«Esta es una prueba de concepto que esperamos que haga pensar a la gente sobre el uso de rangos más amplios de moléculas para almacenar información», dijo en un comunicado Jacob Rosenstein, profesor de la Escuela de Ingeniería de Brown y autor principal del estudio. «En algunas situaciones, las moléculas pequeñas como las que usamos aquí pueden tener una densidad de información aún mayor que la del ADN».	La idea detrás de la computación molecular surge de la creciente necesidad de una mayor capacidad de almacenamiento de datos. Para el año 2040, el mundo habrá producido hasta 3 septillones (es decir, 3 seguidos por 24 ceros) bits de datos según algunas estimaciones. Almacenar, buscar y procesar todos esos datos es un desafío abrumador, y simplemente puede que no haya suficiente silicio de calidad de chip en la Tierra para hacer esto con los chips semiconductores tradicionales.	Los investigadores ensamblaron sus propios metabolomas artificiales: pequeñas mezclas líquidas con diferentes combinaciones de moléculas. La presencia o ausencia de un metabolito particular en una mezcla codifica un bit de datos digitales, un cero o uno. El número de tipos de moléculas en el metaboloma artificial determina el número de bits que puede contener cada mezcla.	Para este estudio, los investigadores crearon bibliotecas de seis y 12 metabolitos, lo que significa que cada mezcla podría codificar seis o 12 bits. Miles de mezclas se colocan en pequeñas placas de metal en forma de gotas de tamaño nanolit. El contenido y la disposición de las gotas, colocadas con precisión por un robot de manejo de líquidos, codifica los datos deseados.	Los investigadores utilizaron la técnica para codificar y recuperar exitosamente una variedad de archivos de imágenes de tamaños de hasta 2 kilobytes. Eso no es grande en comparación con la capacidad de los sistemas de almacenamiento modernos, pero es una prueba de concepto sólida, dicen los investigadores. Y hay un gran potencial para escalar. El número de bits en una mezcla aumenta con el número de metabolitos en un metaboloma artificial, y hay miles de metabolitos conocidos disponibles para su uso.	Hay algunas limitaciones, señalan los investigadores. Por ejemplo, muchos metabolitos interactúan químicamente entre sí cuando se colocan en la misma solución, y esto podría resultar en errores o pérdida de datos. Pero ese es un error que en última instancia podría convertirse en una característica. Puede ser posible aprovechar esas reacciones para manipular los datos, realizando cálculos en la solución.