2018年生命科技展望
物聯網已經改變了我們生活的許多方面，現在和其他突破性的技術一起，正在改變生命科學的研究
重新編碼基因組
美國馬薩諸塞州波士頓哈佛醫學院George George遺傳學家。
圍繞基因編輯工具CRISPR的所有興奮點，並不是那麼高效或精確。一次做很多改變是很難的。我的實驗室迄今為止創下了紀錄 - 對單個細胞的基因組進行了62次修改 - 但是我們有令人信服的應用程序需要更多的同時更改。但是，現在我們擁有使這個可行的技術。
「密碼子重新編碼」是一種完全通用的方法，使任何有機體抵抗大部分或所有病毒，每個細胞需要成千上萬的精確變化。每個密碼子，一段長度為三個鹼基的DNA，如TTG，對應於特定的氨基酸，如亮氨酸或翻譯信號（起始，終止等）。鑒於亮氨酸有六個密碼子，我們可以利用遺傳密碼中的冗餘來切換任何一個密碼子。一旦完成這些交換，我們刪除了亮氨酸轉移RNA（tRNA）的基因與換出的密碼子相匹配，所以細胞不能再識別該序列。
現在，當一種病毒感染一種具有所有這些密碼子的細胞時，由於缺失tRNA，它不能從它的信使RNA中翻譯出它的蛋白質，病毒就會死亡。病毒並不健壯，把它們扔出去並沒有多大的意義。
為了一次做出多個精確的改變，我們使用多路復用自動基因組工程（MAGE）技術。包含您想要進行的精確的鹼基對變化的遺傳物質的短片段被引入到防止DNA錯配修復的細胞中。經過幾輪細胞複製後，這些變化被完全整合到細菌基因組中。
從理論上講，這可以在每一個病毒都是有問題的生物體中完成 - 乳製品工業中使用的微生物和農業上重要的植物和動物。此外，研究人員還可以製造器官可用於移植的抗病毒豬，以及耐病毒的人類細胞，用於生產藥物和疫苗。
這裡真正的wh wh是你有可能使一個有機體抵抗所有病毒 - 甚至是從未被研究過的病毒。但還有很多其他的東西可以完成重新編碼。哈佛醫學院的Pamela Silver和加利福尼亞州La Jolla的Synthetic Genomics的Daniel Gibson合作開發了另一種記錄技術來改善鼠傷寒沙門氏菌的疫苗株。
研究人員還可以重新編碼一種生物體，將非標準的氨基酸摻入蛋白質中，以便使現有生物體中不存在的化學物質發生熒光，類似於核酸或形成不尋常的鍵的氨基酸。當您不限於普遍的和普通的20種氨基酸時，全新的生物化學方式就會出現。英國劍橋MRC分子生物學實驗室的Jason Chin實驗室正在使用這種方法在果蠅眾所周知的蛋白質的分子水平上做出精確的改變。
最後但並非最不重要的是，重新編碼為生物遏制提供了有力的策略。如果一個抗病毒的有機體能夠逃脫，即使它們對環境不是「壞」的，它們也會接管自然的利基和「勝利」。使用這些非標準的氨基酸之一，你可以設計一個有機體，只有當它被給予某種營養時才能生長。結果是實驗室中使用的實驗生物體的「逃避」策略。
映射轉錄組
庄小威中心主任，高級成像，哈佛大學，馬薩諸塞州劍橋市。
一項新的全球性舉措，即確定人體內所有細胞類型，並繪製其空間組織 - 最近推出的人類細胞圖集（HCA）倡議 - 是一個宏偉的目標。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，也是創建HCA的重要工具，但需要將組織分離到單個細胞中，然後分離RNA。沒有保留的是組織中細胞的空間環境 - 它們是如何組織和相互作用的。
我們希望通過對完整組織中細胞的轉錄譜進行成像來提供這種空間背景的技術。我的實驗室正在開發MERFISH，或多重錯誤魯棒熒光原位雜交，一種基於圖像的單細胞轉錄組學方法。
MERFISH使用錯誤穩健的條形碼識別細胞中的每種不同類型的RNA，組合標記和連續成像以大規模複合方式檢測這些條形碼（見「轉錄組圖譜」）。
我們已經展示了在單細胞中成像1,000種不同信使RNA（mRNA）的能力。隨著進一步發展，MERFISH有可能檢測完整組織細胞中的全部轉錄組。
這種空間分辨的RNA分析數據將為我們提供HCA的物理圖像 - 我們可以對單個細胞進行成像，通過其基因表達譜對其進行分類，並映射其空間組織。它可以與其他成像技術獲得的細胞形態和功能數據相結合，進一步豐富這些圖像。
