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合成生物学:工程符合生物学

DNA链。
信贷:iStock

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很长一段时间,合成生物学唤起这个词,对许多人来说,未来场景的图像从科幻电影“捏造”的生物,而是一个既定的科学学科,正如同今天的局面。合成生物学的概念出现了早期的研究大肠杆菌的“操纵子”,一个基因集合在一个伸展的功能性DNA决定生物活性的监管职能。如果一个操纵子可以理性地操纵,小说监管和生物活性设计成的生物。这些早期的概念变成现实随着分子生物学,而且,在过去的几十年里,合成生物学的发展先进的快速,增长和应用范围。是真正的跨学科的研究领域,的合成生物学文学是与生物学和工程学的概念。条款如微生物、转录和翻译出版物伴随着概念描述切换开关、振荡器和自身调节的电路和逻辑。


异构字段包含一个广泛的学科,包括生物学、化学、工程和计算和系统科学,合成生物学可能出现模糊。然而,本质上,它可以被看作是理性的和故意设计的细胞使用分子生物学特征。细胞行为或结果由集成设计的“电路”进入细胞,功能性dna与监管活动,应对外部线索来生成一个预期的结果或行为。早期应用程序围绕着大肠杆菌细菌和酿酒酵母酵母的调节基因电路更容易编目。然而,哺乳动物细胞也经常设计。此外,研究过去纯粹的转录控制转移到包含转录后平移通过工程rna控制。


调整还是调整?


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在合成生物学工程努力可能需要几个方向。“也许更直接的方法,是利用现有的电路内细胞机械和修改或重定向,再利用你的需要,”解释道丹尼尔Bojar教授瓦伦堡分子与转化医学中心大学的哥德堡。”,因为现有的电路操作的上下文细胞起源,并且已经融入细胞的机械、工程受体可以强有力地调节电路,有效地调节细胞输出行为,“Bojar阐述。“另一方面,这工程存在的电路可能不同的功能集成到另一个细胞环境时,导致更多的跨细胞类型变量和不可预知的行为,限制归纳和模块化。


因为合成生物学的总体目标是创建模块化的电路,可以组装后简单的规则生成一个预期的结果,缺乏普遍性可能是一个障碍。合成生物学家的另一个方法是建立电路新创,即,从头开始。然而,这大道面临自己的障碍,尤其是固有的困难的设计电路集成到高度复杂的细胞。,或者新创设计可能产生多个模块化的电路,但面临的挑战是组装电路的方式将导致预期的输出。“最终,我认为,设计过程是一种细致的平衡。我们希望电路模块化,可转让的,可概括的,但需要平衡模块化与利用现有生物机械”Bojar解释道。

面对大自然

合成生物学家面临的另一个重要的挑战是鲁棒性的问题。“我们设计的系统可以非常脆弱的原因众多。例如,合成基因电路和代谢途径我们创建一般减少细胞的健康,使他们容易受到环境压力,”解释道马修·r·班尼特莱斯大学生物科学学院的教授。“因此,这是常见突变出现在我们的电路随着微生物的发展受到环境压力的选择压力。虽然这些突变可能会增加细胞健康和帮助微生物适应,他们通常减少电路功能,和,因此,破坏最初的设计。”


环境因素也是一个问题微生物协会,一群或群微生物为了应对外部线索在音乐会中,特定的贝内特的专业领域。“我们的许多合成设计假设统一的环境;然而,在本质上是通常不是现实的,是高度复杂和异构,所以我们需要在联盟内部建立电路对波动的环境中,”贝内特阐述。“另外,我们还不完全了解环境因素的相互作用可以改变与细胞生物化学合成的基因电路。这些问题如我们预想的那样越来越成问题的合成系统,将工作在复杂环境中很长一段时间。”

向你的邻居问好!财团的沟通细胞

导航环境因素的挑战是班纳特的脸在他的研究中微生物合成电路设计协会成员必须在细胞间的沟通。“我们实现细胞间通信通过利用群体感应分子,微生物利用自然意义上的邻居。这些分子,n -高丝氨酸内酯,调节基因表达的操纵子调控细胞分裂,因此人口规模,”班纳特解释道。


班尼特和他的团队演示了如何合成振荡电路,即。两种状态之间,脉动输出,内置一个微生物的财团。“我们雇佣了两个大肠杆菌菌株,一个叫做“激活”应变,产生C4-homoserine内酯,提高基因表达,和一个称为阻遏的菌株,生产3-OHC14-homoserine内酯压制基因表达,”贝内特说。“共同培养时,生成的两个菌株的财团振荡,在相对基因表达。”To visualize the oscillations, gene expression was tied to cyan fluorescent protein expression in the activator and yellow fluorescent protein expression in the repressor. The microbial consortium, grown within a chamber of a microfluidic device, could be imaged and showed a cyan band of activators neighboring a yellow band of repressors, lighting up and turning off in cycles.


