日本Spiber公司重编程细菌，使其生产蛛丝。这些蛛丝可用于制造服装

科学家们试图把细胞改造成生产药物、食物和材料，甚至诊断用生物感受器的工厂。但一切都需要一套可靠的基因编辑技术。

从进化的角度来看，酵母和止痛药毫无关联。但斯坦福大学（Stanford University）的Christina Smolke通过修饰酵母的基因组，把这二者联系了起来。Smolke等人把酵母转变成了以糖为原料的强效止痛药氢可酮合成厂。

这一壮举只是合成生物学诸多重大成功中的一例。合成生物学家们利用基因工程技术，将细胞转变成工厂，生产各种自然物质，以及一些自然生物无法合成的物质。

合成生物学家雄心勃勃。美国西北大学（Northwestern University）的合成生物学家Michael Jewett笑言，他们的目标是，使用合成生物学快速、按需生产各种可再生的产品。全球的合成生物学实验室都在对酵母、细菌和其它细胞进行基因修饰，使其生产塑料、生物燃料、药品甚至是纺织品，目的是得到比现有工厂更便宜、更简单、更可持续的细胞工厂。例如，日本生物材料公司Spiber就重编程细菌，使其生产蜘蛛丝，用于制造强度更高、更轻便的冬季服装。

但是合成生物学家们的目标不仅仅是生产材料，他们通过复杂的基因修饰，赋予细胞更强大的生产能力。例如，利用细胞工厂合成各种开关和精密的感受器。瑞士联邦技术学院（Swiss Federal Institute of Technology, ETH）的Martin Fussenegger团队通过这种方法，得到了一种可检测血液中疾病相关代谢物，并引发治疗药物合成的生物医学感受器。在小鼠模型中，这些生物传感器成功预防了痛风与肥胖，并治疗了银屑病（图“活”药片）。

尽管合成生物学领域相对年轻，但它已经产生了一些成功的案例。但集成基因回路目前充满了不可预测性。为了推动这一领域的进步，学术界和工业界必须确定一套可靠的基因技术和策略。

为了合成一种物质，合成生物学家们需要在电脑上筛选DNA序列，然后使用特定工具合成这些序列。之后，再把这些序列插入到微生物或细胞的DNA中进行重编程。

多亏了DNA测序成本的直线下降，现在有了大量的基因数据。合成生物学家可从中筛选到有用的基因。麻省理工学院（MIT）的合成生物学家Christopher Voigt表示，感谢生物学家的工作，让他们有了这么大的基因库可以用于筛选。一个主流的基因信息库——美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information, NCBI）建立的基因库GenBank，含有来自超过10万个生物个体的1.9亿条DNA序列信息。

一些最广泛使用的序列是编码的酶的基因——酶是合成中必须的催化剂。例如，Smolke团队为了将葡萄糖转化为氢可酮，选择了来自多个物种的23个酶编码序列，插入到酵母的DNA中。

其它比较常用的序列是启动子——调控附近基因活力和表达的DNA序列。当转录因子结合到启动子上时，基因转录就开始了。但是对一些合成生物学的需求来说，启动子的速度太慢了。哈佛医学院（Harvard Medical School）的生物学家Pamela Silver表示，细胞工厂需要的是快速反应的体系，时间尺度在毫秒级别。因此，科学家们正在研究替代机制，使用环境中的信号，如毒素或抗生素，直接调控基因表达。

有了丰富的DNA片段可供选择，合成生物学家们就能充分释放自己的创造力。Viogt热爱各种可能性，“生物学的美好之处在于，有多种机制实现同一个功能。但作为工程师，你需要选择最简单的路。”但如果想把细胞改造成工厂，那么就需要基因序列持续稳定地工作。帝国理工学院（Imperial College London）系统和合成生物学研究所（Institute of Systems and Synthetic Biology）主席Richard Kitney 指出，生物学的一大问题是缺乏重复性。“但在合成生物学中，可重复性非常重要。如果你想转化成工业应用，那么就必须克服重复性这个问题。”

