基于通用型可编程DNA自组装的纳米智能系统研究

The research of information processing system based on DNA self-assembly for disease diagnosis and treatment has become a very important topic. This project focuses on the model construction of multifunctional nano-intelligent systems for the early diagnosis and targeted therapy of cancer. The characteristics in physical composition, chemical properties and programmability of DNA molecules shall be fully utilized, and universal and programmable self-assembled modules based on the DNA self-assembly technology will be designed. Taking advantages of these modules, multi-scale and multi-level nanosystems shall be constructed. The self-assembled systems with specific functions could be integrated, which may be helpful for the early diagnosis and targeted therapy of cancer. The main contents of this project include: (1) Design of universal DNA self-assembly rigid programmable primitives; (2) Construction of logic modules based on the functional primitives; (3) Exploring the application of programmable nanosystems for the cancer diagnosis and treatment. The research results of this project are of great values in providing novel methods and ways for the early-rapid diagnosis and safe-targeted therapy of cancer..

以DNA自组装为核心的面向疾病诊治的信息处理系统研究已经成为一个极为重要的研究课题。本项目拟利用DNA在物理结构、化学性能和可编程等方面的特性，基于可编程DNA自组装技术，开展通用型程序化自组装模块的设计，在此基础上构筑多尺度、多层级纳米体系，并集成具有一定功能的自组装系统，展开面向癌症早期诊断和靶向治疗的多功能纳米智能系统的模型构筑研究。具体研究内容包括：（1）通用型可编程自组装刚性基元的设计；（2）基于功能性基元的逻辑信息处理模块的构建；（3）可编程纳米系统在癌症诊治中的探索应用。研究成果将对癌症的早期及时确诊和安全靶向治疗提供新方法和新途径，具有重要研究价值。

DNA不仅仅是携带生命密码的遗传物质，还可以作为制造纳米级构件和机器的通用元件。利用DNA分子的自组装特性，DNA纳米技术领域的研究者可以根据简单的核酸碱基配对法则设计并构造出精确而复杂的DNA纳米结构。再基于DNA自组装纳米结构的良好的生物相容性，将DNA自组装过程与生物医学相结合成为从事DNA自组装研究者的一个极具挑战的研究课题。本项目主要基于DNA tile自组装的计算编程能力，提出求解NP难计算问题最大独立集问题的算法DNA自组装模型，对于问题先给出相应的DNA生物算法，然后选择某一种DNA tile为基本信息处理单元，逐步设计每个计算模块对应的DNA tile 算子基元，并举例说明该自组装模型，进一步讨论所建立的模型在时间和空间复杂度方面的结果。.除此之外，本项目还提出利用chemical reaction networks建立对可计算问题的生物算法模型。chemical reaction networks已被证明具有图灵机等价性，可以用于计算。所以本项目提出利用chemical reaction networks这一计算模型，对基本的整数加法和整数乘法建立相应的算法模型，目前这方面的工作还在进展之中，已经取得了一些初步的结果，后续研究工作将进一步推进基于chemical reaction networks模型的应用研究。.本项目还进一步探讨了另一种形式的分子生物计算方式，通过联用与门和记忆反相器两种生物分子计算部件, 在大肠杆菌内构建了一个条件学习系统。为利用生物计算系统对疾病展开诊断治疗提供了一种潜在的方法。由于DNA自组装模型在生物实验实现时，存在诸多不确定性因素，如DNA链的错配等，本项目还探讨了模糊控制的相关内容，旨在为DNA自组装模型在生化实现时，提供一种策略，用于降低自组装过程中的错配等问题。.