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幹細胞，免疫細胞製備的標準化、規模化生產均離不開細胞工廠。你有想像過未來的細胞工廠是什麼樣子的麼？有哪些神奇的用途呢？他山之石，可以攻玉。今天看看nature的一篇文章吧
日本Spiber公司重編程細菌，使其生產蛛絲。這些蛛絲可用於製造服裝。
科學家們試圖把細胞改造成生產藥物、食物和材料，甚至診斷用生物感受器的工廠。但一切都需要一套可靠的基因編輯技術。
從進化的角度來看，酵母和止痛藥毫無關聯。但史丹福大學（Stanford University）的Christina Smolke通過修飾酵母的基因組，把這二者聯繫了起來。Smolke等人把酵母轉變成了以糖為原料的強效止痛藥氫可酮合成廠。
這一壯舉只是合成生物學諸多重大成功中的一例。合成生物學家們利用基因工程技術，將細胞轉變成工廠，生產各種自然物質，以及一些自然生物無法合成的物質。
合成生物學家雄心勃勃。美國西北大學（Northwestern University）的合成生物學家Michael Jewett笑言，他們的目標是，使用合成生物學快速、按需生產各種可再生的產品。全球的合成生物學實驗室都在對酵母、細菌和其它細胞進行基因修飾，使其生產塑料、生物燃料、藥品甚至是紡織品，目的是得到比現有工廠更便宜、更簡單、更可持續的細胞工廠。例如，日本生物材料公司Spiber就重編程細菌，使其生產蜘蛛絲，用於製造強度更高、更輕便的冬季服裝。
但是合成生物學家們的目標不僅僅是生產材料，他們通過複雜的基因修飾，賦予細胞更強大的生產能力。例如，利用細胞工廠合成各種開關和精密的感受器。瑞士聯邦技術學院（Swiss Federal Institute of Technology, ETH）的Martin Fussenegger團隊通過這種方法，得到了一種可檢測血液中疾病相關代謝物，並引發治療藥物合成的生物醫學感受器。在小鼠模型中，這些生物傳感器成功預防了痛風與肥胖，並治療了銀屑病（圖「活」藥片）。
儘管合成生物學領域相對年輕，但它已經產生了一些成功的案例。但集成基因迴路目前充滿了不可預測性。為了推動這一領域的進步，學術界和工業界必須確定一套可靠的基因技術和策略。
為了合成一種物質，合成生物學家們需要在電腦上篩選DNA序列，然後使用特定工具合成這些序列。之後，再把這些序列插入到微生物或細胞的DNA中進行重編程。
多虧了DNA測序成本的直線下降，現在有了大量的基因數據。合成生物學家可從中篩選到有用的基因。麻省理工學院（MIT）的合成生物學家Christopher Voigt表示，感謝生物學家的工作，讓他們有了這麼大的基因庫可以用於篩選。一個主流的基因信息庫——美國國家生物技術信息中心（National Center for Biotechnology Information, NCBI）建立的基因庫GenBank，含有來自超過10萬個生物個體的1.9億條DNA序列信息。
一些最廣泛使用的序列是編碼的酶的基因——酶是合成中必須的催化劑。例如，Smolke團隊為了將葡萄糖轉化為氫可酮，選擇了來自多個物種的23個酶編碼序列，插入到酵母的DNA中。
其它比較常用的序列是啟動子——調控附近基因活力和表達的DNA序列。當轉錄因子結合到啟動子上時，基因轉錄就開始了。但是對一些合成生物學的需求來說，啟動子的速度太慢了。哈佛醫學院（Harvard Medical School）的生物學家Pamela Silver表示，細胞工廠需要的是快速反應的體系，時間尺度在毫秒級別。因此，科學家們正在研究替代機制，使用環境中的信號，如毒素或抗生素，直接調控基因表達。
有了豐富的DNA片段可供選擇，合成生物學家們就能充分釋放自己的創造力。Viogt熱愛各種可能性，「生物學的美好之處在於，有多種機制實現同一個功能。但作為工程師，你需要選擇最簡單的路。」但如果想把細胞改造成工廠，那麼就需要基因序列持續穩定地工作。帝國理工學院（Imperial College London）系統和合成生物學研究所（Institute of Systems and Synthetic Biology）主席Richard Kitney 指出，生物學的一大問題是缺乏重複性。「但在合成生物學中，可重複性非常重要。如果你想轉化成工業應用，那麼就必須克服重複性這個問題。」
