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科研进展

阿卡波糖是治疗2型糖尿病的一线药物，但其疗效常被肠道细菌中的“阿卡波糖杀手”——阿卡波糖糖苷水解酶（Apg）破坏。近日，中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所客座研究员/南京师范大学教授周佳海团队及其团队副研究员古阳，联合西北农林科技大学教授张继文团队等，在《Nature Communications》发表题为“Molecular insights of acarbose metabolization catalyzed by acarbose-preferred glucosidase”的最新研究成果，利用X射线晶体学、计算模拟和生化实验结合，深入解析了Apg水解阿卡波糖的精细分子机制（图1），为设计新一代抗降解、更高效的降糖药物提供了关键的结构蓝图。文章上线截图原文链接：https://doiorg/101038/s41467-025-62855-y 图1 Apg催化水解阿卡波糖的机制一、阿卡波糖的困境：个体差异与耐药性阿卡波糖作为一种“伪四糖”，主要通过抑制肠道α-葡萄糖苷酶延缓碳水化合物吸收来降糖。它具有全身副作用少的优点，但临床应用中存在显著的个体疗效差异和长期用药后的耐药性问题。近年中国科学院分子植物科学卓越创新中心姜卫红团队与合作者研究发现（Nat Metab, 2023, s42255-023-00796-w），克雷伯氏菌属(K grimontiiTD1)中的Apg酶是导致阿卡波糖失效的关键“元凶”。它能高效降解阿卡波糖为acarviosine-glucose（M1）和acarviosine（M2），从而破坏其药效（图2）。然而，由于缺乏酶-底物/产物复合物的精确结构信息，导致该酶动态催化过程的分子机制仍不明晰，限制了糖尿病治疗的优化及抗糖尿病药开发。解析Apg独特的催化机制将有助于抗糖尿病药物的设计。图 2 由Apg介导的阿卡波糖降解途径二、锁定“杀手”：Apg的结构与特性 Apg属于糖苷水解酶家族13_21 (GH13_21)，通常负责水解α-1,4-O-糖苷键。但其独特之处在于能有效水解结构复杂的阿卡波糖。研究解析了Apg的高分辨率晶体结构（图3）：（1）Apg在溶液中以同源二聚体形式存在，单体间通过N端结构域和催化结构域呈头尾排列。（2）催化结构域采用经典的TIM桶折叠，活性位点是位于TIM桶顶部的一个突出表面凹槽，凹槽底部有一个绝对保守的催化三联体（Asp-Glu-Asp）。（3）与其他淀粉酶（如MaIZ, MaIS）相比，Apg的活性口袋裂隙更窄（79 Å），能紧密结合阿卡波糖，计算也显示其对阿卡波糖的结合亲和力更高。（4）结合生化实验、晶体结构和计算分析，发现两个关键的柔性环（loop A和loop B）不仅影响底物结合还决定其催化能力。图 3 Apg的总体结构示意图三、重要发现：Apg催化机制的关键角色通过分析Apg与阿卡波糖及其水解产物（M1, M2）的复合物晶体结构，结合定点突变和计算模拟（QM/MM, MD）（图4），研究揭示了催化机制的核心要素，并推翻了之前的假设：真正的“攻击手”——亲核试剂：以往认为D336是亲核试剂，但本研究确凿证明D448才是关键的亲核试剂。首先，定点突变显示D448N变体完全丧失催化活性。其次，D448N突变体能紧密结合阿卡波糖，其复合物结构显示D448N的羧基氧（OD2）距离阿卡波糖被攻击的C1原子（42 Å）比D336的羧基氧（50 Å）更近。同时，密度泛函理论（DFT）计算显示D448 OD2携带更强的负电荷（-049 vs D336的-012），亲核性更强。进一步的QM/MM计算证明D448作为亲核试剂的能垒（171 kcal/mol）远低于D336（267 kcal/mol）。最后，D448E突变能部分恢复活性（15%），支持其羧酸侧链直接参与催化。双“供水者”——质子供体：除了之前已知的E373作为质子供体外，还揭示R334也是重要的质子供体。定点突变显示，E373A和E373Q突变保留部分活性，暗示存在其他质子供体。双重突变E373A/R334A导致活性完全丧失，证明R334是关键的替代质子供体。进一步的QM/MM结果支持R334作为质子供体，其反应能垒略高于E373。 “稳定器”——D336：D336A突变保留了约48%的活性，其复合物结构显示它主要通过与底物形成氢键来稳定过渡态或底物构象，而非直接作为亲核试剂。图 4 Apg 的复合物结构及突变酶活分析。（A）Apg 活性位点腔内底物阿卡波糖的示意图。（B）Apg(D448A)-阿卡波糖的复合物结构（PDB ID：9IVZ）。（C）Apg(D336A)-M1的复合物结构（PDB ID：9IZE）。（D）Apg(D336A)-M2的复合物结构（PDB ID：9IZO）。（E）Apg(D448A)-阿卡波糖复合物（PDB ID：9IVZ）（残基为粉色）与突变体 Apg(D448A)（PDB 编号：9IXH）的结构叠加（残基为白色）。（F）Apg 活性位点上残基的诱变实验。四、水解路径揭秘：两步反应，一步限速阿卡波糖被Apg水解的最终产物是二环的M2。关于M2是如何产生的，存在疑问：（1）是阿卡波糖直接一步水解成M2和麦芽糖？计算模拟（QM/MM）显示此路径能垒极高（369 kcal/mol），且实验中未检测到麦芽糖副产物，排除了此可能性。（2）还是分步水解？晶体实验观察到将Apg与中间产物M1孵育可生成M2。结合动力学和热力学分析发现，Apg对阿卡波糖的亲和力远高于对M1。进一步的自由能计算发现，Apg-阿卡波糖复合物的结合自由能（-205 kcal/mol）显著低于Apg-M1（-138 kcal/mol）。QM/MM计算显示，从M1水解到M2的能垒（197 kcal/mol）高于从阿卡波糖水解到M1的能垒（171 kcal/mol）。因此，阿卡波糖被Apg水解是一个明确的两步过程：第一步为阿卡波糖→M1+葡萄糖（相对较快），第二步为M1→M2+葡萄糖（此步是限速步骤，较慢）。图 5 Apg催化阿卡波糖水解反应的两步过程五、耐药类似物的启示：结构差异决定命运研究还利用解析的Apg结构，对已知对Apg具有抗性的阿卡波糖类似物——acarstatins A和acarstatins B进行了计算分析。分子动力学模拟显示，它们也能结合在Apg活性腔内。但关键差异在于，它们分子中水解位点C1原子与亲核试剂D448 OD2的距离比阿卡波糖中的距离更远，使得D448难以有效攻击其糖苷键。进一步的QM/MM计算证实，水解acarstatinsA/B的活化能垒高于阿卡波糖。这为设计抗Apg降解的新药提供了直接线索：通过修饰改变底物关键原子与催化残基（特别是D448）的空间距离或相互作用。图 6Apg-acarstatinsA/B复合物的距离特征分析综上，本文通过晶体结构解析、生化实验以及理论计算对Apg催化阿卡波糖水解反应机理进行了深入研究。揭示了Apg水解阿卡波糖的真实分子机制（D448为亲核试剂，E373/R334为质子供体，D336为稳定剂，两步水解且第二步限速），为糖尿病药物的设计与开发提供结构方面的见解，包括延长糖链的长度以增强其对抗Apg水解的能力，或者对阿卡波糖的结构部分进行选择性修饰以降低其结合亲和力。基于以上结构见解，对下一代阿卡波糖类似物的研究正在进行中。本文的通讯作者为中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所客座研究员/南京师范大学教授周佳海、团队副研究员古阳，以及西北农林科技大学教授张继文。第一作者为中国科学院深圳先进技术研究院与西北农林科技大学联合培养已毕业博士研究生黄嘉咏。中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员谌庄琳博士对于理论计算部分做出了重要贡献。感谢中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员王兰腾博士在晶体解析方面的付出。感谢中国科学院深圳先进技术研究院与中国农业大学联合培养已毕业硕士研究生肖小云的付出。该工作受到广东省科技计划项目、国家自然科学基金项目、深圳市科技计划项目以及深圳合成生物学创新研究院等项目的资助。衷心感谢上海光源和国家蛋白质科学研究（上海）设施生物大分子晶体学线站BL18U1、BL19U1工作人员在数据收集方面的大力协助！

