基于信號網(wǎng)絡的功能細胞設計

鞠見齊，魏平

?

基于信號網(wǎng)絡的功能細胞設計

鞠見齊1,2，魏平1,2

1 北京大學定量前沿交叉學科研究院定量生物學中心，北京 100871 2 北京大學生命科學學院，北京 100871

鞠見齊，魏平. 基于信號網(wǎng)絡的功能細胞設計. 生物工程學報, 2017, 33(3): 386–392.Ju JQ, Wei P. Signaling network-based functional cell design. Chin J Biotech, 2017, 33(3): 386–392.

細胞信號網(wǎng)絡是細胞應對環(huán)境變化、調(diào)控細胞功能以及決定細胞命運的中央處理器。運用合成生物學方法，人工設計細胞信號網(wǎng)絡對于“細胞機器”的構(gòu)建具有重要作用。信號網(wǎng)絡通過編碼定量的動力學信號，能夠在多個維度對細胞工程中的多個子功能單元進行調(diào)控。本文介紹了天然信號網(wǎng)絡的動力學功能的研究進展，闡述了基于信號網(wǎng)絡的功能蛋白質(zhì)設計的合成生物學相關(guān)的方法和思路，并展望了信號網(wǎng)絡在下一代合成生物學中的戰(zhàn)略意義。

生物網(wǎng)絡，信號回路，信號動力學，合成生物學，細胞工程

細胞能夠迅速感知復雜、多樣的細胞內(nèi)或環(huán)境中的物理、化學、生理等條件變化，并將其轉(zhuǎn)化成細胞內(nèi)的生物化學信號，精確地調(diào)控下游特定基因群的表達或細胞命運，如細胞發(fā)育、分化、炎癥響應與應激反應等。這些信息接收、處理與傳遞的過程，如同高等生物的神經(jīng)系統(tǒng)或者電子計算機，由蛋白質(zhì)受體 (信號輸入)、信號轉(zhuǎn)導網(wǎng)絡 (信息處理) 以及基因表達調(diào)控 (子功能模塊) 三部分組成。天然細胞中的信號網(wǎng)絡還具有處理多樣化的輸入信號，并做出截然不同的命運決定的能力。信號網(wǎng)絡是細胞運行的“中央處理器 (CPU)”。信號網(wǎng)絡的功能紊亂，將導致細胞功能缺失，是包括癌癥在內(nèi)的很多疾病的成因。因此，理解天然細胞信號網(wǎng)絡的組織原理和調(diào)控機制，并能夠設計構(gòu)建定制化的人工信號網(wǎng)絡，不僅能夠促進對與疾病相關(guān)的信號網(wǎng)絡的理解和干擾，同時將在生物制造、細胞治療等細胞工程應用領(lǐng)域有戰(zhàn)略意義。近幾十年的細胞信號網(wǎng)絡的研究，極大地促進了對構(gòu)成這些信號系統(tǒng)的受體蛋白、激酶、配體蛋白等分子組分的結(jié)構(gòu)與生物化學功能的認識。然而天然細胞中信號網(wǎng)絡的分子組分多，組分之間相互作用極其復雜，使得天然信號網(wǎng)絡的研究存在許多尚待解決的問題。例如，天然信號網(wǎng)絡能夠處理多樣化上游信號的機理；信號網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)與其功能之間的關(guān)系；細胞信號網(wǎng)絡信息編碼與解碼的分子機制等。用合成生物學方法研究信號網(wǎng)絡，不僅能夠通過以建易學 (Learning by building) 的思路為解決這些難題提供新的契機[1]；而且功能信號網(wǎng)絡的設計，能夠滿足日趨復雜的合成生物學基因線路設計對于高層次調(diào)控的需求[2-3]。因此，本文將簡要闡述目前信號轉(zhuǎn)導網(wǎng)絡信息編碼和解碼的研究進展，討論合成生物學改造和設計細胞內(nèi)的信號網(wǎng)絡的理論方法及應用。

