如何讓細胞進行計算？國內四大學提出生物計算元件設計全新方法，登Cell

編輯| 蘿蔔皮

作者 | 論文團隊

細胞猶如一台計算機，每時每秒都在接收、分析和處理來自環境中的不同信息：外界信息通過細胞內高度並行的信號轉每秒導途徑進行分析和處理，進而以預先定義的方式從「儲存設備」（即DNA）中讀取訊息（基因的表達）或寫入指令（DNA 修飾和編輯），指導自身或周圍細胞對環境訊息做出響應。

一直以來，如何有效利用生物體本身的計算能力，透過對生物體進行改造使之能夠執行人類給定的計算任務，並由此開發出基於生物系統的新概念計算機都是計算機科學與生物技術領域交叉融合的熱門議題。

近期，來自國防科技大學、西湖大學、浙江大學和之江實驗室的研究人員合作提出了名為TriLoS 的設計方法，透過多層基因表現調控網絡在細胞內實現了組合邏輯線路的高效設計與構建，使得以模組化的方式開發執行組合邏輯運算的生物計算元件成為了可能。

研究以「Multi-layered computational gene networks by engineered tristate logics」為題，於 2024 年 7 月 31 日在《Cell》雜誌線上發表。

論文連結：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00716-5

向細胞自身學習設計細胞的邏輯單元單一基因的表達可以被理解為處於活躍（即被表達）或非活躍（即不表達）兩種狀態之一，這使得我們可以從基因表達中抽像出“開/關”或“0/1”的概念。

從這個角度來看，細胞可以被理解為一個由組合邏輯和時序邏輯構成的數位電路，而設計和改造這電路的基礎自然就是創造出適用於細胞的「電晶體」、「邏輯閘」。

自本世紀初起，合成生物學家一直在嘗試透過設計控制基因表現的人工基因線路來開發具有邏輯計算功能的生物元件。

但由於缺乏理論體係指導、細胞基因調控本身的複雜性和可用基因調控手段的不足，現有的元器件設計很大程度上仍然依賴於設計者的經驗和反複試錯，嚴重製約了該領域的發展。

研究透過分析細胞內基因表現調控的層次結構發現，細胞內基因表現受到轉錄、翻譯等不同層次調控，此調控過程的基本單元可被抽象化為類似電子電路中三態門的結構。

例如，在 DNA 經轉錄、翻譯到最終生成蛋白的過程中，轉錄調控（B）可以視作翻譯調控（A）的上游控制路徑。轉錄調控的開啟或關閉將會使得翻譯調控系統最終的產生三種狀態：0（關）、1（開） 或 Z（高阻態，即翻譯系統相關調控元件不會發生轉錄）。

研究人員意識到，這樣的三態門結構可以作為構建多層基因表現調控網絡的基本邏輯單元，透過多層三態門單元的組裝實現對細胞內DNA 編輯、轉錄、翻譯等不同層次調控過程的充分利用，從而建構更複雜和穩健的組合邏輯元件（圖1）。

圖 1：TriLos 設計方法圖示。

在這思想的指導下，研究人員開始嘗試在哺乳動物細胞中利用轉錄和翻譯過程來實現「三態門」基因電路。

透過將Vanillic acid（VA，輸入B）調控的轉錄調控開關作為「上游」基因開關控制Grazoprevir（Gra，輸入A）調控的蛋白質翻譯開關，研究人員成功建構出了BUFIF1、NOTIF1、BUFIF0 和NOTIF0四種基本邏輯單元，並在細胞中展現了良好的表現（圖2）。

圖 2：TriLoS 的標準邏輯單元。

與傳統的邏輯基因線路設計方式相比，以「三態閘門」為基礎邏輯單元的設計方式展現出了更強的模組化特徵和更好的可拓展性，例如，對於一直困擾合成生物學家的異或邏輯（XOR），研究者透過簡單組合 NOTIF1 和BUFIF0 便可有效率地實現（圖3）。

TriLoS と名付けられたこのアイデアは、哺乳類細胞の「編集可能スペース」を大幅に改善し、生物学的コンピューティング コンポーネントのより効率的な設計のための強固な基盤を築き、セル コンピューティングの限界を突破します。

図 3: TriLoS に基づいた単純な組み合わせ論理回路の構築。

標準ロジックユニットに基づいてバイオコンピューティングコンポーネントを設計および組み立てる

この研究は、標準ロジックユニットの構築に基づいて、標準ロジックユニットを使用して複雑な組み合わせロジックデバイスを構築する工学原理をさらに明確にします。

電子回路設計における異なる電子回路間の厳密な絶縁とは異なり、セル内の制御プロセスではさまざまな複雑な相互作用とさまざまな絶縁問題が発生し、論理ユニット間の正しい関係を明確にする必要があります。生物学的コンピューティングコンポーネントの設計の特別な機能。

