進(jìn)化視角下的定量生物學(xué)規(guī)律與人工生命合成

趙曉宇，張浩，李雪飛，胡政

（1中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院，深圳合成生物學(xué)創(chuàng)新研究院，廣東 深圳 518055；2中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

定量合成生物學(xué)主要通過結(jié)合定量測(cè)量與數(shù)學(xué)模型探索生命的規(guī)律，同時(shí)基于定量規(guī)律利用合成生物技術(shù)進(jìn)行理性改造或創(chuàng)造人工生命［1］。盡管這樣的人工生命系統(tǒng)完全誕生于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，但其也受自然生存法則的支配，如復(fù)雜的進(jìn)化過程經(jīng)常使得目標(biāo)功能難以長(zhǎng)期穩(wěn)定地維持［2］。這主要有以下幾個(gè)原因：一是構(gòu)建基因回路帶來的代謝負(fù)擔(dān)經(jīng)常對(duì)底盤細(xì)胞產(chǎn)生負(fù)向選擇壓力［3-4］，使得它們與天然菌株競(jìng)爭(zhēng)時(shí)失?。欢茄芯咳藛T并沒有考慮環(huán)境變化對(duì)人工生命產(chǎn)生的影響［5］，比如環(huán)境治理工程菌、腸道菌群改造工程菌等，其應(yīng)用環(huán)境往往不是標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)室條件，復(fù)雜的環(huán)境調(diào)控和菌群競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致很多基因回路無法實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能。因此，從演化的視角來進(jìn)行合成生命系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，對(duì)更好地實(shí)現(xiàn)其功能是非常必要的。

本文主要從兩方面來綜述進(jìn)化生物學(xué)與定量合成生物學(xué)之間的關(guān)系：一方面，定向進(jìn)化、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)和進(jìn)化預(yù)測(cè)模型可以幫助合成生物學(xué)更高效地篩選出目標(biāo)人工生命；另一方面，應(yīng)用合成生物技術(shù)和定量方法可以構(gòu)建簡(jiǎn)單可控的生物系統(tǒng)，幫助研究進(jìn)化的基本理論、探索生命起源及了解復(fù)雜生命系統(tǒng)中的進(jìn)化軌跡。兩者的緊密結(jié)合可為研究各種生物問題提供更實(shí)際有效的思路。

1 進(jìn)化理論幫助人工生命的設(shè)計(jì)與構(gòu)建

自從達(dá)爾文提出“物競(jìng)天擇，適者生存”的自然法則，進(jìn)化思想被人熟知并被廣泛應(yīng)用于生物學(xué)各個(gè)領(lǐng)域。自然選擇作為進(jìn)化中最核心的觀點(diǎn)，被應(yīng)用于合成生物學(xué)中，對(duì)改造后的目標(biāo)生物進(jìn)行篩選［6］。此外進(jìn)化動(dòng)力學(xué)也被用于探討合成生命系統(tǒng)的基本規(guī)律［7］；而基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化預(yù)測(cè)工具，更是能幫助科學(xué)家在計(jì)算機(jī)中模擬合成與篩選過程，為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供最佳方案［8］。

1.1 定向進(jìn)化幫助改造目標(biāo)蛋白

定向進(jìn)化（directed-evolution）是利用大規(guī)模突變和條件篩選，期望對(duì)目標(biāo)產(chǎn)物進(jìn)行定向改造并快速進(jìn)化，使目標(biāo)蛋白在短時(shí)間內(nèi)增強(qiáng)現(xiàn)有功能或獲得新功能的一種生物技術(shù)［9］［圖1（a）］，廣泛應(yīng)用于DNA 序列、基因功能和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和篩選。但由于其依賴人為操作的局限性，并不能還原自然進(jìn)化的大規(guī)模與進(jìn)化深度［圖1（b）］。針對(duì)此出現(xiàn)了幾種解決方法：一是近年來出現(xiàn)的連續(xù)定向進(jìn)化系統(tǒng)（continuous-directed-evolution）［10］可利用生物體自身的生命迭代完成自主且連續(xù)的進(jìn)化過程，完美解決了傳統(tǒng)進(jìn)化無法到達(dá)的“規(guī)模”與“深度”的問題。二是機(jī)器學(xué)習(xí)和定向進(jìn)化的結(jié)合［11］，可更加理性地設(shè)計(jì)蛋白突變序列，跳脫出局部篩選的限制，找到適應(yīng)性更高的進(jìn)化表型。

