合成生物学十大未来挑战 中国科学院上海营养与健康研究所 上海生命科学信息中心 上海市生物工程学会 2022 年 3 月合成生物学十大未来挑战 合成生物学快讯 2022 年 3 月（总期第 120 期） 合成生物学十大未来挑战 编者按：合成生物学走过了 20年的历程，已经进入蓬勃发展阶段，不仅推动了 生物经济的重大创新，还促进了生物医学和生物技术的进步：多家合成生物学企业以 10+亿美元的估值上市；基因组工程已经渗透到生命科学研究的各个领域； DNA的编 写、编辑和重新编码正在帮助解决长期存在的遗传疾病，更是在新冠疫苗研发中发挥 了重要作用。英国帝国理工的合成生物学团队 2021年 8月在 Engineering Biology发 表综述论文，讨论了合成生物学相关的 10项技术，包括从制造合成生命、细胞模拟 器、定制基因组，到自动化、深度学习和进化控制等工程生物学新方法；这些技术的 预期和进步与合成生物学未来的研究和投资密切相关。研究团队希望通过整理这份清 单，分析未来可能面临的挑战以及展望技术的发展。 1. 自动化和工业化 合成生物学推动生物元件标准化发展的主要包括 2个原因：可重用性（reusability）和 易于 DNA组装（ease of DNA assembly）。标准化的建立能够实现 DNA构建的自动化， 并扩大规模，以制造可并行测试的大量工程细胞。这种构建和测试过程的“工业化”是 合成生物学领域长期以来追求的目标，但目前仍然不常见。那么未来将会如何改变呢？ 一些生命铸造厂和大公司已部署了自动化的“设计 -构建-测试-学习”（DBTL）循环 工具。除了各种计算机辅助设计（ CAD）工具外，表征过的元件库也有助于元件的选择 和基因结构的设计。例如，液体处理机器人能以高精度和快速高通量传输微升、纳升甚至 皮升的试剂，简化了复杂的实验流程并提高了实验的重复性。数据处理工具对实验设置进 行编码并整理实验元数据，确保错误的可追溯性。统计分析软件可解析大量数据、形成深 层见解并优化实验设计（DoE）策略，这将有助于未来实验的开展。 未来十年，会有越来越多的工作将这些工具组合集成，形成高效、多功能的管线，快 速生成合成生物学解决方案。同时，伴随而来的是合成生物学新时代日益增长的数字化， 以及对于更好的数据基础设施、管理和策略的需求。数据交换形式、本体论、实验操作、 实验数据和元数据报告的标准化，不仅能促进 DBTL循环的信息流动和不同平台间的数据合成生物学十大未来挑战 合成生物学快讯 2022 年 3 月（总期第 120 期） 流动，还能实现不同研究团体和企业间更好地进行开源软件开发和数据共享。除此之外， 自动化还将推动基因元件的标准化及其性能评估的需求，该领域的长