专访清华大学谢震，人工合成基因线路技术在Nature子刊发表

2015年2月2日，《自然.化学生物学》（Nature Chemical Biology）发表清华信息科学与技术国家实验室（筹）谢震课题组与麻省理工学院Ron Weiss课题组共同完成的题为“Modular construction of mammalian gene circuits using TALE transcriptionalrepressors”的研究论文。该研究报道了在哺乳动物细胞中利用TALE转录抑制子模块化拼装合成基因线路的研究方法。鉴于本研究是哺乳动物合成生物学领域内一项突破性技术进展，测序中国对文章的通讯作者，清华大学谢震研究员做了独家专访。

首先祝贺您研究组的工作能够被《自然？化学生物学》杂志认可并发表，您在合成生物学领域已取得了很多出色的成果，那么合成生物学在医疗健康方面将会有哪些应用？

谢震博士：现代合成生物学是一门新型交叉学科，其核心是以工程化理念，设计、改造、优化生物系统，突破自然体系的限制，实现合成生物体系在化学品、新材料 制造、医学、农业、环境等领域的应用，并帮助理解生命现象的本质。合成生物学将很有可能像基因工程一样，开创现代生物技术产业2.0的发展。近几年，合成生物学在概念理论、方法技术方面取得了显着的进展。在医药健康方面，利用合成生物学技术生产的青蒿素、食品致病菌的检测已经开始应用。此外，很多医药公司也开始关注并利用合成生物学技术手段，开发新型疫苗、病原菌和疾病体外诊断方法、基因治疗和癌症靶向治疗方法。

这项研究中提到的合成基因路线是什么含义，它在目前主要存在哪些问题？

谢震博士：合成基因线路是指经过人工设计的、由不同功能的生物分子和基因元件组成的自动控制装置。我们可以把合成基因线路理解成人工设计的生物分子信号通路或者功能基因簇，在导入活细胞后，感受、整合、处理分子信号，行使特定生物功能。目前，大多数在哺乳动物细胞中运行的合成基因线路往往是通过使用有限的基因元件和昂贵、低效的“尝试-错误”的方法构建，因而限制了在哺乳动物细胞中构建复杂基因线路的能力。因此，如何研发一个功能定义良好的合成基因元件库和相应的计算模拟方法，简化哺乳动物合成基因线路设计，提高构建和优化效率是目前关注的一个研究热点。

您的研究团队是如何实现合成基因路线的？

谢震博士：我们课题组与MIT的Ron Weiss课题组一起成功构建了TALE（转录激活子类似因子）抑制子文库，共包含26种正交的、可逆的TALE转录抑制子（TALER），并新设计了能够与其结合的合成启动子，通过两者相结合形成对转录起始关键性因子的空间位阻，抑制基因转录。此外，我们还尝试了利用输入/输出转移函数，预测由单个TALER组成的基因级联线路和基因开关线路功能，发现预测的结果和实验结果有较高的相关性，说明了利用TALER基因元件模块化拼装合成基因线路的可行性。

那么，基因开关如何控制？

谢震博士：我们设计的基因开关由两种相互抑制的TALER组成。并且，我们利用外源表达的shRNA或内源表达的microRNA分别抑制两种不同TALER的基因表达，从而达到控制基因开关状态切换的目的。这就像一个“分子跷跷板”，压制一端，另一端就会翘起。已有研究报道的合成基因开关都是由小分子诱导物控制，这是第一次报道利用shRNA或者microRNA控制基因开关。

利用microRNA控制基因开关有什么优点呢？

谢震博士：MicroRNA是一类21~23个碱基的微小RNA分子。在哺乳动物细胞中，几乎所有的细胞功能都有不同种类的microRNA参与。已有研究发现在很多类型的癌细胞中，不同种类的microRNA表达量与正常细胞中的表达量差别很大，可以做为区分癌细胞与正常细胞的分子标志物。在本项研究中，我们选择了一种子宫颈癌细胞系（HeLa细胞系）做为体外实验模型，尝试了利用TALER基因开关做为microRNA的感应器，感应在HeLa细胞中过量表达的microRNA，我们发现TALER基因开关可以提高对HeLa细胞的分类精确度。

您能够概括说明这项研究的重要意义么？

谢震博士：我们通过构建的正交、可逆的TALE转录抑制子，不仅为构建模块化合成基因线路、实现可编程的哺乳动物细胞操作提供了合成基因元件库，也将成为揭示转录和转录后调控原理的有力研究工具。

任何优秀成果都来之不易，相信您的团队在完成该课题过程中也付出了艰辛的努力，加班熬夜也应该是常事，但令您印象最深刻的是什么？

谢震博士：是的，这是我们项目组全体成员三年来共同努力的结果。大家都放弃了很多节假日，熬夜更是常事。此外，清华大学、清华信息国家实验室在人员和设备配置方面也给予了很大支持和便利，保障了项目的顺利进行。

注：谢震 清华信息科学与技术国家实验室研究员，麻省理工学院生物工程系的Ron Weiss教授是该论文的共同通讯作者。麻省理工学院博士生李寅青（Yinqing Li），原清华信息科学与技术国家实验室研究助理蒋云、实习生陈赫是该论文的共同第一作者。该项工作得到了北京市自然科学基金委、科技部973项目、青年千人计划、清华自主科研项目、清华信息国家实验室的资助。

来源：测序中国