引言
在多細胞生物中，分化是至關重要的，因為它使得細胞能夠承擔特定的功能。然而， 分化過程容易被不分化的突變細胞(mutant cells)破壞，因為這些突變細胞透過過度自我更新(excessive self-renewal)而獲得有利競爭 。這種被稱為 「突變奪取」(mutant takeover) 的過程，不僅威脅到生物體的整體適應力，而且在合成生物系統中也是一個主要的挑戰，尤其是在設計用於生產多種細胞類別的系統時。
為了應對這一挑戰，2月5日發表於 Cell 雜誌的研究「 A synthetic differentiation circuit in Escherichia coli for suppressing mutant takeover 」提供了一個新的策略，研究者在大腸桿菌中工程化了一個合成分化回路(synthetic differentiation circuit)，透過 雙相適應策略(biphasic fitness strategy) 對抗這些突變體。 該回路透過可調節的方式產生類似於幹細胞(stem)、前體細胞(progenitor)和分化細胞(differentiated cells)的合成類似物 。關鍵的創新點在於，它透過 將分化與一種必要酶的生產相耦合，來使非分化突變體處於劣勢 。這一策略不僅選擇了並維持了正向的分化率，而且驚人的是，這一分化率在廣泛變化的生長條件下保持不變。
透過對快速生長的前體細胞(transit-amplifying cells)的研究， 這項工作提供了關於分化穩定性的新見解，並展示了一種強大的方法，用於工程化前進演化穩定的多細胞共生體(multicellular consortia)。這項研究不僅為合成生物學領域提供了新的工具和策略，而且也為理解自然生物系統中細胞分化和前進演化穩定性提供了寶貴的視角。
該研究的亮點在於
合成分化回路設計
：研究者成功在大腸桿菌(Escherichia coli)中設計了一個合成的分化回路(synthetic differentiation circuit)，這一回路能夠
模仿幹細胞(stem cells)、前體細胞(progenitors)和分化細胞(differentiated cells)的生產
。這一設計不僅為合成生物學提供了新的工具，也為理解自然界中的細胞分化提供了有力的模型。
雙相適應策略(Biphasic fitness strategy)： 透過 將細胞分化與必要酶的產生相耦合 ，研究團隊創新性地提出了一種雙相適應策略， 有效地抑制了非分化突變細胞(non-differentiating mutants)的擴散 。這種策略不僅有助於維持正向的分化率，而且這一分化率在不同的環境條件下顯示出了驚人的穩定性。
模式圖（Credit: Cell ）
環境穩定性(Environmental robustness)：
研究發現，即使在生長條件發生廣泛變化的情況下，合成的分化回路仍能維持幾乎恒定的最佳分化率(optimal differentiation rate)。這一發現不僅展示了合成生物系統的適應力和穩定性，也為生物技術套用提供了重要的設計原則。
對抗突變擴散的策略： 透過對長期演化實驗的觀察，該研究展示了合成分化回路在對抗由於設計缺陷導致的突變擴散方面的有效性。研究團隊進一步最佳化了回路設計，增強了其對突變擴散的抵抗力，這一改進為構建前進演化上穩定的合成生物系統提供了重要的策略。
潛在的套用前景： 這項研究不僅為合成生物學領域提供了新的理解和工具，還為未來在醫學、生物制造等領域的套用奠定了基礎， 特別是在需要精確控制細胞分化和維持族群穩定性的場合 。
Strategies
合成生物學設計原則(Synthetic biology design principles)： 研究者 利用合成生物學的策略，構建了一個模擬幹細胞(stem cells)、前體細胞(progenitors)、和分化細胞(differentiated cells)分化過程的生物電路 。這一設計依托於對自然細胞分化機制的理解，並透過工程化手段在微生物中重現這一過程。
雙相適應策略(Biphasic fitness strategy)： 該方法的核心在於 透過細胞分化過程產生必要酶的活動，來增加非分化突變細胞(non-differentiating mutants)的適應成本 。這種設計實作了對非分化突變細胞的有效抑制，透過增加其生存和繁殖的代價來減少其在族群中的比例。
分子生物學技術(Molecular biology techniques)：研究者利用了一系列分子生物學技術來構建和驗證合成分化回路，包括基因複制(gene cloning)、質體構建(plasmid construction)、轉基因(transformation)等方法。這些技術為精確地操控和測試合成生物系統提供了必要的工具。
長期演化實驗(Long-term evolution experiments)： 透過對合成分化回路在不同生長條件下的長期演化進行觀察，研究者評估了該系統的穩定性和適應力。這一方法有助於辨識可能導致系統失效的突變，並為進一步的系統最佳化提供了依據。
數學建模和模擬(Mathematical modeling and simulation)：為了理解和預測合成分化回路在不同條件下的行為，研究者開展了基於數學模型的模擬。這些模型考慮了 不同類別細胞的增長動力學、分化過程、以及環境條件的影響 ，為系統設計提供了理論指導。
Prospects
系統的長期穩定性： 研究中雖然透過短期至中期的演化實驗觀察到合成分化回路的穩定性，但其長期穩定性，尤其是在更多變化的環境條件下是否依然保持穩定，仍需進一步研究。
突變抵抗機制的深入理解： 該研究透過設計最佳化增強了系統對特定突變的抵抗能力，但對於更廣泛的、潛在的突變抵抗機制是否存在，以及如何透過設計提前預防這些潛在突變，還需要進一步探索。
合成分化回路在復雜生物體中的套用： 研究在大腸桿菌中成功構建了合成分化回路，但其在更復雜的生物體中，如真核生物或多細胞生物中的套用與表現如何，尚未明確。
多細胞系統的精確控制： 如何在包含多種細胞類別的復雜合成生物系統中精確控制每種細胞的行為和相互作用，以模擬更加復雜的生物組織結構和功能，仍是一個挑戰。
生態效應和安全性問題： 合成生物系統在自然環境中的釋放可能會帶來生態平衡和生物安全的問題。如何確保這些系統的生態友好性和安全性，避免潛在的負面影響，需要進一步研究和探討。
經濟成本和實際套用的可行性： 從實驗室研究到實際套用的轉化，需要考慮經濟成本、生產效率以及規模化套用的可行性。如何實作合成分化回路的高效、低成本和大規模套用，是未來需要解答的問題。
原文連結
https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.01.024
Glass DS, Bren A, Vaisbourd E, Mayo A, Alon U. A synthetic differentiation circuit in Escherichia coli for suppressing mutant takeover. Cell. 2024 Jan 31:S0092-8674(24)00061-8. doi: 10.1016/j.cell.2024.01.024. Epub ahead of print. PMID: 38320549.
責編 |探索君
排版|探索君
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