许多研究人员会把自己的发现分享到共享知识库，如标准生物元件和组合元素登记库（Registry of Standard Biological Parts and the Inventory of Composable Elements）。但这些发现往往不够明确，或缺乏实验验证的关键信息。Voigt表示，唯一的质量控制程序由上传者控制。

美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology, NIST）在2015年3月成立了合成生物学标准联盟（Synthetic Biology Standards Consortium），旨在标准化合成生物学的设计、记录和序列组装过程。在英国，Kitney也在协调类似的努力，促成DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，医学数字成像和通信）把合成生物学纳入到共享医疗信息标准体系中。同时，一个国际研究小组已经开发出SBOL（Synthetic Biology Open Language，合成生物学开放语言），为研究人员描述基因组件和回路提供标准语言。

细胞软件

得益于自动化程度的提高，合成DNA序列变得前所未有的简单和便宜（图“生产DNA从不简单”）。但把这些序列连接成精密的、程序化工作的基因回路仍是巨大挑战。Voigt评价说，任何时候连接一段DNA，都相当于在该处创造了一个新序列。这是因为DNA信息过于丰富，加上一段序列，你看就无意中创造了一段启动子或者改变了RNA的起始片段。

即便是仔细设计的基因回路也可能出现故障，导致不需要的基因表达，或者各基因元件之间发生干扰——计算机模型无法预测到这些故障。波士顿Ginkgo Biowork公司共同创始人Reshma Shetty指出，从很大程度上来说，合成生物学很难预测结果。你构建基因回路的时候，并不能明确知道会产出什么。

这种不确定性意味着，构建一个合成体系，需要对多个步骤进行测试和优化。幸运的是，软件工具和机器人系统正在加速从合成DNA序列到插入到微生物的每个环节。加州大学的生物学家工程师、合成生物学领域的先驱Jay Keasling指出，科学家们可以利用高通量模型构建每个变量，最后可能会有某个体系有效。很多合成生物研究实验室和企业都采用全自动化设施，使用机器人来创造、测试和优化基因组。与人工操作相比，机械化设施效率更高，合成规模更大。

技术的进步让合成生物学家开始着手雄心勃勃的项目。麻省理工学院博德研究院铸造中心（MIT-Broad Foundry）共同负责人Voigt表示，他们与诺华制药公司合作，生产大量由人类肠道细菌产生的分子。

还有很多其他机构也计划使用合成生物学来生产药物、材料，这些机构其中就包括伦敦大学帝国理工学院（Imperial College London）的SynbiCITE项目和新加坡国立大学（National University of Singapore）的合成生物工厂（Synthetic Biology Foundry）项目。美国国防部先进研究项目局（US Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）也大力自持博德研究所的合成生物学项目，包括一项2015年10月开始，为期5年，总额达到3200万美金的资助协议。

一些生物学家对快速扩大规模、实施自动化持怀疑态度。他们认为，应当适当减慢速度，遵循理论驱动的策略。但是SynbiCITE项目共同负责人Kitney认为，自动化在合成生物学领域是势在必行的。自动化的好处在于，你可以同时并行很多实验，快速找出最佳方法。

生产DNA从不简单

Jay Keasling和Biomek FXp实验室机器人

在合成生物学的早期，科学家们使用的工具是生物积木（BioBricks）——由美国麻省理工学院人工智能实验室Thomas Knight教授提出的序列格式。生物积木这个概念非常具有吸引力，它把一些简单拼装好了的，具有特定功能的DNA小片段作为积木单元。这一概念在构建大的基因回路时，耗时、耗力还易出错。

现在DNA小片段组装工作变得简单了起来，因为新的DNA合成机器可以合成含有几千个碱基的序列，从而减少了装配过程中引入的错误。Pamela Silver 表示，现在你可以合成一堆可预测的设计结构，你甚至不用再考虑模块化的问题。DNA合成成本也显着下降，从2009年到2014年，下降了85%。DNA合成成本下降到各实验室自己合成序列的成本，都低于专业的DNA合成公司。

