卢冠达博士Science玩转细胞编程

　　2016年07月22日讯 合成生物学使得研究人员能够编程细胞执行一些新功能，如响应一种特殊的化学物质发出荧光，或是响应疾病标记物生成药物。现在麻省理工学院（MIT）的工程师们朝着设计出复杂得多的回路迈进了一步，编程细胞记住并对一系列的事件做出了响应。这项研究发布在7月22日的《科学》（Science）杂志上。

　　麻省理工学院电子学研究实验室合成生物学研究组负责人、电子工程、计算机科学和生物工程系的副教授卢冠达（Timothy Lu）博士是这篇论文的资深作者。这位年仅三十五岁的科研新星曾被麻省理工的百年期刊《技术评论》评为世界青年科技创新家。他不仅在合成生物学领域硕果累累，近年也取得了多项CRISPR研究的重要成果。

　　研究人员说，这些细胞以正确的顺序记住了三个不同的输入信号，不过这种方法应该可扩展至整合更多的刺激。利用这一系统，科学家们可以追踪以特定的顺序发生的细胞事件，构建出环境传感器储存复杂的历史，或是编程细胞的轨迹。

　　卢冠达说：“如果你能将存储器元件与计算整合到一起，你就可以构建出非常复杂的计算系统。”

　　这种方法使得科学家们能够构建出生物“状态机器”--根据它们接收输入信号的特性和顺序以不同的状态存在的装置。研究人员还能构建出软件帮助用户设计一些回路，实现有着不同行为的状态机器，随后在细胞中进行测试。

　　2013年，卢冠达和同事们设计出了一些能够执行一种逻辑功能的细胞回路，然后通过将其编码在它们的DNA中储存了这一事件的记忆。

　　在这篇新论文中，他们编码的状态机器回路依赖于所谓的重组酶（recombinase）。当被细胞内的特定输入信号，例如化学信号激活时，重组酶会根据称作为识别位点的两个DNA靶序列的方向删除或颠倒一段特殊的DNA。这些位点之间的这段DNA可能包含响应不同输入信号的其他重组酶的识别位点。如果随后第二或第三个重组酶被激活，翻转或删除这些位点会改变DNA上将发生的事件。因此，测序DNA可以确定一个细胞的历史。

　　在只具有两种输入信号、最简单版本的这一系统中，这一回路具有5种可能的状态：不响应任何输入信号，只响应输入信号A，只响应输入信号B，先响应输入信号A然后是输入信号B，及先响应输入信号B然后是输入信号A。研究人员还设计并构建出了记录三种输入信号的回路，其具有16种可能的状态。

　　在这项研究中，研究人员编程大肠杆菌细胞响应了实验室试验中常用的一些物质，包括Atc（抗生素四环素的一种类似物），一种叫做阿拉伯糖（arabinose）的糖类，一种叫做DAPG的化学物质。而要实现医学或环境应用，可以重新改造这些重组酶响应其他的条件如酸性或特异转录因子的存在。

　　在构建出可以记录一些事件的回路后，研究人员随后将一些基因与一些遗传调控元件一起，整合到了一系列重组酶结合位点中。在这些回路中，当重组酶重排DNA时，这些回路不仅记录了信息，还控制了开启或关闭的基因。

　　研究人员采用编码绿色、红色和蓝色不同荧光蛋白的三种基因，构建出对应两种输入信号各自的特性和顺序，表达不同荧光蛋白组合的回路测试了这一方法。例如，当细胞携带着先接收输入信号A然后是输入信号B的回路时，它们会发红光和绿光，先接收输入信号B然后是输入信号A的细胞会发红光和和蓝光。

　　卢冠达的实验室现在希望利用这种方法来研究被一系列事件，如细胞因子和其他信号分子出现或某些基因激活所控制的一些细胞过程。

　　论文的第一作者、麻省理工学院和哈佛大学研究生Nathaniel Roquet说：“我们可以记录和响应不只是生物事件的组合，还有它们的顺序，这一想法开辟了大量潜在的应用。我们对于哪些因子调控了特异细胞类型的分化或导致了某些疾病的进展已了解了许多，但对于这些因子的时间组织却还知之甚少。这是我们希望利用我们的装置探索的一个领域。”

　　例如，科学家们可以利用这一技术追踪干细胞或其他未成熟细胞成为分化的、成熟细胞类型的轨迹。他们还可以追踪癌症一类疾病的进展。近期的一项研究显示，获得致癌突变的顺序可以决定疾病的行为，包括癌细胞如何响应药物及发展为肿瘤。此外，工程师们可以利用这里开发出的这些状态机器平台来编程一些细胞功能和分化信号通路。

　　自2000年首次亮相以来，合成生物学研究已经走过了十多个年头，经过这些年的发展，这门学科已经成为了包含复杂生物系统，构建工程设计的一个充满活力的研究学科。

　　2016年7月，来自加州大学圣地亚哥分校和麻省理工学院（MIT）的研究人员提出了一种将合成生物学用于治疗的新策略。这种方法使得能够在小鼠的病灶部位持续地生成及释放药物，同时限制了随时间推移生成这些药物的工程菌群的大小。这些研究结果发布Nature杂志上（Nature：利用细菌治疗癌症 ）。

　　在过去的十年中，研究人员为了开发一种技术，快速、廉价地读写DNA，以合成和操纵多肽和蛋白质，已经花费了数十亿美元的成本。但是，当这种技术遇到重复的基因谱时会出错。来自杜克大学的科学家们，根据“旅行商问题（traveling salesman problem，是数学领域中著名的问题之一）”，开发出一种免费可用的计算机程序，消除了这个障碍。合成生物学家现在可以找到最少重复的遗传密码，来构建他们想要研究的分子。相关研究结果发表在2016年1月4日的Nature Materials上（打破合成生物学瓶颈的新程序 ）。

　　来自清华大学、麻省理工学院的研究人员报告称，他们构建出了一个TALE转录抑制子（TALER）文库，这为模体化操控合成电路提供了一个有价值的工具箱，将推动可程序化操控哺乳动物细胞，并将帮助更好地理解及利用转录调控及microRNA介导的转录后调控相结合的设计原则。这一重大的突破性成果发布在2015年的Nature Chemical Biology杂志上（清华大学谢震博士Nature子刊发表合成生物学突破性成果 ）。