Apg 阿卡波 结构水解催化

肖雨 2025-08-28 18:17:06

科研进展

弧菌是南美白对虾养殖的主要病原体，其中副溶血弧菌、溶藻弧菌和哈维氏弧菌等致病菌危害尤为严重。弧菌感染后的对虾可能出现肝胰腺坏死、空肠空胃、红体白斑、偷死等症状。若发生急性感染，3-5天内死亡率可超过80%，常导致大规模死亡甚至被迫清塘，造成对虾养殖业重大损失。 8月16日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所马迎飞团队，在国际学术期刊《npj Biofilms and Microbiomes》（中国科学院1区top期刊，最新 IF=92）发表了题为“Synergistic effects of commensals and phage predation in suppressing colonization by pathogenic Vibrio parahaemolyticus”的研究成果。该研究由马迎飞团队与澳华集团共同推进，双方历经5年深入产业化合作，围绕南美白对虾弧菌病害防控的实际需求展开联合攻关。研究通过多组学联合分析和体内外模型验证，锁定南美白对虾肠道内“共生菌屏障”与“噬菌体精准靶向”两大核心机制，首次提出“共生菌-噬菌体协同防控”策略。研究团队基于关键肠道共生菌构建了合成菌群，联合副溶血弧菌噬菌体，将遭受弧菌感染的对虾存活率从23%提升至69%，这一绿色、精准、可预防的微生态干预方案，为替代抗生素、防控南美白对虾弧菌病害提供了新范式。文章上线截图原文链接：https://wwwnaturecom/articles/s41522-025-00802-x 研究发现：肠道共生菌构建对虾弧菌防御屏障研究团队从健康对虾肠道中分离12株可培养菌株，构建合成菌群Com12。实验发现，单独添加致病性副溶血弧菌VP6会导致对虾死亡，加入Com12后对虾存活率得到一定程度的提升；而当共生弧菌VA3与Com12协同作用时，则可进一步增强VP6感染状态下对虾的生存能力（图1a&b）。这表明肠道共生菌可显著提升对虾抗病能力。图1 致病弧菌和共生菌对南美白对虾存活率的影响精准干预：基于共生菌-噬菌体协同的弧菌防控策略体外实验表明，在共生菌群Com12生长初期，其菌群结构尚不稳定，此时致病弧菌VP6表现出较强的竞争优势，能够迅速占据菌群的主要生态位（图 2），而此阶段Com12自身的防御机制尚不足以抵御其入侵。图2 致病弧菌对共生菌群Com12结构的影响为增强菌群生长初期的防御能力，研究团队将共生菌VA3和VP6phageC（VP6特异性裂解噬菌体）引入Com12体系，系统评估了三者与VP6的互作关系。结果显示，单独添加VA3或VP6phageC均可显著降低VP6在菌群中的丰度（图3左、中）。而VA3与VP6phageC联合处理时，二者产生协同效应，对VP6定植的抑制效果显著优于单独处理组（图3右），证实噬菌体与细菌定植抗性存在协同增效作用。图 3 共生菌、噬菌体和致病弧菌 VP6的动态关系为验证抑菌效果是否受共生菌和噬菌体加入时机的影响，研究团队设计了时间梯度实验。当单独使用噬菌体VP6phageC时，其抑制效果随添加时间推迟而减弱，延迟6小时后添加几乎无法逆转VP6的定植优势（图4a）。而当VA3与噬菌体联用时，VA3能在噬菌体完成“杀菌”过程后快速“占位”（占据生态位），形成连续防御体系（图4b）。值得注意的是，即使在联合处理条件下，延迟6小时处理的防控效果仍显著低于2小时内的早期处理组。当致病弧菌VP6的入侵时间推迟至Com12菌群发育2、6、12及24小时后，即使不添加VA3与VP6phageC，成熟的Com12菌群结构已能独立抵抗VP6入侵（图4c）。上述研究表明，噬菌体裂解捕食作用与共生菌定植抗性的协同组合可构建高效防御体系，且在VP6定植前的预防性应用效果显著优于定植后的治疗性干预。图 4 介入时机对共生菌 - 噬菌体组合清除致病弧菌 VP6 效果的影响应用验证：协同策略的弧菌防控效能研究团队通过体外条件培养体系（图5a）结合对虾攻毒实验（图5b），从13株共生菌（12+1）中筛选出4株关键功能菌株（Com4）。图5 共生菌中抑制致病弧菌VP6生长的关键菌筛选养殖环境模拟实验显示：单独使用噬菌体干预时，能在一定程度上降低两个关键环节的致病弧菌密度：养殖水体中游离VP6在5天内降至检测限以下；对虾体内VP6载量较对照组降低3个数量级（图6a、b、c），相应地对虾的病理状态得到好转（图6e）。与体外实验中 “共生菌-噬菌体” 的协同效果一致，当噬菌体与共生菌Com4联合使用时，清除致病弧菌的速度比单独使用噬菌体更快：水体中弧菌在感染后3天就降至检测下限（比单用噬菌体组提前2天）；对虾肠道内的弧菌数量也比单独使用噬菌体组再降低1个数量级。更重要的是，该策略还能增加对虾肠道菌群的多样性，更利于形成稳定的肠道微生态屏障。图6 噬菌体与共生菌 Com4 对南美白对虾致病弧菌（VP6）的防控效果前景展望：推动全球对虾养殖可持续发展弧菌病害每年给全球对虾养殖业造成超过30亿美元的经济损失。面对日益严峻的抗生素耐药性问题，本研究提出的“共生菌-噬菌体协同防控”策略通过建立“杀菌-占位”双重作用机制，将感染对虾的存活率从23%提升至69%，展现出显著应用效果。另外该方案具有预防性干预、生态安全性高和可操作性强三大特点，为对虾养殖提供了一种可替代抗生素的新型绿色防控技术，将为健康养殖的可持续发展提供重要技术支撑。中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所马迎飞研究员为本文通讯作者。哥本哈根大学博士陈玲、中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所助理研究员黄志鹏为本文共同第一作者。本研究得到了国家重点研发计划、深圳市医学研究基金、“地平线欧洲”计划、丹麦创新基金及深圳合成生物学创新研究院等的支持。