許多研究人員會把自己的發現分享到共享知識庫，如標準生物元件和組合元素登記庫（Registry of Standard Biological Parts and the Inventory of Composable Elements）。但這些發現往往不夠明確，或缺乏實驗驗證的關鍵信息。Voigt表示，唯一的質量控制程序由上傳者控制。
美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standards and Technology, NIST）在2015年3月成立了合成生物學標準聯盟（Synthetic Biology Standards Consortium），旨在標準化合成生物學的設計、記錄和序列組裝過程。在英國，Kitney也在協調類似的努力，促成DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，醫學數字成像和通信）把合成生物學納入到共享醫療信息標準體系中。同時，一個國際研究小組已經開發出SBOL（Synthetic Biology Open Language，合成生物學開放語言），為研究人員描述基因組件和迴路提供標準語言。
細胞軟體
得益於自動化程度的提高，合成DNA序列變得前所未有的簡單和便宜（圖「生產DNA從不簡單」）。但把這些序列連接成精密的、程序化工作的基因迴路仍是巨大挑戰。Voigt評價說，任何時候連接一段DNA，都相當於在該處創造了一個新序列。這是因為DNA信息過於豐富，加上一段序列，你看就無意中創造了一段啟動子或者改變了RNA的起始片段。
即便是仔細設計的基因迴路也可能出現故障，導致不需要的基因表達，或者各基因元件之間發生幹擾——計算機模型無法預測到這些故障。波士頓Ginkgo Biowork公司共同創始人Reshma Shetty指出，從很大程度上來說，合成生物學很難預測結果。你構建基因迴路的時候，並不能明確知道會產出什麼。
這種不確定性意味著，構建一個合成體系，需要對多個步驟進行測試和優化。幸運的是，軟體工具和機器人系統正在加速從合成DNA序列到插入到微生物的每個環節。加州大學的生物學家工程師、合成生物學領域的先驅Jay Keasling指出，科學家們可以利用高通量模型構建每個變量，最後可能會有某個體系有效。很多合成生物研究實驗室和企業都採用全自動化設施，使用機器人來創造、測試和優化基因組。與人工操作相比，機械化設施效率更高，合成規模更大。
技術的進步讓合成生物學家開始著手雄心勃勃的項目。麻省理工學院博德研究院鑄造中心（MIT-Broad Foundry）共同負責人Voigt表示，他們與諾華製藥公司合作，生產大量由人類腸道細菌產生的分子。
還有很多其他機構也計劃使用合成生物學來生產藥物、材料，這些機構其中就包括倫敦大學帝國理工學院（Imperial College London）的SynbiCITE項目和新加坡國立大學（National University of Singapore）的合成生物工廠（Synthetic Biology Foundry）項目。美國國防部先進研究項目局（US Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）也大力自持博德研究所的合成生物學項目，包括一項2015年10月開始，為期5年，總額達到3200萬美金的資助協議。
一些生物學家對快速擴大規模、實施自動化持懷疑態度。他們認為，應當適當減慢速度，遵循理論驅動的策略。但是SynbiCITE項目共同負責人Kitney認為，自動化在合成生物學領域是勢在必行的。自動化的好處在於，你可以同時並行很多實驗，快速找出最佳方法。
生產DNA從不簡單
Jay Keasling和Biomek FXp實驗室機器人
在合成生物學的早期，科學家們使用的工具是生物積木（BioBricks）——由美國麻省理工學院人工智慧實驗室Thomas Knight教授提出的序列格式。生物積木這個概念非常具有吸引力，它把一些簡單拼裝好了的，具有特定功能的DNA小片段作為積木單元。這一概念在構建大的基因迴路時，耗時、耗力還易出錯。
