近日，Nature杂志发表了“Seven technologies to watch in 2023”，评选出了七项对2023年科学创新具有重大影响的新技术，包括单分子蛋白质测序、詹姆斯韦伯太空望远镜、体积电子显微镜、CRISPR、高精度放射性碳测、单细胞代谢组学和体外胚胎模型。
值得注意的是，其中五项技术属于生命科学领域，并且正在应用于生物医药领域。
而在2022年的榜单中，生命科学领域就有包括完整版基因组、蛋白质结构解析、精确基因组调控、靶向基因疗法、空间多组学和基于CRISPR的诊断在内的六项技术上榜。
01、单分子蛋白质测序
蛋白质组代表了由细胞或生物体产生的完整蛋白质组，可以提供关于健康和疾病的深刻信息，但对其进行表征仍具有挑战性。
相对于核酸，蛋白质是由更大的构建模块组成的，大约有20种天然存在的氨基酸(相比之下，形成DNA和信使RNA等分子的四种核苷酸)；这导致了更大的化学多样性。一些蛋白质在细胞中仅仅以几个分子的形式存在——而且，与核酸不同，蛋白质不能被扩增，这意味着蛋白质分析方法必须尽可能使用任何可用的材料。
大多数蛋白质组分析使用质谱，这是一种根据质量和电荷描绘蛋白质混合物的技术。这些图谱可以同时定量数千种蛋白质，但检测到的分子并不总是能够明确识别，而且混合物中低丰度的蛋白质往往会被忽略。现在，可以对样本中的许多(如果不是全部)蛋白质进行测序的单分子技术可能即将出现——其中许多类似于用于DNA的技术。
奥斯汀德克萨斯大学的生物化学家Edward Marcotte正在研究一种叫做荧光测序的方法。Marcotte在2018年报告的技术基于一个逐步的化学过程，在这个过程中，单个氨基酸被荧光标记，然后随着相机捕捉到产生的荧光信号，从表面偶联蛋白的末端一个接一个地剪切下来。
“我们可以用不同的荧光染料标记蛋白质，然后在我们切掉它们时观察一个又一个分子，”Marcotte解释道。去年，康涅狄格州吉尔福德的生物技术公司Quantum-Si的研究人员描述了一种荧光测序的替代方法，该方法使用荧光标记的“结合”蛋白质来识别蛋白质末端的特定氨基酸(或多肽)序列。
其他研究人员正在开发模拟基于纳米孔的测序技术，根据多肽通过微小通道时在电流中引起的变化来描绘多肽。荷兰代尔夫特理工大学的生物物理学家Cees Dekker和他的同事在2021年展示了一种这样的方法，使用由蛋白质制成的纳米孔，并能够区分通过孔的多肽中的单个氨基酸。
在位于海法的以色列理工学院，生物医学工程师Amit Meller的团队正在研究由硅基材料制成的固态纳米孔设备，这种设备可以同时对许多单个蛋白质分子进行高通量分析。“你也许能够同时观察到数万甚至数百万个纳米孔，”他说。
虽然单分子蛋白质测序目前只是概念验证，但商业化正在快速到来。例如，Quantum-Si已经宣布计划在今年推出第一代仪器，Meller指出，2022年11月在代尔夫特举行的蛋白质测序会议上，有一个专门针对该领域初创企业的讨论小组。“这让我想起了下一代DNA测序之前的许多日子，”他说。
Marcotte是德克萨斯州奥斯汀蛋白质测序公司Erisyon的创始人之一，他对此很乐观。“这真的不是一个它是否会起作用的问题，”他说，“而是它多久会到人们的手中。”
02、立体电子显微术
电子显微镜(EM)以其出色的分辨率而闻名，但主要是在样品的表面水平。深入研究需要将标本切成非常薄的薄片，这对生物学家来说通常是不够的。伦敦弗朗西斯·克里克研究所的电子显微镜专家Lucy Collinson解释说，要覆盖一个单细胞的体积需要200个切片。“如果你只是得到一个(部分)，你是在玩统计游戏，”她说。
现在，研究人员正在将立体电子显微技术应用于包含数立方毫米的3D组织样本。
以前，从2D电磁图像中重建这样的体积，例如，绘制大脑的神经连接，需要艰苦的样本制备、成像和计算过程，才能将这些图像转化为多图像堆栈。
最新的“体积电磁”技术大大简化了这一过程。
