1953 年，人類首次發(fā)現(xiàn) DNA 的雙螺旋結(jié)構(gòu)，更為清晰地認(rèn)識(shí)到遺傳信息構(gòu)成和傳遞途徑，讓遺傳研究深入到分子層面，由此揭開(kāi)分子生物學(xué)新篇章。
人類基因組的 60 億堿基對(duì)如何折疊進(jìn)僅 10 微米的細(xì)胞核內(nèi)？基因的折疊如何控制其表達(dá)以及影響疾病發(fā)展？復(fù)雜的生物功能是如何從基因組的物理特性和化學(xué)成分中產(chǎn)生？人類細(xì)胞如何發(fā)育出高度特化的功能以及隨年齡增長(zhǎng)而退化？
為了探索這些問(wèn)題，斯坦福大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)系助理教授譚隆志聚焦在一種全新分子機(jī)制的研究 —— 三維基因組結(jié)構(gòu)。讀博期間，他便開(kāi)發(fā)出了多種單細(xì)胞基因組學(xué)方法及算法：通過(guò)開(kāi)發(fā)的 Dip-C 首次解出人類基因組的三維結(jié)構(gòu)；共同開(kāi)發(fā) LIANTI 并首次實(shí)現(xiàn)全基因組線性擴(kuò)增、觀測(cè) DNA 復(fù)制和紫外線突變；共同開(kāi)發(fā) META-CS 并首次準(zhǔn)確揭示單個(gè)人類體細(xì)胞中的突變……
憑借對(duì)解析三維基因組結(jié)構(gòu)新技術(shù)的開(kāi)發(fā)以及取得的新發(fā)現(xiàn)，譚隆志成為 2022 年度 《麻省理工科技評(píng)論》“35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人” 中國(guó)入選者之一。
圖｜2022 年度《麻省理工科技評(píng)論》“35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人”中國(guó)入選者譚隆志
譚隆志于 2008 年進(jìn)入北京大學(xué)，而后赴麻省理工學(xué)院物理系就讀，并于 2012 年獲得物理學(xué)位/生物輔修。2018 年，他獲得哈佛大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)博士學(xué)位，隨后進(jìn)入斯坦福大學(xué)從事博士后研究。2022年 12 月，譚隆志開(kāi)始在斯坦福大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)系擔(dān)任助理教授。
開(kāi)發(fā) Dip-C 并首次解析出人類基因組三維結(jié)構(gòu)
譚隆志是生物物理學(xué)出身，擁有 13 年的跨學(xué)科研究經(jīng)歷?！霸?span id="139xx99rxj" class="candidate-entity-word" data-gid="175152">麻省理工學(xué)院讀本科時(shí)，我就對(duì)生物進(jìn)化過(guò)程中 DNA 序列和功能之間的關(guān)系產(chǎn)生了興趣，并首次在實(shí)驗(yàn)上證明基因組距離越遠(yuǎn)，進(jìn)化就越不可逆?！彼榻B說(shuō)。
2003 年 4 月，“人類基因組計(jì)劃”完成了人基因組常染色體的大規(guī)模測(cè)序工作?！叭祟惢蚪M計(jì)劃成功解析出了基因組的一維線性序列，而這一DNA 序列有著獨(dú)特的空間結(jié)構(gòu)?！弊T隆志指出，“從 19 世紀(jì) 80 年代開(kāi)始科學(xué)界一直想要解析基因組的三維結(jié)構(gòu)，但受限于技術(shù)，這個(gè)科學(xué)難題始終懸而未決?！?/span>
圖｜大腦細(xì)胞中關(guān)鍵基因的高清三維結(jié)構(gòu)（來(lái)源：Cell）
以人類為例，細(xì)胞中的 46 條染色體平分為兩套，每套中的 23 條染色體分別來(lái)源于父母，且兩套染色體序列高度相似，差異小于 0.1%，采用先前的技術(shù)難以進(jìn)行區(qū)分?！捌鋵?shí)我們起初并不是為了專門開(kāi)發(fā)新技術(shù)，而是想要解決一些生物領(lǐng)域難題，解題過(guò)程中自然而然需要打破壁壘去開(kāi)發(fā)新的技術(shù)?！彼f(shuō)道。
圍繞嗅覺(jué)系統(tǒng)，他們發(fā)現(xiàn)三維基因組結(jié)構(gòu)對(duì)于研究嗅覺(jué)系統(tǒng)發(fā)育至關(guān)重要，而傳統(tǒng)方法無(wú)法解析三維結(jié)構(gòu)，所以他們從零開(kāi)始著手開(kāi)發(fā)一個(gè)具有更高靈敏度的新技術(shù)，能夠測(cè)量出每個(gè)細(xì)胞中只有數(shù)皮克的 DNA，同時(shí)也開(kāi)發(fā)新的算法，能夠區(qū)分來(lái)自父母的兩套 23 條染色體。
