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《Nature》2020年值得关注的7大技术

 

2020年值得关注的7大技术

 

Nature杂志采访了7位“Thought leaders”，请他们预测在2020年产生重大影响的技术发展。

 

从使用低温电子显微镜获得的图像重建的病毒SH1。图片来源：Luigi De Colibus /牛津大学

 

1. 更好的冷冻电镜样本制备技术

 

王宏伟 （北京清华大学tructural生物学家）

 

在两到三年内，我认为冷冻电镜将成为解密大分子结构最强大的工具。它对于理解生化机制和药物开发至关重要。它能把生物样本快速冷冻在液氮中，有助于保留分子中的水分，并减少用于成像的高能电子的损害。然而，这项技术的其中一个主要瓶颈是标本的准备工作：如果没有优质的标本，就无法成像。生物样本通常包含蛋白质，蛋白质样本会在冷冻过程中逐渐解折叠，从而产生大量的非正常分子及无效的电镜图像，极大影响分析效率。

 

为了防止这种情况发生，研究人员正尝试多种技术。例如：将蛋白质固定在碳晶格石墨烯纳米材料上，防止蛋白暴露于空气-水临界面发生结构变化；使用聚焦离子束将冷冻细胞切成薄于100纳米的薄片，直接在细胞环境中研究分子。

 

2. long-read RNA测序 & RNA适配体活细胞成像技术

 

Sarah Woodson（马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学的生物物理学家）

 

Sarah Woodson一直关注long-read RNA测序和利用light-up RNA链进行的活细胞成像。这些技术日趋成熟，预计在未来一两年会发生重大变化。

 

短读长高通量测序的RNA分析技术极大促进了RNA研究。它能标记出含有经过生物化学修饰残基的RNA序列；而long-read RNA测序可以研究特定RNA分子修饰在细胞中的丰度以及修饰与修饰之间的联系。RNA适配体活细胞成像技术可以帮助人们跟踪RNA分子在细胞内的聚集。

 

在实验室中开发的发光适配体是能与荧光染料结合的单链DNA或RNA分子，它们是在某些海洋动物中产生的绿色荧光蛋白的RNA类似物。当这些适配体与染料结合时，其荧光强度会增加，由此帮助研究人员追踪，例如导致神经退行性疾病的细胞内RNA簇的形成。

 

早期的发光适配体与靶RNA融合时序列错误折叠，导致信号暗淡，有时甚至不起作用，并不可靠。直到有几个研究小组研发了新型的荧光RNA，提高了现有适配体的亮度，并创造出可以发出不同颜色的突变体。

 

Sarah Woodson已经开始使用long-read RNA测序和发光适配体来研究癌症、代谢综合征和阿尔茨海默病等疾病中的RNA-蛋白复合体。利用这些技术可以更好地揭示RNA分子在细胞死亡和其他疾病所起的机制。

 

微观进步为细胞生物学带来了巨大机遇

3. 用更高效的算法解码微生物组

 

Elhanan Borenstein（以色列特拉维夫大学的计算系统生物学家）

 

在过去十年，通过对微生物群落遗传物质含量进行测序，已经探查了人类微生物组的组成。最近，科学家试图通过整合有关基因、转录本、蛋白质和代谢产物的信息来了解微生物组的功能。宿主和微生物之间通过产生和消耗的代谢物来相互作用。因此，微生物组+代谢组是目前了解肠道微生物如何影响人体健康的主要研究手段。

 

微生物组-代谢组学的研究大量涌现，例如，通过宏基因组测序研究一组粪便样品，鉴定每个样品中存在的物种及其丰度，并使用质谱法和其他技术来测量不同的代谢产物。将这两种特性结合起来，希望能了解微生物组的哪个成员发挥了什么作用，从而了解特定的微生物是否决定某些代谢物的水平。

 

但是如此复杂的多维数据，可能存在一整套相互作用网络，涉及多个物种和途径，最终产生了一组代谢产物。以色列特拉维夫大学计算系统生物学家 Elhanan Borenstein教授认为：未来主要有两种策略——其一，根据现有的微生物组及代谢组数据集来预测新微生物群落中的代谢组或恢复微生物-代谢物关系的复杂机器学习方法。其二，是建立特定微生物组成如何影响代谢组的机制模型。这些策略都可以为未来的肠道微生物疗法提供更精准的信息。

 

未来10年人类微生物组研究的重点

4. 用模型计算肿瘤的发展

 

Christina Curtis（加利福尼亚州斯坦福大学，计算和系统生物学家）

 

在涉及到癌症时，人们往往看不到疾病形成的过程，只能看到疾病的尽头。在临床上，对检测到肿瘤的进行采样时，肿瘤往往已经发生了许多突变，研究人员的工作仅剩下弄清楚其中发生了什么事情。

