Lösung von Labyrinthe mit Einzelmolekül-DNA-Navigatoren

Der Bereich der intelligenten Nanorobotik basiert auf dem großen Potenzial molekularer Geräte mit Informationsverarbeitungsmöglichkeiten. In einer neuen Studie, die den Trend zu DNA-basierten Informationsträgern unterstützt, haben Wissenschaftler ein DNA-Navigatorsystem entwickelt, das Einzelmoleküle, parallele, tiefgründige Suchvorgänge auf einer zweidimensionalen Origami-Plattform durchführen kann.

Pathfinding Operationen mit DNA-Navigatoren nutzen einen lokalisierten Strangtausch-Kaskadenprozess, der an einer einzigartigen Auslösestelle auf der Origami-Plattform initiiert wird. Die automatische Progression entlang der Pfade wird durch DNA-Hairpins ermöglicht, die eine universelle Traversalsequenz enthalten. Per Design kann jeder Einzelmolekülnavigator autonom jeden der möglichen Wege durch einen in der Studie konstruierten, mit 10 Knoten verwurzelten Baum erkunden. Die Labyrinthe entsprach einem Baum mit einem Eingang an der Wurzel und einem Ausgang durch eines der Blätter. Die von Jie Chao und Mitarbeitern durchgeführte Studie führte dazu, dass alle Wege der DNA-Navigatoren untersucht wurden, um einen bestimmten Lösungsweg zu extrahieren, der ein bestimmtes Paar von Anfangs- und Endpunkten im Labyrinth verband. Infolgedessen wurde der Lösungsweg klar auf der Origami-Plattform festgelegt und mit Hilfe der Einzelmolekülabbildung veranschaulicht. Der Ansatz ist nun in Nature Materials veröffentlicht und beschreibt die Realisierung von molekularen Materialien mit eingebetteten biomolekularen Rechenfunktionen für den Betrieb auf der Ebene des Einzelmoleküls mit dem Potenzial, intelligente Nanoroboter für zukünftige Anwendungen in Industrie und Medizin zu entwickeln.

Ausgereifte molekulare Werkzeuge wurden in der Vergangenheit eingesetzt, um molekulare Maschinen zu entwickeln, die chemische, photonische oder elektrische Energie in rotierende oder lineare Bewegungen im Nanobereich umwandeln. So kann beispielsweise die Brownsche Bewegung im Nanobereich durch DNA-Hybridisierungsreaktionen kontrolliert in gezielte Bewegungen innerhalb von DNA-basierten Nanomaschinen umgewandelt werden. Solche DNA-basierten Maschinen arbeiten autonom, indem sie einem eingebetteten „molekularen Programm“ folgen, das als Kaskadenreaktion vorgefertigt wurde, die manuell über einen externen Stimulus für jeden Schritt der Operation ausgelöst wird.

Der Fokus des Feldes hat sich allmählich verschoben, um DNA-basierte Logikschaltungen mit Aptameren und DNAzymen zu realisieren, um molekularlogische Gates zu entwerfen. So integrierten Stojanovic und seine Mitarbeiter 2006 mehr als 100 DNA-Logikgatter, um eine Automatisierung namens MAYA-II zu entwickeln, die ein Spiel von Tic-Tac-Toe spielt. Vorangegangene Studien zeigten ein enzymfreies Computersystem, das auf Hybridisierungskettenreaktionen (HCR) basiert, um Logik-Gates und Logik-Schaltungen für eine robustere und effizientere Leistung als die Originalsysteme zu erstellen.

In der vorliegenden Studie von Chao et al. wurde das gleiche Grundprinzip des HCR-Reaktionsschemas in einem anderen Berechnungskontext verwendet, um ein Einzelmolekül-DNA-Navigatorsystem zu entwickeln. Die Plattform untersuchte alle möglichen Wege durch ein Baumdiagramm, das auf einer Origami-Struktur als einfach verbundenes Labyrinth ohne zyklische Pfade aufgebaut war. Solche DNA-Origami-Strukturen sind von Natur aus informationsträchtige Nanostrukturen mit klar definierter nanoskaliger Geometrie. Das Labyrinth könnte durch die Proximale Strang-Austauschkaskade (PSEC) basierend auf Hybridisierungskettenreaktionen untersucht werden. Die Forscher zeigten, dass ein System mit einer großen Anzahl von Einzelmolekül-DNA-Navigatoren gemeinsam eine parallele Tiefensuche (PDFS) am Baum durchführen könnte, um Labyrinthlösungen innerhalb von 2D-Origami effizient durchzuführen. Zunächst führten die Forscher Studien durch, um das PSEC-Design zu testen.

Das Proximale Strang-Austauschkaskadensystem (PSEC) (Funktionsprinzip des DNA-Navigators) wurde auf einem rechteckigen Origami-Substrat aus drei Komponenten ermöglicht, zu dem die physikalische Umsetzung eines Baumdiagramms, Vollstränge und eines Initiatorstrangs gehörte. Leerstandsflächen ohne Klammererweiterungen entsprachen den Wänden im Labyrinth und verhindern die Ausbreitung der Strangtauschkaskade. Der Ein- und Ausgang wurden definiert und mit ENT bzw. EXIT bezeichnet. In der zweiten Komponente wurden zwei Arten von DNA-Hairpins, T1 und T2, als Treibstoffe verwendet, um die PSEC im Baumdiagramm zu steuern. Die beiden Haarnadeln koexistierten metastabil in Lösung, um den PSEC-Prozess mit freier Energie zu hybridisieren und zu betreiben.

