(57)【要約】【課題】ＤＮＡとは異なる生化学分子を用いて、計算を行なうことが可能な計算方法を提供する。【解決手段】計算方法は、第１の状態と第２の状態とをとることが可能な物質を含む培地を準備するステップ３００と、第１の状態と第２の状態との間の遷移を制御する物質からなる一連の入力を準備するステップ３０１と、一連の入力中の先頭の入力を培地に投入する投入ステップ３０２と、直前で入力が培地に投入された結果、培地中の物質の状態が第１及び第２の状態のいずれとなったかを読出し、その後に直前の投入ステップで投入された入力に続く入力を培地に投入する処理を、一連の入力中の第２の入力以下に対して繰返すステップ３０３〜３１２と、繰返すステップの結果、培地中の物質の状態が所定の条件を充足しているか否かにしたがって、一連の入力を受理するか否かを判定するステップ３１４〜３１８とを含む。【選択図】      図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体細胞内に見出される物質を用いて計算を行なう計算方法であって、
第１の状態と第２の状態とをとることが可能な物質を含む培地を準備するステップと、
前記第１の状態と前記第２の状態との間の遷移を制御する物質からなる一連の入力を準備するステップと、
前記一連の入力中の先頭の入力を前記培地に投入する投入ステップと、
直前で入力が前記培地に投入された結果、前記培地中の前記物質の状態が前記第１及び第２の状態のいずれとなったかを読出し、その後に前記直前の投入ステップで投入された入力に続く入力を前記培地に投入する処理を、前記一連の入力中の第２の入力以下に対して繰返すステップと、
前記繰返すステップの結果、前記培地中の前記物質の状態が所定の条件を充足しているか否かにしたがって、前記一連の入力を受理するか否かを判定するステップとを含む、計算方法。
【請求項２】
前記培地内の前記物質は、各々が第１及び第２の状態をとることが可能な複数種類のＧＴＰ結合たんぱく質を含む、請求項１に記載の計算方法。
【請求項３】
前記一連の入力の各々は、前記複数種類のＧＴＰ結合たんぱく質の活性化又は不活性化をそれぞれ制御する複数種類の制御物質を含む、請求項２に記載の計算方法。
【請求項４】
前記制御物質は、対応するＧＴＰ結合たんぱく質に対する、グアニンヌクレオチド交換因子（ＧＥＦ）又はＧＴＰアーゼ活性化たんぱく質（ＧＡＰ）を含む、請求項３に記載の計算方法。
【請求項５】
前記培地内の前記物質は複数の物質の組合せを含み、当該組合せは、前記第１の状態及び前記第２の状態をとることが可能である、請求項１に記載の計算方法。
【請求項６】
前記培地内の前記物質は、ミオシン軽鎖（ＭＬＣ）とミオシンホスファターゼのサブユニット（ＭＢＳ）との組合せを含む、請求項５に記載の計算方法。
【請求項７】
前記一連の入力の各々は、前記培地内のＭＬＣのリン酸化及び脱リン酸化をそれぞれ制御する複数種類の制御物質を含む、請求項６に記載の計算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明はバイオテクノロジー技術を利用した計算方法に関し、特に、生体物質を計算資源として用いる計算方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータはもはや現代生活に不可欠となっている。今ではコンピュータの存在しない家庭の方が少数派であり、またコンピュータを用いない職場は数えるほどしかない。このようにコンピュータが普及したのは、半導体関連の技術の進歩とソフトウェアの進歩とによるところが大きい。またデータ通信のための社会基盤の整備も大きな役割を果たしている。
【０００３】
しかし、コンピュータの能力が高くなるにつれ、暗号化通信、遺伝子解析、地球規模での気象解析等、さらに大量かつ高速の計算資源を必要とする技術が現れてきている。従って、コンピュータの能力をさらに高める要求はさらに強くなっている。