1 信號網(wǎng)絡動力學研究

環(huán)境中化學、物理條件的變化，或配體分子的結(jié)合，能夠誘導細胞膜或細胞內(nèi)的受體蛋白質(zhì)分子發(fā)生構(gòu)象改變，隨后觸發(fā)一系列蛋白質(zhì)翻譯后修飾的生物化學反應，如磷酸化、泛素化等，從而向下游傳遞信息，并調(diào)控代謝調(diào)控網(wǎng)絡、基因轉(zhuǎn)錄網(wǎng)絡等下游功能模塊。因此，細胞信號網(wǎng)絡具有響應時間迅速、開關(guān)效應等特性，同時具有特殊的時間依賴的響應特征，即動力學性質(zhì)[4]。由于細胞個體之間差異性和非同步化性，細胞信號動力學研究需要建立在單細胞水平上。

1.1 細胞通過隨時間變化的動力學信號編碼信息

理論上，一個隨時間改變的信號，可能呈現(xiàn)為持續(xù)、衰減和振蕩等基本形式。這些信號的變量，如信號的持續(xù)時間、激活速率、振蕩信號的振幅和頻率等，將隨著輸入信號的強度或種類的不同而被改變 (圖1)。從細菌、酵母等單細胞生物的應激響應，到哺乳動物細胞的細胞因子反應、炎癥反應，其正確的響應均需要精確調(diào)控的信號動力學[5-7]。酵母細胞HOG-MAPK信號網(wǎng)絡在受到環(huán)境中高鹽滲透壓時，其響應為典型的衰減型動力學信號。此外，隨著環(huán)境中鹽濃度的增加，響應初速度變慢，而持續(xù)時間卻變長[8-9]。運用微流控系統(tǒng)進行人工外部干擾信號動力學，Mitchell等發(fā)現(xiàn)周期性激活HOG-MAPK將導致酵母的適應性降低[10]。而同樣是酵母細胞中的Msn2、Crz1等信號分子卻能夠在外部刺激恒定的情況下，產(chǎn)生自發(fā)式的周期性振蕩式信號[7,11]。Cai等發(fā)現(xiàn)不同濃度的Ca2+刺激下，Crz1通過調(diào)控其振蕩頻率 (FM)，而不是振幅 (AM) 實現(xiàn)下游基因的功能。而調(diào)頻的功能非常具有獨特性，能夠成比例地調(diào)控下游與應激相關(guān)的基因群[11]。Lin等進一步研究發(fā)現(xiàn)，多個信號節(jié)點之間能夠通過調(diào)控振蕩峰的相位，組合式地調(diào)控下游基因的表達[12]。同樣，在高等生物的發(fā)育、免疫、增殖分化等過程中扮演重要角色的NF-κB信號網(wǎng)絡，也能在不同刺激條件下表現(xiàn)出不一樣的動力學過程。受到腫瘤壞死因子TNFα刺激時，NF-κB的響應為衰減式振蕩；細菌抗原LPS刺激下，NF-κB產(chǎn)生了持續(xù)的響應[13-15]。正是這種動力學過程的差異，決定了NF-κB作為轉(zhuǎn)錄因子選擇性激活不同組合的基因[16]。抑癌因子p53信號網(wǎng)絡也存在類似的性質(zhì)：在紫外射線的刺激下，p53被持續(xù)性激活從而導致細胞衰老；在伽馬射線刺激下，p53產(chǎn)生周期性振蕩的動力學活化過程，致使細胞能夠修復DNA損傷[17]。最近，Paek等發(fā)現(xiàn)細胞接收化療藥物的處理過程中，其凋亡由p53激活的速率決定，而非活化數(shù)量[18]。不斷積累的證據(jù)表明，天然的細胞能以信號動力學為載體，在另一個維度上編碼和傳遞信息，實現(xiàn)對細胞命運的調(diào)控[4,19]。