“結(jié)合實(shí)驗(yàn)手段和分析技術(shù)，最終我們開(kāi)發(fā)出了二倍體染色質(zhì)構(gòu)象捕獲技術(shù)（diploid chromatin conformation capture，Dip-C）?！弊T隆志說(shuō)道，“借助 Dip-C 技術(shù)，我們首次解析出了人類基因組的三維結(jié)構(gòu)，并且在小鼠的各種組織里解析出了各異的三維基因組結(jié)構(gòu)。除此之外，在人類血液中，通過(guò) Dip-C 技術(shù)解析出三維基因組結(jié)構(gòu)還能夠推斷細(xì)胞的功能，比如分辨 B 細(xì)胞與 T 細(xì)胞，即通過(guò)三維基因組結(jié)構(gòu)還可以對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分型，這是一個(gè)前所未有的新發(fā)現(xiàn)?！彼赋?。
圖｜探索正在發(fā)育的小鼠大腦皮層和海馬體細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組及三維基因組結(jié)構(gòu)（來(lái)源：Cell）
對(duì)于 Dip-C 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，譚隆志總結(jié)了三個(gè)方面：“首先，Dip-C 通過(guò)測(cè)量單細(xì)胞來(lái)解析三維基因組結(jié)構(gòu)，揭示每個(gè)細(xì)胞獨(dú)一無(wú)二的特性；其次，它完全基于生化反應(yīng)實(shí)現(xiàn)了約 100 納米的高分辨率，而無(wú)需借助光學(xué)顯微鏡等特殊昂貴的大型設(shè)備，并且生化反應(yīng)效率較高，能夠確保全基因組大部分 DNA 都能檢測(cè)到；第三，解析速度較快，一天可以完成數(shù)百個(gè)乃至上千個(gè)細(xì)胞，同時(shí)解析操作容易上手，成本低廉，易于推廣。”他介紹道。
談及解析三維基因組結(jié)構(gòu)的意義，在譚隆志看來(lái)，“人類有兩萬(wàn)多個(gè)基因編碼蛋白質(zhì)，這些基因在細(xì)胞中并不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單一條直線，而是具有很復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)。利用我們發(fā)現(xiàn)的人類三維基因組的基本原理，可以通過(guò)精準(zhǔn)三維操縱基因組和治療性 DNA 載體、激活特定細(xì)胞類型，來(lái)設(shè)計(jì)基于三維基因組學(xué)的新一代復(fù)雜精神疾病的新療法，對(duì)于精準(zhǔn)醫(yī)療具有重要意義。此外，我們還計(jì)劃將開(kāi)發(fā)的多基因組學(xué)工具廣泛應(yīng)用于大腦之外的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，比如癌癥生物學(xué)和免疫學(xué)?！彼f(shuō)道。
成立實(shí)驗(yàn)室計(jì)劃構(gòu)建“三維基因組版 AlphaFold”
2022 年 12 月，譚隆志在斯坦福大學(xué)建立了獨(dú)立實(shí)驗(yàn)室，專注于開(kāi)發(fā)跨越基因組學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、生物化學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的新一代單細(xì)胞多組學(xué)工具，并通過(guò)這些工具測(cè)量和操控大腦中的單細(xì)胞三維基因組結(jié)構(gòu)。
“未來(lái)我們還將繼續(xù)開(kāi)發(fā)新的方法和技術(shù)，同時(shí)利用這些新技術(shù)來(lái)探究大腦的變化，相信我們的研究將解開(kāi)三維基因組調(diào)控的‘黑匣子’之謎，并提供廣泛適用于各種生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新工具?！弊T隆志說(shuō)道。
在他看來(lái)，“目前 Dip-C 主要用來(lái)解析基因組三維結(jié)構(gòu)，但它也是一種更能廣泛應(yīng)用的新范式，作為一種‘生化顯微鏡’通過(guò)生化反應(yīng)和生物信息學(xué)來(lái)倒推出 DNA 結(jié)構(gòu)，這種方式突破了光學(xué)分辨率的限制且效果優(yōu)于傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡。此外，Dip-C 技術(shù)還可以推廣到蛋白、RNA 等其他分子的三維結(jié)構(gòu)解析，未來(lái)我們希望能夠把 Dip-C 技術(shù)從基因組學(xué)推廣到其他組學(xué)?！彼硎?。