这些技术有各种优点和局限性。连续块面成像，在成像时使用钻石刃刀片刮掉树脂包埋样品的薄连续层，相对较快，可以处理尺寸接近1立方毫米的样品。然而，它提供了较差的深度分辨率，这意味着所得到的体积重建将相对模糊。聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)产生更薄的层，因此具有更高的深度分辨率，但更适合小体积样品。
Collinson将立体电子显微镜的兴起描述为一场“安静的革命”，研究人员强调这种方法的结果，而不是用来产生它们的技术。但这种情况正在改变。例如，2021年，在弗吉尼亚州阿什本的Janelia研究园区从事电子显微镜中的细胞器分割(COSEM)项目的研究人员在自然突出了细胞内部绘图的实质性进展，“这是一个非常令人印象深刻的原则证明，”Collinson说。
COSEM计划使用先进的定制FIB-SEM显微镜，将单次实验中可以成像的体积增加了大约200倍，同时保持了良好的空间分辨率。使用这些机器的银行与深度学习算法相结合，该团队能够在各种细胞类型的全3D体积中定义各种细胞器和其他亚细胞结构。
样品制备方法既费力又难以掌握，而且产生的数据集非常庞大。但是这种努力是值得的：Collinson已经在传染病研究和癌症生物学中看到了价值。她现在正与同事合作，探索以高分辨率重建整个小鼠大脑的可行性——她预测这项工作将需要十多年的工作，耗资数十亿美元，并产生5亿千兆字节的数据。“这可能与绘制第一个人类基因组的努力处于同一数量级。”她说。
03、CRISPR无处不在
基因组编辑工具CRISPR–cas9理所当然地赢得了在整个基因组的目标位点引入定义变化的首选方法的声誉，推动了基因治疗、疾病建模和其他研究领域的突破。但是它的使用范围是有限的。现在，研究人员正在寻找绕过这些限制的方法。
CRISPR编辑由一个短的指导RNA协调，它将相关的Cas核酸酶导向其目标基因组序列。但是这种酶也需要一个叫做原间隔邻基序(PAM)的邻近序列；如果没有，编辑很可能会失败。
在波士顿的马萨诸塞州总医院，基因组工程师Benjamin Kleinstiver利用蛋白质工程技术从细菌中创造了常用的Cas9酶的“近似无PAMless”Cas变体化脓性链球菌。一种Cas变体需要仅由三个连续核苷酸碱基组成的PAM，在中间位置有一个A或G核苷酸6。“这些酶现在几乎可以读取整个基因组，而传统的CRISPR酶只能读取基因组的1%到10%。”Kleinstiver说。
这种不太严格的PAM要求增加了“偏离目标”编辑的机会，但进一步的工程设计可以提高它们的特异性。作为一种替代方法，Kleinstiver的团队正在设计和测试大量的Cas9变体，每个变体都对不同的PAM序列表现出高特异性。
还有许多自然发生的Cas变体有待发现。在自然界中，CRISPR–cas 9系统是一种针对病毒感染的细菌防御机制，不同的微生物进化出了各种具有不同PAM偏好的酶。意大利特伦托大学的病毒学家Anna Cereseto和微生物组研究人员Nicola Segata梳理了超过100万个微生物基因组，以确定和表征一组不同的Cas9变异体，他们估计这些变异体可以共同针对人类98%以上的已知致病突变。
然而，其中只有少数能在哺乳动物细胞中发挥作用。“我们的想法是测试许多酶，看看是什么决定了这些酶的正常工作，”Cereseto说。Kleinstiver说，在从这些天然酶池和高通量蛋白质工程努力中收集的见解之间，“我认为我们最终将拥有一个非常完整的编辑器工具箱，允许我们编辑任何我们想要的碱基”。
04、单细胞代谢组学
代谢组学——研究驱动细胞的脂质、碳水化合物和其他小分子——最初是一套表征细胞或组织群体中代谢物的方法，但现在正转向单细胞水平。科学家可以利用这种细胞水平的数据来解开大量看似相同的细胞的功能复杂性。但是这种转变带来了巨大的挑战。
代谢组包括大量具有不同化学性质的分子。德国海德堡欧洲分子生物学实验室的代谢组学研究员Theodore Alexandrov说，其中一些是非常短暂的，周转率只有几秒钟。它们可能很难检测：单细胞RNA测序可以捕获细胞或有机体(转录组)中产生的所有RNA分子的近一半，而大多数代谢分析只覆盖细胞代谢物的一小部分。这些缺失的信息可能包括重要的生物学见解。
