Биомолекулярное хранение данных: принципы, математические модели и особенности применения

Актуальность. Информационная эпоха порождает огромные объемы данных, создающие серьезные проблемы для традиционных методов хранения и носителей информации. Темпы роста плотности хранения на них замедляются, а срок службы не увеличивается. Затраты, связанные с традиционным хранением данных, и расходы на их обновление растут. Это делает актуальным поиск альтернативных технологий хранения данных. В последние годы горячей точкой исследований стало использование в качестве носителя информации молекулы ДНК – распространенного в природе биополимера с высокой плотностью и надежностью. В отличие от традиционных носителей, ДНК практически не требует энергии на поддержание и сохраняется в контролируемых условиях на протяжении тысяч лет. Эти характеристики указывают на потенциал ДНК как надежного, стабильного и недорогого решения для хранения данных.

Целью исследования является обобщение и анализ знаний о возможностях и вызовах, связанных с внедрением биомолекулярных технологий в информационную инфраструктуру будущего. Особое внимание уделено методам кодирования, синтеза, хранения, считывания и преобразования данных в ДНК, а также математическим моделям ДНК-архивирования. Задача исследования состоит в выявлении преимуществ и ограничений рассматриваемых технологий в условиях высоких темпов роста объемов цифровых данных.

Научной новизной работы является авторская систематизация и анализ методов, а также математических моделей ДНК-архивирования, соответствующих каждому из этапов процесса организации хранения данных в ДНК, на основании обзора современных научных исследований по рассматриваемой тематике.

Теоретическая значимость состоит в обобщении научного и практического опыта по применению методов и моделей биомолекулярного хранения цифровых данных. Полученные результаты расширяют возможности для понимания особенностей ДНК-архивирования, а также способствуют разработке новейших подходов, интегрирующих возможности молекулярной биологии, биоинформатики, нанотехнологий и информационных систем для эффективного решения задач в области управления данными.

1. Чемерис А.В. ДНК – поистине цифровая молекула // Международная конференция «Математическая биология и биоинформатика» (Пущино, Российская Федерация, 14–17 октября 2024 г.). Пущино: Институт математических проблем биологии РАН, 2024. Т. 10. С. 149–155. DOI:10.17537/icmbb24.23. EDN:TRDGFM

2. Shweta, Ahmad H. A Detailed Analysis of Issues with Solid-State Devices // In: Das S.K., Majumder S., Dey N. (eds) Robotics and Automation in Industry 4.0. 2024. PP. 168–188. DOI:10.2174/9789815223491124010013

3. Micheloni R., Crippa L. Solid State Drives (SSDs) // In: Micheloni, R. (eds) Solid-State-Drives (SSDs) Modeling. Springer Series in Advanced Microelectronics. Cham: Springer, 2017. Vol. 58. DOI:10.1007/978-3-319-51735-3_1

4. Wei Y., Li B., Du D.H.C. DNA Storage: A Promising Large Scale Archival Storage? arXiv:2204.01870. 2022. DOI:10.48550/ARXIV.2204.01870

5. Ezekannagha C., Becker A., Heider D., Hattab G. Design considerations for advancing data storage with synthetic DNA for long-term archiving // Materials Today Bio. 2022. Vol. 15. P. 100306. DOI:10.1016/j.mtbio.2022.100306. EDN:CBAXKB

6. Chen W.L., Zhang J.Y. Dimension expansion of high-capacity optical data storage // Opto-Electronic Engineering. 2019. Vol. 46. Iss. 3. P. 180571. DOI:10.12086/oee.2019.180571. EDN:UONJID

7. Bhat W.A. Long-term preservation of big data: prospects of current storage technologies in digital libraries // Library Hi Tech. 2018. Vol. 36. Iss. 3. PP. 539–555. DOI:10.1108/LHT-06-2017-0117

8. Riggs H., Tufail S., Parvez I. Sarwat A. Survey of Solid State Drives, Characteristics, Technology, and Applications. Proceedings of the SoutheastCon (Raleigh, USA, 28–29 March 2020). IEEE, 2020. DOI:10.1109/SoutheastCon44009.2020.9249760

9. Zhi Y., Hu J., Xiao Z., Xie D., Cao Q., Gan Z., et al. Decoding the future: opportunities and challenges in next-generation optical data storage [Invited] // Chinese Optics Letters. 2023. Vol. 21. Iss. 12. P. 120051. DOI:10.3788/COL202321.120051. EDN:KWLYND

10. Rosenthal D.S.H. The medium-term prospects for long-term storage systems // Library Hi Tech. 2017. Vol. 35. Iss. 1 PP. 11–31. DOI:10.1108/lht-11-2016-0128