圖1 信號網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)決定的動力學特性

1.2 編碼動力學信號的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)基礎

盡管構(gòu)成細胞內(nèi)信號轉(zhuǎn)導網(wǎng)絡的分子組分及其相互作用非常復雜，系統(tǒng)生物學研究從理論上揭示了網(wǎng)絡在結(jié)構(gòu)上可能存在簡單的規(guī)律。復雜網(wǎng)絡構(gòu)成存在基本的結(jié)構(gòu)單元，如負反饋 (Negative feedback)、正反饋 (Positive feedback)、不一致前饋 (Incoherent feedforward) 和一致性前饋 (Coherent feedforward) 等。而且，特定的功能也潛在地由特殊拓撲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡所決定，意味著功能性生物網(wǎng)絡具有可預測性和可設計性。Santos等發(fā)現(xiàn)對PC-12細胞用不同的生長因子刺激 (NGF或EGF)，受到不同的反饋回路調(diào)控，分別產(chǎn)生衰減型和持續(xù)型Erk激活過程，分別決定細胞的增殖和分化[20]。Ma等通過理論計算，推斷出負反饋回路與不一致前饋回路是實現(xiàn)精確的自適應動力學信號 (即衰減型信號) 的基本網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)[21]。此外理論與實驗結(jié)合研究表明，振蕩型信號需要具有時間延遲的負反饋回路來實現(xiàn)[22-23]。哺乳動物細胞中，NF-κB振蕩網(wǎng)絡中存在由NF-κB誘導的IκB蛋白轉(zhuǎn)錄構(gòu)成的負反饋回路；同樣，p53振蕩式信號是由p53活化誘導的Mdm2形成的負反饋回路產(chǎn)生的[15,17]。在此基礎上，額外的正反饋回路會顯著提高振蕩功能的魯棒性[24-25]。信號網(wǎng)絡這種由結(jié)構(gòu)決定功能的性質(zhì)，為人工改造和設計構(gòu)建新功能的生物網(wǎng)絡提供了理論基礎。

2 信號網(wǎng)絡人工改造和合成

相對于基因線路的合成生物學設計，信號網(wǎng)絡的人工構(gòu)建目前仍然存在著巨大挑戰(zhàn)[3]。缺乏有效蛋白質(zhì)工具是制約信號網(wǎng)絡人工設計的主要瓶頸。如前所述，信號網(wǎng)絡由蛋白質(zhì)節(jié)點之間的相互作用、催化反應等方式連接。人工設計的鏈接嚴重依賴于可設計的全新蛋白-蛋白相互作用，以及定制式的受體或蛋白質(zhì)設計等。然而，當前的功能蛋白質(zhì)設計的能力遠遠不能滿足合成生物學的需要。此外，由于信號網(wǎng)絡的動力學功能發(fā)生的時間尺度快，目前仍缺乏有效的手段對人工設計的網(wǎng)絡進行實時檢測以驗證設計的合理性。因此，當前的信號網(wǎng)絡的合成生物學研究主要著力于對天然信號網(wǎng)絡進行干擾和改造。

2.1 信號蛋白質(zhì)工具的開發(fā)

蛋白質(zhì)是構(gòu)成信號網(wǎng)絡的核心元件。構(gòu)成信號網(wǎng)絡的蛋白質(zhì)分子包括受體、蛋白質(zhì)激酶與去磷酸化酶、配體、支架蛋白以及轉(zhuǎn)錄因子等。這些信號蛋白往往由多個結(jié)構(gòu)域 (Domain) 或者功能片段 (Motif) 融合而成，因此具有高度的模塊化性質(zhì)[26-27]。Peisajovich等嘗試將酵母Mating信號網(wǎng)絡中的11個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)域進行理性重新組合，在得到的66個新蛋白中15%以上獲得了新的信號調(diào)控功能[28]。Dueber與Yeh等通過人工置換信號蛋白中的調(diào)控結(jié)構(gòu)域，可以設計出感知新輸入信號的蛋白[29-30]。工程設計能夠感知新信號的受體蛋白以及各類信號的開關(guān)蛋白，一直是信號網(wǎng)絡合成生物學研究的熱點。

受體是細胞信號網(wǎng)絡感知輸入信號的終端。人工受體可以實現(xiàn)直接對下游信號網(wǎng)絡的人工控制，如人工改造的GPCR可以改變細胞的趨化特異性，控制細胞的運動方向[31]。受體蛋白也可以通過模塊化重組進行新功能設計。受體膜蛋白分子可包含信號接受模塊 (胞外段)、跨膜結(jié)構(gòu)、信號傳遞模塊 (胞內(nèi)段) 及其他調(diào)控模塊。將胞外段置換成其他配體識別結(jié)構(gòu)域，即能改變受體的信號特異性。在臨床研究中，得到成功應用的腫瘤特異性嵌合抗原受體 (Chimeric antigen receptor，CAR)，正是將腫瘤抗原特異性單鏈抗體片段作為受體胞外抗原識別模塊鏈接到T細胞信號模塊上，從而獲得高腫瘤抗原特異性的細胞殺傷能力[32-33]。

