《医学合成生物学》从基础理论到前沿技术，全面阐述了医学合成生物学的发展脉络与应用前景。第1章概述了医学合成生物学的兴起、应用领域及面临挑战，为读者奠定理论基础。第2章深入探讨了人工生物元件的设计与优化，涵盖蛋白质、核酸等元件的理性与智能设计方法。第3章聚焦基因编辑技术，详细介绍了DNA、RNA编辑器及引导编辑器的原理与应用。第4章系统阐述了人工基因线路的构建原则与**案例，并探讨了计算机辅助设计策略。第5章重点介绍了细胞工程，包括免疫细胞、干细胞和细菌工程的应用。第6章分析了人工生物分子的递送系统，比较了病毒与非病毒载体的特点及医学应用。*后一章展望了合成生物技术在药物开发中的前景与挑战，为未来研究指明方向。

第1章绪论
　　1.1医学合成生物学的兴起与发展
　　自19世纪以来，生命科学研究经历了环环相扣的四轮革命，研究范式从对生物表观性状及遗传特征的观察描述，到对生命过程中分子生物学的表征研究，再到以组学为核心的生物系统定量探索，以及当下正在经历的以人工智能（artificial intelligence，AI）为基础的数据驱动型生物分子与生物系统的预测和设计。它们为合成生物学（synthetic biology）的兴起和发展提供了坚实的学科基础。
　　合成生物学以生物科学为基础，结合化学、物理、信息等学科知识，依据工程学原理，通过设计改造天然生物体或合**的生物体，揭示生命运行规律（造物致知）、变革生物体系工程化应用（造物致用）。有别于传统生物学对生命体多样化、复杂化和自适应等规律的探索与认知，合成生物学旨在借鉴工程学标准化、模块化和可设计的原则，通过自下而上和自上而下的两种策略，即组装基本生物分子从头创建人工生命和改造自然存在生物系统的两种方式，对生命体进行设计、优化、改造和构建，使其实现特定的功能，从而在工业、农业、能源、环境、材料和医药健康等领域发挥作用。
　　从1910年代法国学者提出人工模拟合成细胞的设想，*次使用了“合成生物学”（synthetic biology）这一术语并沿用至今（W.A.D.，1913），合成生物学经历了三个阶段，包括初始阶段、发展阶段和快速成长阶段。初始阶段贯穿整个20世纪，尽管此时对*简单的生物如病毒、细菌、古细菌和真菌等的改造难度很大，但如结晶牛胰岛素、酵母丙氨酸tRNA等核酸和蛋白质生物大分子相继成功实现人工体外合成，合成生物学积累了经验和力量。合成生物学的发展阶段是21世纪的**个十年，借由生物开关的发明、基于群体感应信号基因线路的构建、酵母细胞工厂的实现以及BioBrick标准化生物元件的提出，合成生物学进入了更多科研人员的视野，并逐渐成为热门领域。合成生物学自2010年迎来了快速成长阶段。得益于低成本的DNA合成技术、下一代测序技术、高通量筛选方法、基于CRIPSR的基因编辑技术，以及设计-构建-测试-学习（design-bulid-test-learn，DBTL）循环工作流程的应用，合成生物学取得了一系列显著进展。例如，Venter团队成功合成组装了丝状支原体）的人工染色体，并将其移植至山羊支原体(Mcapr/co/MOT）体内，创造出新的活细胞（Gibson et al.，2010）;合成青蒿素的成功证明了植物代谢产物可通过微生物进行工业化生产（Ro et al.，2006;Paddon et al.，2013）。
　　随着合成生物学研究的深入，其技术和应用范围逐渐渗透到各个行业，其中*为显著的就是医药健康领域，并形成了新兴学科方向一医学合成生物学。医学合成生物学不仅是传统合成生物学的一个重要分支，更是连接基础科学研究与临床应用的桥梁，旨在利用标准化、模块化和精细化的设计研发理念，使得生物系统的构建可以像电子电路一样具备预测性和便捷性，从而加速从实验室研究到临床应用的转化过程。它遵循并依托合成生物学的原则与技术，通过设计、构建能精确操控基因表达、细胞行为和生物分子相互作用的系统，并将其应用于药物生产、疫苗开发、疾病治疗、疾病诊断等多个方面。例如，在癌症免疫疗法中，科学家们可以设计出能够识别并摧毁肿瘤细胞而不伤害正常组织的特殊杀伤T细胞；或者通过智能生物传感器的构建响应体内特定的病理信号，以实现定时定量特异性地释放治疗分子。除科学家外，投资者们也开始认识到该领域所蕴含的巨大潜力。据预测，全球合成生物学市场价值将在2026年达到370亿美元，其中大部分投资集中于医疗应用方向。
