生物信息學賦能基因編輯新技術的關鍵

近年來，生物科學領域的研究熱點之一便是基因編輯技術，這一技術在2020年榮獲諾貝爾化學獎。

得益於(yu) 科技進步的加速推動，基因編輯技術已從(cong) 原先的實驗室研究逐步邁向實際應用領域，引起生物科技界的高度關(guan) 注。

圖片來源於(yu) scdaily.com

基因編輯技術，也稱為(wei) 基因工程，是一種利用生物技術手段精確調整生物體(ti) 基因的方法。

而距離美國哈佛大學（Harvard）和麻省理工學院（MIT）駕車不超過十分鍾距離的Broad Institute，便是基因編輯技術CRISPR起源並不斷升級、發展的地方。

圖片來源於(yu) Nature Biotechnology期刊

2024年1月，基因編輯技術迎來了重大突破。來自Broad Institute的劉如謙（David Liu）團隊在Nature Biotechnology期刊上發布了最新研究成果：他們(men) 成功開發出一種應用於(yu) 先導編輯（Prime editing）的創新遞送係統，並通過設計類似病毒顆粒的載體(ti) ，將先導編輯的組件高效地引入小鼠細胞中。

圖為(wei) 劉如謙（中）的Broad研究所團隊，圖源網絡

這一新突破意味著，未來先導編輯技術有望成功應用於(yu) 人類，為(wei) 疾病治療提供更多可能性。

劉如謙的團隊為(wei) 基因編輯技術的未來發展帶來了積極的影響！

這位32歲便成為(wei) 了哈佛大學正教授的科學家，究竟是如何做到年紀輕輕就具備了如此強大的科研能力？

PART 1、“基因編輯大神”David Liu與(yu) 科學競賽的淵源

基因編輯技術是21世紀生命科學領域的一項革命性突破，而在基因編輯的領域，有一位華人科學家劉如謙，很多人都會(hui) 對他的學術成就感到驚歎。

劉如謙（David Liu）從(cong) 小就對數理化的學科十分感興(xing) 趣，深扒一下這位基因編輯大神的科學之路，發現他在高中時期，曾參加過一項美國的科研競賽。

他也曾公開坦言學生時期，他的父母並沒有強迫他走科學道路，而是他自己的好奇心不斷驅使他在生活中嚐試各種各樣的科學實驗。

從(cong) 他往後的學業(ye) 發展和經曆來看，不可否認在中學階段的積極參賽經曆，或多或少都為(wei) 他日後喜歡科學研究以及在基因編輯領域有所成就埋下了一顆萌芽的種子。

David Liu參賽STS合影，圖片來源於(yu) STS官網

在David Liu的成長過程中，他高中時期便報名參加了1990年舉(ju) 辦的全國西屋科學人才搜索（Westinghouse Science Talent Search），而且還獲得了第二名的優(you) 異成績。

當時這個(ge) 競賽被認為(wei) 是“美國曆史最悠久、最知名”的科學類競賽——曾誕生過13位諾貝爾獎得主，2位菲爾茲(zi) 獎得主，11位國家科學獎章得主以及20位麥克阿瑟獎學金獲得者。

圖片來源於(yu) STS官網

同年，劉如謙（David Liu）也成為(wei) 了參加諾貝爾獎頒獎典禮的五位美國學生代表之一。

高中畢業(ye) 後，David Liu順利申請到哈佛大學化學係專(zhuan) 業(ye) ，並在1994年以全班第一名的優(you) 異成績畢業(ye) 。

David Liu在科學競賽中意識到了科學研究的魅力與(yu) 挑戰，更加深了他對科學的熱情和好奇。

做科學、備賽參賽的曆程幫助他為(wei) 未來的科研生涯奠定了基礎，良好的科學學習(xi) 習(xi) 慣使他在後來的哈佛大學學習(xi) 和科研中表現出色，最終成為(wei) 了一名出色的哈佛的自然科學教師。

David Liu的科研成長路上，我們(men) 看到了在青少年時期積極熱衷參加科創競賽的重要性。這不僅(jin) 是鍛煉自己科研能力和實踐能力的機會(hui) ，更是一次拓展視野、增長見識、提升競爭(zheng) 意識的過程。

STS 2024 Finalists,SOCIETY FOR SCIENCE

優(you) 質的科學競賽，是能夠幫助學生提前接觸到全球最新領域知識的一個(ge) 平台，不僅(jin) 幫助自身培養(yang) 優(you) 秀的科學素養(yang) 、創新精神，也為(wei) 未來的學業(ye) 發展、實現社會(hui) 和人生價(jia) 值奠定了堅實的基礎。