光遺傳學方法設計的光控分子開關(guān)，能夠使信號系統(tǒng)接收光信號，使得該類蛋白工具具有獨特的應用價值。感光蛋白 (如PhyB/Pif6系統(tǒng)) 在接受特殊波長光刺激的條件下，誘導蛋白質(zhì)構(gòu)象的改變，觸發(fā)感光結(jié)構(gòu)域之間的相互作用，從而激發(fā)下游信號網(wǎng)絡[34-35]。光控分子開關(guān)不僅使得系統(tǒng)的輸入信號具有精確的時間、空間上的可調(diào)控性，同時可以實現(xiàn)電腦智能化控制的細胞功能[36]。

2.2 信號網(wǎng)絡的人工改造

運用合成生物學方法，對天然細胞的信號網(wǎng)絡進行改造，不僅能夠迅速產(chǎn)生新的細胞功能，同時能夠通過引入對人工網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的擾動，促進對天然信號網(wǎng)絡的理解。對于天然網(wǎng)絡的人工改造主要包含兩種思路。首先，可以通過引入正交的人工分子開關(guān)，實現(xiàn)直接控制輸入模式來編程信號動力學。Toettcher等構(gòu)建了能夠通過光控制的Ras蛋白激活元件，實現(xiàn)光控動態(tài)激活Erk信號通路，發(fā)現(xiàn)不同動力學過程能夠引起蛋白組水平的磷酸化狀態(tài)的變化[35]。其次，通過引入新的調(diào)控節(jié)點，改變動力學性質(zhì)，如在原信號網(wǎng)絡中引入額外的反饋回路。Bashor等通過在酵母Mating信號網(wǎng)絡的支架蛋白Ste5上連接新的蛋白結(jié)合位點，構(gòu)建正、負反饋回路，系統(tǒng)性地重構(gòu)了該網(wǎng)絡的動力學性質(zhì)[37]。運用同樣的思路，引入人工負反饋回路重塑了酵母Osmotic信號網(wǎng)絡的頻率響應性質(zhì)[10,38]。研究表明，通過一個人工設計的分子開關(guān)，能夠?qū)崟r地、定量地調(diào)控免疫T細胞的增殖和細胞因子的分泌[38]。

2.3 細胞信號網(wǎng)絡的全新設計

全新信號網(wǎng)絡的設計，是滿足定制式、智能化功能細胞設計根本目標，也是真正實現(xiàn)合成人工生命的重要部分。局限于有限的蛋白質(zhì)工具，目前尚無真正意義上從頭設計的信號網(wǎng)絡。盡管如此，O’Shaughnessy等通過嫁接的方式，將源自哺乳動物細胞的MAPK信號模塊在酵母細胞中重構(gòu)，結(jié)合理論計算探討了這種依賴于蛋白質(zhì)骨架的信號模塊的調(diào)控特性[39]。Chau等同樣在酵母細胞中，運用外源PI3K等激酶模塊，構(gòu)建了能夠產(chǎn)生自極化效應的信號模塊[40]。盡管當前的工作仍然局限于對天然網(wǎng)絡的修飾，或者構(gòu)建局部網(wǎng)絡模塊，尚未能實現(xiàn)包括信號輸入、處理以及輸出的整體網(wǎng)絡的設計構(gòu)建，該類研究仍然為人工信號網(wǎng)絡全新設計提供了理論基礎。隨著新工具的開發(fā)，結(jié)合精巧的設計思路，從頭設計全新的功能信號網(wǎng)絡指日可待。