VP 对虾 噬菌体 共生研究

系统管理员 2025-08-19 13:18:33

科研进展

研究背景与意义肿瘤微环境是一个高度异质的复杂系统，除癌细胞外，还包含免疫细胞、基质细胞等多种非癌细胞。它们在空间上的分布及其相互作用，不仅塑造了肿瘤的发生发展过程，也深刻影响了患者对治疗的响应。近年来，免疫治疗在部分癌症中取得积极进展，但在多数实体瘤中，仍面临免疫细胞浸润受限和局部免疫抑制等难题，严重制约了其疗效的进一步提升。因此，定量解析组织切片中的细胞空间分布信息、深入理解免疫细胞的运动行为特征等，是推动实体瘤精准诊疗的重要方向。随着活细胞成像、转录组测序和深度学习等技术的快速发展，研究者开始从空间分布和时空动态两个层面，定量刻画肿瘤微环境中的细胞空间分布与功能。然而，当前研究仍面临两大挑战：一是尽管已有研究利用深度学习解构病理图像中细胞的类型与空间位置，但领域内尚缺乏可解释、可量化的细胞空间分布特征以定量刻画肿瘤微环境并建立其与肿瘤进展之间的关联；二是尽管已有研究揭示了杀伤性T淋巴细胞的运动特征，但对其与癌细胞相互作用过程中的运动行为的模式变化以及二者共演化机制的理解仍不清晰。针对上述问题，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所李雪飞研究员团队，联合北京医院/国家老年医学中心、松山湖材料实验室等多家临床与科研单位，分别从免疫细胞的时空动态行为与组织病理图像的空间结构两个维度开展系统研究，通过实验/临床数据定量分析与物理建模相结合的方法，一方面在体外构建的肿瘤微环境中，系统揭示了抗原特异性T细胞在共培养条件下的导航策略与肿瘤细胞免疫逃逸机制（发表于Communications Biology），另一方面，利用深度学习所识别出的细胞类型与空间位置，定义并发现了对肝癌患者病情进展具有预测价值的肿瘤空间生物标志物（发表于The Journal of Pathology: Clinical Research）。相关研究为理解肿瘤微环境的演化规律、提升患者对于癌症治疗的响应等提供了理论与数据支撑。一、揭示抗原特异性T细胞在肿瘤共培养环境中的导航策略与肿瘤免疫逃逸机制（Communications Biology） 7月31日，李雪飞研究团队联合松山湖材料实验室生物界面韩伟静副研究员、中国科学院物理研究所李明研究员在Communications Biology上发表了题为“Deciphering antigen-specific T cell navigation tactics and cancer immuneevasion in co-cultures”的研究论文（图1）。该工作定量刻画了抗原特异性T细胞在多肿瘤团簇共培养环境中准二维平面上的运动行为，提出了T细胞运动和聚集的关键机制，并发现了癌细胞在与T细胞相互作用过程中逐步形成的免疫逃逸现象。图1 文章上线截图（全文链接：https://doiorg/101038/s42003-025-08568-w） 1 构建25D共培养体系，捕捉免疫行为的时空动态研究团队搭建了一个多癌团簇的25D体外共培养体系，结合活细胞延时成像、细胞轨迹定量分析、计算建模与转录组测序（包括bulk和单细胞RNA测序）（图2），系统地研究了肿瘤抗原特异性T细胞在肿瘤团簇周围的运动模式。图2 研究分析流程概览 2 实验结合计算建模，揭示T细胞搜寻策略与聚集的关键机制研究发现，相比于非特异识别组，抗原特异性T细胞在共培养条件下表现更长的癌细胞驻留时间（dwell time）（图3）和更强的运动方向持续性（directional persistence）。功能实验进一步表明，阻断CXCR3-CXCL9/10信号通路（使用拮抗剂ACT-660602）可显著削弱T细胞的方向持续性迁移能力，降低其在肿瘤团簇上的富集密度和杀伤效率。这一结果暗示该通路在调控T细胞迁移和抗肿瘤应答中具有潜在的干预价值。图3 定量解析共培养体系中T细胞运动模式此外，基于运动轨迹数据，研究团队建立了模拟T细胞运动模式的计算模型（图4），进一步验证了“方向性迁移+稳定接触”双机制对T细胞定位与聚集的关键作用。其中，T细胞较强的运动方向持续性有助于提高对肿瘤细胞的搜索效率；而与癌细胞形成的长时间接触（dwell time）是实现聚集的核心因素。图4 计算模拟揭示T细胞搜寻策略与聚集的关键机制 3 肿瘤细胞在被特异性T细胞攻击之后启动“免疫逃逸”程序，形成耐受亚群有趣的是，研究团队还发现部分存活的肿瘤细胞在T细胞攻击后发生了表型转变。通过bulk和单细胞转录组分析，研究识别出一类具有免疫逃逸特征的肿瘤细胞亚群（Cancer-C4）：该亚群不仅显著下调趋化因子（如CXCL9/10）表达（图5），还激活上皮-间充质转化（EMT）相关通路，表现出更强的迁移性和免疫逃逸特征。图5 单细胞测序分析揭示肿瘤异质性及耐受机制该研究结合实验与计算建模手段，系统阐明了抗原特异性T细胞在与肿瘤共培养环境中实现导航与聚集的行为机制，并揭示了癌细胞在T细胞攻击下诱导形成免疫抑制表型的动态过程。研究成果有望为“冷肿瘤”的形成机制提供新的视角，也为优化免疫细胞工程设计、提升免疫疗法在实体瘤中的穿透与杀伤效率提供了关键的时空行为学依据和潜在干预靶点。二、利用深度学习构造并发现肝癌肿瘤细胞空间分布特征预后标志物（The Journal of Pathology: Clinical Research）此前不久（6月13日），李雪飞研究团队联合北京医院宋京海教授、崔菊研究员团队在The Journal of Pathology: Clinical Research上发表了题为“Leveraging deep learning to discover interpretable cellular spatial biomarkers for prognostic predictions based on hepatocellular carcinoma histology”的研究论文（图6）。该工作开发了一套基于深度学习的组织图像处理流程，构造了一系列细胞空间分布特征，系统识别并量化肝细胞癌（HCC）组织中多种细胞类型的空间分布特征，发现具备独立预后预测价值的空间生物标志物，为病理图像的结构解析和术后风险评估提供了新思路。图6 文章上线截图（全文链接：https://doiorg/101002/2056-453870033） 1 构建高通量组织图像分析流程，提取空间拓扑特征研究开发了端到端的图像处理流程（图7），结合深度学习分类器与图论方法（Delaunay三角与Voronoi图），从常规临床肿瘤切片（苏木素-伊红染色法）中识别肝癌组织内的肿瘤、免疫和基质细胞，并构建空间邻接网络，提取共计109种拓扑结构特征。图7 图像数据处理流程 2 多队列验证6个空间生物标志物，具备独立预后预测能力通过对公开数据库TCGA及北京医院两大患者队列的回顾性分析，研究最终筛选出鉴定出6种细胞空间特征与患者总体生存期显著相关。在采用一致的阈值时，这些空间特征在两个队列中均表现出显著的预后指示作用（图8），且部分特征的组合，如基质细胞周围的细胞多样性均值(StrDiv-M)、细胞间距离中位数(CellDis-MED)等，能够进一步优化患者的生存周期分层。图8 三个重要空间特征的患者分层功效 3空间结构与分子特征关联，提示潜在生物学机制此外，研究显示，将细胞空间特征与临床特征如微血管侵犯结合（MVI），可以显著提升预后预测的准确性（图9）。这不仅为肝细胞癌的临床分层提供了新工具，也为深入理解肿瘤微环境细胞间复杂空间组织及其机制研究奠定基础。相关成果未来有望推动精准肿瘤诊疗策略的制定，提升肝癌患者的临床管理水平。图9 使用空间特征和 MVI对北京医院队列患者的疗效进行组合分析结语篇一（Communications Biology）：中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所李雪飞研究员、松山湖材料实验室生物界面团队韩伟静副研究员、中国科学院物理研究所李明研究员是本文的共同通讯作者。中国科学院大学硕士毕业生李新月、松山湖材料实验室工程师金桃丽与王丽莎为本文的共同第一作者。篇二（The Journal of Pathology: Clinical Research）：中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所李雪飞研究员、北京医院/国家老年医学中心肝胆胰外科主任宋京海教授、北京医院/国家老年医学中心老年医学研究所崔菊研究员是本文的共同通讯作者。中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所助理研究员胡汇涓博士、中国医学科学院北京协和医学院研究生院毕业博士生谭天华为本文的共同第一作者。这两项研究分别从“免疫细胞行为机制”与“空间结构特征识别”两个角度出发，解析了肿瘤免疫微环境中细胞间相互作用的动态过程与组织结构的空间复杂性，展现了在定量病理、人工智能分析与细胞动力学研究方面的交叉融合能力。研究为免疫细胞导航与聚集机制的建模提供了定量依据（篇一），也为病理图像中空间结构信息的可解释提取与术后风险预测提供了计算工具与理论基础（篇二）。相关研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院战略性先导科技专项、广东省重点领域研发计划、广东省基础与应用基础研究基金、中央高水平医院临床研究专项、广东省珠江计划高层次人才项目、深圳市科技计划与深圳合成生物学创新研究院科研项目等项目支持。