Q: David Liu 在高中時期參加的是什麽(me) 競賽？至今還存在嗎？

A: 還存在！目前依然能夠報名參加~

再生元科學獎（英語：Regeneron Science Talent Search，也譯雷傑納榮科學獎），1998年至2016年稱為(wei) 英特爾科學獎（英語：Intel Science Talent Search），自創辦至1998年稱為(wei) 西屋科學獎（英語：Westinghouse Science Talent Search），是美國一個(ge) 科學獎項，頒發給優(you) 秀的高中學生。

該獎項原本稱為(wei) 西屋科學獎，是西屋公司於(yu) 1942年所創設，1998年改稱為(wei) 英特爾科學獎。許多著名的科學家都曾獲得該獎，包含羅德·霍夫曼、戴維·芒福德、謝爾登·格拉肖、沃特·吉爾伯特等人，還包括了華人科學家諾貝爾化學獎得主錢永健，他在1968年因一篇關(guan) 於(yu) 硫氰酸鹽與(yu) 金屬如何結合的論文，獲得了美國西屋科技人才獎。

因此，世界各國都會(hui) 鼓勵和支持中學生參加科研競賽，這培養(yang) 新一代的創新型人才具有重要意義(yi) 。

正如上文提到的科學家David Liu的故事所展示：一個(ge) 科研競賽可能會(hui) 改變一個(ge) 人的一生。

PART 2

生物信息學 在CRISPR實驗中起著至關(guan) 重要的作用

在2012年，兩(liang) 位著名科學家埃馬紐埃爾·卡彭蒂耶（Emmanuelle Charpentier）和詹妮弗·杜德納（Jennifer Doudna）共同發表了一篇具有裏程碑意義(yi) 的論文，揭示了CRISPR技術能夠實現對基因的精確編輯。

這一重大發現引起了劉如謙（David Liu）的極大興(xing) 趣，促使他投身於(yu) CRISPR技術的研究。在深入研究的過程中，David Liu發現了CRISPR技術存在的一些局限性和問題。為(wei) 了解決(jue) 這些問題，他不斷嚐試改進和優(you) 化CRISPR技術。

經過多年的努力和探索，終於(yu) 在2016年，劉如謙（David Liu）成功開發了一種革新性的基因編輯技術——單堿基編輯（Base editing）

TIPS：

CRISPR的技術已經成為(wei) 基因編輯的不可或缺工具，而生物信息學在設計和優(you) 化CRISPR實驗中起著至關(guan) 重要的作用。

計算工具有助於(yu) 預測離靶效應並提高基因編輯技術的精確性。

單堿基編輯技術在CRISPR的基礎上進行了優(you) 化，提高了編輯的精確性和效率，為(wei) 基因編輯領域帶來了新的可能性。

這一技術的誕生不僅(jin) 體(ti) 現了劉如謙對科學的熱情和執著，也為(wei) 基因編輯技術的發展和應用開辟了新的道路。

這一獨創的全新技術，也讓David Liu成為(wei) 了生物技術中的基因編輯領域的“科研大神”。

PART 3

生物信息學賦能生物新技術的進步

CRISPR的技術已經成為(wei) 基因編輯的不可或缺工具，而生物信息學在設計和優(you) 化CRISPR實驗中起著至關(guan) 重要的作用。

圖片來源於(yu) 網絡

生物信息學是一門新興(xing) 的交叉學科，融合了生物學、計算機科學和統計學等領域的知識。

而生物信息學不僅(jin) 是一門科學學科，更重要的是，它充當著一種關(guan) 鍵的研究與(yu) 開發工具，它最初常被視為(wei) 基因組信息學。

圖片來源於(yu) 網絡

從(cong) 最初以基因組學為(wei) 核心，逐步發展出轉錄組學、蛋白組學、代謝組學、微生物組學、影像組學、腦連接組學等多個(ge) 分支研究領域，並逐漸涉及多組學聯合分析。

相較於(yu) 傳(chuan) 統生物學，生物信息學更側(ce) 重於(yu) 大量數據的生成、分析和處理，旨在揭示潛在的生物學規律。

生物信息學涉及到的知識結構圖，圖源網絡

基因組學作為(wei) 生物信息學研究的關(guan) 鍵分支，使我們(men) 能更深入地探索生物體(ti) 基因組的結構和功能，為(wei) 生物學研究帶來全新的視角和方法。

