卢冠达博士Science制造“基因组录音机”

　　

生物通报道   麻省理工学院的工程师们将大肠杆菌的基因组改造成了长期的记忆储存设备。他们预想，这一稳定的、可擦除且易于检索的记忆，将会特别适合于诸如环境和医学监测传感器等应用。

领导这项研究的是麻省理工学院生物工程、电子工程及计算机科学系副教授卢冠达(Timothy Lu)，这位青年科学家曾入选美国麻省理工学院百年期刊《技术评论》评选的世界青年科技创新家（延伸阅读：卢冠达博士Nature子刊开发CRISPR系统新功用 ）。

卢冠达说：“你可以储存长期的信息。你可以想象一下在你的肠道细菌或环境细菌中获得这一系统。将其取出数天或数月，然后再把它放回去，看看在定量水平上会发生什么。”

研究人员在11月13日的《科学》（Science）杂志上详细地描述了这一新的策略。卢冠达说，其克服了在细菌基因组中存储记忆的现有方法的一些局限。当前的方法需要大量的遗传调控元件，这限制了可以存储的信息量。

早期的研究工作也仅限于数字记忆，这意味着它们只可以储存全或无（all-or-nothing）记忆，例如一个特定事件是否会发生。卢冠达和论文的主要作者、研究生Fahim Farzadfard，打算构建一个可存储模拟记忆的系统，这可以揭示出暴露的程度，以及持续的时间。为此，他们设计出了一种“基因组录音机”，使得研究人员可以将早期的信息写入到所有的细菌DNA序列中。

稳定的记忆

为了编程大肠杆菌来储存记忆，麻省理工学院的研究人员改造细胞生成了一种重组酶，其可以将DNA或是特异的单链DNA序列插入到靶位点中。而只有当存在一种预定分子或其他类型的输入信号如光时才能激活这一DNA。

在生成DNA后，重组酶将这一DNA插入到了细胞基因组中的预编程位点。“我们可以靶向基因组中的任何位点，这就是为什么我们把它视作是一种录音机的原因，因为你可以控制信号写入的位置，”卢冠达说。

一旦通过这一过程记录下一种暴露，这种记忆可以在菌群中终生储存，并一代代向下传递。

有几种不同的方法可以检索这一储存信息。如果DNA是插入到基因组的非功能区域，测序基因组将会揭示这一记忆是否存储到了特定细胞中。或者研究人员可靶向这些序列来改变一种基因。例如，在这项研究中新的DNA序列开启了一个抗生素抗性基因，研究人员通过给细胞添加抗生素并观察细胞存活的数量，可以确定有多少细胞得到了这一记忆序列。

通过检测具有这一DNA序列的细胞在群体中的比例，研究人员可以确定暴露的程度以及其持续的时间。卢冠达说，在这篇文章中，研究人员利用了这一系统来检测光、一种叫做IPTG的乳糖代谢物，以及一种抗生素衍生物aTc。它还可以定制成许多其他的分子或是细胞生成的信号。

通过刺激细胞或是将不同的DNA片段整合到同一位点，还可以擦除这一信息。当前这一过程效率还不是很高，但研究人员正在致力改善它。

细菌传感器

这类传感器可以被投入到环境应用中，包括监测海洋的二氧化碳水平、酸度或污染物。此外，还有可能设计出一些生活在人类消化道中的细菌来检测某人的饮食摄入，例如其消耗多少的糖或脂肪，或是检测肠易激综合征引发的炎症。

卢冠达说，这些遗传改造细菌还可用作为生物计算机，它们尤其适用于需要大量并行处理的各种计算，例如辨认图像模式。

“由于在一个试管中有数十亿计的细菌，现在我们开始利用更多这样的菌群来储存记忆及进行计算，完成高度并行的计算有可能蛮有趣。它也许是缓慢的，但也可能是节能的，”他说。

另一种可能的应用是，操控活体动物的脑细胞或培养皿中培育的人类细胞，这将使得研究人员能够追踪在某一时间是否表达了某种疾病标记物或是一种神经元是否活化。“如果你能将细胞内的DNA转化为一种小型的储存装置，然后将其与你关心的东西关联起来，你可以写下这一信息，然后再提取它，”卢冠达说。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Genomically encoded analog memory with precise in vivo DNA writing in living cell populations

Cellular memory is crucial to many natural biological processes and sophisticated synthetic biology applications. Existing cellular memories rely on epigenetic switches or recombinases, which are limited in scalability and recording capacity. In this work, we use the DNA of living cell populations as genomic “tape recorders” for the analog and distributed recording of long-term event histories. We describe a platform for generating single-stranded DNA (ssDNA) in vivo in response to arbitrary transcriptional signals. When coexpressed with a recombinase, these intracellularly expressed ssDNAs target specific genomic DNA addresses, resulting in precise mutations that accumulate in cell populations as a function of the magnitude and duration of the inputs. This platform could enable long-term cellular recorders for environmental and biomedical applications, biological state machines, and enhanced genome engineering strategies.