Investigadores de la Universidad de Brown han demostrado que es posible almacenar archivos de imágenes en soluciones de pequeñas moléculas biológicas comunes.
En un paso hacia sistemas de almacenamiento molecular que podrían almacenar vastas cantidades de datos en espacios pequeños, la investigación logró almacenar y recuperar datos almacenados en metabolomas artificiales, matrices de mezclas líquidas que contienen azúcares, aminoácidos y otros tipos de moléculas pequeñas.
El trabajo publicado en la revista PLOS ONE describe que se ha podido codificar archivos de imágenes a escala de kilobytes en soluciones de metabolitos y volver a leer la información.
“Esta es una prueba de concepto que esperamos que haga pensar a la gente sobre el uso de rangos más amplios de moléculas para almacenar información”, dijo en un comunicado Jacob Rosenstein, profesor de la Escuela de Ingeniería de Brown y autor principal del estudio. “En algunas situaciones, las moléculas pequeñas como las que usamos aquí pueden tener una densidad de información aún mayor que la del ADN”.
Otra ventaja potencial, dice Rosenstein, proviene del hecho de que muchos metabolitos pueden reaccionar entre sí para formar nuevos compuestos. Eso crea el potencial para los sistemas moleculares que no solo almacenan datos, sino que también los manipulan, realizando cálculos dentro de mezclas de metabolitos.
La idea detrás de la computación molecular surge de la creciente necesidad de una mayor capacidad de almacenamiento de datos. Para el año 2040, el mundo habrá producido hasta 3 septillones (es decir, 3 seguidos por 24 ceros) bits de datos según algunas estimaciones. Almacenar, buscar y procesar todos esos datos es un desafío abrumador, y simplemente puede que no haya suficiente silicio de calidad de chip en la Tierra para hacer esto con los chips semiconductores tradicionales.
Financiado por un contrato con DARPA (Defense Advanced Research Projects Administration) de Estados Unidos, un grupo de ingenieros y químicos de Brown ha estado trabajando en una variedad de técnicas para usar moléculas pequeñas para crear nuevos sistemas de información.
Para este nuevo estudio, el grupo quería ver si los metabolomas artificiales podrían ser una opción de almacenamiento de datos. En biología, un metaboloma es la gama completa de moléculas que un organismo utiliza para regular su metabolismo.
“No es difícil reconocer que las células y los organismos usan moléculas pequeñas para transmitir información, pero puede ser más difícil generalizar y cuantificar”, dijo Eamonn Kennedy, un asociado postdoctoral en Brown y primer autor del estudio. “Queríamos demostrar cómo un metaboloma puede codificar información digital precisa”.
Los investigadores ensamblaron sus propios metabolomas artificiales: pequeñas mezclas líquidas con diferentes combinaciones de moléculas. La presencia o ausencia de un metabolito particular en una mezcla codifica un bit de datos digitales, un cero o uno. El número de tipos de moléculas en el metaboloma artificial determina el número de bits que puede contener cada mezcla.
Para este estudio, los investigadores crearon bibliotecas de seis y 12 metabolitos, lo que significa que cada mezcla podría codificar seis o 12 bits. Miles de mezclas se colocan en pequeñas placas de metal en forma de gotas de tamaño nanolit. El contenido y la disposición de las gotas, colocadas con precisión por un robot de manejo de líquidos, codifica los datos deseados.
Luego, las placas se secan, dejando pequeñas manchas de moléculas de metabolito, cada una con información digital. Luego, los datos se pueden leer utilizando un espectrómetro de masas, que puede identificar los metabolitos presentes en cada punto de la placa y descodificar los datos.
Los investigadores utilizaron la técnica para codificar y recuperar exitosamente una variedad de archivos de imágenes de tamaños de hasta 2 kilobytes. Eso no es grande en comparación con la capacidad de los sistemas de almacenamiento modernos, pero es una prueba de concepto sólida, dicen los investigadores. Y hay un gran potencial para escalar. El número de bits en una mezcla aumenta con el número de metabolitos en un metaboloma artificial, y hay miles de metabolitos conocidos disponibles para su uso.
Hay algunas limitaciones, señalan los investigadores. Por ejemplo, muchos metabolitos interactúan químicamente entre sí cuando se colocan en la misma solución, y esto podría resultar en errores o pérdida de datos. Pero ese es un error que en última instancia podría convertirse en una característica. Puede ser posible aprovechar esas reacciones para manipular los datos, realizando cálculos en la solución.
“El uso de moléculas para el cálculo es una gran oportunidad, y solo estamos empezando a descubrir cómo aprovecharla”, dijo Brenda Rubenstein, profesora asistente de química de Brown y coautora del estudio.
“La investigación como esta desafía lo que las personas consideran posible en los sistemas de datos moleculares”, dijo Rosenstein. “El ADN no es la única molécula que se puede utilizar para almacenar y procesar información. Es emocionante reconocer que existen otras posibilidades con un gran potencial “.
Fuente: EP
