DNA计算作为传统硅基芯片的替代方案，在高存储密度和超大规模并行处理方面具有独特的优势。在这篇综述中，作者回顾了DNA计算从解决数学难题到构建复杂逻辑电路的发展历程，展示了分子系统如何模拟布尔逻辑与神经网络。文章重点介绍了DNA计算在临床诊断、数据加密及大容量存储中的实际应用，例如构建智能液体活检系统和建立二维分子存储系统。尽管面临反应速度较慢等挑战，DNA计算仍被视为处理大数据和开发智能医疗工具的关键前沿技术。通过整合信息技术与生物技术，这一领域有望突破传统计算的物理极限，实现更高效的存算一体化。

中文标题：DNA计算的概念、进展及应用

英文原题：Concept, development and applications of DNA computation

通讯作者：

韩达，中国科学院杭州医学研究所

第一作者：

张铭芷，上海交通大学

关键词：DNA电路，DNA计算，DNA存储 ，存算一体，核酸化学

硅基芯片的终点，碳基计算的起点？

长期以来，摩尔定律一直被视为驱动硅基芯片性能定期爆发式增长的准则。然而，随着制造工艺逐步逼近物理极限，量子效应等因素带来的挑战使得传统的微缩化路径日益艰难。与此同时，计算与存储单元分离所导致的数据交换延迟，也严重限制了算力的进一步释放。在此背景下，科学家将目光转向了生命的原始载体——DNA。与干燥的固体硅片不同，DNA计算在液态环境中运行（图1），不仅具有极小的物理尺寸、极高的存储密度和超低功耗等先天优势，更核心的突破在于其能减少计算与存储间的通信延迟，打破了传统计算架构的束缚，具备实现存算一体（In-memory computing）的潜力。

图1：从硅基计算到DNA计算（本概念图由人工智能辅助绘制）

DNA是怎么“算”起来的？

在实验室透明的试管里，万亿个DNA分子正如同微型电脑般高效运作。让我们通过以下三个核心问答拆解这场分子量级的革命。

Q1：DNA计算和我们的电脑有什么本质区别？

A1：传统电脑基于“图灵模式”，核心逻辑是顺序搜索，就像排队过独木桥。而DNA计算更接近“元胞自动机”模式。在这种模式下，分子的状态是根据预设的化学反应规则同时更新的。简单来说，它不是在“读取指令”，而是让化学反应本身成为程序，数以万亿计的分子并行运算，瞬间完成海量搜索。

Q2：DNA分子的0和1在哪里？

A2：DNA承载的信息被编码在A、T、C、G四种碱基序列中，他们将利用DNA参与的反应，如链置换反应（Toehold-mediated strand displacement, TMSD）、连接反应、聚合反应等执行逻辑运算。

Q3：为什么说它在处理复杂问题时更强？

A3：DNA计算在处理“NP完全问题”上具有天然优势。以著名的汉密尔顿路径问题（HPP）为例，传统算法在节点增加时计算量呈指数级爆炸。但在DNA计算中，科学家可以利用DNA连接反应一次性生成所有可能的路径分子，再通过PCR扩增筛选出正确答案。这种“人海战术”般的超大规模并行能力，是传统计算机难以企及的。

从数学难题到人工智能，DNA计算如何破局？

从试管里的数学演算到能识别图案的神经网络，DNA计算走过了非凡的三十年（图2）：

• 1994年： Adleman首次利用DNA解决汉密尔顿路径问题（HPP）。他巧妙利用DNA连接反应编码路径，并通过PCR技术解码出正确答案，开启了分子计算时代。

• 1995年： Lipton将研究扩展至布尔公式可满足性问题，证明了DNA可以构建标准逻辑电路。

• 2011年： 技术进入复杂化阶段，出现了转录振荡器。基于DNA设计反应的启动子和抑制子，科学家构建了类似于生物钟的动态信号网络，并初步实现了DNA神经网络计算。

• 2018-2022年： DNA计算迎来爆发。从模式识别等非线性决策系统开始，DNA计算开始向人工智能靠拢。同时，大规模存储技术也取得了突破性进展。

图2：DNA计算的发展历程

应用前沿：当DNA计算走进现实

随着传统硅基芯片逐渐接近物理极限，DNA计算作为一种新兴的计算范式，正凭借其超大规模的并行处理能力和高存储密度跨越理论鸿沟，在生物医疗与信息安全领域展现出巨大的应用潜力（图3）。

在生物医疗领域，DNA计算扮演着“智慧医生”的角色：它能够直接在血液、唾液等复杂生物样本中运行而无需依赖昂贵的仪器。例如利用YES逻辑门精准区分狂犬病毒及其属内病毒；或通过将机器学习模型编译为DNA电路，实现对非小细胞肺癌患者样本的智能分类；甚至借助自动化平台进行急性呼吸道感染检测和快速血型鉴定等。

与此同时，DNA作为一种极具稳定性的天然超高密度存储介质，正在成为永不消逝的“生命硬盘”：DNA折纸加密技术能生成超过700比特的密钥以保障高强度信息安全；二维分子存储系统则能同时在碱基序列中编码数据，在DNA骨架上通过可控“刻痕”嵌入元数据，实现存储与计算功能的融合，为海量数据的长期安全归档提供了分子级解决方案。

这种融合了生物技术与信息技术的创新手段，不仅为解决NP完全等复杂数学难题提供了新思路，更在重塑临床诊断与海量数据安全存储的未来。

图3：DNA计算在生物医疗与信息安全领域中的应用

挑战与未来：距离液体里的计算机还有多远？

尽管“液体算力”的前景令人向往，但要真正走进日常生活仍需克服多重物理与技术挑战。受限于分子杂交与聚合动力学，DNA计算的处理速度远慢于电子脉冲，且其运行高度依赖于对温度、酸碱度及分子浓度极度敏感的水相环境，这显著增加了与传统干燥电子设备集成的难度。此外，目前有限的读取策略仍需依赖测序仪或荧光成像技术，便捷性亟待提升。

尽管如此，随着信息技术与生物技术的深度交融，未来的计算边界正在拓宽，算力或许将不再受限于发烫的机房；通过持续研发工程化酶、表面反应网络以及更先进的成像读取手段，DNA计算有望在处理生物大数据和实现超长时信息安全存储领域掀起全新的技术变革。

引用本文

Mingzhi Zhang, Da Han. Concept, development and applications of DNA computation. Fundamental Research, 6(1) (2026)178-183.

原文链接（复制到浏览器中查看）：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325823002352

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