Ricercatori del California Institute of Technology (Caltech) hanno sviluppato una rete neurale basata sul DNA, capace di apprendere da esempi attraverso reazioni chimiche.
La ricerca, guidata dalla Professoressa di bioingegneria Lulu Qian e pubblicata sulla rivista Nature il 3 settembre 2025, con Kevin M. Cherry come autore principale, rappresenta un traguardo significativo nel campo del calcolo molecolare. Il team ha impiegato sette anni per realizzare questo progetto, evidenziando le sfide nella progettazione di sistemi biomolecolari complessi.
La rete neurale a DNA è stata addestrata per riconoscere numeri scritti a mano, un compito che viene svolto codificando ogni numero come un pattern unico di filamenti di DNA. Attraverso reazioni chimiche, il sistema genera un segnale fluorescente corrispondente alla cifra riconosciuta, dimostrando il potenziale del calcolo basato sul DNA per il riconoscimento di pattern complessi.
Questa capacità di apprendimento apre nuove prospettive per sistemi di calcolo molecolare adattivi ed efficienti dal punto di vista energetico, con potenziali applicazioni in medicina, come farmaci intelligenti, e nella scienza dei materiali, per la creazione di materiali che apprendono e si adattano alle condizioni esterne.
Il lavoro si basa su ricerche precedenti del team della Prof.ssa Qian, che nel 2018 avevano già sviluppato una rete neurale a DNA capace di riconoscere numeri scritti a mano. L'innovazione recente sottolinea il crescente interesse nel calcolo molecolare e il potenziale di questi sistemi per guidare applicazioni innovative in vari domini scientifici e tecnologici.
Il sistema è in grado di generare le proprie memorie attraverso filamenti molecolari che si attivano per codificare le esperienze, creando un registro fisico dell'apprendimento nelle concentrazioni delle molecole di DNA stesse, un processo che rispecchia la plasticità neurale umana.