目前，我們對細胞圖譜的描述大多不完整。如果你沒有一個全球的圖片，你只是不知道你在想什麼 - 更不用說如何設計有效的治療方法來介入疾病的情況下。
促進癌症疫苗
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。
在癌症免疫基因組學領域，研究人員想知道哪些由癌症基因組編碼的突變蛋白能夠在給定的個體中引發免疫應答。稱為新抗原的這種蛋白質可用於開發個性化癌症疫苗或指示其他治療。
一種可用於研究這些新抗原的令人興奮的技術是CyTOF，一種所謂的用於鑒定表達特定蛋白的細胞的大規模細胞計數方法。
在典型的流式細胞術中，研究人員將用熒光分子標記的抗體與細胞混合以標記感興趣的蛋白質。然後逐個分析細胞，以這些蛋白質為基礎測量它們的相對丰度。CyTOF用質譜儀中檢測到的金屬標籤代替有限數量的熒游標簽 - 與流式細胞術的情況相比，可能有一打或更多的不同標籤。
這項技術可以改變癌症免疫基因組學領域，使研究人員能夠確定個體癌細胞產生的新抗原是最豐富的，最有可能引起免疫系統的強烈反應。然後研究人員可以使用這些信息來創建個性化的抗癌「疫苗」。這些與新型癌症藥物結合使用，釋放免疫系統的剎車，可以使癌症患者擺脫自身疾病的困擾。
但對於基因組預測的任何給定的新抗原，猜測是否會引起顯著的免疫應答。CyTOF通過讓我們量化多個預測肽與人T細胞的結合強度，讓我們深入了解這個問題。
這不僅僅是癌症基因組學。CyTOF可用於追蹤由細胞產生的任何蛋白質的丰度和組成，只要您能找到抗體來結合您感興趣的蛋白質即可。這使我們能夠以比以往更加多維和精確的方式在蛋白質水平提問。
連接基因型和表型
Ruedi Aebersold Systems瑞士蘇黎世聯邦理工學院分子系統生物學研究所生物學家。
很明顯，我們生活在一個非常有趣的時代 - 有大量關於遺傳變異的高質量基因組信息。與此同時，我們可以收集到大量與人口有關的健康相關數據，從一天中採取的步驟到血壓和臨床成像。訣竅是把兩者聯繫起來。特別是在醫學方面，如果我們想將遺傳變異轉化為治療，那麼我們就需要機械的洞察被疾病破壞的過程。
這個環節的關鍵是分析蛋白質複合物，這是細胞的功能單位。我們如何從大數據 - 例如卵巢腫瘤的基因組 - 找出哪些蛋白質複合物受到干擾以及如何進行？
一條路徑融合了計算和定量蛋白質組學，其中數千種蛋白質在腫瘤和對照樣品的隊列中一致且準確地定量。現在可以使用質譜技術如SWATH-MS（所有理論質譜的順序窗口採集）來產生這樣的數據組。預計複雜的蛋白質將具有高度的共同變化 - 即同時增加或減少丰度。但是如果複合體由於突變或結構變化而受到干擾而失去亞基，則亞基的協方差將會不同。這是查明在癌症中受到干擾的蛋白質複合物的一種方法。
然後可以使用低溫電子顯微鏡單粒子分析或低溫電子斷層掃描（CET）在結構水平研究這種改變的複合物，兩者都可以以約5-10埃的解析度對分子成像。這足以顯示突變如何改變組成，拓撲和結構，並通過推斷受影響的複合體的功能。
CET還具有揭示結構如何隨其他調節而變化的能力，例如向完成的分子添加磷酸基團。2018年的重大進展是聚焦離子束銑削的改進。這種技術需要哺乳動物的細胞或組織切片，否則CET太厚，會碾碎細胞的一個薄窗口，從而可以在細胞的背景下觀察到特定蛋白質複合物的結構。
總之，這些技術將增加我們對蛋白質複合物在疾病分子水平上如何受到干擾的理解。他們將闡明如何設計一種藥物來摧毀它，滅活它或恢復它的正常活動。
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。
當我進入研究生院的時候，2000年我發現了一種全新的激素 - 促性腺激素抑制激素（GnIH），當動物受到壓力時抑制生殖軸。GnIH的研究正在徹底改變我們對大腦如何調節生殖的理解。我想，「地獄，還有什麼我們不知道的？下一個發現什麼時候會徹底改變我們理解生殖的方式？
