Le projet coordonné par l’IIT-Institut italien de technologie a été financé par l’Union européenne avec environ 3 millions pour les 3 prochaines années

Gênes, 21 décembre 2021 – L’archivage des données numériques à l’aide de l’ADN est une technique innovante que les scientifiques étudient pour disposer d’alternatives efficaces et peu coûteuses pour l’archivage des données à l’avenir. Le projet DNA-FAIRYLIGHTS, financé par l’Union européenne, vise à combiner cette technologie bio-inspirée avec la science des nanomatériaux, à travers la décoration de séquences d’ADN avec de véritables nano-lumières colorées : la technique permettra des processus de lecture et d’écriture. des données plus rapides et de nouvelles approches de codage.

Le projet est coordonné par Roman Krahne et Denis Garoli, respectivement chercheur principal et chercheur principal du groupe Optoélectronique de l’Institut italien de technologie (IIT) de Gênes, et implique une équipe interdisciplinaire de chercheurs de haut niveau d’Italie, d’Espagne, d’Allemagne, France, Suisse et Royaume-Uni. DNA-FAIRYLIGHTS est soutenu par l’Union européenne dans le cadre du programme-cadre Horizon 2020, avec un financement de 3,1 millions d’euros pour les 3 prochaines années.

La société moderne produit une quantité toujours croissante de données, en augmentation continue et vertigineuse. Les données numériques sont stockées sous forme de bits sous la forme d’une série de uns et de zéros, et chaque individu génère plusieurs milliards de bits de ce type qui doivent être stockés sur des appareils tels que des téléphones portables, des montres intelligentes, des ordinateurs, des tablettes.

Pour promouvoir une société plus respectueuse de l’environnement, il est essentiel de développer des technologies de stockage de données intelligentes, compactes et économes en énergie, sans polluer. La nature offre une solution d’inspiration très efficace pour les scientifiques : l’ADN, dans lequel les informations qui définissent la structure et la fonction de notre organisme sont codées dans des séquences uniques de quatre bases (A, T, C, G).

L’utilisation de molécules d’ADN comme supports d’information dans les technologies modernes permettrait une densité de stockage sans précédent, une stabilité à long terme et de faibles coûts de fabrication. Cependant, ces techniques présentent quelques obstacles à surmonter : la lecture de la séquence d’ADN est actuellement lente, l’incapacité de reconfiguration rapide qui serait à la base des processus de lecture/écriture, et la coûteuse fabrication de toutes pièces, par synthèse enzymatique, des séquence d’ADN souhaitée.

Le projet DNA-FAIRYLIGHTS vise à surmonter ces obstacles, en amenant le stockage de données numériques via l’ADN à un niveau d’innovation supérieur, en étendant le concept binaire de zéro / un au plus large du spectre de couleurs, où différentes couleurs, intégrées dans un séquence d’ADN, peut coder des informations de manière plus compacte et efficace.

L’idée de base est de décorer les voies d’ADN avec une série de nanoparticules de différentes couleurs, afin que les technologies optiques puissent lire la séquence d’informations, plus rapidement que les électriques et aussi plus économes en énergie. car ils dissipent beaucoup moins de chaleur. Les chercheurs exploiteront la capacité unique de reconnaître des brins d’ADN individuels « avec des couleurs » à la fois pour définir la séquence, c’est-à-dire pour coder les données, et pour reconfigurer la séquence, c’est-à-dire modifier et réécrire les données contenues.

Le projet vise à développer de nouveaux nanomatériaux pour le codage optique, de nouveaux algorithmes pour stocker des données au-delà du niveau binaire zéro/un, des dispositifs de lecture innovants et, enfin, des ressources pour les entreprises du futur proche.

Le consortium DNA-FAIRYLIGHTS est composé de : Italian Institute of Technology (en tant que coordinateur, Gênes), CIC biomaGUNE (Espagne), DNASCRIPT (France), University of Cambridge (Royaume-Uni), Elements (Italie), Eidgenössische Technische Hochschule de Zurich ( Suisse), Technische Universität de Munich (Allemagne), Universität Stuttgart (Allemagne), AB ANALITICA (Italie).