罗切斯特理工学院（RIT）的一位研究员开发了一种微流控芯片，能够利用存储在DNA中的数据执行人工神经网络（ANN）的计算。
DNA存储依赖于将数据存储为四种核苷酸——胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G）、腺嘌呤（A）和胸腺嘧啶（T）的特定组合，这些核苷酸在DNA生物聚合物分子的双螺旋结构中发现。
一种方法是将这些核苷酸对应成二进制的1和0。罗切斯特理工学院凯特·格里森工程学院的计算机工程系主任Amlan Ganguly共同撰写了一篇科学论文，他在其中设想了“一种使用DNA分子的计算平台，这些分子能够在原位进行计算，无需将信息从DNA转换为电子领域。”
Ganguly表示：“DNA在存储信息方面表现出色，实际上，它比我们拥有的大多数内存硬件要好得多，因为它的紧凑性大约是内存硬件的3到6个数量级；它也更加可靠和耐用。”
他补充说：“我们提议通过特定操作DNA分子的溶液浓度来表示数字，并且通过操作DNA分子来进行计算操作——像加法和乘法以及网络计算所需的其他非线性函数可以执行。这就是从存储到计算的桥梁，并使用DNA作为执行计算的媒介。”
Ganguly的论文中提到：“虽然使用DNA分子表示计算的生化反应比电子门慢几个数量级，但它们的数据密度比固态存储高3个数量级，能耗比固态存储低8个数量级。”
基于微流控的RIT集成电路（IC）适用于“高密度、要求高吞吐量的生物兼容应用，如智能器官芯片或其他可能不是延迟敏感的生物医学应用。”
研究论文摘要称：“它完全在分子领域内计算，无需将数据转换为电形式，使其成为一种基于DNA的存内计算形式。通过使用称为镍酸酶的酶来拓扑修改DNA链来实现计算。”
数据通过在特定位置镍切割的DNA分子的浓度随机地表示。随机过程随时间具有随机或概率动态，通过数学建模来研究过程的统计特性。可以分析不同结果的概率。
Ganguly表示，与电子存储和计算相比，DNA计算和存储使用的能量更少：“我们正处于大数据时代，这些数据需要被存储在某处。我们不认为更多的数据中心是答案，或者甚至是最好的答案。每个数据中心需要相当于一个市区街区的电力。建造、维护和操作更多传统数据中心是不可持续的。”
目前，DNA存储还很难取代电子存储媒介，如磁盘和固态驱动器，这些媒介具有毫秒级的数据访问速度，而DRAM和CPU/GPU计算的速度更快，达到微秒级或更快。
而读写DNA，即测序和合成DNA分子，速度很慢。这需要几个小时。Ganguly承认，使用生化反应进行计算比使用CPU或GPU慢几个数量级。