贝内特还测试了合成振荡器的参数。“当然,两株出现振荡器的功能。然而,我们发现我们可以调整的周期振荡以及每一波的形状不同的电路拓扑结构(即。,积极和反馈回路的数量)。重要的是,催化剂比阻遏大肠杆菌并不影响振荡,这意味着电路不依赖于种群动态。”


财团电路比同基因的更健壮和高效的系统,即。,电路使用单一菌株完全基于细胞内的反应,因为他们分发代谢负荷在两个或两个以上的压力。然而,联盟难以控制和时空上必须仔细组织通过优化沟通。这是通过群体感应分子导线的距离有限,只有几微米的厘米,约束财团的大小。此外,复杂和异构环境进一步阻碍群体感应分子的弥散。为应对这些挑战,班尼特检查基因表达暂时的协调远程跨合成微生物协会促进沟通。“用我们的双系统的激活和抑制因子,我们建立了我们的合成电路在微流体设备更大的房间,所以财团有更多的空间来成长。我们发现电路中的某些积极的反馈循环,增强和细胞间的信号传输,远程协调至关重要,”班纳特总结道,强调这一重要一步实现更大、更健壮的财团。

早上好!咖啡因开关基因表达

一个有用的工具在合成生物学家的工具箱是一个电路响应外部线索“随需应变”的某些基因的表达,这可能有许多重要的潜在应用。同样,Bojar发达caffeine-inducible基因开关期间Fussenegger实验室。“我们的目标是使电路对咖啡因的水平会出现在循环后喝一杯咖啡,所以在低微摩尔的范围。我们经历了几个迭代,但我们最终的设计是基于一种抗体caffeine-binding域和信号转导域从白细胞介素- 6受体亚基β(IL6-RB)。咖啡因绑定会诱导抗体二聚作用,这也将带来两个IL6-RB信号域,“Bojar概述。“IL6-RB二聚作用会发出和信号级联放大最终转录因子“接收器”,含有transcription-activating域电路开关。这将开关电路,从而开始表达基因的兴趣反应原咖啡因输入。”


Bojar首先测试caffeine-inducible开关通过表达报告基因干细胞细胞系。“我们发现开关有一个广泛的动态范围,并存在剂量依赖的相关性对咖啡因以不同的浓度,从10摩尔100微摩尔的。它反应很快,在几个小时内,信号强度取决于咖啡因的水平,“Bojar阐述了开关的特点。“重要的是,潜在的生物医学应用,开关是可逆的,可以关闭清洗咖啡因的文化”。


Bojar下评估如果caffeine-inducible开关可以用来控制的表达glucagon-like肽1 (GLP-1),一个glucose-regulating肽激素。GLP-1受体受体激动剂的一部分的药物治疗2型糖尿病。“一个诱导GLP-1-expressing电路可能调节与肥胖和2型糖尿病小鼠的高血糖,“Bojar解释道。的细胞系转染caffeine-inducible GLP-1电路microencapsulated和管理两个动物模型。在管理咖啡与食源性肥胖前驱糖尿病的老鼠,在caffeine-inducible GLP-1-expressing细胞降低空腹血糖,改善葡萄糖耐量和减少体重增加与增加的循环GLP-1和胰岛素水平。“我们也看到了有利影响2型糖尿病模型中缺少的瘦素受体的(们注入了db/db老鼠)。饮用咖啡后管理caffeine-inducible GLP-1-expressing细胞也改善葡萄糖耐量和胰岛素和循环GLP-1水平,“Bojar得出结论的研究,展示了一个潜在的生物利用合成生物学。

各式各样的潜在应用

合成生物学有许多潜在的应用,如理解基础生物学、技术应用程序(例如,生物传感器CRISPR的计算),生物医学和制药应用。Fussenegger实验室,期间Bojar在众多生物医学应用,包括分泌细胞诱导细胞,电路通过新陈代谢惰性L-glucose设计师液(被称为外来设备)用于治疗帕金森病的小鼠模型。Bojar设想进一步医疗用途,比如CAR-T细胞或器官用于移植兼容。


不过,他也很热衷于基础研究。“所有的激动人心的新兴生物医学应用,基础研究已经有点被忽视,尽管我认为这是一个同样突出的区域,“Bojar总结道。“考虑到合成生物学提供了强大的调节工具,我们站获得机械和因果的见解,例如使用live-sensing代谢物或通过理清下游信号通路通过特定的记者。我们在处理一些非常强大的基因工程工具。尽管已经取得了很大进展,但我们才刚刚触及表面,我认为许多激动人心的发现。”


班尼特也赞同这个观点。“有很多令人兴奋的应用程序。在短期内包括医学应用,如CRISPR基于基因编辑,细菌疗法生物材料(即。、细胞嵌入材料提供新颖的功能)。在长期,我讨厌甚至推测,”班纳特总结道。“随着我们工程师生物学的能力增加,爆炸的可能性。我相信,合成生物的杀手级应用尚未预想。正如第一个计算机科学家可能无法预测智能手机、流媒体设备和人工智能,我不认为我们可以预测我们的工作最终会成为现实。但这将是惊人的,我毫不怀疑。”

满足作者
玛莎Savelieff博士
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