2023 年值得关注的七项技术

这些精选的技术有望在未来一年对科学产生巨大影响

单分子蛋白质测序

蛋白质组代表了由细胞或生物体产生的一整套蛋白质，可以提供有关健康和疾病的深入信息，但表征仍然具有挑战性。

蛋白质由相对于核酸的更大构建块字母表组装而成，具有大约 20 种天然存在的氨基酸（与形成 DNA 和信使 RNA 等分子的四种核苷酸相比）;这导致了更大的化学多样性。有些分子仅以少数分子的形式存在于细胞中 - 并且与核酸不同，蛋白质不能扩增，这意味着蛋白质分析方法必须与任何可用的材料一起使用。

大多数蛋白质组学分析使用质谱法，这是一种根据蛋白质的质量和电荷分析蛋白质混合物的技术。这些谱图可以同时定量数千种蛋白质，但检测的分子并不总是明确地识别，混合物中的低丰度蛋白质经常被忽视。现在，可以对样本中的许多（如果不是全部）蛋白质进行测序的单分子技术可能即将出现 - 其中许多类似于用于DNA的技术。

德克萨斯大学奥斯汀分校的生物化学家爱德华·马科特（Edward Marcotte）正在研究一种这样的方法，即氟测序。1.Marcotte的技术于2018年报道，基于逐步化学过程，其中单个氨基酸被荧光标记，然后在相机捕获产生的荧光信号时从表面偶联蛋白质的末端逐个剪切掉。研究人员可以用不同的荧光染料标记蛋白质，然后用切割它们时逐个分子观察它们，去年，康涅狄格州吉尔福德生物技术公司Quantum-Si的研究人员描述了一种氟测序的替代方案，该方法使用荧光标记的“结合剂”蛋白来识别蛋白质末端的特定氨基酸（或多肽）序列。2.

其他研究人员正在开发模拟基于纳米孔的DNA测序的技术，根据它们通过微小通道时在电流中引起的变化来分析多肽。荷兰代尔夫特理工大学的生物物理学家Cees Dekker和他的同事在2021年展示了一种这样的方法，使用由蛋白质制成的纳米孔，并且能够区分通过孔的多肽中的单个氨基酸3.在位于海法的以色列理工学院，生物医学工程师Amit Meller的团队正在研究由硅基材料制成的固态纳米孔器件，该器件可以同时对许多单个蛋白质分子进行高通量分析。你有可能同时看到数万个甚至数百万个纳米孔。

虽然单分子蛋白质测序目前只是一个概念验证，但商业化正在迅速到来。例如，Quantum-Si 已宣布计划今年出货第一代仪器，Meller 指出，2022 年 11 月在代尔夫特举行的蛋白质测序会议上有一个专门针对该领域初创企业的讨论小组。

Marcotte在德克萨斯州奥斯汀共同创立了蛋白质测序公司Erisyon，它的前景相当看好。

詹姆斯·韦伯太空望远镜

天文学家去年开始在他们的集体座位边缘。经过二十多年的设计和建造过程，美国宇航局与欧洲和加拿大航天机构合作，于 2021 年 12 月 25 日成功将詹姆斯韦伯太空望远镜 （JWST） 送入轨道。世界不得不待命近七个月，因为仪器展开并为第一轮观察指明了方向。

马里兰州巴尔的摩太空望远镜科学研究所的天文学家马特·山（Matt Mountain）是JWST的望远镜科学家，他说最初的图像超出了他的崇高期望。他表示：实际上没有空旷的天空 - 它只是到处都是星系。

JWST旨在从哈勃太空望远镜停止的地方继续前进。哈勃望远镜产生了宇宙的壮丽景色，但也有盲点：在红外范围内具有光特征的古代恒星和星系基本上是不可见的。纠正这一点需要一种具有灵敏度的仪器来检测数十亿光年之外的令人难以置信的微弱红外信号。

