Almacenamiento paralelo de datos moleculares mediante la impresión de bits epigenéticos en el ADN

Área de la Ciencia:

• Biotecnología
• Biología molecular
• Almacenamiento de datos

Sus antecedentes:

• El almacenamiento de datos de ADN ofrece una densidad superior, longevidad y eficiencia energética en comparación con las tecnologías basadas en silicio.
• La síntesis directa de ADN para la escritura de datos actualmente consume mucho tiempo y es costosa.
• Los métodos de almacenamiento de ADN existentes tienen limitaciones en cuanto a escalabilidad y accesibilidad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia paralela sin síntesis para escribir datos arbitrarios en el ADN.
• Establecer una solución de almacenamiento de datos de ADN rentable y escalable.
• Demostrar la aplicación práctica del almacenamiento de datos de ADN por no expertos.

Principales métodos:

• Utilizó la metilación enzimática guiada de autoensamblaje para introducir modificaciones epigenéticas como bits de información.
• Se empleó un enfoque de impresión de tipo móvil molecular con 700 tipos de ADN y cinco plantillas.
• Desarrolló plataformas automatizadas para la escritura de datos sin síntesis y la secuenciación de nanoporos de alto rendimiento para la recuperación de datos.

Principales resultados:

• Logró una escritura sin síntesis de aproximadamente 275.000 bits en el ADN con 350 bits por reacción.
• Se han codificado y recuperado patrones epigenéticos complejos con algoritmos que resuelven 240 patrones de modificación por reacción de secuenciación.
• Habilitado la implementación de almacenamiento de ADN distribuido y personalizado por 60 voluntarios sin experiencia previa en biolab.

Conclusiones:

• El marco de bits de información epigenética presenta una nueva modalidad paralela, programable, estable y escalable para el almacenamiento de datos de ADN.
• Este enfoque supera las barreras económicas y de tiempo de la síntesis de ADN de novo para el almacenamiento de datos.
• El marco desarrollado abre caminos para el almacenamiento práctico de datos y funciones de doble modo en sistemas biomoleculares.