Mais au début, la logique du développement de la recherche dans ce domaine allait dans un autre sens. On a commencé à utiliser les molécules d'ADN comme des «structures de calcul parallèles » purement physiques. Ceci a commencé en 1994, quand Leonard Adleman, professeur d'informatique de l'University of Southern California, a proposé un algorithme utilisant l'ADN pour résoudre l'une des versions du «problème du commis-voyageur » [49]. C'est l'une des expression du problème du chemin d'accès Hamiltonien, dans des tâches mathématiques difficiles (Hamiltonian Path Problem ou HPP), et il est relié au tri d'un très grand nombre de solutions possibles pour trouver le chemin optimal. C'est en utilisant « l'informatique de l'ADN » qu'Adleman a résolu le problème pour 7 villes et 13 autoroutes entre celles-ci, lorsque vous avez besoin d'établir l'itinéraire le plus court pour visiter chacun de ces villes une seule fois. Il n'a fallu qu'une semaine pour trouver la réponse, alors que les ordinateurs traditionnels auraient eu besoin de plusieurs années. On utilisait pour ce faire un phénomène de base, typique des molécules d'ADN: la capacité de ses chaînes solitaires à la reconnaissance mutuelle complémentaire. Ce phénomène consiste, en ce que tout fragments de chacune des deux chaînes d'ADN en solution (ou dans les chromosomes d'une cellule vivante) va retrouver seulement son propre, homologue image-miroir , et reconstitue une spirale double normale. Ce phénomène est une manifestation des propriétés communes aux biostructures hautement organisées et aux structures polymères, à l'auto-assemblage. C'est ainsi qu'in vitro ou in vivo que s'auto-assemblent les ribosomes, les membranes, chromosomes, les virus et les phages. Y compris l'ADN à chaine unique. Le succès et la vitesse des recherches mutuelles spontanées des moitiés de l'ADN , en tant qu'acte d'auto-organisation (d'auto-assemblage) ont fourni le moyen de tri à grande vitesse dans le « problème du commis-voyageur ». Les causes de cette reconnaissance mutuelle rapide et précise des moitiés d'ADN étaient inconnues jusqu'à une date récente. Mais ceci est extrêmement important pour la mise en place effective d'un ordinateur à l'ADN, et cette question est examinée ci-dessous. Voici plus de détails sur le modèle d'Adleman, comme sa logique et la notre sont fondamentalement différentes. Comme nous l'avons évoqué (et pas seulement nous) nous croyons, que la voie, qu'a choisi Adleman et ses nombreux disciples, en utilisant l'ADN comme une structure de calcul, est mal évaluée, en tant que calculateur ADN . David Gifford, l'un des grands experts en calcul informatique, qui est l'un des premiers à avoir soutenu Adleman, a dit, que «ça n'est pas un ordinateur moléculaire», et que cette technique «..ne peut traiter que certains types de problèmes combinatoires, ce n'est pas un ordinateur universel, programmable de type IBM PC » [50]. Pour comprendre pourquoi, nous et Gifford avons raison, jetons un bref coup d'œil à la méthode Adleman. Il a représenté chaque ville comme un segment d'ADN simple brin ( de 20 bases) avec des séquences aléatoires. Les routes entre deux villes ont été représentées sous forme de segments d'ADN simple brin complémentaires aux ADN simple brin de 20 bases, qui chevauchent les demi distances entre les villes . Ce faisant on applique la règle canonique d'accouplements des bases des ADN à double brin: Adénine-Thymine, Guanine-Cytosine. Le chemin entre les 7 villes commence avec le fragment d'ADN double brin, qui relie les deux villes quelconques. Il est important, que nombre des fragments d'ADN, désignant une ville particulière, puisse être supérieur à un. Puis 100 milliards d'« ADN-ville » et « chemins d'ADN » marqués radioactivement, ont été mélangés dans une éprouvette, et répliqués in vitro par amplification enzymatique de l'ADN. Sur ce, comme l'estime Adleman, « l'ADN computing » se termine. Plus avant, pour obtenir la réponse: le meilleur chemin entre les villes (certaines fractions de l'ADN), le mélange réactif avec « la réponse » était séparé par électrophorèse, dans le but , d'obtenir tous les chemins, allant du "Départ" à « l'Arrivée ». Puis on extrayait les chemins, qui ne passaient qu'une seule fois à travers les 7 villes; on extrayait les chemins entre 7 villes différentes. Et si on découvrait des fractions de « chemins ADN » après cette phase, elles étaient considérées comme les meilleurs (« les gagnantes »). C'est là qu'était la « solution » du problème du «voyageur de commerce». Dans le processus de recherche d'une telle «solution» étaient impliqués des milliards d'actes de « reconnaissances » d'ADN simple brins, et des milliards de réplications enzymatiques spontanées de ces molécules (non programmés par l'homme) parallèles, survenant rapidement, complémentaires et spontanées. Simultanément, avec une consommation réduite de temps et d'énergie il se forme quelque chose comme « une soupe génétique ». Une telle vitesse et l'exactitude des processus moléculaires est impensable pour les opérations équivalentes dans les ordinateurs électroniques numériques, qui utilisent des vecteurs déterministes de traitement de l'information. Dans le cas de «l'ADN computing », c'est un fait, on utilise des traitements parallèles non déterministes de grands volumes alphanumériques (des quartets nucléotides de l'ADN).
