Almacenar archivos de imagen en mezclas que contienen moléculas pequeñas sintetizadas a medida supone un hito para el almacenamiento molecular de datos, informan investigadores.
En total, los investigadores almacenaron más de 200 kilobytes de datos, la mayor cantidad almacenada hasta la fecha mediante moléculas pequeñas, según afirman. No es mucha información en comparación con los métodos tradicionales de almacenamiento, pero sí supone un avance significativo en el almacenamiento con moléculas pequeñas, señalan.
«La gran cantidad de moléculas pequeñas únicas, la cantidad de datos que podemos almacenar y la fiabilidad de la lectura de los datos ofrecen perspectivas muy prometedoras para ampliar aún más esta capacidad», afirma el coautor Jacob Rosenstein, profesor adjunto de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Brown.
Cada vez más datos
A medida que el universo de datos sigue expandiéndose, los investigadores buscan métodos de almacenamiento nuevos y más compactos. Al codificar datos en moléculas, quizá sea posible almacenar el equivalente a terabytes de datos en apenas unos milímetros de espacio.
La mayor parte de la investigación sobre almacenamiento molecular se ha centrado en polímeros de cadena larga, como el ADN, conocidos portadores de información biológica. Sin embargo, el uso de moléculas pequeñas puede ofrecer ventajas frente a los polímeros largos. Es posible que las moléculas pequeñas sean más fáciles y baratas de producir que el ADN sintético y, en teoría, tengan una capacidad de almacenamiento aún mayor.
Los investigadores llevan tiempo buscando formas de hacer viable y escalable el almacenamiento de datos con moléculas pequeñas.
Para almacenar datos, el equipo utiliza pequeñas placas metálicas con 1.500 diminutos puntos de menos de un milímetro de diámetro. Cada punto contiene una mezcla de moléculas. La presencia o ausencia de distintas moléculas en cada mezcla indica los datos digitales. El número de bits de cada mezcla puede llegar a ser tan grande como la biblioteca de moléculas distintas disponibles para mezclar. Después, los datos pueden leerse con un espectrómetro de masas, capaz de identificar las moléculas presentes en cada pocillo.
En un artículo publicado el año pasado, el equipo mostró que podía almacenar archivos de imagen del orden de kilobytes mediante algunos metabolitos comunes, las moléculas que los organismos utilizan para regular el metabolismo.
En este nuevo trabajo, los investigadores pudieron ampliar enormemente su biblioteca —y, por tanto, el tamaño de los archivos que podían codificar— al sintetizar sus propias moléculas.
Ampliar el almacenamiento molecular de datos
El equipo fabricó sus moléculas mediante reacciones de Ugi, una técnica que se utiliza a menudo en la industria farmacéutica para producir rápidamente grandes cantidades de compuestos diferentes. Las reacciones de Ugi combinan cuatro grandes clases de reactivos (una amina, un aldehído o una cetona, un ácido carboxílico y un isocianuro) para formar una molécula nueva.
Al utilizar distintos reactivos de cada clase, los investigadores pudieron producir rápidamente una amplia variedad de moléculas diferentes. Para este trabajo, el equipo combinó cinco aminas distintas, cinco aldehídos, 12 ácidos carboxílicos y cinco isocianuros para crear 1.500 compuestos distintos.
«La ventaja aquí es la posibilidad de ampliar la biblioteca», afirma Rubenstein. «Usamos apenas 27 componentes distintos para crear en un día una biblioteca de 1.500 moléculas. Eso significa que no tenemos que salir a buscar 1.500 moléculas únicas».
A continuación, el equipo utilizó subbibliotecas de compuestos para codificar sus imágenes. Usaron una biblioteca de 32 compuestos para almacenar una imagen binaria del dios egipcio Anubis. También utilizaron una biblioteca de 575 compuestos para codificar un dibujo de un violín de Picasso de 0,88 megapíxeles.
La gran cantidad de moléculas disponibles para las bibliotecas químicas también permitió a los investigadores explorar otros métodos de codificación que hacían más fiable la lectura de los datos. Aunque la espectrometría de masas es muy precisa, no es perfecta. Por eso, como cualquier sistema utilizado para almacenar o transmitir datos, este sistema necesitará algún tipo de corrección de errores.
«La forma en que diseñamos las bibliotecas y leemos los datos incluye información adicional que nos permite corregir algunos errores», afirma el primer autor, Chris Arcadia, estudiante de posgrado. «Eso nos ayudó a agilizar el flujo de trabajo experimental y, aun así, alcanzar tasas de precisión de hasta el 99%».
Los investigadores señalan que aún queda trabajo por hacer para llevar esta idea a una escala útil. Sin embargo, la capacidad de crear grandes bibliotecas químicas y utilizarlas para codificar archivos cada vez mayores sugiere que el método puede ampliarse.
«Ya no estamos limitados por el tamaño de nuestra biblioteca química, lo cual es muy importante», afirma Rosenstein. «Ese es el mayor avance. Cuando empezamos este proyecto hace unos años, debatíamos si algo de esta escala era siquiera viable desde el punto de vista experimental. Por eso es muy alentador haberlo conseguido».
El estudio se publica en Nature Communications. La financiación del trabajo corrió a cargo de DARPA y la Fundación Nacional de Ciencias.
Fuente: Universidad de Brown
