Naukowcy z Rice University podjęli się ambitnego zadania stworzenia komputerów opartych na żywych komórkach bakteryjnych, które mogłyby funkcjonować jako elementy obliczeniowe przyszłości. Projekt ten, kierowany przez prof. Matthew Bennetta, wspierany jest grantem o wartości 1,99 mln dol. od National Science Foundation i ma na celu opracowanie konsorcjów mikroorganizmów integrujących wykrywanie chemiczne z sieciami elektronicznymi, co jest to krokiem w kierunku stworzenia urządzeń obliczeniowych zbudowanych z żywych komórek. Projekt zakłada, że pojedyncze bakterie, odpowiednio zmodyfikowane genetycznie, będą pełnić funkcję procesorów, a ich sieci umożliwią realizację złożonych operacji logicznych. Tego typu „biokomputery” mają potencjał łączenia biologicznej adaptacyjności i energooszczędności z cyfrową precyzją i skalowalnością, otwierając nowe perspektywy dla diagnostyki, biosensoryki i inżynierii środowiskowej. Obok systemów bakteryjnych rozwijane są również technologie neuronowe i organoidowe, które pokazują, że żywa tkanka może nie tylko przechowywać dane, ale i uczyć się, reagować na bodźce oraz przewidywać kontekst. Wciąż jednak istnieją poważne wyzwania związane ze stabilnością biologiczną, powtarzalnością wyników, ograniczeniami etycznymi oraz trudnościami technicznymi w skalowaniu.

Projekt Rice University przewiduje, że bakterie mogą działać jako mikroskopijne jednostki procesorowe. Dzięki inżynierii genetycznej mikroorganizmy zostają zaprogramowane do reagowania na określone bodźce chemiczne, które odgrywają rolę danych wejściowych. W odpowiedzi dochodzi do ekspresji genów albo wydzielania przez nie cząsteczek sygnałowych, co można interpretować jako operacje logiczne (taki tranzystor). Kolonie takich komórek mogą skończyć jako złożone sieci procesorów, a ich zdolność do analizy równoległej i adaptacji wyróżnia je w porównaniu do klasycznych komputerów. Eksperymenty potwierdzają tę koncepcję – w jednym z badań wykazano, że układy jednowarstwowe z bakteryjnymi neuronami potrafią dekodować wzorce sygnałów chemicznych i pełnić funkcje logiczne. Z kolei prace opublikowane w „Nature Communications” w 2024 r. pokazują, że mikroorganizmy mogą realizować operacje obliczeniowe przy pomocy dyfuzji i morfogenezy, tworząc w ten sposób przestrzenne sieci logiczne. Rozwija się też nurt wetware, czyli biologicznych systemów neuronowych hybrydyzowanych z elektroniką. Przykładem jest „biokomputer” CL1, stworzony przez Cortical Labs we współpracy z bit.bio, integrujący 200 tys. ludzkich neuronów z układami krzemowymi. Neurony wykazały zdolność do nauki, m.in. w grze Pong. Inny przykład to platforma FinalSpark udostępniająca badaczom dostęp do organoidów mózgowych – miniaturowych „mózgów” zdolnych do uczenia się i działających przy ultraniskim zużyciu energii.

Potencjalne zastosowania tych technologii są wyjątkowo szerokie. „biokomputery” oparte na bakteriach mogą służyć jako biosensory reagujące nawet na śladowe stężenia zanieczyszczeń. Hybrydowe systemy neuronowe mogą przewidywać i wspierać diagnostykę medyczną czy testowanie leków tam, gdzie tradycyjne symulacje zawodzą. Organoidy mogłyby posłużyć jako biologiczne interfejsy do symulacji procesów poznawczych czy neuroterapii. Technologia napotyka jednak realne ograniczenia. Mikroorganizmy są podatne na zmienne warunki środowiskowe, ich zachowanie trudno przewidzieć i standaryzować, a wyniki eksperymentów bywają trudne do powtórzenia. Organoidy i neurony generują też poważne dylematy etyczne, zwłaszcza w kontekście możliwej samoświadomości czy granic ingerencji w tkankę żywą. Skalowanie do poziomu przemysłowego to kolejna przeszkoda wymagająca czasu, zasobów i nowych standardów. Choć droga od eksperymentu do praktycznej technologii jest daleka, „biokomputery” mają szansę zrewolucjonizować obliczenia w laboratoriach, medycynie, a może nawet codziennym życiu. Ich elastyczność, energooszczędność, adaptacyjność i zdolność samonaprawy stają się przeciwieństwem krzemowych systemów, a jednocześnie zmuszają nas do przemyśleń etycznych. W tej niepewności tkwi największy potencjał, ponieważ przyszłość obliczeń może okazać się bardziej organiczna, niż kiedykolwiek sobie wyobrażaliśmy.