JWST的最终设计包括18个完全光滑的铍镜阵列，当完全展开时，直径为6.5米。Mountain说，这些镜子的设计非常精确，如果你在美国上空延伸一段，没有一个凸起会超过几英寸<高>。这些与最先进的近红外和中红外探测器相结合。

这种设计使JWST能够填补哈勃望远镜的空白，包括捕获来自一个135亿年前的星系的特征，该星系产生了宇宙中第一批氧和氖原子。望远镜也产生了一些惊喜;例如，能够测量某些类别的系外行星的大气成分。

世界各地的研究人员正在排队等待观察时间。英国卡迪夫大学的天体物理学家Mikako Matsuura正在与JWST进行两项研究，研究可能导致恒星和行星形成的宇宙尘埃的产生和破坏。与她的团队过去使用的望远镜相比，这是一个完全不同的灵敏度和清晰度顺序。他们已经看到这些物体内部发生了完全不同的现象 - 这非常神奇。

体积电子显微镜

电子显微镜（EM）以其出色的分辨率而闻名，但主要是在样品的表面水平。更深入需要将标本雕刻成非常薄的切片，这对生物学家来说通常不足以完成这项任务。伦敦弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute）的电子显微镜学家露西·科林森（Lucy Collinson）解释说，仅覆盖单个细胞的体积就需要200个切片。现在，研究人员正在将EM分辨率引入包含许多立方毫米的3D组织样本。

以前，从2D EM图像重建这些体积 - 例如，绘制大脑的神经连接 - 涉及样品制备，成像和计算的艰苦过程，以将这些图像转换为多图像堆栈。最新的“容量EM”技术现在大大简化了这一过程。

这些技术具有各种优点和局限性。连续块面成像使用金刚石边缘刀片在成像时刮去树脂嵌入样品的薄层，速度相对较快，可以处理接近一立方毫米大小的样品。然而，它的深度分辨率很差，这意味着由此产生的体积重建将相对模糊。聚焦离子束扫描电子显微镜（FIB-SEM）产生更薄的层，因此深度分辨率更精细，但更适合小体积的样品。

Collinson将容量EM的兴起描述为一场“安静的革命”，研究人员强调了这种方法的结果，而不是用于产生它们的技术。但这种情况正在改变。例如，2021 年，在弗吉尼亚州阿什本的 Janelia 研究园区从事电子显微镜细胞器分割 （COSEM） 计划的研究人员在《自然》杂志上发表了两篇论文，强调了在绘制细胞内部图谱方面取得的实质性进展。这是一个非常令人印象深刻的原理证明。

COSEM计划使用复杂的定制FIB-SEM显微镜，将单个实验中可成像的体积增加约200倍，同时保持良好的空间分辨率。将这些机器与深度学习算法结合使用，该团队能够在各种细胞类型的全3D体积中定义各种细胞器和其他亚细胞结构。

样品制备方法费力且难以掌握，并且生成的数据集非常庞大。但这种努力是值得的：科林森已经在传染病研究和癌症生物学方面看到了见解。她现在正在与同事合作，探索以高分辨率重建整个小鼠大脑的可行性 - 她预测这项工作将需要十多年的工作，花费数十亿美元并产生五亿千兆字节的数据。这可能与绘制第一个人类基因组的努力处于同一数量级。

CRISPR的应用

基因组编辑工具CRISPR-Cas9理所当然地赢得了声誉，成为在整个基因组靶位点引入定义变化的首选方法，推动了基因治疗，疾病建模和其他研究领域的突破。但是在哪里可以使用它是有限制的。现在，研究人员正在寻找规避这些限制的方法。

CRISPR编辑由短向导RNA协调，该RNA将相关的Cas核酸酶引导至其靶基因组序列。但这种酶还需要一个称为原间隔相邻基序（PAM）的邻近序列;如果没有一个，编辑很可能会失败。

