacija. DNK nije ništa drugo nego skup podataka, a podaci ne moraju biti izraženi brojevima, već mogu biti i u obliku DNK - naravno, ako postoji odgovarajući alat.

Veliki napredak u ovoj oblasti - nagrada za sekvenciranje genoma između 2000. i 2015. smanjena je sa sto miliona dolara na hiljadu dolara - prepliće se sa ogromnim napretkom u oblasti softvera koji uči. 

Ono u čemu su, na primjer, vještačke neuronske mreže uspješnije od ljudi jeste prepoznavanje određenih modela u ogromnoj količini podataka. Budući da su i genomi hrpa podataka, znanje o vezi između gena i određenih karakteristika u narednih godina i decenija munjevito će se povećavati. Ono će biti korisno za razumijevanje genetskih komponenata bolesti poput raka i Alchajmerove bolesti i razvoj odgovarajućih terapija.