　　为了更好地理解合成生物学，特别是医学合成生物学的发展历程，本章通过时间轴展示了相关领域的里程碑事件，如图1-1所示。结合图表的事件梳理，不难发现合成生物学的使能技术和理论正在不断创新，对基因组/染色体和生物系统构建的复杂度正在不断提高。因此，我们有理由相信，医学合成生物学正在逐步实现其终极目标：像设计电路系统一样精准地构建生物系统，以应对复杂的医疗挑战，从而引领医学领域的革新，为人类健康带来更多的可能性。
　　图1-1合成生物学和医学合成生物学领域里程碑事件的时间线
　　1.2医学合成生物学的应用领域
　　近二十年来，医学合成生物学己初绽光彩，其主要应用领域可以分为三个方面，即药物生产、疾病诊断和疾病治疗领域，如图1-2所示。接下来，我们将结合标志性案例梳理医学合成生物学在上述三个方面的发展。
　　图1-2医学合成生物的三大应用方向
　　1.1.1药物生产
　　传统的药物生产通常依赖于天然产物提取或化学合成，这些方法存在成本高、效率低、环境影响大等问题。医学合成生物学的发展，使得基于生物系统的药物生产成为可能。该策略不仅改变了药物生产的模式，还为新型药物的研发提供了前所未有的机会。
　　合成生物学的药物生产过程通常涉及三个关键步骤:底盘细胞的操作和生成、分子合成途径的构建和整合，以及代谢网络中酶的人工调节和增强。
　　药物的“细胞工厂”生产的**步是选择合适的宿主生物。宿主生物的选择取决于几个因素，包括遗传操作性、生长速率、稳定性，以及所需药物的生产能力。宿主生物如果满足这些标准，通常被称为可操作性的工程底盘（chassis）。微生物宿主是被广泛使用的工程底盘，包括大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、谷氨酸棒状杆菌和酿酒酵母等。一旦确定了宿主，通过基因组删除和编辑、基因组简化和重编码、多底盘系统组合等方式，研究人员可以提高底盘细胞的药物生产效率、特异性和稳定性，从而推动新产品和技术的开发进度。与此同时，分子合成途径的
　　设计与构建是在外源宿主中生产药物的关键因素。对此，两项重要的指导原则分别是原子经济原则和能量*优原则。随着寡核苷酸和基因合成成本的降低，研究人员越来越多地尝试合成具有更长代谢途径和更高复杂度的化合物，这加速了细胞工厂的发展。例如，近年来从头构建(denovo）复杂合成途径实现了阿片类药物和大麻素的合成（Farhi et al.，2011;Reedand Osboum，2018），显示出细胞工厂的巨大潜力。特别是针对复杂且冗长的合成途径，合成生物学的模块化原则可以大大提高药物生产的稳定性。成功实现合成途径离不开特定的催化酶，包括但不限于氧化酶、氧依赖型卤化酶、S-腺苷甲硫氨酸酶等。而合成生物学技术和工具对于大规模发现自然界中的新酶以及酶改造至关重要，譬如可以通过酶的定向进化、基于能量函数或数据驱动的方式进行蛋白质的工程改造。值得一提的是，研究人员通过优化了两个重要的过程催化酶，实现了阿片类药物在酵母中的生物合成，为商业转化提供了基础（Galanie et al.，2015）。
　　虽然活细胞主导了大多数生物制药生产，但基于细胞系统生产具有生物活性和翻译后修饰的蛋白质时，往往受到更复杂的胞内蛋白质调控机制的限制。相比之下，先进的合成生物学工具----无细胞系统（cell-free system）在生物药物的研发中作用不断扩大。它们可以在没有细胞和膜限制的情况下，灵活精准地控制多肽，并且集中使用能量，而不需要高度进化的内部系统。该策略包含在宿主底盘中表达合成完整产品所需的所有酶，并通过混合粗裂解液或纯化酶来实现整个代谢途径的无细胞重建。多年来，通过菌株、蛋白质和平台工程，无细胞系统扩大了其应用范围，可用于生产各种生物药物如抗体衍生物、抗体偶联药物、细胞因子、疫苗、膜蛋白、金属蛋白、病毒蛋白和抗微生物肽等（Zawada et al.，2022，2011;Yin et al.，2017，2012;Groff et al.，2014）。研究人员利用无细胞系统将苯乙烯的细胞生产滴度从（5.36±0.63）mmol/L提升至（40.33±1.03）mmol/L(Dudley et al.，2019），无细胞系统显示出的生产力和可控性提升，代表了从自上而下的视角向理解生物机制的转变，使科学家能够更精确地从自下而上的方法构建系统并执行任务，这正是合成生物学的本质。