研究细胞肿瘤空间特征

肖雨 2025-08-15 16:26:48

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MiniCasUltra 编辑基因 Cas 研究

系统管理员 2025-08-08 14:23:19

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如何精确指挥细胞执行特定任务，是合成生物学发展的关键挑战。近日，中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）陈业团队联合湖南省农业科学院单杨院士团队在基因线路设计领域取得重要突破，他们建立了一套全新的生物信号处理框架，能够精准“解码”细胞感知的复杂信号。该研究成果以“A Framework for Complex Signal Processing via Synthetic Biological Operational Amplifiers”为题，发表于国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）。该研究的核心贡献是建立了一个可拓展的、解决复杂信号处理问题的通用基因线路解决方案，并成功设计出生物学“运算放大器”（OA）作为实现该框架的物理载体，为解决多维信号调控难题提供了创新的工程化思路。文章上线截图原文链接：https://wwwnaturecom/articles/s41467-025-62464-9 挑战：工程目标与细胞本能的矛盾生物在亿万年的演化中，发展出了一套精密复杂的信号感知与响应系统。细胞能够同时感知环境中多种信号（如营养、温度、种群密度），并将这些信号整合、互作，从而做出最有利于自身生存的复杂决策。这种信号的复杂性和相互作用，对于生物适应多变的环境至关重要，是其生存智慧的重要体现。然而，当研究人员尝试将细胞改造为“细胞工厂”或“传感器”以执行特定的生产或识别任务时，这种天然的复杂性反而可能成为障碍。对于工程化目标而言，信号间的相互干扰（串扰）和不可预测的互作，会严重影响基因线路的稳定性、调控精度和后续信号强化，使得细胞无法精准地执行人工设计的程序。突破：从“编码”到“解码”的信号处理新框架为解决这一核心矛盾，陈业团队从模拟电子电路的核心组件——运算放大器（OA）中获得启发，创新性地提出了一套全新的解决方案。团队首先建立了一个通用信号“解码”框架，将细胞感知复杂环境并调整自身基因表达的过程视为一个 “编码”过程——细胞将多种输入信号“编码”成一个混合的、非正交的响应信号。而该工作通过运算放大器实现的信号处理方案，则扮演了“解码器”的角色。可对细胞生成的混合信号进行精确线性运算，将其“解码”为多个相互正交的干净信号，从而让工程师能够清晰地理解细胞状态，并施以精准、有效的下游调控。图 1运算放大器设计和应用示意图图 2信号分解矩阵运算应用验证：无诱导剂的动态调控与高维信号分解该框架的强大功能在两项关键应用中得到了验证： 1 实现了无诱导剂的动态调控：在生物制造中，团队利用该框架，使大肠杆菌能够“智能”地感知自身所处的生长阶段（如指数期或平台期），并自主切换基因表达模式——在成长期专注生长，在生产期高效合成目标产物（如莽草酸）。整个过程无需添加昂贵诱导剂，实现了过程自动化和生产高效化。图 3无诱导剂的动态调控 2 实现了高维信号分解：面对三种常见的细菌群体感应（QS）信号相互“串扰”的复杂情况（包括受体蛋白和DNA识别序列两类串扰），该框架成功将三维混合信号分解并消除串扰，实现了三个清晰独立的正交输出。这充分证明了该框架在处理多维、高复杂度信号系统中的强大能力。图 4三维信号分解未来展望这项研究建立的信号处理框架，为合成生物学领域提供了一个强大的底层技术。它通过“解码”细胞的内在状态，使得对复杂生物系统的精准、可预测调控成为可能。这一基础性突破不仅为解决当前生物制造中的诸多瓶颈问题提供了新思路，也为未来设计更加智能、鲁棒的“细胞计算机”，应用于医药健康、环境治理和可持续能源等领域铺平了道路。深圳先进院陈业研究员、湖南省农业科学院单杨院士以及深圳先进院博士后刘莉莉为本文的通讯作者。深圳先进院与湖南大学联合培养博士生操文军、深圳先进院博士后刘莉莉为本文共同第一作者。本研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院战略性先导科技专项以及深圳合成生物学创新研究院等项目的支持。