現在DNA小片段組裝工作變得簡單了起來，因為新的DNA合成機器可以合成含有幾千個鹼基的序列，從而減少了裝配過程中引入的錯誤。Pamela Silver 表示，現在你可以合成一堆可預測的設計結構，你甚至不用再考慮模塊化的問題。DNA合成成本也顯著下降，從2009年到2014年，下降了85%。DNA合成成本下降到各實驗室自己合成序列的成本，都低於專業的DNA合成公司。
很多項目仍然需要較大的、現有機器無法一次合成的序列。但可以利用現有機器先合成多個長片段，然後使用簡單快速的技術把這些片段無縫連接起來。然而，加州大學的Jay Keasling認為，這種技術也很快要過時了。技術還會不斷發展，以後你可以以極低的成本合成非常長的序列，無論是一萬個鹼基對，還是一百萬個鹼基對。
理想宿主
啤酒酵母、大腸桿菌等實驗室常用的模型生物，也是合成生物學家們青睞的宿主。合成生物學領域諸多突破性進展離不開這些微生物。例如，Keasling等人2003年成立了Amyris公司，對酵母進行了基因編輯，使其生產抗瘧疾化合物青黴素。
但是這些常用的實驗室生物並不適合工業應用。科學家們為了尋找替代生物，做出了諸多嘗試。Voigt指出，越來越多的實驗室在嘗試相對少見的生物，從而讓酵母和大腸桿菌的主流地位受到了一定程度的撼動。
Keasling表示，一些情況下，理想宿主需要能忍受極端的生產條件。例如，對於有毒而易揮發的物質的合成，如果宿主生物可以在相對高溫的環境下合成，那麼可以使用收集蒸汽的形式收集產物。科學家們也在嘗試以糖類以外的碳源為原料進行生產。Intrexon公司正在利用以甲烷為食物的細菌。相比於糖類，甲烷更廉價，效率更高。
醫療用途
在醫療應用中，合成生物學家選擇的對象是哺乳類動物細胞，而非微生物。這類細胞在疾病情況下，能合成藥物，或者在糖尿病等代謝疾病患者體內實現一些生理任務。但是哺乳動物細胞的基因修飾存在諸多難題。Smolke認為，應用於酵母的工具並不適用於哺乳動物細胞。他們擁有的啟動子、其它調控基因表達或蛋白修飾的工具也非常少。
最易於培育的工具是類腫瘤的、能夠無限增殖的細胞株。這些細胞是有缺陷的，並不能代表健康組織。而來自組織的原代細胞又難以培養和操作，且不同種類的原代細胞特性不同，彼此之間的工具也並不通用。Fussenegger解釋到，對腎臟細胞適用的技術不一定適用於肝或肺細胞。為此，Fussenegger等人正在設計「人工基因迴路」。這種基因迴路可引入到宿主細胞中，然後植入疾病部位。
基因編輯也會帶來問題。最「智能」的基因編輯工具，如將特定修飾插入特定位點的CRISPR－Cas9技術也可能造成無法預測的結果。Fussenegger指出，他們並不能明確哪些位點插入基因不會引起幹擾。他的小組正在嘗試使用通過質粒來插入DNA片段的方法取代直接插入序列的方法。此外，為了進一步保證安全性，他使用膠囊包裹工程化細胞，而非直接改變動物的組織。
其他人則希望完全避開細胞。Jewett研究無細胞體系。該體系使用純化的細菌提取物，只保留有用的細胞機器。Jewett指出，會保留能量、伴侶分子再生和蛋白合成的相關酶。這樣可以更直接、更自由地操控反應條件。這種情況下，科學家們可以最大化生產效率，而不用顧慮細胞的健康狀況。Jewett的團隊證實了這一方法能有效生產紅細胞生成素——一種刺激紅細胞合成的激素等有用蛋白。
合成生物學仍處於嬰兒階段。2000年初，首個基因編輯迴路問世，複雜程度超乎想像。即便如此，大批傳統的分子生物學家們都投身到這個領域當中。麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）的合成生物學家Ron Weiss特地開設了一門合成生物學在線課程，註冊人數超過1.4萬。由此可見該領域的熱門程度。
進入該領域的回報可能超乎想像。Shetty表示，生物技術進步到一定地步，開闢了合成生物學的新天地。他認為這個領域的前景非常廣闊，這也是他為什麼進入這個領域的原因。
張潔/編譯
Michael Eisenstein. (2016) Living factories of the future. Nature, 531(1038): 401-403.
文章轉自：生命奧秘
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