【０００４】
現在のコンピュータの大部分はいわゆるノイマン型コンピュータであり、本質的には直列的に命令を実行するものである。そうしたノイマン型コンピュータを高速化するためにはいくつかの方策がある。
【０００５】
第１の方策は、動作速度を規定するクロック信号の周波数を高くすることである。過去のコンピュータの高速化は、この方策によって実現されてきた。
【０００６】
しかし、クロック周波数が高くなると消費電力も高まり、また信号のスキューなどを回避するために回路をさらに高集積化する必要がある。従って製造技術をさらに高度化するための技術の確立が必要であるが、それは難しい。また現状で半導体を用いた回路の大きさはそろそろ限界に近づいており、例えば配線間でのマイグレーションやメモリにおけるソフトエラーなど、高密度化ゆえに起こる問題点に対処する必要がある。実際上、そうした問題を解決することは極めて困難である。
【０００７】
第２の方策は、処理の並列化を高めることである。並列化には少なくとも２種類ある。第１の種類の並列化は、コンピュータプログラムで実現される処理に内在する、並列化可能な部分を抽出し、異なるＣＰＵ（中央演算処理装置）で実行することである。１台のコンピュータに複数のＣＰＵを搭載してもよいし、いわゆるグリッドコンピューティングのように、物理的に種々の場所に存在する多数のコンピュータを互いに通信網で接続することで並列処理を実現化してもよい。
【０００８】
しかしこの第１の種類の並列化では、必然的にハードウェアが高価となる。また、単一のＣＰＵで処理を実行する場合と比較して、複数のＣＰＵで処理を行なうためのオーバヘッドが大きくなるという問題もある。
【０００９】
第２の種類の並列化は、コンピュータのアーキテクチャそのものを見直し、本質的に並列処理が可能なアーキテクチャを採用することである。例えばデータ駆動型コンピュータ等はその典型であるが、この他にも有力な候補としてＤＮＡ（デオキシリボ核酸）コンピュータがある。
【００１０】
ＤＮＡコンピュータは、ＲＳＡ公開暗号化方式の提案者の一人でもあるコンピュータ化学者Ｌｅｏｎａｒｄ  Ａｄｌｅｍａｎ（レナード  エイデルマン）により発案され、１９９４年にその実験結果が公表されてコンピュータ技術者及び生物化学者の間に大きな波紋を広げた（非特許文献１を参照されたい。）。エイデルマンは、ＤＮＡを計算資源として用いていわゆるＮＰ完全問題のひとつであるハミルトン経路問題（Ｈａｍｉｌｔｏｎ  Ｐａｔｈ  Ｐｒｏｂｌｅｍ：以下「ＨＰＰ」と呼ぶ。）を解く実験を行ない、実際にその解を得たのである。
【００１１】
エイデルマンの提案したＤＮＡコンピュータは、ＤＮＡの持つ符号としての特性を利用して、ＨＰＰにおいて出現する「都市」とそれらを結ぶ「道」とを符号化し、さらにＤＮＡの相補性を利用して、それら都市と道とを表すＤＮＡ断片を生化学反応で結合させることにより、問題に対する解の候補（都市を表すＤＮＡと道を表すＤＮＡとが様々な組合せで連結したもの）を得る。得られた候補の中から所定の条件を充足するＤＮＡ配列を選択して解とする。
【００１２】
このＤＮＡコンピュータがノイマン型コンピュータと異なるのは、処理が、多数のＤＮＡ断片を用いて本質的に高度に並列的に行なわれるという点である（「超並列性」）。しかもＤＮＡの相補性を利用しているため、解の候補は自律的に得られ、反応の過程で特に操作を必要としない。このＤＮＡコンピューティングの技術を用いたものも既に製品化されている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００２−３１８９９２号公報