信号细胞框架复杂生物

肖雨 2025-08-01 17:15:19

科研进展

疫苗接种是预防病毒感染的最经济有效的手段之一。其中，减毒活疫苗是一种重要的疫苗研发策略，其通过控制病毒复制来削弱病毒的毒力，从而降低致病性。这类疫苗能够保留病毒全部抗原并维持其天然构象，可激发强烈的黏膜免疫、体液免疫和细胞免疫反应。此外，减毒活疫苗可通过病毒自然感染途径接种，支持无针接种方式（如呼吸道病毒减毒活疫苗可通过鼻喷方式接种）。然而，如何实现安全和高效免疫的平衡兼容，是减毒活疫苗研制面临的关键科学问题之一：减毒不足则可能带来安全隐患，而过度减毒可能会降低免疫原性。 2025年7月24日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所司龙龙团队在Nature Reviews Immunology杂志在线发表了题为“Live vaccine development through targeted protein degradation（通过蛋白靶向降解开发活疫苗）”的评述文章，阐述了该团队建立的蛋白靶向降解（Proteolysis-Targeting, PROTAR）减毒活疫苗策略，并展望了其未来的拓展与应用，为新一代活疫苗研发提供了新思路。文章上线截图原文链接：https://wwwnaturecom/articles/s41577-025-01212-y PROTAR减毒活疫苗策略原理 PROTAR减毒活疫苗策略利用宿主细胞中的蛋白质降解机器“泛素-蛋白酶体系统”，操控病毒蛋白的稳定与降解，将病毒转化成为减毒活疫苗。具体地，该策略在相关病毒蛋白的合适位置上引入“降解标签”（Proteasome-Targeting Degrons,PTD）；当这种带PTD标签的PROTAR病毒感染进入细胞，细胞中的泛素-蛋白酶体系统会识别被PTD标记的病毒蛋白，并将其降解。这一过程一方面让病毒因失去部分蛋白而复制能力减弱，实现减毒；另一方面病毒蛋白降解产生的抗原肽会被细胞递呈，有利于诱导更强的抗病毒免疫应答。因此，PROTAR减毒活疫苗策略可以在减弱病毒复制的同时，同步增强病毒抗原递呈，实现疫苗高安全性和强免疫原性的协同。在用于生产PROTAR疫苗的工程细胞株中，PTD标记的病毒蛋白的降解通路被阻断，病毒蛋白稳定，PROTAR疫苗正常复制、高效制备，满足疫苗生产需求。研究人员以流感病毒为模型，在细胞、小鼠、雪貂、人肺气道芯片等多个模型中对PPROTAR减毒活疫苗策略进行了系统研究论证。结果显示，PROTAR疫苗在体内充分减毒而安全；在单次鼻腔吸入接种免疫后，可诱导强而广的免疫应答，并对同源和异源病毒的感染提供优良的交叉免疫保护。图 | PROTAR减毒活疫苗策略示意图：通过分子生物学技术，在病毒基因组的合适位置引入降解标签PTD，并在被改造的工程细胞株中制备PROTAR疫苗。PROTAR疫苗在感染宿主细胞后，表达带有PTD的病毒蛋白（viral protein, VP）；细胞中的泛素-蛋白酶体系统识别被PTD标记的病毒蛋白，进而将该蛋白降解，使得PROTAR疫苗复制减弱甚至缺陷，从而实现减毒。同时，病毒蛋白的降解增强病毒抗原呈递，更好地激发宿主的免疫反应。PTDX、PTDY，表示可以为任意PTD。 PROTAR减毒活疫苗策略的特点 1．PROTAR疫苗策略可以将完整的流行病毒株减毒成为活疫苗，因此能够更好地甚至完全地与流行病毒株抗原匹配，从而提高防护效果。 2．PROTAR疫苗策略可通过改变PTD的种类和在病毒基因组上的多样化插入位点，实现对减毒程度和免疫反应强度的灵活调控。目前，研究人员利用PTD种类的多样性，建立了PROTAR流感疫苗库，并证明PROTAR疫苗的安全性和免疫原性依赖于疫苗株种类。因此，该方法可以系统地优化疫苗安全性与免疫原性，获得最优的疫苗株或者按需定制个性化疫苗株。 3．PROTAR疫苗策略简单易行。PROTAR疫苗制备采用常规的分子生物学与细胞培养技术，简化了疫苗设计与研制，便于更广泛的疫苗研究人员使用。 4．PROTAR疫苗策略具有普适性。病毒蛋白是病毒结构组成和生命活动所必需的生命物质，只要能在目标病毒的合适蛋白合适位点引入PTD，就可以使用该方法制备针对该病毒的减毒活疫苗，因此PROTAR疫苗策略有望推广至多种病毒疫苗的研制。 PROTAR疫苗需要关注的问题 1．PTD序列的选择及其在病毒蛋白中的整合位置，会影响疫苗株的复制能力、蛋白降解效率、减毒程度、免疫原性等，因此需要系统筛选优化。 2．应避免选用某些能被MHC分子呈递的PTD序列，以降低其诱发自身免疫反应的潜在风险。 3．PROTAR疫苗的减毒依赖于宿主的泛素-蛋白酶体系统，因此PROTAR疫苗不适用于泛素-蛋白酶体系统功能受损或正在接受蛋白酶体抑制剂治疗的特殊人群。未来展望研究团队提出了对PROTAR减毒活疫苗策略发展的未来展望。结合人工智能蛋白结构计算与高通量筛选平台，有望更高效地筛选和优化PTD，提升候选疫苗株的研发效率。探索细胞内的其他蛋白质降解机器（如自噬系统），有望拓展基于蛋白靶向降解的减毒活疫苗平台在更广泛病原体和人群中的适用性。中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室为本文的第一单位及通讯单位，司龙龙研究员为文章的通讯作者，团队成员张奇思（博士后）为文章第一作者。参考文献： Zhang, Q, Si, L Live vaccine development through targeted protein degradationNatureReviewsImmunology,https://doiorg/101038/s41577-025-01212-y(2025) Zhang, C et al PROTAR vaccine 20 generates influenza vaccines by degrading multiple viral proteins NatureChemicalBiology,https://doiorg/101038/s41589-024- 01813-z (2025) Shen, J et al Proteolysis-targeting influenza vaccine strains induce broad-spectrum immunity and in vivo protection NatureMicrobiology10, 431–447 (2025) Si, L et al Generation of a live attenuated influenza A vaccine by proteolysis targeting NatureBiotechnology40, 1370–1377 (2022) 实验室简介：司龙龙，中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所研究员、博士生导师，定量合成生物学全国重点实验室副主任，国家级青年人才，国家重点研发计划项目负责人。实验室主要研究方向为“病毒感染及防治研究的新策略和新系统的开发及应用”，包括基于合成生物学的疫苗研制、人类器官芯片开发与应用等。代表性成果以通讯作者、第一作者（含共同一作）发表于Science、Nature Biotechnology、Nature Microbiology、Nature Biomedical Engineering、Nature Chemical Biology、Nature Reviews Immunology等领域内权威期刊。主持国家和省部级项目十余项。课题组招聘：本课题组长期招收病毒、疫苗、免疫、药学、医学、分子生物学、生物化学等相关研究背景的博士后。有意申请者请将个人简历（要求为PDF）以发送至llsi@siataccn，简历及邮件标题注明“应聘岗位-学校名称-专业-姓名”。

