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        基因的科技論文范文3000字數(2)

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        基因的科技論文范文3000字數

          基因的科技論文范文3000字數篇二

          從基因到生命

          2000年6月,美國總統克林頓和英國首相布萊爾在白宮聯合召開新聞發布會,克林頓稱這項成果讓人類“終于學會了上帝造人時使用的語言”,布萊爾則宣布“癌癥即將成為過去”。2001年2月15日,《自然》和《科學》雜志同時宣布人類基因組計劃完成后,很少有人注意到,2001年2月21日,美國《商業周刊》刊登了一幅漫畫,標題叫做《尋找生命中真正重要的東西》。漫畫中,一個圓胖子把代表DNA雙螺旋的瘦高個一把推開,自己站在了聚光燈下。圓胖子下面標注著一個英文單詞――Protein(蛋白質)。

          “我對這幅漫畫印象很深,它告訴我們,人類基因組計劃的完成只是一個階段性勝利,我們距離揭開生命奧秘還早著呢。”美國密歇根大學生物信息學教授、前美國科學促進會(AAAS)主席吉爾・奧曼(Gil Omenn)教授對大家說,“從基因組到疾病,中間還隔著很長的距離,誰能來填補這個空白呢?”

          今年溫哥華AAAS年會,奧曼教授負責主持一個關于人類基因組研究的講座。主講人克里斯・奧弗洛(Chris Overall)是一位來自加拿大英屬哥倫比亞大學(University of British Columbia)的生物化學教授,他先用幾個數據說明基因組為什么不能解釋所有的問題:“人類一共有20244個基因,果蠅有15016個基因,線蟲有20470個基因,光憑基因數量,很難想象這三種動物在進化樹上的地位差得如此之遠。”

          眾所周知,基因的功能是編碼蛋白質,而蛋白質是所有生命活動的基礎,無論是身體結構還是生命功能都是由蛋白質來實現的。人、果蠅和線蟲無論是體積還是復雜程度都有著天壤之別,為什么在基因數量上沒有體現出這種差異呢?答案就在于基因和蛋白質之間并不是一一對應的關系,它們之間還隔著好幾步呢。

          從科學上講,蛋白質的生產過程需要經歷三個步驟,每一步都可以改變最終結果。首先,DNA被“轉錄”成相應順序的RNA,后者是蛋白質合成的直接模板,這個過程可以發生剪切和重組等諸多變化。其次,RNA被“翻譯”成蛋白質,這個過程也不簡單,RNA和蛋白質之間并不是正比關系,尤其是豐度較低的蛋白質更是如此。第三,“翻譯”后的蛋白質還要經過進一步“修飾”過程才能被派上用場,從某種程度上說,這個修飾過程是最重要的,存在著大量調控的空間。

          換一種通俗說法,如果把基因看做建筑圖紙,建筑商先要組建一系列包工隊,分別負責建造墻壁、房梁和屋頂,再由裝修工人負責做最后的潤色,每個工人都有權對圖紙做出修改,如果不了解修改的過程,僅憑那張原始建筑圖是無法確定最后出來的結果到底是什么樣的。

          加拿大英屬哥倫比亞大學的麥克・海頓(Michael Hayden)教授用一個案例說明光靠基因組完全無法解釋生命的復雜性:“2008年《自然雜志遺傳學分冊》(Nature Genetics)上有篇文章,通過對1.6萬人的基因組進行研究,找到了12個與身高有關的基因。但是經過仔細分析,科學家發現這12個基因加起來對一個人身高的影響也只有2%左右,也就是說,假設一個人幸運地擁有了全部這12個基因,他也只能比平均值高1英寸。”

          正因為上述原因,在人類基因組計劃完成之前,科學家就已經開始未雨綢繆,著手研究從基因到生命之間的那幾個步驟了。他們的研究方法和基因組一樣,都是窮盡法,即把所有的可能性都找出來,再從中尋找規律。