3 信號網(wǎng)絡設計的應用

如前文所述，信號網(wǎng)絡的動力學性質(zhì)直接決定多種下游細胞功能與命運。因此，人工設計改造細胞信號網(wǎng)絡具有廣泛的應用價值。特別是在基于細胞的疾病治療中，信號網(wǎng)絡的合成生物學研究具有重要的意義。首先，人工設計的信號網(wǎng)絡將能夠?qū)崿F(xiàn)細胞運動定向控制，比如控制細胞特異性定位到病灶部位，釋放藥物或分泌細胞因子[31]；其次，運用分子開關(guān)對細胞的信號通路進行外部調(diào)控，可以理想化地控制細胞的增殖、細胞因子的分泌以及細胞毒性，控制細胞非特異性或過激活產(chǎn)生的毒副作用[38]；最后，直接改造腫瘤抗原特異性受體，實現(xiàn)靶向性細胞殺傷功能。該方法已經(jīng)在臨床實驗中得到廣泛的應用[33]。此外，信號網(wǎng)絡的人工設計思路也對其他基于合成生物學的領(lǐng)域具有重要意義。例如在代謝工程領(lǐng)域，運用人工設計的支架蛋白有效提高了目標代謝物的產(chǎn)量[41]，而引入產(chǎn)物負反饋調(diào)控的合成途徑，能夠顯著優(yōu)化產(chǎn)量[42]。

4 總結(jié)與展望

基于細胞信號網(wǎng)絡的合成生物學研究還處于起步階段，尤其是全新從頭設計的功能信號網(wǎng)絡。首先，缺乏有效的蛋白質(zhì)工具嚴重制約了人工信號網(wǎng)絡的設計構(gòu)建能力，尤其是能夠執(zhí)行正交化蛋白質(zhì)修飾、識別和去修飾 (對應于信號的寫、讀和擦) 功能的蛋白質(zhì)元件。其次，信號網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系的理論基礎的薄弱，使得當前的網(wǎng)絡設計缺乏系統(tǒng)性和可預測性。因此，通過對天然細胞中的信號網(wǎng)絡的構(gòu)建原理、調(diào)控機制的深入理解，結(jié)合系統(tǒng)生物學的指導，進行人工模型系統(tǒng)的系統(tǒng)性設計，以期從根本上揭示普適的網(wǎng)絡設計原理[43]。信號網(wǎng)絡的合成生物學研究是下一代合成生物學的重要內(nèi)容。隨著基因線路、合成代謝途徑等人工構(gòu)建功能模塊的復雜度的增加，以及未來人工細胞設計調(diào)控層次化、功能多樣化的發(fā)展方向，亟需定制式的信號網(wǎng)絡的設計，行使中央控制系統(tǒng) (控制回路) 角色，滿足對上、下游子功能單元集成化、智能化的調(diào)控[44]。

[1] Elowitz M, Lim WA. Build life to understand it. Nature, 2010, 468(7326): 889–890.

[2] Lim WA. Designing customized cell signalling circuits. Nat Rev Mol Cell Biol, 2010, 11(6): 393–403.

[3] Kiel C, Yus E, Serrano L. Engineering signal transduction pathways. Cell, 2010, 140(1): 33–47.

[4] Behar M Hoffmann A. Understanding the temporal codes of intra-cellular signals. Cur Opin Genet Dev, 2010, 20(6): 684–693.

[5] Locke JC, Young JW, Fontes M, et al. Stochastic pulse regulation in bacterial stress response. Science, 2011, 334(6054): 366–369.

[6] Behar M, Barken D, Werner SL, et al. The dynamics of signaling as a pharmacological target. Cell, 2013, 155(2): 448–461.

[7] Hao N, Budnik BA, Gunawardena J, et al. Tunable signal processing through modular control of transcription factor translocation. Science, 2013, 339(6118): 460–464.

[8] Muzzey D, Gómez-Uribe CA, Mettetal JT, et al. A systems-level analysis of perfect adaptation in yeast osmoregulation. Cell, 2009, 138(1): 160–171.

[9] Macia J, Regot S, Peeters T, et alDynamic signaling in the Hog1 MAPK pathway relies on high basal signal transduction. Sci Signal, 2009, 2(63): ra13.

[10] Mitchell A, Wei P, Lim WA. Oscillatory stress stimulation uncovers an Achilles' heel of the yeast MAPK signaling network. Science, 2015, 350(6266): 1379–1383.