　　1.1.2疾病诊断
　　疾病诊断是医学领域的重要组成部分，它对于疾病的早期发现、正确分类以及制定有效的治疗方案至关重要。然而，以影像学和生化检测为代表的传统诊断方法往往受到灵敏度不足、特异性差和检测时间长等因素的限制，特别是在早期或症状不典型的情况下。然而，DNA和RNA测序技术的迅速发展，给疾病诊断提供了新方法。一方面，通过对从患者样本中提取的遗传物质测序，再进行序列分析和基因型鉴定，从而精确诊断疾病，评估疾病风险。例如，对BRCA1和BRCA2基因检测后可筛选出遗传性乳腺癌和卵巢癌的高危群体，实现早期诊断和预防。另一方面，测序技术在病原体诊断中也表现出高敏感性和特异性，可以快速检测和完全识别病毒、细菌、真菌和寄生虫。目前，仍有高达60%的传染病病因尚未明确，测序技术为此类新兴、罕见或难以诊断的传染研究提供了*特优势。例如，在新冠疫情中，及时识别和报告病毒序列，为后续疫苗研发提供了重要基础。
　　用于健康和环境监测的生物传感器，是更为典型和重要的医学合成生物学应用方向。生物传感器是一种能将特定生物信息转换成电信号或其他可测量信号的装置，它们可以在体内或体外环境中检测到微量的目标分子，其载体可以分为全细胞和无细胞两种类型。全细胞生物传感器是含有转换元件/线路的细胞，它们作为受体检测化学变化或生理压力，并把识别事件转化为可检测信号。这些细胞内的检测电路包含三种类型的元件：传感元件、信号处理元件和输出元件。其中，传感元件通常由一个或多个用于分析物识别和下游基因表达诱导的转录因子（transcription factor，TF）承担，其可以识别的分析物包括重金属、群体感应分子、抗生素和疾病相关生物标志物。然而，天然转录因子往往无法满足实时检测的需求，因为它们存在响应时间慢、动态范围不合适、灵敏度和选择性不足的问题。为此，科研人员通过突变和高通量筛选、功能片段组合以及计算机辅助等策略对转录因子进行性能优化。信号处理元件则是将传感信号转换为可测量的信号以实现分析物检测的组件，这些元件通常涉及放大器、反馈回路和/或逻辑门，以调整输出/输入信号比等生物线路。例如，科研人员通过设计一个多层转录放大器，叠加输出信号表达水平的提升，实现了对砷和汞离子的超灵敏检测（Wan et al.，2019）。对输出元件而言，则常选择可产生荧光、颜色、电子或气体的报告蛋白或对应核酸。例如，为了高效地在尿液样本中检测出血红素（heme）实现对血尿（hematuria）的早期诊断，科研人员选择大肠杆菌作为宿主，通过合成生物学技术搭建了基因线路，在上游引入了血红素感应转录因子（HemR），在下游连接绿色荧光蛋白（GFP）的基因作为报告基因。当尿液中的血红素进入细菌细胞并与HemR结合时，会触发一系列级联反应，*终导致GFP表达水平上升，进而发出荧光信号。该传感器具有高度特异性和敏感性，可以检测到非常低浓度（皮摩尔级别）的血红素，这对于提示严重疾病，如感染、肾脏病等至关重要（Barger et al.，2021）。
　　无细胞传感器则是基于体外无细胞系统设计的微量物质检测工具，它具有消除跨膜转运障碍和克服与细胞存储相关的生物安全和营养限制的优点。它在快速检测应用中受到广泛关注，检测的生物分子包括金属离子、群体感应分子、抗生素、病毒等。近年来，通过转录因子的激活和抑制、RNA适配体、Toehold开关和CRISPR/Cas系统识别，无细胞传感器展现了其灵敏度和便捷性的优势。
　　Toehold开关是一种可编程核酸开关，由两个RNA组成：开关RNA和触发RNA(switchRNA and trigger RNA）。开关RNA的茎-环结构阻止其核糖体结合位点的开放而抑制翻译过程；而当触发RNA与其互补时，核糖体结合位点被释放，从而解除了对基因表达的抑制作用。在

目录
第1章 绪论 1
1.1 医学合成生物学的兴起与发展 1
1.2 医学合成生物学的应用领域 2
1.1.1 药物生产 3
1.1.2 疾病诊断 5
1.1.3 疾病治疗 7
1.3 医学合成生物学的研究思路 11
1.4 医学合成生物学的展望与挑战 13
参考文献 14
第2章 人工生物元件的设计优化 17
2.1 生物元件简介 17
2.1.1 蛋白质元件 17
2.1.2 核酸元件 23
2.2 生物元件的理性设计 34
2.2.1 蛋白质元件理性设计 34