生物信息學致力於(yu) 運用計算機技術和統計學方法研究生物數據。

圖片來源於(yu) 網絡

它在基因組學、蛋白質組學、RNA組學等生物學領域具有廣泛應用，同時在藥物研發、疾病診斷和預防等領域也發揮著重要作用。

生物信息學（Bioinformatics）關(guan) 注生物信息采集、處理、存儲(chu) 、傳(chuan) 播、分析和解釋。

生物信息學的主要研究方向圖，來源於(yu) 網絡

隨著生命科學和計算機科學的迅速發展，生物信息學作為(wei) 兩(liang) 者結合的產(chan) 物，通過綜合運用生物學、計算機科學和信息技術來分析複雜的生物數據，揭示生物學的奧秘。

PART 4

生物信息學，我們(men) 學的是什麽(me) ？

生物信息學是一門具有巨大發展潛力的新興(xing) 交叉學科。它展示了生物學、計算機科學、數學、物理學等領域之間的相互滲透和融合。

此外，它不僅(jin) 是一門科學學科，還是一種重要的研究開發平台和工具。

生物信息學這門學科，對學生的要求極為(wei) 綜合：需要既具備生物學知識，又必須對數理科學十分熟悉，同時還得擁有良好的編程能力和算法設計能力。

如果對生信類的科研課題感興(xing) 趣，我們(men) 會(hui) 接觸到哪些基本的知識點呢？

• 基因組、轉錄組、蛋白組等一些基礎的生物學概念

• NGS技術、測序儀(yi) 等基本研究方法和工具

生物信息學現在涉及很多專(zhuan) 業(ye) 領域，對於(yu) 想要從(cong) 生物學角度進入生物信息學的人，建議學習(xi) 成為(wei) 熟練的計算機程序員。實際上，這並不像聽起來那麽(me) 困難，因為(wei) 許多基本算法在新應用中會(hui) 被重複使用。通過研究和理解現有算法，你可以學到很多。

——Mark Swindells

（Inpharmatica科學主管）

生物信息學將成為(wei) 未來所有分子生物學研究者的必備技能，因此務必做好準備。隨著大量基因組數據的產(chan) 生，科學家麵臨(lin) 著處理、分析和管理數據的挑戰，而具備操作大型數據集和建立數據關(guan) 聯的專(zhuan) 業(ye) 人才需求持續上升。

——Graham Cameron

（歐洲生物信息學研究所聯合主任）

當前生物信息學麵臨(lin) 的挑戰包括處理大量基因組數據、精確調控基因表達和預測三維蛋白質結構。通過理解原始序列、二級和三級結構與(yu) 功能的關(guan) 係，我們(men) 可以更好地預測蛋白質變異對表型的影響。生物信息學革命有望推動個(ge) 性化醫學的發展，為(wei) 不同個(ge) 體(ti) 提供更精確的藥物治療。

——Martin Leach

（Curagen Corp.生物信息學主管）

PART 5、生物課題選擇沒方向？建議選擇跨學科領域的生信課題！

如果你是：

擁有紮實的數學基礎、對生物學和計算機科學充滿熱情以及具備強大數據思維能力的同學！

那麽(me) 強烈建議：

可以選擇生物信息學方向的課題項目來進行科學研究！

當前，生物信息學的研究重點主要集中在基因組學和蛋白質組學兩(liang) 個(ge) 方向。

隨著計算機算法及大數據和人工智能技術的發展，生物信息學科及專(zhuan) 業(ye) 還會(hui) 展現出更為(wei) 強大的競爭(zheng) 優(you) 勢。

生物信息學的應用領域，圖片來源於(yu) 網絡，僅(jin) 供參考

基因測序方麵，生物信息學協助研究人員分析和研究DNA序列的功能和變異，為(wei) 探討基因的生物學特征提供了大量數據支持。

藥物研發領域，生物信息學有助於(yu) 科學家快速篩選潛在藥物，為(wei) 新藥的開發提供了有力保障。

醫學診斷方麵，生物信息學輔助臨(lin) 床醫生分析患者的遺傳(chuan) 信息，為(wei) 精準診斷提供了依據。

隨著新技術和新應用的不斷湧現，生物信息學作為(wei) 一門新興(xing) 的交叉學科，在未來將會(hui) 有更加廣闊的發展前景。