 

Christina Curtis教授的团队建立了一个计算模型，在考虑组织空间结构的同时探索肿瘤进展的动力学。利用这个模型可以模拟各种情况，并生成具有模拟患者数据突变模式的“虚拟肿瘤”。通过模拟数据与实际基因组数据进行比较，可以推断出哪些参数可能导致肿瘤的形成。

 

Christina Curtis教授的团队利用肿瘤序列数据来模拟和研究：原发性与转移性肿瘤之间的关系，并对结肠癌的肿瘤生长进行建模。结果表明，大部分肿瘤在原发肿瘤只有10万个细胞的情况下就已经扩散。如此少的细胞，通过标准的诊断方法如结肠镜是无法检测的，但是具有更高灵敏度的模型可以告诉我们肿瘤的起源和发展。

 

5. 用更精准的基因表达控制方法完善基因疗法

 

Alex Nord（加州大学戴维斯分校的遗传学家）

 

目前，研究人员为了绘制增强子和其他调控DNA序列图谱，正在进行约15年的大规模实验。这些序列控制着细胞和器官如何读取基因。

 

Alex Nord教授介绍：识别增强子序列，利用它们对大脑中特定细胞类型中的基因表达进行调控。这种方法已经获得长足发展。例如有研究人员将基因工程病毒注入大脑，测试数千种增强子的目标基因表达谱，并利用这种方法在人脑的特定皮层中寻找增强子；而另一个研究小组利用RNA测序的方法找到了仅在特定的神经元中起作用的增强子。一旦确定了增强子的序列，科学家就可以使用它们来启动特定细胞类型的表达，从而进行基因治疗。类似的方法已经在小鼠中运用，用于治疗脆性X综合征、Rett和Dravet综合征等疾病。

 

6. 更廉价、便携、高效的单细胞测序

 

J. Christopher Love（马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院科赫综合癌症研究所的化学工程师）

 

单细胞测序作为生物医药研发的有力工具之一，已经在特定细胞亚群的研究中起到重要的作用。

 

J. Christopher Love教授团队致力于研发更廉价、更便携、更高分辨率的单细胞RNA测序技术。他们与MIT的同事合作，开发了一种廉价便携的高通量单细胞RNA测序平台。但是，要具备更高的分辨率用于区分不同作用和抗原特异性的免疫细胞亚型仍然是一项挑战。

 

在过去的一年里，J. Christopher Love教授团队一直在尝试多种方法用于增强单细胞基因组测序。针对T淋巴细胞，他们将每个细胞的基因表达谱与其独特的抗原受体序列联系起来，以此来更高效地检测低丰度转录本。与此同时，J. Christopher Love教授与合作者共同成立了一家公司，为单细胞RNA测序提供商业化平台。研发出一项新型细胞运输技术，使得在世界任何地方、对任何样本进行单细胞存储和分析成为可能。

 

7. 用合成生物学技术解析基因组结构与功能

 

Jennifer Phillips-Cremins（费城宾夕法尼亚大学的表观遗传学家和生物工程师）

 

当您把一个细胞的DNA伸展开来，它大约有2米长。但是实际上它只存在于不到针头大小的细胞核中。DNA的折叠并不是随机的，而是在时空上有序地对生物体整个生命周期进行调节。

 

随着基因组学和成像技术的发展，解译染色体折叠结构已不是什么太大的难题。现在最大的问题是，每个折叠模式的功能是什么？它们如何控制基因表达、DNA复制和DNA修复等基本过程？

 

有以下几种合成生物学方法可以对基因组的结构与功能进行探索：

 

第一种方法是CRISPR-GO，它可以将DNA片段携带到细胞核或细胞核内的特定区域中。通过观察定位后的生物学功能差异，就可以研究DNA序列的位置与生物功能的联系。

 

第二种是Phillips-Cremins教授实验室开发的光激活动态循环（LADL）工具。根据个人需要，用光和CRISPR–Cas9把距离较远的特定的DNA连接在一起，这可以使增强子与靶基因间隔千个甚至数百万个碱基，实现远距离调控。从而实现直接评估该调节序列的功能：其靶基因的表达会上升还是下降，以及上升到什么程度？该技术可以对基因表达进行精确的时空调控。

 

第三种系统CasDrop使用另一种光激活的CRISPR–Cas9系统将特定的DNA片段拉入亚核无膜“冷凝物”。自几年前被发现以来，它们在细胞中的功能一直受到激烈的争论。

 

这些3D基因工程工具，结合CRISPR活细胞成像技术，在未来很有潜力去揭示基因组结构-功能的奥秘。

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