在波士顿的马萨诸塞州总医院，基因组工程师Benjamin Kleinstiver利用蛋白质工程从化脓性链球菌中创造了常用Cas9酶的“近PAMless”Cas变体。一个Cas变体只需要三个连续核苷酸碱基的PAM，中间位置有一个A或G核苷酸6。这些酶现在几乎可以读取整个基因组，而传统的CRISPR酶可以读取基因组的1%到10%。

这种不那么严格的PAM要求增加了“脱靶”编辑的机会，但进一步的工程可以提高其特异性。作为一种替代方法，Kleinstiver的团队正在设计和测试大量的Cas9变体，每种变体对不同的PAM序列都表现出高特异性。

还有许多天然存在的Cas变体有待发现。在自然界中，CRISPR-Cas9系统是一种针对病毒感染的细菌防御机制，不同的微生物已经进化出具有不同PAM偏好的各种酶。意大利特伦托大学的病毒学家Anna Cereseto和微生物组研究员Nicola Segata梳理了超过一百万个微生物基因组，以鉴定和表征各种Cas9变体，他们估计这些变体可以共同针对人类中98%以上的已知致病突变。

然而，其中只有少数会在哺乳动物细胞中起作用。研究人员的想法是测试许多酶，看看是什么决定因素使这些酶正常工作，在从这些天然酶库和高通量蛋白质工程工作中收集到的见解之间，将以一个非常完整的编辑器工具箱结束，这些编辑器允许人们编辑想要的任何碱基。

高精度放射性碳测年

去年，考古学家利用放射性碳的进展，追溯到维京探险家首次抵达美洲的确切年份，甚至是季节。由荷兰格罗宁根大学的同位素分析专家Michael Dee和他的博士后Margot Kuitems领导的研究小组在加拿大纽芬兰北岸的一个定居点出土的砍伐木材中确定，这棵树很可能在1021年被砍伐，可能是在春天。

自1940年代以来，科学家们一直在使用有机文物的放射性碳测年来缩小历史事件的日期。他们通过测量同位素碳-14的痕迹来做到这一点，同位素碳-14是由于宇宙射线与地球大气相互作用而形成的，并且在数千年中缓慢衰变。但该技术通常只能在几十年内精确到。

事情在2012年发生了变化，当时由日本名古屋大学的物理学家Fusa Miyake领导的研究人员显示9他们可能将日本雪松树年轮中碳-14水平的独特峰值追溯到公元774-5年。后续研究10不仅证实了这一时期在世界各地的木材样本中存在这种尖刺，而且还确定了至少五个其他可追溯到公元前 7176 年的此类尖刺。研究人员将这些峰值与太阳风暴活动联系起来，但这一假设仍在探索中。

无论其原因如何，这些“三宅事件”都允许研究人员通过检测特定的三宅事件，然后计算从那时起形成的环，在木制文物的创造年份中精确地钉上别针。Kuitems说，研究人员甚至可以根据最外层环的厚度来确定树木的收获季节。

考古学家现在正在将这种方法应用于新石器时代的定居点和火山爆发地点，Dee希望用它来研究中美洲的玛雅帝国。在接下来的十年左右的时间里，迪伊乐观地认为，我们将拥有许多这些古代文明到确切年份的绝对记录，我们将能够谈论它们的历史发展。

继续寻找历史标准、寻找其他碳-14峰值，这可与过去10，000年的774-5事件相媲美。

单细胞代谢组学

代谢组学 - 对驱动细胞的脂质，碳水化合物和其他小分子的研究 - 最初是一组表征细胞或组织中代谢物的方法，但现在正在转向单细胞水平。科学家可以使用这些细胞水平的数据来解开大量看似相同的细胞群的功能复杂性。但这种转变带来了艰巨的挑战。

代谢组包含大量具有不同化学性质的分子。其中一些是高度短暂的，具有亚秒级的周转率，德国海德堡欧洲分子生物学实验室的代谢组学研究员Theodore Alexandrov说。而且它们可能很难检测：虽然单细胞RNA测序可以捕获细胞或生物体（转录组）中产生的所有RNA分子的近一半，但大多数代谢分析仅涵盖细胞代谢物的一小部分。这些缺失的信息可能包括关键的生物学见解。

