Nature Communications | 建立生物信號處理新框架,精準(zhǔn)解碼細胞復(fù)雜語言
如何精確指揮細胞執(zhí)行特定任務(wù),是合成生物學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。近日,中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院(簡稱“深圳先進院”)陳業(yè)團隊聯(lián)合湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院單楊院士團隊在基因線路設(shè)計領(lǐng)域取得重要突破,他們建立了一套全新的生物信號處理框架,能夠精準(zhǔn)“解碼”細胞感知的復(fù)雜信號。該研究成果以“A Framework for Complex Signal Processing via Synthetic Biological Operational Amplifiers”為題,發(fā)表于國際學(xué)術(shù)期刊《自然·通訊》(Nature Communications)。該研究的核心貢獻是建立了一個可拓展的、解決復(fù)雜信號處理問題的通用基因線路解決方案,并成功設(shè)計出生物學(xué)“運算放大器”(OA)作為實現(xiàn)該框架的物理載體,為解決多維信號調(diào)控難題提供了創(chuàng)新的工程化思路。
挑戰(zhàn):工程目標(biāo)與細胞本能的矛盾
生物在億萬年的演化中,發(fā)展出了一套精密復(fù)雜的信號感知與響應(yīng)系統(tǒng)。細胞能夠同時感知環(huán)境中多種信號(如營養(yǎng)、溫度、種群密度),并將這些信號整合、互作,從而做出最有利于自身生存的復(fù)雜決策。這種信號的復(fù)雜性和相互作用,對于生物適應(yīng)多變的環(huán)境至關(guān)重要,是其生存智慧的重要體現(xiàn)。
然而,當(dāng)研究人員嘗試將細胞改造為“細胞工廠”或“傳感器”以執(zhí)行特定的生產(chǎn)或識別任務(wù)時,這種天然的復(fù)雜性反而可能成為障礙。對于工程化目標(biāo)而言,信號間的相互干擾(串?dāng)_)和不可預(yù)測的互作,會嚴重影響基因線路的穩(wěn)定性、調(diào)控精度和后續(xù)信號強化,使得細胞無法精準(zhǔn)地執(zhí)行人工設(shè)計的程序。
突破:從“編碼”到“解碼”的信號處理新框架
為解決這一核心矛盾,陳業(yè)團隊從模擬電子電路的核心組件——運算放大器(OA)中獲得啟發(fā),創(chuàng)新性地提出了一套全新的解決方案。團隊首先建立了一個通用信號“解碼”框架,將細胞感知復(fù)雜環(huán)境并調(diào)整自身基因表達的過程視為一個?“編碼”過程——細胞將多種輸入信號“編碼”成一個混合的、非正交的響應(yīng)信號。而該工作通過運算放大器實現(xiàn)的信號處理方案,則扮演了“解碼器”的角色??蓪毎傻幕旌闲盘栠M行精確線性運算,將其“解碼”為多個相互正交的干凈信號,從而讓工程師能夠清晰地理解細胞狀態(tài),并施以精準(zhǔn)、有效的下游調(diào)控。
應(yīng)用驗證:無誘導(dǎo)劑的動態(tài)調(diào)控與高維信號分解
該框架的強大功能在兩項關(guān)鍵應(yīng)用中得到了驗證:
1.?實現(xiàn)了無誘導(dǎo)劑的動態(tài)調(diào)控:在生物制造中,團隊利用該框架,使大腸桿菌能夠“智能”地感知自身所處的生長階段(如指數(shù)期或平臺期),并自主切換基因表達模式——在成長期專注生長,在生產(chǎn)期高效合成目標(biāo)產(chǎn)物(如莽草酸)。整個過程無需添加昂貴誘導(dǎo)劑,實現(xiàn)了過程自動化和生產(chǎn)高效化。
2.?實現(xiàn)了高維信號分解:面對三種常見的細菌群體感應(yīng)(QS)信號相互“串?dāng)_”的復(fù)雜情況(包括受體蛋白和DNA識別序列兩類串?dāng)_),該框架成功將三維混合信號分解并消除串?dāng)_,實現(xiàn)了三個清晰獨立的正交輸出。這充分證明了該框架在處理多維、高復(fù)雜度信號系統(tǒng)中的強大能力。
未來展望
這項研究建立的信號處理框架,為合成生物學(xué)領(lǐng)域提供了一個強大的底層技術(shù)。它通過“解碼”細胞的內(nèi)在狀態(tài),使得對復(fù)雜生物系統(tǒng)的精準(zhǔn)、可預(yù)測調(diào)控成為可能。這一基礎(chǔ)性突破不僅為解決當(dāng)前生物制造中的諸多瓶頸問題提供了新思路,也為未來設(shè)計更加智能、魯棒的“細胞計算機”,應(yīng)用于醫(yī)藥健康、環(huán)境治理和可持續(xù)能源等領(lǐng)域鋪平了道路。
深圳先進院陳業(yè)研究員、湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院單楊院士以及深圳先進院博士后劉莉莉為本文的通訊作者。深圳先進院與湖南大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士生操文軍、深圳先進院博士后劉莉莉為本文共同第一作者。本研究得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項以及深圳合成生物學(xué)創(chuàng)新研究院等項目的支持。

文章上線截圖

圖?1?運算放大器設(shè)計和應(yīng)用示意圖

圖?2?信號分解矩陣運算

圖?3?無誘導(dǎo)劑的動態(tài)調(diào)控

圖?4?三維信號分解
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