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DNAナノテクノロジー：DNAニューラルネットワークにおける教師あり学習
Nature 645, 8081 doi: 10.1038/s41586-025-09479-w
学習によって、生物は単純な生活を始めながらも非常に多様で複雑な行動をとることができるようになる。人工分子系において学習原理を理解することによって、非生物物理系に同様の能力を付与できる可能性がある。脳の情報処理方法に着想を得て、この80年間でニューラルコンピューテーションの原理が開発され、これが現代の機械学習の基礎となっている。ニューラルコンピューテーションと物理系のつながりは、40年以上前に確立された。より最近では、核酸回路やタンパク質回路を含む人工分子系について、ニューラルコンピューテーションを実装する能力が調べられている。しかし、こうした系では、目的の入出力関数を生成するために、濃度や反応速度などの分子パラメーターの学習はin silicoで実施されている。今回我々は、DNA分子をプログラムして教師あり学習をin vitroで自律的に実行させることができ、この系が入力と望ましい応答の分子例から学習してパターン分類を実行することを示す。我々は、訓練データを分子濃度のメモリーに直接統合し、これらあのメモリーを用いて次のテストデータを処理することで、3つの異なる100ビットパターンセットを分類するよう訓練されたDNAニューラルネットワークを実証する。今回の成果は、分子回路が単純な適応的行動より複雑なタスクを学習できることを示唆している。これは、バイオ医薬からソフトマテリアルまで、さまざまな物理系に学習と意思決定を組み込むことができる分子機械への道を開くものである。