[11] Cai L, Dalal CK, Elowitz MB. Frequency-modulated nuclear localization bursts coordinate gene regulation. Nature, 2008, 455(7212): 485–490.

[12] Lin YH, Sohn CH, Dalal CK, et al. Combinatorial gene regulation by modulation of relative pulse timing. Nature, 2015, 527(7576): 54–58.

[13] Hayden MS, Ghosh S. Shared principles in NF-κB signaling. Cell, 2008, 132(2): 344–362.

[14] Nelson DE, Ihekwaba AEC, Elliott M, et alOscillations in NF-κB signaling control the dynamics of gene expression. Science, 2004, 306(5696): 704–708.

[15] Hoffmann A, Levchenko A, Scott ML, et al. The IκB-NF-κB signaling module: temporal control and selective gene activation. Science, 2002, 298(5596): 1241–1245.

[16] Ashall L,Horton CA, Nelson DE, et alPulsatile stimulation determines timing and specificity of NF-κB-dependent transcription. Science, 2009, 324(5924): 242–246.

[17] Purvis JE,Karhohs KW, Mock C, et alp53 dynamics control cell fate. Science, 2012, 336(6087): 1440–1444.

[18] Paek AL, Liu JC, Loewer A, et al. Cell-to-Cell variation in p53 dynamics leads to fractional killing. Cell, 2016, 165(3): 631–642.

[19] Purvis JE, Lahav G. Encoding and decoding cellular information through signaling dynamics. Cell, 2013, 152(5): 945–956.

[20] Santos SDM, Verveer PJ, Bastiaens PIH. Growth factor-induced MAPK network topology shapes Erk response determining PC-12 cell fate. Nat Cell Biol, 2007, 9(3): 324–330.

[21] Ma WZ, Trusina A, El-Samad H, et al. Defining network topologies that can achieve biochemical adaptation. Cell, 2009, 138(4): 760–773.

[22] Elowitz M B, Leibler S. A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 2000, 403(6767): 335–338.

[23] Novák B, Tyson JJ. Design principles of biochemical oscillators. Nat Rev Mol Cell Biol, 2008, 9(12): 981–991.

[24] Chen Y, Kim JK, Hirning AJ, et al. Emergent genetic oscillations in a synthetic microbial consortium. Science, 2015, 349(6251): 986–989.

[25] Tsai TYC, Choi YS, Ma WZ, et alRobust, tunable biological oscillations from interlinked positive and negative feedback loops. Science, 2008, 321(5885): 126–129.

[26] Good MC, Zalatan JG, Lim WA. Scaffold proteins: hubs for controlling the flow of cellular information. Science, 2011, 332(6030): 680–686.

[27] Bhattacharyya RP, Reményi A, Yeh BJ, et al. Domains, motifs, and scaffolds: the role of modular interactions in the evolution and wiring of cell signaling circuits. Annu Rev Biochem, 2006, 75(1): 655–680.

[28] Peisajovich SG, Garbarino JE, Wei P, et al. Rapid diversification of cell signaling phenotypes by modular domain recombination. Science, 2010, 328(5976): 368–372.

[29] Yeh BJ, Rutigliano RJ, Deb A, et al. Rewiring cellular morphology pathways with synthetic guanine nucleotide exchange factors. Nature, 2007, 447(7144): 596–600.

[30] Dueber JE, Mirsky EA, Lim WA. Engineering synthetic signaling proteins with ultrasensitive input/output control. Nat Biotechnol, 2007, 25(6): 660–662.

[31] Park JS,Rhau B, Hermann A, et alSynthetic control of mammalian-cell motility by engineering chemotaxis to an orthogonal bioinert chemical signal. Proc Natl Acad Sci USA, 2014, 111(16): 5896–5901.

[32] Roybal K T,Rupp LJ, Morsut L, et alPrecision tumor recognition by T cells with combinatorial antigen-sensing circuits. Cell, 2016, 164(4): 770–779.

[33] Maude S L,Frey N, Shaw PA, et alChimeric antigen receptor T cells for sustained remissions in leukemia. New Eng J Med, 2014, 371(16): 1507–1517.

