Cell :合成生物学的新前沿:对抗突变占主导地位的新策略
来源:生物世界 2024-02-14 11:19
研究者利用合成生物学的策略,构建了一个模拟干细胞(stem cells)、前体细胞(progenitors)、和分化细胞(differentiated cells)分化过程的生物电路。
在多细胞生物中,分化是至关重要的,因为它使得细胞能够承担特定的功能。然而,分化过程容易被不分化的突变细胞(mutant cells)破坏,因为这些突变细胞通过过度自我更新(excessive self-renewal)而获得竞争优势。这种被称为“突变夺取”(mutant takeover)的过程,不仅威胁到生物体的整体适应性,而且在合成生物系统中也是一个主要的挑战,尤其是在设计用于生产多种细胞类型的系统时。
为了应对这一挑战,2月5日发表于Cell杂志的研究“A synthetic differentiation circuit in Escherichia coli for suppressing mutant takeover”提供了一个新的策略,研究者在大肠杆菌中工程化了一个合成分化回路(synthetic differentiation circuit),通过双相适应策略(biphasic fitness strategy)对抗这些突变体。该回路通过可调节的方式产生类似于干细胞(stem)、前体细胞(progenitor)和分化细胞(differentiated cells)的合成类似物。关键的创新点在于,它通过将分化与一种必要酶的生产相耦合,来使非分化突变体处于劣势。这一策略不仅选择了并维持了正向的分化率,而且惊人的是,这一分化率在广泛变化的生长条件下保持不变。
通过对快速生长的前体细胞(transit-amplifying cells)的研究,这项工作提供了关于分化稳定性的新见解,并展示了一种强大的方法,用于工程化进化稳定的多细胞共生体(multicellular consortia)。这项研究不仅为合成生物学领域提供了新的工具和策略,而且也为理解自然生物系统中细胞分化和进化稳定性提供了宝贵的视角。
该研究的亮点在于合成分化回路设计:研究者成功在大肠杆菌(Escherichia coli)中设计了一个合成的分化回路(synthetic differentiation circuit),这一回路能够模仿干细胞(stem cells)、前体细胞(progenitors)和分化细胞(differentiated cells)的生产。这一设计不仅为合成生物学提供了新的工具,也为理解自然界中的细胞分化提供了有力的模型。
双相适应策略(Biphasic fitness strategy):通过将细胞分化与必要酶的产生相耦合,研究团队创新性地提出了一种双相适应策略,有效地抑制了非分化突变细胞(non-differentiating mutants)的扩散。这种策略不仅有助于维持正向的分化率,而且这一分化率在不同的环境条件下显示出了惊人的稳定性。
模式图(Credit: Cell)
环境稳定性(Environmental robustness):研究发现,即使在生长条件发生广泛变化的情况下,合成的分化回路仍能维持几乎恒定的最佳分化率(optimal differentiation rate)。这一发现不仅展示了合成生物系统的适应性和稳定性,也为生物技术应用提供了重要的设计原则。
对抗突变扩散的策略:通过对长期演化实验的观察,该研究展示了合成分化回路在对抗由于设计缺陷导致的突变扩散方面的有效性。研究团队进一步优化了回路设计,增强了其对突变扩散的抵抗力,这一改进为构建进化上稳定的合成生物系统提供了重要的策略。
潜在的应用前景:这项研究不仅为合成生物学领域提供了新的理解和工具,还为未来在医学、生物制造等领域的应用奠定了基础,特别是在需要精确控制细胞分化和维持种群稳定性的场合。
Strategies
双相适应策略(Biphasic fitness strategy):该方法的核心在于通过细胞分化过程产生必要酶的活动,来增加非分化突变细胞(non-differentiating mutants)的适应成本。这种设计实现了对非分化突变细胞的有效抑制,通过增加其生存和繁殖的代价来减少其在种群中的比例。
分子生物学技术(Molecular biology techniques):研究者利用了一系列分子生物学技术来构建和验证合成分化回路,包括基因克隆(gene cloning)、质粒构建(plasmid construction)、转基因(transformation)等方法。这些技术为精确地操控和测试合成生物系统提供了必要的工具。
长期演化实验(Long-term evolution experiments):通过对合成分化回路在不同生长条件下的长期演化进行观察,研究者评估了该系统的稳定性和适应性。这一方法有助于识别可能导致系统失效的突变,并为进一步的系统优化提供了依据。
数学建模和模拟(Mathematical modeling and simulation):为了理解和预测合成分化回路在不同条件下的行为,研究者开展了基于数学模型的模拟。这些模型考虑了不同类型细胞的增长动力学、分化过程、以及环境条件的影响,为系统设计提供了理论指导。
Prospects
系统的长期稳定性:研究中虽然通过短期至中期的演化实验观察到合成分化回路的稳定性,但其长期稳定性,尤其是在更多变化的环境条件下是否依然保持稳定,仍需进一步研究。
突变抵抗机制的深入理解:该研究通过设计优化增强了系统对特定突变的抵抗能力,但对于更广泛的、潜在的突变抵抗机制是否存在,以及如何通过设计提前预防这些潜在突变,还需要进一步探索。
合成分化回路在复杂生物体中的应用:研究在大肠杆菌中成功构建了合成分化回路,但其在更复杂的生物体中,如真核生物或多细胞生物中的应用与表现如何,尚未明确。
多细胞系统的精确控制:如何在包含多种细胞类型的复杂合成生物系统中精确控制每种细胞的行为和相互作用,以模拟更加复杂的生物组织结构和功能,仍是一个挑战。
生态效应和安全性问题:合成生物系统在自然环境中的释放可能会带来生态平衡和生物安全的问题。如何确保这些系统的生态友好性和安全性,避免潜在的负面影响,需要进一步研究和探讨。
经济成本和实际应用的可行性:从实验室研究到实际应用的转化,需要考虑经济成本、生产效率以及规模化应用的可行性。如何实现合成分化回路的高效、低成本和大规模应用,是未来需要解答的问题。
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