跨学科融合如何推动生物技术驱动的生物多样性研究：机遇、挑战与可持续发展路径

为应对《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》（KMGBF）实施中面临的技术不平等与数据壁垒，Erik Zhivkoplias团队提出通过跨学科协作（transdisciplinarity）整合生物技术工具（如NGS、CRISPR），优化数据库管理（FAIR原则、OBO本体）和区域能力建设（如LMMCs测序中心），以提升全球生物多样性研究的公平性与实用性。该研究发表于《Trends in Biotechnology》，为政策制定与技术创新提供了系统性解决方案。

　　

论文解读

背景与问题
地球正经历前所未有的生物多样性危机，而遗传多样性的流失比物种灭绝更隐蔽却同样致命。2022年通过的《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》（KMGBF）首次将遗传多样性保护列为全球目标（如Target 4），但现实困境显著：测序技术（NGS）虽成本下降，但发展中国家仍面临“技术鸿沟”——全球60-70%的生物多样性集中在17个“志同道合超大多样性国家”（LMMCs），但其测序中心仅占全球20%，且91%集中在巴西、中国和印度。更严峻的是，非模式生物的基因组注释覆盖率不足1%，而CRISPR等生物技术因伦理争议和政策空白（如《卡塔赫纳生物安全议定书》未涵盖生态风险）遭遇应用瓶颈。

研究设计与技术方法
斯德哥尔摩大学联合南非国家生物多样性研究所的Erik Zhivkoplias团队提出“工具箱”策略：

1. 数据整合：通过OBO本体（如ENVO环境本体、GO基因本体）链接生态与基因组数据；
2. 技术溢出：依托大学衍生企业（spin-offs）共享测序设施；
3. 能力建设：在非洲（如南非COVID-19变异监测案例）和拉美开展生物信息学培训。

研究结果

测序技术在生物多样性研究中的应用
全基因组测序（如地球生物基因组计划EBP）已解析近10,000种真核生物，但注释依赖模型生物（如小鼠、拟南芥），导致生态功能预测偏差。环境DNA（eDNA）和限制性位点关联测序（RADseq）虽能绕过参考基因组限制，但发展中国家样本常因冷链物流成本无法测序。

测序中心作为技术溢出载体
大学衍生的生物技术集群（如德国Biodiversity Exploratories）通过共享NGS设施降低研究门槛，但LMMCs仍受限于试剂进口成本（比发达国家高30%）。案例显示，南非通过Omicron变异监测验证了区域技术自主的价值。

公平合作的框架
“全健康”（One Health）模式证明跨部门协作（如政策-科研-传统知识）可提升效率。Nagoya协议虽规范遗传资源惠益分享，但未解决数据主权问题——例如秘鲁基因组计划通过本土团队主导避免了“科学殖民主义”。

结论与意义
该研究提出三条变革路径：

1. 数据标准化：推广ENVO本体实现生态-基因组数据互操作；
2. 政策协同：将KMGBF目标纳入国家R&D政策（如资助数据库人工 curation）；
3. 伦理创新：建立CRISPR的生态风险评估框架。

这些举措不仅能缓解遗传多样性流失（如IUCN红色名录物种的Ne评估），还可挖掘非模式生物的酶资源（如热带微生物代谢途径），最终实现KMGBF“30×30”目标（2030年保护30%陆海区域）。正如作者强调，真正的transdisciplinarity需要打破“学术孤岛”，让生物技术既服务于药企的抗体开发，也助力牧民监测草原退化——这才是可持续发展的终极要义。