2.2.2 核酸元件的理性设计 38
2.3 生物元件的智能设计 43
2.3.1 蛋白质元件的智能设计 43
2.3.2 RNA元件的智能设计 48
2.3.3 DNA元件的智能设计 53
2.4 生物元件设计优化的发展趋势 57
2.4.1 算法方向的发展与生物元件优化的结合 57
2.4.2 元件交叉的创新与协同优化 58
2.4.3 理性智能设计与精准控制 58
2.4.4 多模态数据融合与突破 59
2.4.5 生物元件的功能优化 59
参考文献 60
第3章 基因编辑 66
3.1 DNA编辑器 67
3.1.1 Cas9基因编辑技术 67
3.1.2 Cas12基因编辑技术 70
3.1.3 碱基编辑技术 72
3.2 RNA编辑器 75
3.2.1 RNA编辑器的特点 75
3.2.2 靶向RNA的基因编辑系统 75
3.2.3 不依赖Cas的ADAR驱动的RNA编辑 76
3.2.4 Cas13系统的应用 78
3.3 引导编辑器 81
3.3.1 引导编辑器概述续论 81
3.3.2 引导编辑的安全性分析 82
3.3.3 引导编辑在基因治疗等方面的应用 83
3.4 前景展望 83
参考文献 85
第4章 人工基因线路 86
4.1 基因线路的实现机制 87
4.1.1 基于启动子和终止子的转录调控 87
4.1.2 基于DNA结合蛋白的转录调控 88
4.1.3 基于RNA元件的翻译调控 90
4.1.4 基于重组酶的调控 91
4.1.5 基于CRISPR系统的调控 92
4.1.6 基于蛋白互作的调控 94
4.2 基因线路的构建原则 94
4.2.1 模块化 94
4.2.2 正交化 96
4.2.3 绝缘化 97
4.2.4 稳定性和鲁棒性 98
4.3 **的基因线路 99
4.3.1 逻辑门 99
4.3.2 双稳态开关 102
4.3.3 振荡线路 103
4.3.4 级联线路 104
4.3.5 群体感应线路 104
4.3.6 生物成像线路 106
4.3.7 基因线路纠错和放大 107
4.3.8 计数器线路 107
4.4 计算机辅助的基因线路构建策略 109
4.4.1 计算机辅助的基因线路设计策略 109
4.4.2 常微分仿真辅助基因线路设计的案例 112
4.4.3 计算机辅助的基因线路设计的挑战和应对 116
参考文献 118
第5章 细胞工程 121
5.1 免疫细胞工程 121
5.1.1 T细胞工程 121
5.1.2 B细胞工程 132
5.1.3 工程化巨噬细胞 133
5.1.4 工程化NK细胞 134
5.2 干细胞来源的细胞工程 136
5.2.1 诱导多能干细胞来源的免疫细胞 136
5.2.2 基于干细胞工程化改造的红细胞疗法 139
5.2.3 诱导干细胞定向分化为胰岛β细胞 141
5.3 细菌工程 143
5.3.1 工程细菌用于疾病诊断和监测 143
5.3.2 工程细菌用于肿瘤治疗 144
5.3.3 细菌作为治疗药物递送系统 146
5.4 小结 147
参考文献 150
第6章 人工生物分子的递送系统 153
6.1 病毒递送载体 153
6.1.1 腺相关病毒载体 153
6.1.2 腺病毒载体 159
6.1.3 逆转录病毒载体 163
6.1.4 正链RNA病毒载体 167
6.2 非病毒递送载体 170
6.2.1 脂质纳米颗粒 170
6.2.2 病毒样颗粒 174
6.2.3 外泌体 178
6.2.4 聚合物材料 182
6.3 不同递送载体的医学应用场景 187
6.3.1 基因治疗/蛋白替代疗法 187
6.3.2 肿瘤免疫治疗 188
6.3.3 传染病疫苗 193
6.4 总结与展望 194
参考文献 196
第7章 合成生物技术用于药物开发的前景与挑战 200
7.1 合成生物技术的临床应用前景 200
7.2 合成生物技术用于药物开发的案例分析 203
7.2.1 基因元件 204
7.2.2 基因线路 213
7.2.3 基因编辑工具 219
7.2.4 细胞工程 223
7.2.5 递送工程 228
7.3 合成生物技术用于药物开发面临的挑战 229
7.3.1 药物监管的复杂性 229
7.3.2 生产制备的技术瓶颈 237
7.3.3 临床开发中的挑战 239
参考文献 241