【非特許文献１】レナード  Ｍ．  エイデルマン、「組合せ問題に対する解の分子計算」、サイエンス、第２６６巻、第１１号、１０２１頁〜１０２４頁、１９９４年（Leonard  M.  Adleman,  “Molecular  Computation  of  Solutions  to  Combinatorial  Problems”,  SCIENCE,  Vol.  266,  No.  11,  pp.  1021-1024，1994）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
エイデルマンの論文発表後、種々のＤＮＡ計算手法が発表されている。しかしそれらは
いずれもエイデルマンの基本的な考え方に従いＤＮＡを計算資源として用いるものである。ＤＮＡ等以外の生化学分子を用いてコンピュータの基礎となるものを実現しようとする試みはほとんど見られない。したがって、ＤＮＡ以外の生化学分子として利用できるものを見出し、それを用いたコンピューティング技術を確立することが望ましい。
【００１４】
特に、コンピューティング技術の基礎をなしているといわれる有限状態機械、又は有限オートマトンをＤＮＡ以外を用いて実現できれば、それに基づいて今までとは異なるコンピューティング技術を発展させることが期待できる。
【００１５】
それゆえに本発明の目的は、ＤＮＡとは異なる生化学分子を用いて計算を行なうことが可能な計算方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明に係る計算方法は、生体細胞内に見出される物質を用いて計算を行なう計算方法であって、第１の状態と第２の状態とをとることが可能な物質を含む培地を準備するステップと、第１の状態と第２の状態との間の遷移を制御する物質からなる一連の入力を準備するステップと、一連の入力中の先頭の入力を培地に投入する投入ステップと、直前で入力が培地に投入された結果、培地中の物質の状態が第１及び第２の状態のいずれとなったかを読出し、その後に直前の投入ステップで投入された入力に続く入力を培地に投入する処理を、一連の入力中の第２の入力以下に対して繰返すステップと、繰返すステップの結果、培地中の物質の状態が所定の条件を充足しているか否かにしたがって、一連の入力を受理するか否かを判定するステップとを含む。
【００１７】
生体細胞内に見出され、第１及び第２の状態をとることが可能な物質を培地に準備する。この物質の状態の遷移を制御する物質からなる一連の入力を準備し、順次培地に投入する。この投入にあたっては、直前の投入によって培地中の物質の状態がどうなっているかを読出し、さらに次の物質を投入していく。こうして、一連の入力を最後まで与えた結果、培地内の物質の状態が所定の条件を充足しているか否かを判定し、その結果に応じて、当初の一連の入力を受理すべきか否かを判定する。実質的に有限オートマトンに相当する処理を生体細胞内に見出される物質を用いて実現できる。この処理は生体反応により行なわれるため、本来的に並列で実行される。また、この反応の制御は自律的に行なわれ、外部から反応を詳細に制御する必要はない。この結果、ＤＮＡ以外の生体細胞を用い、高度に並列化された計算処理を実現することが可能になる。
【００１８】
好ましくは、培地内の物質は、各々が第１及び第２の状態をとることが可能な複数種類のＧＴＰ結合たんぱく質を含む。
【００１９】
この場合、一連の入力の各々は、複数種類のＧＴＰ結合たんぱく質の活性化又は不活性化をそれぞれ制御する複数種類の制御物質を含むようにするとよい。
【００２０】
さらに好ましくは、制御物質は、対応するＧＴＰ結合たんぱく質に対する、グアニンヌクレオチド交換因子（ＧＥＦ）又はＧＴＰアーゼ活性化たんぱく質（ＧＡＰ）を含む。
【００２１】
ＧＥＦ及びＧＡＰによりＧＴＰ結合たんぱく質の活性化及び不活性化を容易に制御できる。
【００２２】
好ましくは、培地内の物質は複数の物質の組合せを含み、当該組合せは、第１の状態及び第２の状態をとることが可能である。
