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近日《Nature》上發表了題為“technology to watch in 2018”的文章，來自世界*學府和研究機構的專家學者們就2018年將會對生命科學領域產生重大影響的多項先進技術進行了精彩介紹。這些技術中涵蓋了從基因組重編碼、轉錄組圖譜繪制、腫瘤疫苗的研發到物聯網技術在生命科學中的應用等方方面面。

    
1.重編碼基因組 --- George Church，哈佛醫學院，遺傳學家

能同時完成多個基因位點修改的新技術問世了！“密碼子重編碼” (Codonrecoding)是一種通用的、使各種生物體對大部分或所有病毒產生抗性，并可一次改變每個細胞中成千上百個位點的基因編輯技術。利用遺傳密碼中的冗余來替換任何一個密碼子，一旦完成這些替換，細胞將不再識別該序列。當一種病毒感染具有所有這些密碼子的細胞時，由于缺少tRNA，病毒便不能將其信使RNA?轉錄成蛋白質，病毒就會死亡。

為了一次做出多個的改變，實驗人員利用了多重自動基因組工程（multiplexed automated genome engineering, MAGE）技術將包含靶向堿基對的遺傳物質短片段引入到防止DNA錯配修復的細胞中。經過幾輪細胞復制后，這些遺傳物質被*整合到細菌基因組中。

事實上，重編碼技術能做的事情遠不止于此。例如研究人員開發了另一種重編碼技術來改進鼠傷寒沙門氏菌（Salmonellatyphimurium）的疫苗株；或是重編碼一種生物體，將非標準的氨基酸引入蛋白質中，以便引入生物體中原先不存在的化學物質：發光或與核酸結合，或形成不尋常的鍵的氨基酸。zui后，重編碼技術還為生物防護（bio-containment）提供了強有力的策略。

   
2. 轉錄組圖譜繪制 --- 莊小威，哈佛大學成像中心，主任

zui近推出的人類細胞圖譜（Human CellAtlas, HCA）計劃旨在確定人體內所有的細胞類型，并繪制其空間分布，該計劃目標遠大。這個規模的項目將需要許多輔助技術。

單細胞RNA測序是識別不同細胞類型的有效方法，也是繪制HCA的重要工具，傳統單細胞分離再提取RNA的方法損失了組織中細胞的空間環境信息——這些細胞是如何組織在一起并相互作用的相關信息。

該中心正在開發一種基于圖像的單細胞轉錄組學方法——多重抗誤差矯正熒光原位雜交技術（multiplexederror-robust fluorescence in situ hybridization, MERFISH），MERFISH使用出錯率低的條形碼識別細胞中的每種不同類型的RNA，以大規模復合方式標記和連續成像來檢測這些條形碼，從而實現對完整組織中細胞的轉錄譜成像從而研究其空間背景。

MERFISH?技術可以在單細胞中對1000?種不同的mRNA?進行成像。隨著進一步發展，MERFISH有可能檢測完整組織的細胞中的全部轉錄組。

   
3. 推進腫瘤疫苗的應用 --- Elaine Mardis，俄亥俄州哥倫布市全國兒童醫院基因組醫學研究所，聯合執行主任

通常在癌癥患者體內都會存在一些因癌細胞基因突變而產生的異常的蛋白質，被稱為腫瘤新抗原。其中有一些有可能在給定的個體中引發免疫應答，因而可被用于個性化腫瘤疫苗或其他藥物的研發。

研究人員正開始利用一種新的鑒定表達特定蛋白的細胞的高通量方法 --- CyTOF技術來進行新抗原的研究。與流式細胞儀相比，該技術用金屬標簽取代了有限數量的熒光標簽，可多達100多種，在將來甚至會更多。

這項技術可以改變癌癥免疫基因組學領域，從而幫助研究人員確定癌癥細胞中表達zui多的、zui能引起免疫系統應答的新抗原。然后研究人員可以使用這些信息來創建個性化的抗癌“疫苗”。

另一方面，在研究那些通過基因組預測的任何給定的新抗原種類以及它是否會引起顯著的免疫應答的過程中，CyTOF可通過量化多個預測肽與人類T?細胞的結合強度，來幫助我們深入了解這個問題。

這不僅僅是癌癥基因組學。只要能找到與你感興趣的蛋白結合的抗體，你就可以用CyTOF追蹤由細胞產生的該蛋白質的豐度和組成。這使我們能夠以的度和多維度來追蹤蛋白。

4. 連接基因型和表型 ---?Ruedi Aebersold，蘇黎世聯邦理工學院分子系統生物學研究所，系統生物學家

將海量高質量基因組信息與臨床收集的人口檢測數據巧妙結合是了解疾病發生、發展的機制并將遺傳變異轉化為治療的有效方法。

關鍵之一是分析蛋白質復合物。從大數據中找出哪些蛋白質復合物受到干擾以及這些干擾如何發生？

其中一種方法是把計算和定量蛋白質組學結合在一起，然后對腫瘤和對照樣本中的數千種蛋白質進行準確地定量。現在我們可以使用SWATH-MS（sequential window acquisition of all theoretical massspectra）等技術來產生這樣的數據組。并通過使用低溫電子顯微鏡單粒子分析（cryo-electronmicroscopy single-particle analysis）或低溫電子斷層掃描（cryo-electrontomography, CET）在結構水平上研究這種發生變化的蛋白復合物，以顯示突變如何改變蛋白質的組成、拓撲、結構和功能。

CET還能夠揭示蛋白結構如何隨其它條件改變而發生變化，例如蛋白磷酸化對其結構的改變。總之，這些技術將幫助我們了解在疾病情況下，蛋白質復合物如何在分子水平上受到干擾。這將有助于設計靶向性藥物來清除、滅活或激活該蛋白。

   
5. 擴展基因組序列分析 --- Rebecca CalisiRodríguez，加州大學戴維斯分校，生殖生物學家

為了明確慢性壓力破壞生殖的完整機制，我們zui近使用RNA 測序來深入研究在鴿子的生殖軸——大腦中的下丘腦、腦下垂體和生殖腺——中轉錄活躍的每一個基因的活性，從而了解鴿子的生殖系統如何對壓力做出反應。這些將有助于開發新的基因療法或藥物來治療成千上萬的不能生育的男女。

除此之外，我們也可以對現實世界里的所有動物進行測序，用以作為評估暴露于環境中有害物質對生殖軸的影響的有力模型。同時還可以把新技術與傳統的科學工具結合起來，以的方式擴大發現。

    
6. 建立科學的物聯網 --- Vivienne Ming，加州大學伯克利分校Socos Labs 實驗室，理論神經科學家兼執行主席

物聯網正在改變我們的生活，同時也可能在科學上產生變革。研究人員正在展開分布式科學物聯網（Internetof Scientific Things, IoST）合作——這是一個將分布式傳感器和執行器連接到一個強大的機器學習平臺的開放式系統，它可推動范圍的實驗。例如Google的智能手機可以從手機加速度儀和陀螺儀檢測到的步態變化中發現帕金森病的早期癥狀。同樣利用擴展的智能手機傳感器，Ming教授的團隊能夠預測雙相情感障礙患者的躁狂發作。

物聯網的智能交易將增加科學家尋找與其領域相關數據的能力。“如果我的神經影像軟件直接插入IoST 平臺，并實時訪問數據。那么不僅是我的實驗室，而是我的領域內外的每個人，都能夠登錄平臺來訪問這些數據。”Ming教授指出：“如果科學家自己建立這些系統，就可以使出版更加平等、數據收集更可共享，以及科學更透明!”（生物谷）