“代谢组实际上是细胞的活跃部分，”伊利诺伊大学香槟分校的分析化学家Jonathan Sweedler说。“当你患有疾病时，如果你想知道细胞状态，你真的需要看看代谢物。”
许多代谢组学实验室研究解离的细胞，它们在毛细管中被捕获，并使用质谱进行单独分析。相比之下，“成像质谱”方法捕捉的是关于细胞代谢产物在样本中不同位置如何变化的空间信息。例如，研究人员可以使用一种称为基质辅助激光解吸电离(MALDI)的技术，其中激光束扫过经过特殊处理的组织切片，释放代谢物供后续质谱分析使用。这也捕获了样品中代谢物来源的空间坐标。
理论上，这两种方法都可以定量数千个细胞中的数百种化合物，但实现这一目标通常需要顶级的定制硬件，成本在百万美元左右，Sweedler说。
现在，研究人员正在使这项技术大众化。2021年，Alexandrov的小组制造了SpaceM，这是一种开源软件工具，它使用光学显微镜成像数据，通过标准的商业质谱仪实现培养细胞的空间代谢组学分析。“我们在数据分析部分做了一些繁重的工作，”他说。
Alexandrov的团队使用SpaceM描绘了数万个人和小鼠细胞的数百种代谢物，转而使用标准的单细胞转录方法将这些细胞分类。Alexandrov说，他对后一个方面和组装“代谢组学图谱”的想法特别感兴趣，这类似于为转录组学开发的图谱，以加速该领域的进展。“这无疑是一个前沿领域，并将成为一个巨大的推动因素，”他表示。
05、体外胚胎模型
从受精卵到完全形成的胚胎的历程已经在小鼠和人类的细胞水平上被详细绘制出来。但是驱动这一过程早期阶段的分子机制仍然知之甚少。现在,“胚胎样”模型中的一系列活动正在帮助填补这些知识空白，使研究人员对决定胎儿发育成败的重要早期事件有了更清晰的看法。
一些最复杂的模型来自Magdalena Zernicka-Goetz的实验室，她是帕萨迪纳加州理工学院和英国剑桥大学的发育生物学家。2022年，她和她的团队证明了他们可以完全从胚胎干细胞中产生着床阶段的小鼠胚胎。
图：胚胎用经过工程改造的细胞制成的类似胚胎八细胞阶段的胚状体
像所有多能干细胞一样，ES细胞可以形成任何细胞或组织类型——但它们需要与两种类型的胚胎外细胞密切相互作用，才能完成正常的胚胎发育。Zernicka-Goetz团队学会了如何诱导胚胎干细胞形成这些胚胎外细胞，并表明这些细胞可以与胚胎干细胞共培养，从而产生成熟到以前无法达到的阶段的胚胎模型在试管内。“它就像你能想象到的胚胎模型一模一样，”Zernicka-Goetz说。“它长出了头和心脏——而且还在跳动。”她的团队能够利用这个模型来揭示个体基因的改变如何影响正常的胚胎发育。
在中国科学院广州生物医药与健康研究院，干细胞生物学家Miguel Esteban和他的同事们正在采取一种不同的策略：对人类干细胞进行重新编程，以模拟最早期的发育阶段。
“我们最初的想法是，实际上甚至有可能制造受精卵，”Esteban说。该团队没有完全实现这一目标，但他们确定了一种培养策略，将这些干细胞推回到类似八细胞人类胚胎的状态。这是一个重要的发育里程碑，与基因表达的巨大转变相关，最终导致不同的胚胎和胚胎外细胞谱系。
虽然不完美，但Esteban的模型展示了自然八细胞胚胎中细胞的关键特征，并强调了人类和小鼠胚胎如何启动向八细胞阶段过渡的重要差异。“我们发现一种甚至在小鼠体内都不表达的转录因子控制着整个转化过程，”Esteban说。
总的来说，这些模型可以帮助研究人员绘制出仅仅几个细胞如何导致脊椎动物身体惊人的复杂性。
在许多国家，对人类胚胎的研究被限制在超过14天的发育阶段，但是在这些限制下，研究人员还是可以做很多事情。Esteban说，非人灵长类动物模型提供了一种可能的选择，Zernicka-Goetz说，她的小鼠胚胎策略也可以产生发育到第12天的人类胚胎。“在我们乐于研究的那个阶段，我们仍有许多问题要探索，”她说。
原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-00178-y
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