【００２３】
このような物質の組合せを用いても、ＧＴＰ結合たんぱく質を用いた場合と同様に、有限オートマトンに相当する計算処理を実現することができる。
【００２４】
より好ましくは、培地内の物質は、ミオシン軽鎖（ＭＬＣ）とミオシンホスファターゼのサブユニット（ＭＢＳ）との組合せを含む。この場合、一連の入力の各々は、培地内のＭＬＣのリン酸化及び脱リン酸化をそれぞれ制御する複数種類の制御物質を含むとよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
[第１の実施の形態]
本発明の第１の実施の形態に係る計算方法は、グアノシン三リン酸（ＧＴＰ）と結合するたんぱく質である、ＲｈｏファミリのＧＴＰ結合たんぱく質を計算資源として用いて有限オートマトンを実現するものである。ＧＴＰ結合たんぱく質は、いずれもＧＴＰアーゼ活性を持っており、以下、これらを単に「ＧＴＰアーゼ」と呼ぶ。ＧＴＰアーゼはＧＴＰ又はＧＤＰと結合してＧＴＰ複合体を形成する。ＧＴＰ複合体を形成する反応を以下「ＧＴＰアーゼ反応」と呼ぶ。
【００２６】
図１に、上記したＧＴＰアーゼ反応を図示する。図１を参照して、ＧＴＰアーゼ反応２０では、ＧＴＰアーゼが、ＧＤＰ３２と結合した不活性状態のＧＴＰアーゼ３０と、ＧＴＰ４２と結合した活性状態のＧＴＰアーゼ４０との間で状態を変える。不活性状態のＧＴＰアーゼ３０にＧＥＦ(グアニンヌクレオチド交換因子）３６を与えることで、不活性状態のＧＴＰアーゼ３０と結合していたＧＤＰ３２がＧＴＰ３４と置き換わり、ＧＴＰ４２と結合した活性状態のＧＴＰアーゼ４０が得られる。この際、ＧＤＰ３８が解離する。
【００２７】
ＧＴＰアーゼが活性化したままでは不都合なので、ＧＴＰアーゼを不活性化する反応も存在する。ＧＴＰアーゼ自体が自身を不活性化する性質を持っており、これが上記したＧＴＰアーゼ活性である。しかし、基本的には図１に示すように、活性化したＧＴＰアーゼ４０にＧＡＰ（ＧＴＰアーゼ活性化たんぱく質）４６を与えることにより、ＧＴＰアーゼ４０と結合していたＧＴＰ４２がＧＤＰ４４と置換される。ＧＴＰ４２はＧＴＰアーゼ４０と解離してＧＴＰ４８となる。
【００２８】
このようにして、外部からの刺激に対して不活性状態のＧＴＰアーゼ３０が活性化してＧＴＰ結合型ＧＴＰアーゼ４０となることで、シグナル伝達経路の下流の標的因子を活性化する。刺激の消失に応じて活性状態のＧＴＰアーゼ４０が不活性化することで元の状態に戻る。ＧＴＰアーゼに関する反応は、活性化・不活性化という一組の反応からなる。この性質は、シグナル伝達機構を実現する上で重要な役割を果たしている。
【００２９】
本実施の形態では、上記したＧＴＰアーゼの二つの状態（ＧＴＰ結合型とＧＤＰ結合型）に、従来のコンピュータにおける情報の表現方法である「１」と「０」（又はその逆）としての役割を割当てる。ＧＴＰアーゼとして知られているたんぱく質には複数種類があるので、利用可能なＧＴＰアーゼの数をｍとすると、このｍ種類のＧＴＰアーゼによって、ｍビットのＧＴＰアーゼ符号語を表現することができる。
【００３０】
図２に、本実施の形態におけるＧＴＰアーゼ符号語５０の構成について示す。図２を参照して、ＧＴＰアーゼ符号語５０は、ビット１９０，１９２，１９４，…，１９６，…，１９８からなるｍビットを含む。１ビット、例えばビット１９６は、ある種類のＧＴＰアーゼによりあらわされる。すなわちこの１ビットは、対応するＧＴＰアーゼがＧＴＰ結合型２１０か、ＧＤＰ結合型２１２により表される。ＧＴＰアーゼをＧＴＰ又はＧＤＰのいずれと結合させるかは、このＧＴＰアーゼに対応したＧＥＦ又はＧＡＰを対象の細胞培養組織中に投入することにより制御できる。
【００３１】
本実施の形態では、細胞培養組織中のＧＴＰアーゼの状態により表されるＧＴＰアーゼ符号語５０を、有限オートマトンの一つの状態に割当てる。ＧＴＰアーゼの数は一定であるから、符号語５０により表される状態の数も有限である。