许多代谢组学实验室使用解离的细胞，它们将其捕获在毛细血管中并使用质谱法单独分析。相比之下，“成像质谱”方法捕获有关样品中不同位点细胞代谢物产生如何变化的空间信息。例如，研究人员可以使用一种称为基质辅助激光解吸/电离（MALDI）的技术，其中激光束扫过经过特殊处理的组织切片，释放代谢物以供随后通过质谱分析。这也捕获了代谢物在样品中起源的空间坐标。

Sweedler说，从理论上讲，这两种方法都可以量化数千个细胞中的数百种化合物，但实现这一目标通常需要成本在数百万美元范围内的顶级定制硬件。

现在，研究人员正在使这项技术民主化。2021年，亚历山德罗夫的小组描述了SpaceM，这是一种开源软件工具，它使用光学显微镜成像数据，使用标准的商用质谱仪对培养的细胞进行空间代谢组学分析11。科学家们在数据分析部分做了繁重的工作。

Alexandrov的团队使用SpaceM分析了来自数万个人类和小鼠细胞的数百种代谢物，转向标准的单细胞转录组学方法将这些细胞分类为组。亚历山德罗夫说，他对后一方面以及组装“代谢组学图谱”的想法特别感兴趣 - 类似于为转录组学开发的那些 - 以加速该领域的进展。这绝对是前沿，将是一个很大的推动者。

体外胚胎模型

从受精卵到完全形成的胚胎的旅程已经在小鼠和人类的细胞水平上进行了详细的绘制。但是，驱动这一过程早期阶段的分子机制仍然知之甚少。现在，“胚胎”模型中的一系列活动正在帮助填补这些知识空白，使研究人员更清楚地了解可以决定胎儿发育成功或失败的重要早期事件。

一些最复杂的模型来自帕萨迪纳加州理工学院和英国剑桥大学的发育生物学家Magdalena Zernicka-Goetz的实验室。2022年，她和她的团队证明，他们可以完全从胚胎干（ES）细胞中产生植入期小鼠胚胎。

像所有多能干细胞一样，ES细胞可以形成任何细胞或组织类型，但它们需要与两种类型的胚胎外细胞密切相互作用才能完成正常的胚胎发育。Zernicka-Goetz团队学会了如何诱导ES细胞形成这些胚胎外细胞，并表明这些细胞可以与ES细胞共培养，以产生成熟到以前无法在体外达到的阶段的胚胎模型。它就像你能想象的胚胎模型一样忠实。它发展了一个头部和心脏 - 它正在跳动。她的团队能够使用这个模型来揭示单个基因的改变如何破坏正常的胚胎发育。

在中国科学院广州生物医药与健康研究院，干细胞生物学家Miguel Esteban及其同事正在采取不同的策略：重新编程人类干细胞以模拟最早的发育阶段。

人们开始的想法是，实际上甚至有可能制造受精卵，该团队并没有完全实现这一目标，但他们确实确定了一种培养策略，将这些干细胞推回类似于八细胞人类胚胎的东西。这是一个关键的发育里程碑，与基因表达的巨大转变有关，最终产生不同的胚胎和胚胎外细胞谱系。

虽然不完美，但Esteban的模型展示了天然八细胞胚胎中细胞的关键特征，并强调了人类和小鼠胚胎如何启动向八细胞阶段过渡的重要差异。人们看到，甚至在小鼠中不表达的转录因子调节整个转化。

总的来说，这些模型可以帮助研究人员绘制出几个细胞如何产生脊椎动物身体的惊人复杂性。

在许多国家，对人类胚胎的研究被限制在发育的14天以上，但研究人员可以在这些限制下做很多事情。非人类灵长类动物模型提供了一种可能的替代方案，研究者Zernicka-Goetz的小鼠胚胎策略也可以产生发育到第12天的人类胚胎。