比如，未來(lái)或許可以通過(guò)將大腦組織浸入特制的反應(yīng)液中，再進(jìn)行測(cè)序，然后從獲得的數(shù)據(jù)中即可反推出大腦每個(gè)細(xì)胞、蛋白、DNA、RNA 等在三維空間的位置以及它們相互之間的關(guān)聯(lián)?！敖柚?Dip-C 這種‘生化顯微鏡’，我們可以研究在發(fā)育和退行性疾病中患者大腦的差異所在，探索不同疾病的多組學(xué)變化，進(jìn)而指導(dǎo)開(kāi)發(fā)基于基因組以及多組學(xué)的創(chuàng)新療法?！彼f(shuō)道。
現(xiàn)階段，譚隆志實(shí)驗(yàn)室開(kāi)始關(guān)注小腦方面的研究?！靶∧X雖然只占整個(gè)大腦約 10% 的體積，但是卻包含了約 80% 的神經(jīng)元細(xì)胞，然而圍繞小腦基因組方面，業(yè)內(nèi)先前的相關(guān)研究并不多?！彼硎?，“我們發(fā)現(xiàn)不論是人還是小鼠，從出生到衰老的過(guò)程中，小腦基因組的三維結(jié)構(gòu)都有著翻天覆地的變化，而且包括自閉癥、精神分裂癥、唐氏綜合癥，以及阿爾茨海默病等很多疾病都與小腦存在關(guān)聯(lián)?！?/span>
“我們的研究對(duì)象以腦細(xì)胞為主，同時(shí)我們也非常期待能夠和其他實(shí)驗(yàn)室合作，將 Dip-C 技術(shù)拓展到更多細(xì)胞類型?！弊T隆志說(shuō)道。據(jù)介紹，曾有實(shí)驗(yàn)室利用他們開(kāi)發(fā)的算法首次解析出了早期胚胎的單細(xì)胞結(jié)構(gòu)；還有實(shí)驗(yàn)室采用 Dip-C 技術(shù)解析腫瘤細(xì)胞的三維基因組結(jié)構(gòu)。“腫瘤細(xì)胞的基因組，不但三維結(jié)構(gòu)不同，一維序列也不同，因此我們未來(lái)的研究方向之一是開(kāi)發(fā)新的算法探索三維結(jié)構(gòu)和一維序列聯(lián)合導(dǎo)致細(xì)胞癌變的機(jī)制?！彼硎?。
（來(lái)源：Pixabay）
產(chǎn)業(yè)化層面，在譚隆志看來(lái)，對(duì)于三維基因組結(jié)構(gòu)的研究具有廣闊的應(yīng)用轉(zhuǎn)化前景?！俺宋覀兙劢沟拇竽X神經(jīng)元細(xì)胞，所有細(xì)胞都有三維基因組結(jié)構(gòu)，因此這對(duì)于其他包括免疫、腫瘤等不同生物學(xué)領(lǐng)域都有價(jià)值。”他說(shuō)道，“其實(shí)很多疾病與三維基因組結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，但現(xiàn)階段缺乏能夠測(cè)量和操控三維基因組的技術(shù)工具，我們未來(lái)開(kāi)發(fā)的技術(shù)希望能夠在三維空間中精準(zhǔn)地恢復(fù)基因組的正常結(jié)構(gòu)，以此來(lái)治療相關(guān)疾病?！?/span>
據(jù)介紹，以自閉癥為例，目前已知的約 100 個(gè)自閉癥相關(guān)基因中有一半涉及基因組結(jié)構(gòu)和基因表達(dá)，他們通過(guò)研究人類基因組在正常發(fā)育過(guò)程中如何進(jìn)行三維重組，以及這一過(guò)程在疾病中又如何被破壞，有望帶來(lái)利用表觀基因組作為生物標(biāo)志物的早期診斷方法，以及利用精確三維操控表觀基因組的創(chuàng)新療法。
圍繞基因療法開(kāi)發(fā)，“我們希望設(shè)計(jì)出用于治療的 DNA 使其只在特定的細(xì)胞中才能折疊出正確結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生需要表達(dá)的蛋白，如此一來(lái)將會(huì)使基因療法變得更精準(zhǔn)，更有效，這也是我們?cè)谵D(zhuǎn)化方面的研究方向之一?！彼硎?，“我們的跨學(xué)科研究將有助于構(gòu)建“三維基因組版 AlphaFold”，從而更好地理解和設(shè)計(jì)人類基因組，開(kāi)發(fā)新療法，他也堅(jiān)信，研究基因組的生物物理學(xué)將為人類帶來(lái)對(duì)基礎(chǔ)生物學(xué)和疾病治療的前所未有的見(jiàn)解?！?/span>
值得一提的是，譚隆志目前正計(jì)劃每年夏季在國(guó)內(nèi)開(kāi)設(shè)一個(gè)暑期學(xué)校?！澳康氖亲寔?lái)自全世界各地的學(xué)生能夠?qū)W會(huì)如何測(cè)量三維基因組結(jié)構(gòu)，希望通過(guò)這一舉措能讓更多人學(xué)會(huì)這項(xiàng)全新的技術(shù)，掌握這種前沿的試驗(yàn)方法?！彼f(shuō)道。
參考資料：
1. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.12.032
2. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aat5641
3. https://doi.org/10.1038/s41594-019-0205-2
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