11. Byron J., Long D.D.E. Miller E.L. Using Simulation to Design Scalable and Cost-Efficient Archival Storage Systems // Proceedings of the 26th International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS, Milwaukee, USA, 25–28 September 2018). IEEE, 2018. PP. 25–39. DOI:10.1109/MASCOTS.2018.00011

12. Kumar D., Jin T., Sbiaa R., Kläui M., Bedanta S., Fukami S., et al. Domain wall memory: Physics, materials, and devices // Physics Reports. 2022. Vol. 958. PP. 1–35. DOI:10.1016/j.physrep.2022.02.001

13. Akhtar Z.B., Tajbiul Rawol A. Unlocking the Future for the New Data Paradigm of DNA Data Storage: An Investigative Analysis of Advancements, Challenges, Future Directions // Journal of Information Sciences. 2024. Vol. 23. Iss. 1. DOI:10.34874/IMIST.PRSM/JIS-V23I1.47102

14. Ceze L., Nivala J., Strauss K. Molecular digital data storage using DNA // Nature Reviews Genetics. 2019. Vol. 20. Iss. 8. PP. 456–466. DOI:10.1038/s41576-019-0125-3

15. Doricchi A., Platnich C.M., Gimpel A., Horn F., Earle M., Lanzavecchia G., et al. Emerging Approaches to DNA Data Storage: Challenges and Prospects // ACS Nano. 2022. Vol. 16. Iss. 11. PP. 17552–17571. DOI:10.1021/acsnano.2c06748. EDN:IWUJOH

16. Akhtar Z.B. Unraveling the Promise of Computing DNA Data Storage: An Investigative Analysis of Advancements, Challenges, Future Directions // Journal of Advances in Artificial Intelligence. 2024. Vol. 2. Iss. 1. PP. 122–137. DOI:10.18178/JAAI.2024.2.1.122-137. EDN:DKQBPA

17. Wang C., Wei D., Wei Z., Yang D., Xing J., Wang Y., X., et al. Cost-Effective DNA Storage System with DNA Movable Type // Advanced Science. 2025. Vol. 12. Iss. 9. P. 2411354. DOI:10.1002/advs.202411354

18. Wang Y., Zhao Y., Bollas A., Wang Y., Au K.F. Nanopore sequencing technology, bioinformatics and applications // Nature Biotechnology. 2021. Vol. 39. Iss. 11. PP. 1348–1365. DOI:10.1038/s41587-021-01108-x. EDN:JLNCRK

19. Dong Y., Sun F., Ping Z., Ouyang Q., Qian L. DNA storage: research landscape and future prospects // National Science Review. 2020. Vol. 7. Iss. 6. PP. 1092–1107. DOI:10.1093/nsr/nwaa007. EDN:VHIGZE

20. Xiang L., Liu Q., Chen S., Yan K., Wu W., Yang K. A Tutorial on Coding Methods for DNA-Based Molecular Communications and Storage // IEEE Internet of Things Journal. 2024. Vol. 11. Iss. 7. PP. 11825–11847. DOI:10.1109/JIOT.2023.3332903. EDN:DYEUCY

21. Antonini M., Cruz L., da Silva E., Melpomeni D., Ebrahimi T., Foessel S., et. al. DNA-based Media Storage: State-of-the-Art, Challenges, Use Cases and Requirements. 2021. URL: https://hal.science/hal-03447138v1/document (Accessed 13.08.2026)

22. Shevelev G.Y., Pyshnyi D.V. Modern approaches to artificial gene synthesis: aspects of oligonucleotide synthesis, enzymatic assembly, sequence verification and error correction // Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2018. Vol. 22. Iss. 5. PP. 498–506. DOI:10.18699/VJ18.387. EDN:XUWEYH

23. Liu Q., Yang K., Xie J., Sun Y. DNA-Based Molecular Computing, Storage, and Communications // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9. Iss. 2. PP. 897–915. DOI:10.1109/jiot.2021.3083663. EDN:DXXAWD

24. Meiser L.C., Antkowiak P.L., Koch J., Chen W.D., Kohll A.X., Stark W.J., et al. Reading and writing digital data in DNA // Nature Protocols. 2020;15(1):86–101. DOI:10.1038/s41596-019-0244-5

25. Matange K., Tuck J.M., Keung A.J. DNA stability: a central design consideration for DNA data storage systems // Nature Communications. 2021. Vol. 12. Iss. 1. P. 1358. DOI:10.1038/s41467-021-21587-5. EDN:BRNDSI