【００３２】
ある生体物質内に存在するＧＴＰアーゼの各々については、ＧＥＦ／ＧＡＰを与えたときの振舞いは予め決定されている。したがって、複数のＧＴＰアーゼを含む生体物質にある組合せのＧＥＦ／ＧＡＰを与えたときの生体物質内のＧＴＰアーゼの状態は、与えられたＧＥＦ／ＧＡＰの組合せによって決まる。その状態でさらに次のＧＥＦ／ＧＡＰが与えられる。これにより、生体物質内のＧＴＰアーゼの次の状態が定まる。こうした動作を繰り返し実行することができる。したがって、この生体物質は一種の有限オートマトンを構成すると考えられる。
【００３３】
図３に示すように、この有限オートマトンに対する入力シーケンス２２０はｎ個の入力Ｘ１〜Ｘｎを含む。一つの入力は、上記したｍ種類のＧＴＰアーゼに対応する、ＧＥＦ及びＧＡＰの組のうちいずれか一方（以下「ＧＥＦ／ＧＡＰ」と表記する。）を含む。例えば入力Ｘ１は、１番目のＧＴＰアーゼに対するＧＥＦ又はＧＡＰであるＸ１１と、２番目のＧＴＰアーゼに対するＧＥＦ又はＧＡＰであるＸ１２とを含み、以下同様である。これら入力は、対応するＧＴＰアーゼの活性化状態と不活性化状態との間の遷移を制御する制御物質であるということができる。
【００３４】
図４に、本実施の形態に係る計算方法を実施するためのシステムのブロック図を示す。図４を参照して、このシステム２３０は、所定の生体細胞を培養する培地であって、有限オートマトンとして動作する培地２４２と、培地２４２中の所定のＧＴＰアーゼの状態を検出するための、センサからなる検出部２４４と、検出部２４４の検出結果にしたがって、培地２４２の中のＧＴＰアーゼの状態を読出すための読出部２４６と、入力シーケンスＸの中から順に入力Ｘｉを選択して培地２４２に与え、読出部２４６により読出された結果を確認して次の入力Ｘｉ−１を与える、という作業を入力シーケンスＸの最後まで繰返す制御部２４０とを含む。本実施の形態では、入力シーケンスＸの最後まで培地２４２に供給したときの読出部２４６の読出結果が所定の受理条件を充足していれば、培地２４２により表される有限オートマトンは入力シーケンスＸを受理するものとし、それ以外の場合には入力シーケンスＸは受理されないものとする。
【００３５】
図５に、このシステム２３０により実現される有限オートマトン２６０の理論的枠組を模式的に示す。図５を参照して、有限オートマトン２６０は、入力シーケンスＸが一つずつ順番に記録された入力テープ２６２と、入力テープ２６２に記録された入力Ｘ１，Ｘ２，…を順番に読出す読出ヘッド２６６と、内部に状態を保持し、直前の状態と読出ヘッド２６６の読出結果とによって次の状態に状態を変化させる読出制御部２６４とを含む。入力テープ２６２に記録された入力シーケンスが図３の入力シーケンスＸに相当し、読出ヘッド２６６が培地２４２に与えられるＧＥＦ／ＧＡＰに相当し、読出制御部２６４が培地２４２（の内部のＧＴＰアーゼの状態）に相当する。
【００３６】
図６に、この有限オートマトン２６０の状態遷移の例を示す。初期状態では、図４に示す培地２４２中のＧＴＰアーゼの状態がＳ０であるものとする。入力Ｘ１が培地２４２に与えられることにより、反応２８２が培地２４２中のＧＴＰアーゼに生じ、その結果、状態はＳ１になる。さらに次の入力Ｘ２が与えられると次の反応２８６が生じ、その結果、次の状態はＳ２になる。以下同様に入力の投入と反応とが進み、ｎ番目の入力Ｘｎが投入されて生じた反応２９２の結果、培地２４２の状態はＳｎとなる。この状態Ｓｎが予め定められた受理条件を満足するか否かにより、入力シーケンスＸが受理可能か否かが判定できる。
【００３７】
図７は、図４に示すシステム２３０を用いて上記した有限オートマトンを実現するための手順を示す。図７を参照して、まずステップ３００で、複数のＧＴＰアーゼを含む培地を準備する。ステップ３０１で、これらＧＴＰアーゼに対するＧＥＦ／ＧＡＰの組合せを含む入力シーケンスＸを準備する。ステップ３０２で、入力シーケンスＸ中の最初の入力を培地に投入する。