この問題に対し、本研究では、多層遺伝計算ネットワークの設計プロセスにおける直交性制約について、出力信号数の拡大と入力信号数の拡大という2つの観点から詳細な議論を行った。

出力シグナルの数を拡大するという観点から、研究者らは、異なる出力シグナルを制御する多層遺伝子制御ネットワークは相互に直交/絶縁された下位レベルの制御要素を選択する必要があるが、より高いレベルの制御プロセスは制御要素を共有できることを分析し、提案しました。 。

この制約を満たすために、研究者らは完全に直交するグラゾプレビル制御スイッチの別のセットを設計しました。この設計は、グラゾプレビルによって誘導される二量体または相互排他的な遺伝子要素 NS3a(H1)/GNCR1 (二量体) または ANR/GNCR1 (相互排他的) を合成 GEMS 遺伝子制御フレームワークに統合します。 Gra の存在により、受容体の膜外シグナル受信部分が相互に適合または反発し、それによって細胞内 JAK/STAT3 シグナル伝達経路を介した外因性遺伝子スイッチのオンまたはオフが制御されます。

データは、このスイッチとバニリン酸によって制御される転写制御スイッチを組み合わせることで、細胞内で安定して動作する基本的な論理ユニットを構築でき、2つの出力を持つ半加算器と半減算器をTriLoSを通じて設計および構築できることを示していますロジックデバイス(図4)。

図 4: TriLoS に基づいたセルへの半加算器と半減算器の実装。入力シグナルの数を増やすという点では、研究者たちは転写制御の上流の遺伝子発現制御に注目し、下流のシグナルと直交する入力シグナルを利用して遺伝子編集やクロマチンへのアクセスを制御する方法を提案しています。信号。

このアイデアの実現可能性を実証するために、研究者らは、遺伝子組み換えプロセスを制御するCreリコンビナーゼを3番目の入力として使用し、遺伝子配列制御、転写制御、翻訳制御の3層制御構造を持つ遺伝子制御ネットワークを構築しました。便利です。 3 入力 2 出力の全加算器と全減算器が地上に実装されています (図 5)。

この結果は、単一セルの全加算器と全減算器の構築における論理遺伝子回路設計の「天井」を突破することに成功し、複雑な論理コンピューティングネットワークを構築するプロセスにおけるTriLoSの効率と有効性をさらに実証しました。

図 5: TriLoS に基づいたセルへの全加算器と全減算器の実装。

バイオコンピューティングの無限の可能性を探る

バイオコンピューティングの概念が提案されて以来、科学者はバイオコンピューティング システムの利点を実証する応用シナリオを見つけることに熱心に取り組んできました。 。

この研究では、研究者らはこの質問に対して独自の答えを出しました。それは、セルコンピューティングを使用して、正確な病気の治療などのシナリオで診断と治療を統合する「スマートセル」を開発し、独立して原因を特定できるようにすることです。疾患の種類を使用して、適切な治療用タンパク質の生成をガイドし、段階的、階層的、カスタマイズされた疾患の治療をより正確に達成できます。

この研究は、糖尿病を例として使用した潜在的なバイオコンピューティング応用シナリオを示しています。話を簡単にするために、研究者らは糖尿病をその重症度と病因に基づいて肥満、2型糖尿病、1型糖尿病の3つの状態/タイプに人為的に分類し、各タイプの特徴に基づいて2つの治療薬、すなわち膵臓がんを処方した。グルカゴン様ペプチド 1 (GLP-1) またはインスリン (INS) 治療の選択肢。

研究者らは、TriLoS の助けを借りて、さまざまな入力に対してさまざまな治療薬の組み合わせを与えることができる「スマートセル」を開発し、移植された細胞を交換することなく、病状に応じて治療薬の生産を調整することができ、これを実現できました。細胞とマウスにおける適応型の精密な疾患治療 (図 6)。

図 6: 動物モデルにおける糖尿病治療のための計算能力を備えたスマートセルの利用。

この研究は、基本論理ユニットとしての遺伝回路「トライステートゲート」に基づく多層セルラーコンピューティングネットワーク設計戦略(TriLoS)を初めて提案し、より複雑なセルラーコンピューティングの設計のための基本理論を提供します。既存の研究では、経験に基づく試行錯誤と盲目的な設計しかできなかった設計パターンも、自動設計ツールの開発のための強固な基盤を築きました。

この研究は、国立国防技術大学が西湖大学、浙江大学、志江研究所の協力を得て完了したもので、その中には浙江大学の研究員Shao Jiawei、国立国防技術大学のQiu Xinyuan助研究員、および西湖大学の博士候補者/志江研究所の元工学専門家、李航偉 論文の共同筆頭著者、浙江大学の研究員シャオ・ジアウェイ、国立国防技術大学の朱玲雲教授、志江研究所の研究専門家、王輝、と西湖大学の研究者 Xie Mingqi が共同責任著者です。

注: カバーは Midjourney によって生成されました。

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