今天，由於基因組和轉錄組的高通量DNA測序，發現率急劇上升。15年前，人類基因組測序花費了大約30億美元。它今天花了幾千美元，價格還在下降。這一點很重要，因為它使我們能夠調查那些在生態系統和生境中實驗室通常不被研究的動物，這些動物有可能產生更多的生理相關數據。
作為一名生殖生物學家，我感到特別興奮的是，這使我們更加了解了推動性行為和生殖機制的偉大交響樂 - 也許是不和諧的 - 。
我們最近使用RNA測序來更深入地了解普通鴿的繁殖軸如何對壓力做出反應。慢性壓力會破壞生殖，我們想知道它能做到這一點的所有方法。
我們正在研究在生殖軸上活動轉錄的每一個基因的活性，即大腦中的下丘腦，腦下垂體和生殖腺。這個龐大的數據集已經產生了數百個假設來檢查壓力對新發現的生殖機制的影響。這些將導致我們實現成千上萬報告生育問題的男性和女性進行基因干預或治療的目標。
但是我們也可以退後一步，在現實世界中檢查整個動物。例如，野鴿可以作為評估暴露於環境中有害物質或生殖軸上的「暴露」的影響的有力模型。我們的研究結果顯示，自由放養的鴿子在環境中經歷與居住在同一社區的人類相似的暴露威脅。我們可以使用鴿子，因為曾經用於煤礦的金絲雀，是環境中有害物質的生物指示物。測序技術可以讓我們確定這些暴露如何影響保存良好的生殖系統。
我們可以把我們有光澤的新技術與「老派」科學工具結合起來，以我們以前從未有過的方式擴大發現。我們可以在他們的環境中實時觀察鴿子，描繪他們基因組和蛋白質組的變化，並觀察對繁殖的影響。我們是當代基因水平的自然歷史學家。
像蘋果手錶這樣的設備鼓舞著科學物聯網的發展
建立科學的物聯網
Vivienne Ming理論神經科學家兼執行主席，加利福尼亞州伯克利市Socos實驗室。
物聯網，所有那些在家庭中變得如此常見的互聯網設備 - Alexa，Google Home，Nest恆溫器，智能手機 - 它們是大規模群體智能的感測器和執行器。我們將Alexa設備 - 由亞馬遜開發的互聯網連接的智能助手視為唯一的個人助手，但將其視為擴展到數百萬家庭的大規模分散式多感測器陣列的一部分並進行大量實驗系統是真正的Alexa。不是數以百萬計的個人機器人，而是一個不斷學習世界的單一人工智慧（AI），一個家庭的行動影響著他人的探索和剝削。
那些分散式的智能正在改變我們的生活，但也可能是科學的變革。我希望並相信我們已經做好準備，研究人員開始在分散式科學物聯網（IoST）上開展合作 - 這是一個將分散式感測器和執行器連接到一個強大的機器學習平台的開放式系統，推動全球範圍的實驗。即使簡單版本的這個系統也有巨大的力量。谷歌發現，它的智能手機可以從手機加速度計和陀螺儀檢測到的步態變化中發現帕金森病的早期癥狀。使用擴展的智能手機感測器，我的團隊能夠預測雙相情感障礙患者的躁狂發作。但是現在，大多數科學家無法獲得這種實驗性的力量。
試想一下，如果研究人員能夠訪問運行IoST應用的智能手機，智能手錶和智能手錶的數據以及世界各地在實驗中使用的更傳統的感測器，添加到AI系統挖掘相關已發布的研究和數據已經在你的領域。類似於現在的商業智能如何識別銷售人員隱藏的商業關係，物聯網的智能系統將增加科學家尋找與其領域相關的數據的工作。如果我的神經影像軟體直接插入IoST平台，並實時訪問數據，不僅僅是我的實驗室，而是我的領域內外的每個人都可以訪問？或者，登錄平台來發現你應該遇到的五名新研究人員的活動。想像一下。
不可否認，這些大規模分散式系統中存在著可怕的因素。某些組織是否會對數據進行限制性控制？這些新平台的研究結果是否會通過傳統的科學出版商，通過阿里巴巴或亞馬遜這樣的公司，或者像GitHub和arXiv這樣的開放獲取平台？必須解決嚴重的獲取和研究倫理問題，但是轉型迫在眉睫。
各個實驗室和研究人員已經在充分利用這些可能性。但科學界必須帶頭。如果我們作為科學家自己建立這些系統，就可以使出版更加平等，數據收集更加可共享，科學更加透明。否則，別人會為我們建造它。但是科學這個神奇的傳統不應該被混淆在少數人手中。
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