病毒疫苗减毒 PROTAR 活疫苗

肖雨 2025-07-28 15:31:24

科研进展

近日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所材料合成生物学研究中心钟超团队，联合上海交通大学医学院附属瑞金医院烧伤整形科刘琰团队，在国际学术期刊Advanced Materials发表题为“Thrombin-Anchored Bacterial Cellulose Dressing for Advanced Burn Wound Care”的研究论文。该研究基于纤维素结合结构域（CBD）的非共价桥连机制，成功将重组人源凝血酶固定于生物纤维素基体上，构建出兼具止血与促愈合功能的一体化敷料（T-BC）。该材料在烧伤创面护理中表现出优异的生物性能和组织修复能力，为严重创伤管理提供了新的材料策略，并展现出良好的临床转化潜力。文章上线截图原文链接：https://advancedonlinelibrarywileycom/doi/101002/adma202420338 在临床烧伤创伤治疗中，早期削痂术是清除坏死组织、减轻炎症反应并改善愈合效果的关键干预措施。然而，该手术通常伴随明显的术区出血。若止血控制不充分，不仅会增加继发感染风险，还可能延缓创面修复进程，影响患者康复。当前临床常用的止血方式存在显著局限：电凝止血虽可有效控制出血，但其热损伤效应易对周围健康组织造成二次损伤，且处理过程需逐点操作，效率较低；而商用止血剂在换药时易出现再出血、贴附性差、机械强度不足等问题。这些挑战凸显出对兼具快速止血与良好生物相容性的新型创面修复材料的迫切需求。在众多材料中，生物纤维素（BC）因其高度可控的纳米网状结构、优异的机械强度、良好的透气性与生物相容性，被广泛视为理想的创面敷料基材。该材料是由康普茶菌Komagataeibacter rhaeticus在培养基的气-液界面自然生成的湿膜，其不引起免疫排斥反应，有助于维持湿润微环境，促进细胞迁移与组织再生。然而，BC本身缺乏主动的生物功能，如止血活性，这限制了其在复杂创面中的应用。凝血酶作为止血级联反应中的关键酶，不仅可迅速催化纤维蛋白原生成纤维蛋白形成血凝块，还能通过与细胞表面受体相互作用参与调控伤口愈合过程。但天然凝血酶在创面使用时常因易被体液降解、局部停留时间短、粘附性差等问题而疗效受限。针对上述问题，本研究创新性地设计并构建了人源凝血酶与纤维素结合域（CBD）的融合蛋白，通过简单浸泡方式将其锚定至BC膜表面，成功制备出具备协同功能的T-BC敷料。该策略基于分子识别机制进行酶固定化，无需有机溶剂或复杂化学修饰，兼顾绿色、安全与工艺可行性。制备所得的T-BC复合敷料在保留BC原有结构和保湿优势的基础上，实现了快速且持久的止血性能，为烧伤创面修复提供了一种新型、高效且具临床转化潜力的材料解决方案（图1）。图1 | T-BC敷料在创面治疗中的作用机制在初步实验中，研究团队首先筛选获得了能够与生物纤维素高效、稳定结合的纤维素结合结构域（CBD），并将其与人凝血酶原-2构建为融合蛋白进行表达。该融合蛋白经蛇毒酶Ecarin激活后成功转化为具有完整酶活性的CBD-凝血酶，并在体外实验中表现出显著的促凝血功能，能够快速诱导血液凝固。进一步通过大鼠肝脏切口模型验证了该策略的止血效果：CBD-凝血酶与BC基质的稳定结合将BC转化为具有生物活性的功能性止血敷料，可在1分钟内实现快速止血（图2），表现出优越的即时止血能力。此外，研究系统开展了T-BC敷料的细胞毒性、溶血活性与组织相容性评价，相关结果表明该材料具有良好的生物安全性，支持其在临床烧伤创面修复中的应用。图2 | T-BC止血敷料的体外及体内性能评估在模拟深Ⅱ度烧伤削痂创面的大鼠模型中，T-BC敷料展现出显著的促愈合效果。治疗组在第5天的创面闭合率明显高于未处理组，表明该材料可有效加速创面愈合进程（图3）。进一步的转录组学分析显示，T-BC能够调控多条与血管新生、炎症消退和细胞外基质重塑相关的信号通路，提示其在多阶段创面修复过程中发挥协同作用。这一分子层面的调控作用亦得到了细胞水平和组织学结果的佐证，验证了T-BC在创面微环境中长期稳定存在的基础上，兼具止血与组织再生的双重功能。图3 | 大鼠削痂创面模型中止血促愈效果评估综上所述，T-BC敷料有效填补了烧伤创面护理中的关键技术空白，兼具快速止血与加速组织再生的双重功能，显著改善了创面修复效率并有望提升患者整体预后表现。通过蛋白功能模块—碳水化合物结合域—碳水化合物基质的可编程构建策略，该平台兼顾材料的模块化设计、生物功能性与临床相关性，为未来在急性创伤及慢性难愈性伤口治疗中的应用提供了广阔前景和发展潜力。中国科学院深圳先进技术研究院研究员钟超、副研究员安柏霖和上海交通大学医学院附属瑞金医院刘琰主任为本文的通讯作者。深圳先进技术研究院科研助理王瑶敏和瑞金医院主治医师杨沛瑯为本文共同第一作者。中国科学院深圳先进技术研究院副研究员王艳怡在本研究过程中提供了重要指导与支持。本研究得到了国家重点研发计划、深圳市医学研究专项资金、国家杰出青年科学基金、深圳市科技计划项目、国家自然科学基金以及深圳合成生物学创新研究院等项目的资助。同时，本研究感谢材料合成生物学研究中心仪器分析平台，以及深圳合成生物研究重大科技基础设施在本研究中提供的技术支持。

止血创面生物材料敷料

肖雨 2025-07-24 11:40:19

科研进展

利血平是一个具有里程碑意义的天然产物，自1952年从印度蛇根木中分离以来，深刻影响了我们对神经递质生物学和心血管医学的理解。作为经典的降压药物，利血平复杂的结构特征，包括独特的C3β构型和五个连续的手性中心，激发了包括R B Woodward在内的数代合成化学家开发创新合成策略。然而，自然界中利血平生物合成的立体化学控制机制一直未被揭示。近日，中国科学院深圳先进技术研究院江寅迪课题组在国际期刊Journal of the American Chemical Society上发表了题为"Enzymatic Basis of Stereochemical Control in Reserpine Biosynthesis"的最新研究成果，首次阐明了利血平生物合成过程中立体化学控制的酶学基础。文章上线截图（文章链接：https://pubsacsorg/doi/101021/jacs5c02863）利血平属于单萜吲哚生物碱大类，这一类天然产物包括著名的抗癌药物长春碱、喜树碱等，但它们在C3号位具有显著的结构差异。与其他已解析合成途径的单萜吲哚生物碱不同，利血平具有独特的C3β构型，这使其成为合成化学的经典挑战。早在1960年，研究者通过同位素示踪实验初步探索了利血平的生物合成，确认色胺是利血平的合成前体，但受限于当时的技术条件，对于自然界如何精准控制利血平C3β构型和五个连续手性中心的构建，仍然是个谜。图1 利血平的化学结构特征破解C3β构型之谜研究团队首先通过萝芙木（Rauvolfia verticillata）转录组分析，确定了常见的单萜吲哚生物碱生物合成中间体异胡豆苷（1）是利血平合成的关键中间体。在此基础上，他们鉴定出实现构型翻转的关键酶系统。团队从萝芙木中鉴定出关键的黄素依赖性氧化酶RvYOO和NADPH依赖性还原酶RvDYR1。RvYOO能够将具有C3α构型的α-育亨宾（2）氧化生成亚胺中间体3，随后RvDYR1立体专一性地还原这个中间体，最终生成具有C3β构型的3-表-α-育亨宾（4）。五个手性中心的构建策略为了解析五个连续手性中心的形成机制，研究团队系统分析了每个催化步骤。他们发现，前两个手性中心直接来源于底物马钱子苷，第三和第四个手性中心通过中链脱氢还原酶RvYOS的立体选择性还原建立。最关键的第五个手性中心由细胞色素P450单加氧酶RvCYP71D820催化的C18羟基化反应确立。后期甲氧基化与传统化学合成在早期引入甲氧基不同，研究团队发现自然界采用了独特的后期修饰策略。P450酶RvCYP72A270首先催化C11羟基化，随后O-甲基转移酶Rv11OMT完成甲基化修饰。这种后期官能团化策略体现了生物合成与化学合成的本质差异。图2 本研究解析的利血平生物合成途径这项研究首次阐明了利血平生物合成中立体化学控制的酶学基础，解决了该领域长期存在的科学难题。发现的构型翻转机制在产单萜吲哚生物碱的植物中具有普遍性，为理解复杂天然产物的立体化学控制提供了重要范例。更重要的是，鉴定的酶学工具为代谢工程生产利血平及相关药物化合物奠定了基础，有望通过合成生物学方法实现这些重要药物的可持续生产。中国科学院深圳先进技术研究院江寅迪研究员为论文通讯作者，江寅迪课题组助理研究员曹佳青为文章第一作者。该研究得到国家重点研发计划、深圳市科技重大专项以及深圳合成生物学创新研究院等多个项目的支持。

