为进一步推动医工交叉学科前沿探索，促进分子信息存储技术在生物医学领域的融合创新，4月24日上午，应医工交叉学院邀请，北京大学计算机学院张成教授以“新型DNA存储技术”为题做了精彩的学术报告。本次报告聚焦如何突破当前DNA存储技术“写入速度慢、成本高”的瓶颈问题及其在医工交叉领域的重要应用前景，报告由医工交叉学院院长蒋庆华教授主持。

大数据时代，全球数据量呈指数级增长，传统硅基存储介质在密度、寿命和能耗方面面临严峻挑战。张成教授在报告中指出，DNA存储凭借其存储密度高、寿命长和能耗低等优势，为解决未来全球数据存储危机提供全新的技术手段。然而，DNA存储长期面临写入速度慢、成本高昂等瓶颈，限制了其大规模实用化进程。围绕这一难题，张成教授团队创新性地提出基于并行写入策略的DNA存储方法。该技术灵感来源于表观遗传信息写入机制，通过预先构建DNA“活字”模块，利用DNA自组装介导的酶促甲基转移反应，实现了分子信息位的高效并行写入。团队成功构建了700种DNA活字和5个模板，在高通量自动化平台支持下，实现了约27.5万比特的大规模非传统DNA存储信息写入，与已报道的同类研究相比，数据存储规模提升约300倍。从底层写入通量来看，该方法达到了350比特/单次反应，较传统从头合成DNA存储写入（1比特/单次反应）获得大幅提高。此外，该项研究邀请了60名青年志愿者，在非专业环境下实现了私人数据存储，展示出该并行存储策略具有简便的操作性，可极大降低DNA存储的使用门槛。此项研究为破解DNA信息存储“写入慢、成本高”的共性难题提供了全新思路，对于加快推动新型分子存储技术的实用化和产业化进程具有重要意义。未来，该技术有望在生物医学大数据、医疗影像数据归档、基因数据存储等医工交叉应用场景中发挥重要作用。

张成教授是北京大学计算机学院博雅特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，围绕生物和信息交叉领域开展研究。以第一或通讯作者发表论文50余篇，包括：Nature (2024), Nature Communications (2023, 2025), Science Advances (2022, 2026), Angew. Chem. Int. Ed. (2023), J. Am. Chem. Soc. (2019), ACS nano (2024, 2025), Small (2023, 2024), Nucleic Acids Research (2020, 2019, 2018), IEEE TNB (2025)等学术期刊。主持：国家青年科学基金A类项目（原国家杰出青年基金，2026），国家重点研发计划重点专项项目（2025）和课题（2021）、中央军委装备预研基础研究专项（2023）、重点研发计划“政府间科技合作”项目（2019）、国家自然科学基金面上等项目（2013、2017、2019、2023）、教育部联合基金项目（2018）、北京市国际专项项目（2021）等科研项目。获得2012年教育部自然科学一/二等奖。2020年，入选中国科学院创新交叉团队。2022年，入选中国智能计算科技创新人物。