          從轉錄組學到蛋白質組學

          既然DNA需要先轉錄成RNA才能起作用,那就干脆把所有的RNA順序全部測出來好了,這個領域叫做轉錄組學(Transcriptomics),這個詞是模仿基因組學(Genomics)而生造出來的。美國伊利諾伊大學的威廉・貝克(William Beck)教授在本次AAAS大會上向聽眾介紹了轉錄組學已經取得的成就,按照他的估計,人類一共有大約10萬個轉錄子(蛋白質合成的最小單元),是基因數量的5倍。換句話說,平均每張建筑圖紙可以通過剪切和拼接等辦法,變成5張不同的新圖紙。

          科學家在研究RNA的過程中發現,人體細胞中還存在大量不直接生產蛋白質的siRNA,這種小分子單鏈RNA通常由20~25個字母組成,它們能夠和相應的DNA或者RNA結合,從而影響基因的表達。這個發現曾經掀起過一陣風暴,引來很多大制藥廠參與豪賭,試圖用siRNA來生產新藥。比如,2007年默克制藥公司花了11億美元將“斯納醫療”(Sirna Therapeutics)公司買下,用于開發siRNA藥物。同年,羅氏制藥公司(Roche)和武田制藥公司(Takeda)則花費4.31億美元買下了阿爾尼拉姆(Alnylam)公司,以此方式進入這個領域。諾華制藥公司也通過收購股權的方式和阿爾尼拉姆公司有過合作。但是,由于siRNA分子極不穩定,很難將其運送到指定地點,這次豪賭慘遭失敗,到2010年時包括諾華、羅氏和輝瑞在內的許多大制藥公司紛紛撤銷了siRNA部門,基本上退出了這一領域,大筆前期投資也因此而打了水漂。

          這件事從一個側面說明,新藥研發是一項風險極大的行當。

          轉錄組學研究的是蛋白質生產過程的中間步驟,為什么不干脆跳過這一步,直接研究蛋白質組學(Proteomics)呢?事實上,科學家很早就明白這件事早晚非做不可,Proteomics這個詞早在1997年就被造出來了。但是,蛋白質組學遠比基因組學要困難得多,原因在于一個人的基因組在每個細胞里基本上都是一樣的,可蛋白質的組成情況在每個器官、每個組織、每個細胞,甚至同一個細胞的不同時間段內都不一樣,蛋白質圖譜必須按照采樣地點和時間的不同分別繪制,蛋白質研究者所面臨的是一個無比艱巨的任務。

          來自加拿大英屬哥倫比亞大學的蛋白學家克里斯・歐福羅(Chris Overall)教授向聽眾解釋了問題的復雜性:“蛋白質是由氨基酸首尾相連組成的,蛋白酶可以在這條氨基酸鏈上的任意位置切一刀,將其變成兩個功能完全不同的新蛋白質。也可以從一端開始,依次移除若干個氨基酸,整個蛋白質的性質就會發生天翻地覆的變化。事實上,很多癌癥就是這么來的。”

          根據瑞士生物信息學院(Swiss Insti-tute of Bioinformatics)的統計,人體內至少存在500萬種不同的蛋白質,這就相當于每個新合成的蛋白質可以有50~100種不同的修飾方式。換句話說,每幢房子可以有50~100種不同的裝修設計,最后出來的結果全都不一樣。

          來自加拿大多倫多大學的科學家安德魯・艾米利(Andrew Emili)教授用一個例子向聽眾解釋了蛋白質組學的存在意義:“人和黑猩猩之間的差別遠大于小鼠和大鼠之間的差別,這說明人和黑猩猩蛋白質的差別比小鼠和大鼠蛋白質的差別要大。但是,如果只比較基因組,人和黑猩猩之間的差別比小鼠和大鼠之間的差別居然還要小上10倍,可見光靠基因組分析是遠遠不夠的。”

          “要想全面了解蛋白質的功能,僅僅繪制出蛋白質圖譜也是遠遠不夠的。”艾米利教授補充道,“蛋白質之間存在各種相互作用,信息就是通過這些相互作用在蛋白質之間傳遞的,所以蛋白質組學的研究范圍比基因組學更廣,除了要研究蛋白質的種類、數量、轉換率(蛋白質合成和分解的速率之比)、運輸路徑、翻譯后修飾等性質之外,還要研究蛋白質和蛋白質之間的關系、蛋白復合體的功能屬性,甚至蛋白質和藥物之間的化學反應特性。”

