Des chercheurs du California Institute of Technology (Caltech) ont marqué une étape significative dans l'informatique moléculaire en développant un réseau neuronal entièrement basé sur l'ADN, capable d'apprendre à partir d'exemples. Cette innovation, publiée le 3 septembre 2025 dans la revue Nature, ouvre la voie à des systèmes informatiques adaptatifs et économes en énergie.
Sous la direction de la professeure de bio-ingénierie Lulu Qian, l'équipe a conçu un système qui utilise des brins d'ADN pour effectuer des calculs par réactions chimiques, imitant ainsi les processus d'apprentissage des systèmes biologiques. Ce réseau neuronal à base d'ADN a été entraîné avec succès à reconnaître des chiffres manuscrits, démontrant le potentiel de cette technologie pour la reconnaissance de formes sophistiquée. Chaque chiffre est encodé sous forme de motif unique de brins d'ADN, générant un signal fluorescent correspondant au chiffre identifié.
Cette avancée s'appuie sur les travaux antérieurs de l'équipe de la professeure Qian, qui avait déjà créé un réseau neuronal à base d'ADN capable de reconnaître des chiffres manuscrits en 2018. La nouvelle recherche affine cette capacité en permettant au système de développer ses propres mémoires grâce à des « fils moléculaires » qui s'activent pour enregistrer des expériences. Cette approche représente une évolution majeure par rapport aux systèmes précédents où la mémoire devait être prédéfinie par un ordinateur classique.
Les implications de cette percée sont considérables. Dans le domaine médical, ces systèmes pourraient conduire à des médicaments « intelligents » capables de s'adapter en temps réel aux menaces pathogènes, ou à des matériaux « intelligents » qui apprennent et s'ajustent aux conditions extérieures. L'objectif est de créer des systèmes moléculaires capables d'interpréter et d'agir sur de nouvelles informations jamais rencontrées auparavant, à l'instar d'une cellule artificielle apprenant des réactions d'une cellule biologique enseignante.
Le développement de cette technologie a nécessité sept années de recherche et une approche holistique pour surmonter les défis inhérents à la conception de systèmes biomoléculaires complexes. Les chercheurs soulignent que cette technologie ne vise pas à remplacer l'informatique à base de silicium, mais plutôt à explorer de nouvelles frontières où la biologie enseigne de nouvelles astuces à la chimie. Bien que des défis subsistent, notamment en matière de mise à l'échelle, cette avancée ouvre des perspectives prometteuses pour l'avenir de l'intelligence artificielle et de l'informatique moléculaire.