利血平 合成研究构型 生物合成

肖雨 2025-07-12 22:33:32

科学研究

一、关于我们：定量合成生物学全国重点实验室（以下简称“实验室”）依托中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所建设，实验室定位面向世界科技前沿，以国家重大战略任务为牵引，聚焦合成生物学缺乏理性设计和高效构建能力的重大挑战，瞄准生命功能涌现定量原理和合成生物使能技术两大研究方向，围绕合成细胞和工程细胞两个重点任务布局，形成合成生命、设计生命的原始创新能力，为生物制造产业变革提供源头创新驱动，发展合成生物技术赋能的下一代生物制造，筑牢全球合成生物学科技制高点。实验室聚焦"合成细胞"与"工程细胞"两大重点任务，有力支撑国家重大战略需求。牵头承担了中国科学院战略性先导科技专项（B 类）、国家自然科学基金委基础科学中心项目（B类）等国家级重大科技任务，成员作为负责人主持国家重点研发计划项目35项。近五年，团队成员在Cell、Nature、Science及其主要子刊发表高水平论文150余篇，相关成果连续两年入选中国十大科技进展新闻，并荣获省部级以上科技奖励13项。实验室牵头建设"合成生物研究重大基础设施"，重点构建了涵盖设计学习、合成测试与用户检测的三大核心功能平台。实验室积极促进科技成果转化与应用，牵头建设国家生物制造产业创新中心，联合央企、国企及行业龙头企业，构建从原创突破到产业落地的全过程创新链。合成生物学研究所（简称"合成所"）成立于2017年12月。建所以来，研究所已汇聚逾1200名国内外合成生物学领域的青年骨干和领军科学家，形成了一支多学科融合的前沿创新团队。秉承"造物致知，造物致用"的理念，合成所确立了"定量合成生物学"的研究新范式，并体系化布局七大学科方向。在基础研究层面，合成所聚焦于人工生命体系的理解，开展生命体系定量解析与理性设计的基础理论研究，前瞻布局合成生物进化、细胞与基因线路设计、合成基因组学、合成微生物组学四大方向，致力于抢占国际合成生物学前沿科技的制高点。在应用基础研究层面，研究所立足国内外趋势与深圳本土特色，重点布局材料合成生物学、合成生物化学、合成免疫学三大方向，致力于突破关键技术与推动成果应用。围绕上述七大方向，合成所同步设立了七个研究中心，协同发力，旨在打造具有全球影响力的合成生物学研发基地与产业创新高地。中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）成立于2006年，由中国科学院、深圳市人民政府和香港中文大学三方共建。作为中国科学院在粤港澳大湾区布局建设的国家战略科技力量，深圳先进院以科技强国为使命，着眼国家重大需求、世界科技前沿和地方区域经济发展三者最大公约数，重点布局医学成像设备与科学仪器、合成生物与生物制造、集成电路材料与封装三大主攻方向；脑机接口与智能系统、脑解析与灵长类模型、医疗器械与医疗装备、智能医药与健康数据、先进材料与碳中和等五大科研方向；并牵头建设国家高性能医疗器械创新中心、国家生物制造产业创新中心，努力为粤港澳大湾区国际科技创新中心和综合性国家科学中心的建设提供强有力支撑。欢迎依托申报优秀青年科学基金项目（海外）。二、项目定位：优秀青年科学基金项目（海外）旨在吸引和鼓励在自然科学、工程技术等方面已取得较好成绩的海外优秀青年学者（含非华裔外籍人才）回国（来华）工作，自主选择研究方向开展创新性研究，促进青年科学技术人才的快速成长，培养一批有望进入世界科技前沿的优秀学术骨干，为科技强国建设贡献力量。三、申请条件： 1 优秀青年科学基金项目（海外）的申请人应当具备以下条件：（1）遵守中华人民共和国法律法规，具有良好的科学道德，自觉践行新时代科学家精神；（2）出生日期在1985年1月1日（含）以后；（3）具有博士学位；（4）研究方向主要为自然科学、工程技术等；（5）在取得博士学位后至2025年4月15日前，一般应在海外知名高校、科研机构、企业研发机构等获得正式教学或者科研职位，且具有连续36个月以上工作经历；在海外取得博士学位且业绩特别突出的，可适当放宽工作年限要求（不适用于通过中外联合培养方式取得海外博士学位的情况）。在海外工作期间，同时拥有境内带薪酬职位的申请人，其境内带薪酬职位的工作年限不计入海外工作年限。（6）取得同行专家认可的科研或技术等成果，且具有成为该领域学术带头人或杰出人才的发展潜力；（7）申请人尚未全职回国（来华）工作，或者2024年1月1日以后回国（来华）工作。获资助通知后须辞去海外工作并全职回国（来华）工作不少于3年。 2 限项要求：执行国家科技人才计划统筹衔接的相关要求。同层次国家科技人才计划只能承担一项，不能逆层次申请。 *条件以国家自然科学基金委员会最终通知为准。四、招聘方向：与合成生物学相关的背景，专业包括但不限于： 1 理学：生物科学、数学、物理学、化学、电子信息学、材料科学类等; 2 工学：生物医药工程、生物工程、材料、计算机类等; 3 医学：基础医学、药学、中药学类、医学技术类等。五、福利待遇： 1 提供有竞争力的工作保障，为您营造潜心的科研环境：【发展潜力】为您提供科研、教育、产业资本一站式事业平台，高水平人才队伍与您携手创新，成长无限。【薪酬福利】为您提供有国际竞争力的、能够让您潜心学术的协议薪酬和福利待遇。【科研保障】为您提供充足的科研经费、实验空间等方面的支持和保障。【团队支持】为您提供人员配备定向支持，助您高效组建科研团队。【项目申报】为您提供各类项目的全流程指导，让您专注核心研究。 2 提供全方位的生活保障，为您解决后顾之忧：【安家补助】协助为您解决人才住房, 提供相应的购房补贴，落实各级高层次人才生活补贴。【医疗健康】为您提供高端的医疗资源、年度体检服务及定点医院医疗服务。【子女教育】为您提供从幼儿园至初中配套的教育资源，协助解决子女入学入托问题。【其他待遇】丰厚的成果奖励、稳定的晋升空间、定制化的人事服务（户籍/居住/档案/来华许可等）。六、投递方式及申请材料：欢迎符合项目申请条件的优秀人才将简历及代表性成果证明发送至isynbio_hr@siataccn，邮件标题请标注“姓名+海外+研究方向”，邮件内建议注明微信号以便联系。更多详情，请见深圳合成院官网： http://wwwisynbioorgcn/research-centeraspx