          艾米利教授為聽眾展示了一張反映酵母細胞蛋白質互相作用情況的“聯絡圖”,密密麻麻的點和線看得人眼花繚亂。

          那么,如此復雜的蛋白質組學什么時候才能繪制完成呢?或者換個問法:人類什么時候才能體驗到蛋白質組學帶來的好處呢?答案出乎所有人的預料。

          從預防醫學到治未病

          間皮瘤(Mesothelioma)是一種較為罕見的肺部惡性腫瘤,絕大部分間皮瘤是由于病人吸入石棉而引起的。這種癌癥的潛伏期很長,有沒有辦法預測出哪一位石棉工人將會得這種癌呢?

          科學家尚未搞清間皮瘤的發病機理,暫時還不能從分子水平上對間皮瘤做出可靠的預診。但是,美國科羅拉多大學的科學家拉里・格德(Larry Gold)博士決定運用蛋白質組學的思路,在未搞清發病機理的前提下實現這一目標。他找來357個間皮瘤樣本,與接觸了石棉但沒有發病的樣本做對比,分析兩者在蛋白質層面的差別,希望從中發現規律。

          這個對比不是用常見的抗體法做的,因為單克隆抗體的專一性還是不夠高,不能滿足這個實驗的要求。格德教授發明了一種“低解離率修飾的配體”(Slow Off-rate Modified Aptamers,簡稱SOMAmer),用來代替抗體的功能。簡單說,這個SOMAmer就是一種寡核苷酸,本身帶有DNA和蛋白質的雙重性能,既可以和蛋白質發生特異性結合,又可以采用已經成型的DNA序列分析法,準確而又快速地做出鑒定。更可貴的是,SOMAmer和蛋白質之間的結合特異性極高,每一個SOMAmer只和一種蛋白質相結合,目前尚未發現例外。

          有了這個新工具,格德教授就可以實現自己的理想了。他對比了間皮瘤和石棉接觸者的血清樣本,分別繪制出了兩種樣本的蛋白質圖譜,找出兩者的區別,再用這個區別為標準,對陌生的血清樣本做鑒定,準確率和特異性都達到了驚人的98%。

          格德教授還用類似的方法對非小細胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer)、胰腺癌、腎癌、阿爾茲海默氏病、帕金森氏病、心臟病和糖尿病等常見疾病做了對比,希望能找出一種診斷方法,能夠提早預測出疾病的發生,這樣做的好處是顯而易見的,如果能進一步提高準確性和靈敏度的話,其商業前景一片光明。

          格德教授成立了一家名為SomaLogic的生物技術公司,正在進行臨床試驗,爭取早日獲得FDA批準,將這項技術商業化。他的近期理想是運用這項技術預測疾病的發生,為個人化治療(Personalized Medicine)出把力。他的遠期理想是擴大應用范圍,將這項技術用于個人化健康(Personalized Wellness)領域,真正做到“治未病”。

          必須再次強調,這項技術的核心不是生物學,而是信息科學。格德教授不需要知道每一種病的發病機理,他只要通過這項技術獲得海量的數據,然后用計算機分析這些數據,從中發現規律就可以了。也就是說,這項技術背后的思路和基因組學、轉錄組學完全一樣,都是對傳統生物學研究方法的一次革命。

          結語

          生命科學發展到今天,雖然取得了無數令人驚訝的成就,但在某些疾病的治療方面應該說是不盡如人意的,與同時起家的信息科學相比,差異更加明顯。新一代生物學家決定另辟蹊徑,與計算機科學聯起手來,建立了生命信息科學(Bioinformatics)這門新學科,基因組學、轉錄組學和蛋白質組學屬于生命信息科學旗下的三個分支。這個結合的意義極為深遠,它徹底改變了生物學的研究思路和方法,讓我們有理由期待下一場新技術革命的爆發。

          
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