• 台灣網移動版

    台灣網移動版

從“試錯”到“設計” 中國學者探索合成生物學發展之路

2021-10-12 09:00:00
來源:科技日報
字號

  ◎本報記者 張佳星

  合成生命,到底“難不難”?

  此前引起轟動的人工合成澱粉“吸粉”無數,卻鮮有人了解人工合成效率比天然合成高7倍的成果背後是國內外合成生物學家十多年“設計—合成—測試—學習”的反覆“試錯”。

  可以不可以少試錯甚至不試錯,告別合成生物學現今的類似“手工作坊”階段,讓下一次的“合成”實現理性設計、功能預測?

  “預測的前提是對生命過程的‘真理解’,在‘真理解’基礎上建立模型,設計合成,才能提高實現預期目標的效率。” 在日前召開的香山科學會議上,中國科學院院士、分子微生物學家趙國屏告訴科技日報記者,這將是合成生物學下一個階段的目標。

  與會專家認為,應通過建立定量理論模型、形成人工智慧數據集、利用工程生物學平臺等研究新範式,把合成生物學推向定量合成生物學的新發展階段。

  從一個迫在眉睫的應用説起

  “細胞治療做了這麼多年,感覺要做不下去了,但有了合成生物學,感覺希望又來了。” 中國工程院院士、中國科學技術大學生命科學學院教授田志剛所言非虛。“細胞”作為一種活的藥物,進入體內後只有“聽話”甚至“有智慧”,才能夠踏踏實實地落地臨床。

  可設計、可操控、可預測,是細胞作為藥物被批准應用於人體的一個重要條件,同時也是合成生物學的目標。

  田志剛舉了一個例子:現在上市的、有望治好B淋巴瘤的CAR-T細胞療法,主要去殺死帶著CD19“特徵”的B細胞淋巴瘤,想像派一隊拿著“畫像”的搜查小分隊,追查一個臉上“帶痦子”的細胞,這個小分隊看見“帶痦子”的細胞就殺。那麼問題來了,人體內的免疫B細胞都“帶痦子”(即帶有CD19標記)。“治療結果不僅人體內正常的B細胞連同B細胞淋巴瘤一起被幹掉了,病人不得不輸入免疫球蛋白以維持生命;而且往往由於派出的‘殺手’過多,帶來危險的副作用。”田志剛説。

  但人類設計的CAR-T細胞小分隊卻可以攜帶“邏輯門”線路,判斷治療過程中出現副反應可能性的“邏輯”,從而在關鍵階段,自動終止派出殺手。“光、熱、聲、電、磁、化學物等未來都可能用來調控細胞藥物,實現可設計、可預測,其醫療價值非常巨大。”田志剛説。

  設計能力有限,仍靠海量“試錯”

  “合成生物學的發展,使得構建可控、複雜的人工生物系統成為可能。” 中國科學院深圳先進技術研究院研究員劉陳立説。但他也道出了當前面臨的問題:DNA測序、DNA合成、基因編輯技術的不斷革新,使得合成能力飛速提升,然而設計能力卻依然十分有限。

  設計能力有限,造成了現在合成生物學高度依賴海量“人工試錯”的局面。

  “絕大部分人工生物系統的構建與優化仍然依賴於反覆試錯,缺乏理性設計的能力,難以實現定量可控。生物系統的複雜度越高,理性設計能力越缺乏。”劉陳立説。

  可見,海量“人工試錯”階段,不僅“定量可控”難以保質保量實現,還限制了合成實現複雜目標的系統。

  直白地説,這個階段,距離想合成一台“生命電腦”還差得遠。

  實現可預測、可設計,需合成與定量融合

  那麼,哪個階段才能設計出類似于電腦的複雜、嚴謹的合成生命系統呢?與會專家認為,合成生物學應該探索走向定量合成生物學階段。

  “定量生物學的概念很早就有,現在是要理性地把定量的模型作為合成的指導,而又用合成測試來驗證定量模型,這種‘融合會聚’就是定量合成生物學。”趙國屏解釋,這是合成生物學學科在理論架構和技術體系上的進階。早在2008年,趙國屏前瞻性地在中科院成立了中國第一個“合成生物學重點實驗室”。

  如何進行定量?得益於分子生物學、大數據、人工智慧等學科的發展,與會專家提出了以人工智慧機器學習為核心的“黑箱模型”與以實驗為基礎的維象理論構建結合工程驗證的“白箱模型”兩種途徑。

  例如,“黑箱”模型就是利用機器學習演算法的快速解析優勢實現,實現合成生物學的理性設計和功能預測。

  告別“手工作坊”將為合成生物學帶來更深厚學科責任。它不僅承載了人類對自然、對生命的認知。“合成生物學的社會屬性體現在回饋社會、回應社會關切,” 中科院生物物理所研究所研究員張先恩指出,“通過定量合成生物學,支撐普遍實現合成生物學的目標,將最終實現理解生命機制(造物致知)和回饋人類社會(造物致用)。”

[責任編輯:楊永青]