[34] Levskaya A, Weiner OD, Lim WA, et al. Spatiotemporal control of cell signalling using a light-switchable protein interaction. Nature, 2009, 461(7266): 997–1001.

[35] Toettcher JE, Weiner OD, Lim WA. Using optogenetics to interrogate the dynamic control of signal transmission by the Ras/Erk module. Cell, 2013, 155(5): 1422–1434.

[36] Toettcher JE, Gong D, Lim WA, et al. Light-based feedback for controlling intracellular signaling dynamics. Nat Methods, 2011, 8(10): 837–839.

[37] Bashor CJ, Helman NC, Yan SD, et al. Using engineered scaffold interactions to reshape MAP kinase pathway signaling dynamics. Science, 2008, 319(5869): 1539–1543.

[38] Wei P,Wong WW, Park WJS, et alBacterial virulence proteins as tools to rewire kinase pathways in yeast and immune cells. Nature, 2012, 488(7411): 384–388.

[39] O'Shaughnessy EC, Palani S, Collins JJ, et al. Tunable signal processing in synthetic MAP kinase cascades. Cell, 2011, 144(1): 119–131.

[40] Chau AH, Walter JM, Gerardin J, et al. Designing synthetic regulatory networks capable of self-organizing cell polarization. Cell, 2012, 151(2): 320–332.

[41] Dueber JE, Wu GC, Malmirchegini GR, et alSynthetic protein scaffolds provide modular control over metabolic flux. Nat Biotechnol, 2009, 27(8): 753–759.

[42] Zhang FZ, Carothers JM, Keasling JD. Design of a dynamic sensor-regulator system for production of chemicals and fuels derived from fatty acids. Nat Biotechnol, 2012, 30(4): 354–359.

[43] Lim WA, Lee CM, Tang C. Design principles of regulatory networks: searching for the molecular algorithms of the cell. Mol Cell, 2013, 49(2): 202–212.

[44] Kim A K,DeRose R, Ueno T, et al. Toward total synthesis of cell function: reconstituting cell dynamics with synthetic biology. Sci Signal, 2016, 9(414): re1.

(本文責編 郝麗芳)

魏平 研究員，2002年本科畢業(yè)于南開大學微生物學系，2007年獲北京大學物理化學專業(yè)博士學位。2008年至2013年期間，加州大學舊金山分校(UCSF) 與霍華德休斯醫(yī)學研究所(HHMI) 從事博士后研究工作，師從著名的合成生物學家Wendell A. Lim教授，開展細胞信號轉(zhuǎn)導網(wǎng)絡網(wǎng)絡的合成生物學研究工作。2013年7月起，加入北京大學定量生物學中心及生命科學學院，北京大學-清華大學生命科學聯(lián)合中心，任PI研究員，開展獨立研究。2014年，入選中組部第5批青年千人計劃。主要研究方向為生物網(wǎng)絡的人工設計合成，功能細胞的合成生物學設計與改造，并致力于基于腫瘤免疫治療的T細胞信號網(wǎng)絡的工程化設計。

Signaling network-based functional cell design

Jianqi Ju1,2, and Ping Wei1,2

1,,,100871,School of Life SciencesPeking UniversityBeijingChina

Cellular signaling networks act as the central processor to deal with environmental signals and regulate cell function, and determine cell fate. Using synthetic biology approach to engineer cell signaling networks is crucial for ultimately constructing man-made “cell machines”. Cellular signaling networks can encode sophisticated cell information by processing quantitatively signaling dynamics, which enables multi-dimensional regulation of functional sub-circuits. Here, we first review the research progresses on the signaling coding mechanisms; and then elaborate the methodologies and applications of cells signaling engineering; finally, we envision that signaling-based cell engineering are important for the increasingly-complicated next generation synthetic biology.

biological networks, signaling circuits, signaling dynamics, synthetic biology, cell engineering

November 16, 2016; Accepted: February 13, 2017

Ping Wei. Tel/Fax: +86-10-62750092; E-mail: pwei@pku.edu.cn

Supported by:National Natural Science Foundation of China (Nos. 31470819, 31622022).

國家自然科學基金 (Nos. 31470819, 31622022) 資助。