合成科技提供人才方向

曲钟毓 2025-07-14 09:33:11

科研进展

在合成生物学领域，科学家们希望能“编程”生命，实现可预测地设计基因元件（比如启动子、增强子）、蛋白质等目标，让细胞按照人们预定的强度表达功能基因。近年来，人工智能（AI）特别是深度学习技术，成为这项工作的“新引擎”。通过分析实验数据，AI模型能预测哪些序列会带来强或弱的基因表达，甚至能设计出全新的调控序列。然而，这项技术存在一个长期被低估的难题——“数据污染”。正如人们所讨论的，大语言模型会受到网络中“错误信息”的污染，其本质在于训练数据受到非目标信息干扰，导致模型学习到错误的规律。在常规生物实验中，研究者会在特定宿主细胞中对人工设计的序列进行测试。但很多看起来“活跃”的序列，其活性实际上源于宿主细胞自身的意外激活，而非目标元件本身的活性。把这类“污染”数据喂给AI模型，就如同教幼儿识字时混进错别字，AI模型也会因此“学偏”，记住不应有的规则。这不仅会导致模型的预测结果失真，还使其难以在不同物种间实现通用。近日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所娄春波课题组与清华大学自动化系汪小我课题组合作开展的研究取得重要进展。他们提出并验证了一项关键观点：去除宿主细胞内“污染语料”，是实现高精度模型预测及可控从头设计顺式基因元件的前提条件。相关成果以“De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape”为题发表在国际学术期刊《Nucleic Acids Research》上。文章上线截图原文链接：https://academicoupcom/nar/article/53/12/gkaf611/8185980?login=false 问题发现：数据污染是模型“预测失灵”的根源在利用深度学习设计基因调控元件的过程中，存在一个常被忽视但至关重要的问题——宿主背景污染。研究团队在分析K15启动子系统的实验数据时发现：当采用随机序列筛选活性启动子时，许多看似“活跃”的序列，其活跃并非源于对目标RNA聚合酶（K15 RNAP）的调控，而是因意外被宿主大肠杆菌自身的转录体系激活所致。这类似于教AI识别苹果图片时，训练数据中混入了橘子图片却都标注为 “苹果”；在此情况下，AI模型学到的不是真正区分苹果的特征，而是各种混杂的错误模式。研究人员通过深入分析发现，这种“宿主背景污染”并非个别现象，而是在宿主细胞中任意筛选随机序列时普遍存在的问题。在传统体系里，顺式调控元件必须和宿主的转录因子（比如RNA聚合酶、σ因子等）协同作用，因此随机序列极易无意中激活宿主自身的调控机制，产生“伪阳性”信号。这类“非目标”信号会对AI模型形成误导，使得它学到的规律仅在特定宿主内有效，无法迁移到其他物种或新的表达系统。要真正实现可预测、可迁移的功能元件设计，就必须从源头上去掉此类背景干扰，建立一个真正“正交”（即彼此独立、互不干扰）的表达系统，确保AI模型学到的调控规律具有纯粹性、可解释性和可泛化性。为此，研究团队设计了一套“预测+实验双重筛选”的数据净化流程：首先通过模型预测识别并排除可能受宿主背景激活的序列，再借助双通道诱导实验（有/无IPTG条件）进一步筛掉对目标RNA聚合酶无响应的序列。最终，团队构建出一个仅包含K15系统真实调控信息、宿主背景干扰最小化的高质量数据集。图1 研究人员构建的正交调控系统示意图建模突破：构建绝缘表达系统，绘制真实的全景观活性功能基于上述净化后的高质量数据集，研究团队训练了一个深度卷积神经网络模型。模型以DNA启动子序列的编码作为输入，以实验测得的表达强度作为输出。不同于传统仅能给出结果预测的“黑箱”模型，团队通过特征可视化分析，成功绘制出“活性功能全景观”。这一“景观”可类比表达强度随DNA序列变化的地形图。模型能在该景观里找到“局部高峰”（即表达强度最优的序列模式），还能识别出关键的功能motif（序列片段），从而帮助解析基因调控的内在规律。一个极具意义的发现是：仅需大约1250条经净化的高质量序列，即可把模型的表达强度预测精度做到R²=090。这表明数据的“纯净度”比规模更重要。该结果为后续利用生成模型设计新序列打下了坚实的基础。在这一精准的表达景观模型基础上，团队开发出真正的“从头设计（de novo design）”策略。从完全随机生成的DNA序列出发，利用模型预测到的“爬坡”方向，通过反向传播和迭代优化，持续调整碱基组成，让序列在“表达景观”中逐步攀升至目标表达强度区域。这一方法突破了以往以来天然模板、通过反复突变和筛选实现的“半理性设计”模式，实现了真正意义上的“从零生成”。实验验证显示，该方法设计出的人工启动子其表达强度范围广泛覆盖野生型水平，且预测值和实际测试结果高度一致，尤其在中高表达区的偏差极小，且设计出的不同序列之间差异显著（Hamming距离大于10bp），有效规避了同源重组或序列冗余问题，保证了多样性和稳定性。图2 从头设计具有功能与序列多样性的调控元件序列功能验证：生成启动子在不同宿主中保持表达可预测性为进一步验证所设计调控元件的功能稳定性与跨物种适应性，研究团队将部分模型生成的启动子序列移植至哺乳动物细胞系统中进行表达测试。实验选取常用的中国仓鼠卵巢细胞（CHO）为代表，在等效的启动子-RNAP组合条件下评估其表达活性。结果显示，这些已在大肠杆菌中验证的人工启动子，在CHO细胞中同样呈现出与模型预测值基本一致的表达趋势，其表达强度与模型预测结果间具有显著线性相关性（R² = 054）。尽管不同物种的表达背景存在差异，该结果仍表明，模型设计出的顺式元件具备良好的表达可控性和宿主迁移能力，具备“跨宿主平台”通用化应用的潜力。为评估该策略的系统适配性，研究团队进一步将活性功能景观建模与从头设计方法拓展至T7 RNA聚合酶系统。作为经典的合成表达平台，T7系统具有较强的表达能力和广泛的应用基础。研究显示，所生成的T7启动子序列同样实现了表达水平的可控设计，且与模型预测结果高度一致。这一结果验证了该方法不仅适用于K15系统，还具备向其他单因子驱动、正交表达系统泛化的能力，为调控元件的模块化设计与系统工程化打下了通用基础。图3 从头设计的绝缘型启动子在哺乳动物细胞中的泛化评估及其在T7正交系统中的设计策略拓展本研究建立了一套面向顺式调控元件的高通量、可解释、跨系统泛化的从头设计流程，有望解决以往因为宿主背景干扰导致的模型预测失真和迁移失败这一长期难题。通过结合绝缘型表征系统的构建和深度学习预测模型，研究团队实现了从随机序列到目标功能启动子的精准生成，并验证了其在不同RNA聚合酶系统和不同宿主细胞中的通用性。该成果为合成生物线路设计、跨物种基因回路构建以及可编程细胞工厂的开发提供了全新解决方案，或将推动AI驱动的基因调控研究迈向真正的“功能级别智能设计”阶段。中国科学院深圳先进技术研究院研究员娄春波、清华大学教授汪小我为本文共同通讯作者。清华大学博士研究生王昊晨，中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员项延会、研究助理刘子明为共同第一作者。研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院青年交叉科学团队项目以及深圳合成生物学创新研究院等项目的联合资助。

序列表达模型设计宿主

肖雨 2025-07-07 13:36:08