Konstruktiv werden Informationen nur in Anwesenheit eines Initiators (Initiator I) durch das Netzwerk verbreitet. Nach Zugabe von Initiator I wurde PSEC mittels Rasterkraftmikroskopie (AFM) durchgeführt und beobachtet. Um eine etablierte Formation zu visualisieren, ermöglichten die Wissenschaftler die DNA-Navigator-basierte Formation der Zahl 2017 als Proof-of-Principle. Eine weitere Technik, die als DNA-PAINT bekannt ist, wurde als Einzelmolekül, hochauflösende Bildgebungstechnik eingesetzt, um molekulare Merkmale auf der Nanoskala zu enthüllen und den PSEC-basierten Bahnbelagsprozess weiter zu untermauern. Das On-Origami-PSEC war hochspezifisch, ohne Intra- oder Inter-Origami-Crosstalk.

Die Kinetik des Prozesses wurde in der Studie auf Einzelmolekülebene mittels zeitaufgelöster Totalreflexions-Fluoreszenzmikroskopie (TIRF) in einem Aufbau mit einem vorgegebenen Startpunkt (P0) und fünf Zwischenschritten (P1-P5) untersucht. Die Fluoreszenz im Aufbau wurde mittels Fluoreszenzresonanz-Energietransfer (FRET) abgeschreckt, und die Kaskade wurde in Echtzeit beobachtet, indem Fluoreszenzsignale kontinuierlich aufgezeichnet wurden. Die durchschnittliche Ausbreitungsgeschwindigkeit wurde mit 2,46 nm pro Minute gemessen, die Ausbreitung über die gerade Linie (54,4 nm) dauerte etwa 22 Minuten.

Die Wissenschaftler konstruierten dann das Hauptmodelllabyrinth mit 10 Knoten, die einen Eintrittsknoten A und einen Austrittsknoten J, drei Kreuzungen (B, D, E), einen Zwischenknoten (I) und vier Sackgassen (C, F, G, H) enthielten. Jeder Pfad des Labyrinths, der einem Baum mit 10 Knoten entsprach, wurde mit DNA-Forschern ab Wurzel A untersucht. Die PSEC-Reaktionen erzeugten eine Mischung aus verschiedenen Pfaden im Labyrinth, die mit AFM bestätigt wurden. Jede einzelne PSEC könnte auf einem der fünf möglichen Wege vorankommen. Die statistische Analyse der Längenverteilung ergab, dass die gemessenen Pfade gut mit den vorhergesagten Werten übereinstimmten.

Um zu verhindern, dass sich die Navigatoren über einen falschen Weg mit Sackgassen ausbreiten, entwickelten die Wissenschaftler ein Streptavidin-Biotin-Tag-basiertes Verfahren, um ungenaue Pfadnavigation selektiv zu eliminieren. Im Labyrinth wurde daher nur der richtige Weg (PABDIJ) eingeschlagen. Der in der Studie verwendete Computerkontext erlaubte die Erforschung von Pfaden durch Baumdiagramme, die auf dem Origami definiert waren. Der von den DNA-Navigatoren erforschte autonome Weg verlief unidirektional und irreversibel und drehte sich an Kreuzungen und Ecken der Origami-Plattform, wie sie konzipiert waren. Das Design ermöglichte die parallele Tiefensuche (PDFS), so dass jeder DNA-Navigator jeden der Pfade durch das gegebene Diagramm mit einer definierten Geschwindigkeit individuell erforschen kann, die größer ist als die zuvor erreichte.

Der Hauptvorteil der beschriebenen biomolekularen Computerschemata gegenüber dem konventionellen elektronischen Rechnen besteht darin, dass sie direkt mit biologisch relevanten Prozessen verbunden werden können. Infolgedessen stellen sich die Wissenschaftler translational biomedizinische Sensing- und Entscheidungsplattformen mit DNA-Origami- und Einzelmoleküldiagnostik unter Verwendung von Entscheidungsbäumen vor. Zukünftige Anwendungen werden auch einfache Sensoren oder solche sein, die mit einem molekularen Stellglied gekoppelt sind, um nachgeschaltete Molekularkaskaden auszulösen.

Mehr Informationen:
Jie Chao et al. Lösen von Labyrinthen mit Einzelmolekül-DNA-Navigatoren, Nature Materials (2018). DOI: 10.1038/s41563-018-0205-3

Renjun Pei et al. Ausbildung eines molekularen Automaten zum Spielen eines Spiels, Nature Nanotechnology (2010). DOI: 10.1038/nnano.2010.194

S. M. Douglas et al. A Logic-Gated Nanorobot for Targeted Transport of Molecular Payloads, Science (2012). DOI: 10.1126/Wissenschaft.1214081

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