很多项目仍然需要较大的、现有机器无法一次合成的序列。但可以利用现有机器先合成多个长片段，然后使用简单快速的技术把这些片段无缝连接起来。然而，加州大学的Jay Keasling认为，这种技术也很快要过时了。技术还会不断发展，以后你可以以极低的成本合成非常长的序列，无论是一万个碱基对，还是一百万个碱基对。

理想宿主

啤酒酵母、大肠杆菌等实验室常用的模型生物，也是合成生物学家们青睐的宿主。合成生物学领域诸多突破性进展离不开这些微生物。例如，Keasling等人2003年成立了Amyris公司，对酵母进行了基因编辑，使其生产抗疟疾化合物青霉素。

但是这些常用的实验室生物并不适合工业应用。科学家们为了寻找替代生物，做出了诸多尝试。Voigt指出，越来越多的实验室在尝试相对少见的生物，从而让酵母和大肠杆菌的主流地位受到了一定程度的撼动。

Keasling表示，一些情况下，理想宿主需要能忍受极端的生产条件。例如，对于有毒而易挥发的物质的合成，如果宿主生物可以在相对高温的环境下合成，那么可以使用收集蒸汽的形式收集产物。科学家们也在尝试以糖类以外的碳源为原料进行生产。Intrexon公司正在利用以甲烷为食物的细菌。相比于糖类，甲烷更廉价，效率更高。

医疗用途

在医疗应用中，合成生物学家选择的对象是哺乳类动物细胞，而非微生物。这类细胞在疾病情况下，能合成药物，或者在糖尿病等代谢疾病患者体内实现一些生理任务。但是哺乳动物细胞的基因修饰存在诸多难题。Smolke认为，应用于酵母的工具并不适用于哺乳动物细胞。他们拥有的启动子、其它调控基因表达或蛋白修饰的工具也非常少。

最易于培育的工具是类肿瘤的、能够无限增殖的细胞株。这些细胞是有缺陷的，并不能代表健康组织。而来自组织的原代细胞又难以培养和操作，且不同种类的原代细胞特性不同，彼此之间的工具也并不通用。Fussenegger解释到，对肾脏细胞适用的技术不一定适用于肝或肺细胞。为此，Fussenegger等人正在设计“人工基因回路”。这种基因回路可引入到宿主细胞中，然后植入疾病部位。

基因编辑也会带来问题。最“智能”的基因编辑工具，如将特定修饰插入特定位点的CRISPR－Cas9技术也可能造成无法预测的结果。Fussenegger指出，他们并不能明确哪些位点插入基因不会引起干扰。他的小组正在尝试使用通过质粒来插入DNA片段的方法取代直接插入序列的方法。此外，为了进一步保证安全性，他使用胶囊包裹工程化细胞，而非直接改变动物的组织。

其他人则希望完全避开细胞。Jewett研究无细胞体系。该体系使用纯化的细菌提取物，只保留有用的细胞机器。Jewett指出，会保留能量、伴侣分子再生和蛋白合成的相关酶。这样可以更直接、更自由地操控反应条件。这种情况下，科学家们可以最大化生产效率，而不用顾虑细胞的健康状况。Jewett的团队证实了这一方法能有效生产红细胞生成素——一种刺激红细胞合成的激素等有用蛋白。

合成生物学仍处于婴儿阶段。2000年初，首个基因编辑回路问世，复杂程度超乎想象。即便如此，大批传统的分子生物学家们都投身到这个领域当中。麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）的合成生物学家Ron Weiss特地开设了一门合成生物学在线课程，注册人数超过1.4万。由此可见该领域的热门程度。

进入该领域的回报可能超乎想象。Shetty表示，生物技术进步到一定地步，开辟了合成生物学的新天地。他认为这个领域的前景非常广阔，这也是他为什么进入这个领域的原因。