【００３８】
続いてステップ３０３では、直前に投入した入力に続く入力を選択する。ステップ３０４では、入力が入力シーケンスの最後まで完了したか否かを判定する。完了していればステップ３１４に進み、さもなければステップ３０６に進む。
【００３９】
ステップ３０６では、選択した入力を培地２４２に投入し、ステップ３０８で培地２４２内での反応を進めさせる。ステップ３１０で、培地２４２中のＧＴＰアーゼの状態を検出する。ステップ３１２では、検出されたＧＴＰアーゼの状態に基づき、培地２４２の状態を読出す。続いてステップ３０３に進み、次の入力の選択を行なう。
【００４０】
ステップ３０４で全ての入力の投入が完了したと判定されると、ステップ３１４において、培地２４２の最後の状態が受理条件を満足しているか否かを判定する。受理条件が満足されていればステップ３１６で入力シーケンスＸが受理可能と判定し、さもなければステップ３１８で入力シーケンスＸが受理不可能と判定される。
【００４１】
以上の手順により、複数種類のＧＴＰアーゼを含む培地２４２を有限オートマトンとして動作させることが可能になる。
【００４２】
本実施の形態によれば、シリコンのハードウェア上ではなく、培地というウェットウェアによって有限オートマトンを実現することができる。もちろん、読出制御部２６４などは既存のコンピュータと試薬の投入装置とを利用して実現可能であるが、オートマトンの本体が培地とその中に含まれる複数種類のＧＴＰアーゼにより実現される点が従来と異なっている。なお、読出制御部２６４の状態に応じて何らかの出力を出すようにすれば、この有限オートマトンを有限状態機械として動作させることもできる。
【００４３】
本実施の形態では、ＤＮＡを用いず、ＧＴＰアーゼを含む培地２４２を有限オートマトンとして動作させることができる。有限オートマトンは単純なものであるが、計算理論の基礎をなすものであり、したがって本実施の形態の考え方を用いることにより、ＧＴＰアーゼを用いた計算方法を実現することができる。
【００４４】
［第２の実施の形態］
上記した第１の実施の形態では、ＧＴＰアーゼを用いて有限オートマトンを実現した。しかし本発明はＧＴＰアーゼを用いたものには限定されない。たとえば、二つの状態をとり、それら二つの間の状態での遷移を制御できるような物質の組合せであれば、どのようなものでも利用できる。第２の実施の形態に係るシステムは、ＭＬＣとＭＢＳとの間の関係を利用する。
【００４５】
図８（Ａ）を参照して、ＭＢＳ３３０は、ＭＢＳキナーゼと呼ばれる酵素によりリン酸化され、リン酸３３４を持つＭＢＳ３３２となる。リン酸化されたＭＢＳ３３２は不活性である。このＭＢＳ３３２は、ＭＢＳ−ホスファターゼと呼ばれる酵素により脱リン酸化され、ＭＢＳ３３０となる。ＭＢＳ３３０は活性である。
【００４６】
一方、図８（Ｂ）を参照して、ＭＬＣ３５４は不活性であるが、ＭＬＣ−キナーゼと呼ばれる酵素によりリン酸３５２と結合し、活性化したＭＬＣ３５０となる。活性化したＭＬＣ３５０は、ＭＬＣ−ホスファターゼと呼ばれる酵素により脱リン酸化されて不活性のＭＬＣ３５４に戻る。一方、ＭＬＣの存在下では、ＭＢＳは脱リン酸化される。
【００４７】
これらの関係を表したのが図９（Ａ）である。図９（Ａ）を参照して、「１」はリン酸化された状態を表し、「０」は脱リン酸化された状態を表す。ＭＬＣはリン酸化された状態と脱リン酸化された状態との二つを持ち、ＭＢＳも同様に二つの状態を持つ。両者の組合せは２×２で４通りある。しかし前述したとおり、ＭＬＣの存在下ではＭＢＳは脱リン酸化される。したがって、図９（Ａ）において矩形３７０及び３７２で示した部分の「１」は「０」となる。
【００４８】
