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Solucionando los errores del almacenamiento en ADN

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Varias instituciones académicas están trabajando en el desarrollo de una tecnología que permita almacenar datos en forma de código de ADN, pero de momento los sistemas que han creado generan altas tasas de error. Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Texas, ha diseñado un método para reducir drásticamente este problema.

Las tecnologías de almacenamiento en ADN prometen ofrecer una densidad de datos unca vista en ningún soporte actual, pero por el momento no se ha logrado crear un sistema verdaderamente viable a nivel comercial. Los científicos e ingenieros involucrados en este campo continúan trabajando para lograrlo, pero se enfrentan a diferentes problemas, como es la elevada tasa de errores que se generan con las tecnologías actuales.

Ahora, el diario PNAS, perteneciente a la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos, ha publicado un trabajo realizado por un nutrido equipo de investigadores de la Universidad de Texas (Estados Unidos), en el que plantean una forma de abordar este problema. Como explican en su investigación, el ADN sintético se considera cada vez más como el mejor medio para almacenar cantidades masivas de información a largo plazo, pero actualmente presenta muchos errores en los procesos de síntesis y secuenciación de ADN.

Frente a este problema, plantean una solución que han denominado HEDGES (Hash Encoded, Decoded by Greedy Exhaustive Search), capaz de corregir os tres tipos principales de errores que se producen en el almacenamiento en ADN, que corresponden a las inserciones, las eliminaciones y las sustituciones de fragmentos de código genético. Esto permite restaurar la sincronización para la corrección de errores a través de un código externo estándar, que se encuentra intercalado entre las cadenas de nucleótidos.

Además, afirman que su método permite incorporar una amplia clase de restricciones de secuencia definidas por el usuario, por ejemplo, para evitar el exceso de repeticiones o desequilibrios del contenido de guanina-citosina. Mediante las pruebas que han realizado, tanto con simulaciones de silicio como con ADN sintetizado, han logrado desarrollar un modelo estadístico que se puede aplicar a conjuntos de datos mucho más grandes que hasta la fecha.

Como explican en su artículo, el rendimiento que son capaces de calcular para su tecnología habilita la posibilidad de recuperación de datos sin errores a una escala de petabytes y exabytes, con un porcentaje de error estimado en un 10%. Por ello, afirman que HEDGES podría encontrar aplicaciones en la codificación de la información para el almacenamiento en ADN a gran escala.

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