早在上个世纪末,就有科学家尝试DNA存储信息,艺术家 Joe Davis 和哈佛大学的研究员,将一副名为《小维纳斯》(Micro Venus)的图案存储到了 DNA 短链中。这个图案编码简易,白色的地方标记为 0、黑色的线条部分标记为 1,文件大小只有 35字节,用了 28 个核苷酸长度的 DNA 链条来存储。
常见的 DNA 测序技术中,必须要将所有的碱基串一次性读取完,才能够获得信息。要么不读取,要么全读取。如果只想要数据中的某一个小片段,就会非常麻烦。2016 年,微软公司和华盛顿大学的科学家发表了一项研究,可以在 DNA 已经存储的信息中搜索到指定的图像,定位后,用酶来复制所需的 DNA 片段,然后只需要读取这一小段就可以。
随机读取是解决了,解读问题又随之而来,要让 DNA 存储离商用更进一步,还需要解决合成速度和成本问题。
现在合成速度是每秒存储上千个字节(KB),成熟的云存储方案已经有每秒千兆字节(GB)以上。这意味着,编写 DNA 的速度还需要提升 6 个数量级。如何让提升数据处理量?就像并行计算能够提升数据处理速度,科学家希望 DNA 在合成时也可以并行多条,同时处理。
2021 年,微软开发出首个纳米级 DNA 存储器,能够在每个平方厘米的区域上,同时合成2650条碱基序列。这个新的技术把原来同时合成碱基序列的数字从个位提升到了千位。这个吞吐量,让DNA合成速度变成了每秒兆字节(MB)。
更大的吞吐量,也就意味着更低的成本。现在 DNA 存储的成本是每万亿字节(TB)8 亿美元。尽管磁带存储成本已经降到了每万亿字节 16 美元以下,看起来,DNA存储似乎毫无竞争力。但现实生活中的大型数据中心的维护成本极高,还要定期更新硬件;DNA 存储密度大、体积小、可以长时间不变质的优势就变成了降维打击。Twist Bioscience 最近在一份市场报告中强调,这种技术能够帮助科技企业在“大规模、低功耗”情况下更有效地部署。