以上をまとめると、図９（Ｂ）のようになる。図９（Ｂ）を参照して、ＭＬＣとＭＢＳとは、混在した状態では二つの状態Ｓ１とＳ０とのいずれか一方となる。状態Ｓ１ではＭＬＣがリン酸化されており、ＭＢＳは脱リン酸化されている。状態Ｓ０ではＭＬＣとＭＢＳとの双方が脱リン酸化されている。
【００４９】
この状態遷移を図示したのが図１０である。ＭＬＣ及びＭＢＳについて図１０に示す状態遷移図が書けるため、これを実施の形態１と同様にオートマトンとしてウェットウェアで実現することができる。この場合、実施の形態１におけるＧＴＰアーゼに代えてＭＬＣ及びＭＢＳの組合せを用い、ＧＥＦ／ＧＡＰに代えてＭＬＣ−キナーゼ及びＭＬＣ−ホスファターゼを制御物質として用いるようにすればよい。
【００５０】
以上のとおり、本発明に係る方法によれば、生体細胞内の物質を用いて有限オートマトンを実現することができる。有限オートマトンを実現できるということは、有限オートマトンを基礎とした計算理論による計算機構をやはり生体細胞内の物質を用いて実現できるということを意味する。また、生体細胞内の物質を用いるため、反応は本来的に同時並列的に行なわれる。これは、計算処理が同時並列的に実行されることを意味する。したがって、高度の並列性を実現することができる。
【００５１】
なお、以上の実施の形態では、ある投入物に対してそれにより生ずる物質の組合せが単一であるような、アトミックな反応を用いている。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されず、ある投入物に対してシグナル伝達経路により複数の物質の組合せが生じるような場合にも適用可能である。
【００５２】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】ＧＴＰアーゼ反応を模式的に示す図である。
【図２】ＧＴＰアーゼによる符号語の構成を示す図である。
【図３】第１の実施の形態における入力シーケンスを模式的に示す図である。
【図４】第１の実施の形態を実現するシステムのブロック図である。
【図５】第１の実施の形態により実現される有限オートマトンの構成を模式的に示す図である。
【図６】第１の実施の形態を実現するシステムでの反応の経路を模式的に示す図である。
【図７】第１の実施の形態に係るシステムを用いて有限オートマトンを実現するための手順を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態で使用されるＭＬＣ及びＭＢＳのリン酸化及び脱リン酸化反応を模式的に示す図である。
【図９】第２の実施の形態におけるＭＬＣ及びＭＢＳの組合せにより表される状態を表形式で説明する図である。
【図１０】第２の実施の形態におけるＭＬＣ及びＭＢＳの組合せにおける状態遷移図である。
【符号の説明】
【００５４】
５０  ＧＴＰアーゼ符号語
２２０  入力シーケンス
２３０  第１の実施の形態に係る方法を実現するシステム
２４０  制御部
２４２  培地
２４４  検出部
２４６  読出部
２６０  オートマトン
２６２  入力テープ
２６４  読出制御部
２６６  読出ヘッド
【図１】
2007164246.tif 000003
【図２】
2007164246.tif 000004
【図３】
2007164246.tif 000005
【図４】
2007164246.tif 000006
【図５】
2007164246.tif 000007
【図６】
2007164246.tif 000008
【図７】
2007164246.tif 000009
【図８】
2007164246.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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