26. Meiser L.C., Nguyen B.H., Chen Y.J., Nivala J., Strauss K., Ceze L., Grass R.N. Synthetic DNA applications in information technology // Nature Communications. 2022. Vol. 13. Iss. 1. P. 352. DOI:10.1038/s41467-021-27846-9

27. Panda D., Molla K.A., Baig M.J., Swain A., Behera D., Dash M. DNA as a digital information storage device: hope or hype? // 3 Biotech. 2018. Vol. 8. Iss. 5. P. 239. DOI:10.1007/s13205-018-1246-7. EDN:FXDZKE

28. Raza M.H., Desai S., Aravamudhan S., Zadegan R. An outlook on the current challenges and opportunities in DNA data storage // Biotechnology Advances. 2023;66:108155. DOI:10.1016/j.biotechadv.2023.108155. EDN:NZUEOE

29. Behjati S., Tarpey P.S. What is next generation sequencing? // Arch Dis Child Educ Pract Ed. 2013;98(6):236–8. DOI:10.1136/archdischild-2013-304340

30. De Silva P.Y., Ganegoda G.U. New Trends of Digital Data Storage in DNA // BioMed Research International. 2016. Vol. 2016. Iss. 1. P. 8072463. DOI:10.1155/2016/8072463

31. Yu M., Tang X., Li Z., Wang W., Wang S., Li M., et al. High-throughput DNA synthesis for data storage // Chem Soc Rev. 2024. Vol. 53. Iss. 9. PP. 4463–4489. DOI:10.1039/d3cs00469d. EDN:PVWNBH

32. Buko T., Tuczko N., Ishikawa T. DNA Data Storage // BioTech. 2023. Vol. 12. Iss. 2. P. 44. DOI:10.3390/biotech12020044. EDN:CEVLJG

33. Sun C., Li H., Liu Y., Li Y., Gao R., Shi X., et al. Iterative recombinase technologies for efficient and precise genome engineering across kilobase to megabase scales // Cell. 2025. Vol. 188. Iss. 17. PP. 4693-4710.e15. DOI:10.1016/j.cell.2025.07.011. EDN:HHDLUS

34. Kirichek R., Pirmagomedov R., Glushakov R., Koucheryavy A. Live substance in cyberspace – Biodriver system // Proceedings of the 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT, PyeongChang, Korea (South), 31 January 2016 – 03 February 2016). IEEE, 2016. DOI:10.1109/ICACT.2016.7423357

35. Yang X., Shi X., Lai L., Chen C., Xu H., Deng M. Towards long double-stranded chains and robust DNA-based data storage using the random code system // Front Genet. 2023. Vol. 14. P. 1179867. DOI:10.3389/fgene.2023.1179867. EDN:AJZWOI

36. Yazdi S.M., Yuan Y., Ma J., Zhao H., Milenkovic O. A Rewritable, Random-Access DNA-Based Storage System // Scientific Reports. 2015. Vol. 5. P. 14138. DOI:10.1038/srep14138

37. Cao B., Wang B., Zhang Q. GCNSA: DNA storage encoding with a graph convolutional network and self-attention // iS-cience. 2023. Vol. 26. Iss. 3. P. 106231. DOI:10.1016/j.isci.2023.106231

38. Anavy L., Vaknin I., Atar O., Amit R., Yakhini Z. Improved DNA based storage capacity and fidelity using composite DNA letters // bioRxiv. 2018. DOI:10.1101/433524

39. Xie R., Zan X., Chu L., Su Y., Xu P., Liu W. Study of the error correction capability of multiple sequence alignment algorithm (MAFFT) in DNA storage // BMC Bioinformatics. 2023. Vol. 24. Iss. 1. P. 111. DOI:10.1186/s12859-023-05237-9. EDN:ZYZHRQ

40. Antkowiak P.L., Koch J., Nguyen B.H., Stark W.J., Strauss K., Ceze L., et al. Integrating DNA Encapsulates and Digital Microfluidics for Automated Data Storage in DNA // Small. 2022. Vol. 18. Iss. 15. P. e2107381. DOI:10.1002/smll.202107381. EDN:UWLNUK

41. Alsaffar M.M., Hasan M., McStay G.P., Sedky M. Digital DNA lifecycle security and privacy: an overview // Briefings in Bioinformatics. 2022. Vol. 23. Iss. 2. P. bbab607. DOI:10.1093/bib/bbab607. EDN:OAGOKB

42. Li K., Lu X., Liao J., Chen H., Lin W., et al. DNA-DISK: Automated end-to-end data storage via enzymatic single-nucleotide DNA synthesis and sequencing on digital microfluidics // PNAS. 2024. Vol. 121. Iss. 34. P. e2410164121. DOI:10.1073/pnas.2410164121