圖1 定向進(jìn)化原理Fig.1 Principles for directed-evolution

連續(xù)定向進(jìn)化方法多樣，步驟大致可分為：①構(gòu)建目的基因的突變文庫(kù)；②在合適的宿主中表達(dá)并被篩選：③擴(kuò)增后進(jìn)入下一輪突變篩選［12-13］。主要區(qū)別在于第1 步的構(gòu)建突變文庫(kù)，其質(zhì)量對(duì)定向進(jìn)化起著決定性作用，可通過3類框架來實(shí)現(xiàn)［12］：病毒框架、“外部”突變框架和直接突變框架。而第2步的篩選一般是將目的性狀與生存必需的基因關(guān)聯(lián)后用抗生素等篩選，或者表達(dá)熒光等生物標(biāo)志物或生物傳感器后用流式細(xì)胞術(shù)等儀器篩選［14］。下面將根據(jù)構(gòu)建突變框架的不同，介紹幾種應(yīng)用最廣泛的連續(xù)定向進(jìn)化系統(tǒng)。

病毒框架（viral architecture）是利用病毒搭載目的基因，在非擴(kuò)增性宿主中進(jìn)行突變富集。最有名的例子是David R Liu實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的噬菌體輔助連續(xù)進(jìn)化技術(shù)（phage-assisted continuous evolution，PACE）［10，15］［圖2（a）］。該方法是通過突變質(zhì)粒MP 來降低大腸桿菌DNA 聚合酶的校正功能，增加噬菌體攜帶的目的基因在復(fù)制過程中的突變率［16-17］。目標(biāo)基因無功能的突變噬菌體同時(shí)也喪失了侵染能力，會(huì)隨著不斷流通的環(huán)境而被淘汰。該系統(tǒng)進(jìn)化速度快，無需提供突變文庫(kù)和人為控制，可自發(fā)朝著目標(biāo)功能進(jìn)化；但進(jìn)化對(duì)象有很大的局限性且操作復(fù)雜。“外部”超突變框架（epi-hypermutation architectures）也可稱為核酸編輯技術(shù)，是指在獨(dú)立于DNA 自身復(fù)制的系統(tǒng)之外，利用超突變系統(tǒng)（如DNA編輯酶與DNA結(jié)合蛋白融合的系統(tǒng)）對(duì)目標(biāo)基因進(jìn)行連續(xù)突變［12］。比 如CRISPR-X 系 統(tǒng)［18］［圖2（b）］，其 原 理 是CRISPR 系統(tǒng)的Cas9 蛋白融合胞苷脫氨酶（AID），在sgRNA 的引導(dǎo)下結(jié)合到靶向DNA，并將胞嘧啶（C）脫氨變成尿嘧啶（U），進(jìn)而通過修復(fù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾叵汆奏ぃ═），實(shí)現(xiàn)特定堿基對(duì)的替換。而類似原理的CBE 堿基編輯器［19］可隨著CRISPR 系統(tǒng)不斷導(dǎo)向突變的目標(biāo)序列實(shí)現(xiàn)連續(xù)進(jìn)化。以上兩種間接突變框架的優(yōu)勢(shì)是宿主細(xì)胞的背景突變速率沒有改變，因此篩選獲得的目標(biāo)突變基因受到宿主自身DNA 復(fù)制系統(tǒng)影響較少；其缺點(diǎn)是脫靶效應(yīng)。 直接超突變框架（direct hypermutation architectures）是利用低保真DNA 聚合酶進(jìn)行直接突變，推動(dòng)目標(biāo)基因在細(xì)胞內(nèi)的快速進(jìn)化［12］［圖2（c）］。一種常用方法是對(duì)錯(cuò)配修復(fù)基因進(jìn)行突變，增加突變速率，即利用增變基因（mutator）增加目標(biāo)基因和宿主基因組的突變速率［20-21］。然而這種方法由于增加了宿主基因組的突變速率，篩選的特異性和穩(wěn)定性較低。一種改進(jìn)方式是設(shè)計(jì)正交的DNA 復(fù)制系統(tǒng)［圖2（c）］，比如OrthoRep系統(tǒng)［22］是將一對(duì)含有自身DNA 復(fù)制元件的質(zhì)粒P1和P2轉(zhuǎn)入酵母中，并在P1中插入待突變基因和突變了的DNA 聚合酶（可提高目的基因的突變率）。由于該質(zhì)粒與基因組的復(fù)制機(jī)制不同，從而實(shí)現(xiàn)了體內(nèi)連續(xù)進(jìn)化的正交化。該系統(tǒng)體內(nèi)突變率高且可保持超過300代；但其編碼基因的表達(dá)水平有限，且只能在酵母中實(shí)現(xiàn)。常見的連續(xù)定向進(jìn)化方法見表1。

表1 連續(xù)定向進(jìn)化的原理和應(yīng)用Table 1 Principles and methods for continuous directed-evolution

圖2 連續(xù)定向進(jìn)化中的突變方法［12］Fig.2 Mutagenesis in continuous directed-evolution[12]

同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模擬進(jìn)化過程［11，34］也是一種新興有效的方法。它的原理是利用蛋白定向進(jìn)化后不同適合度及其對(duì)應(yīng)的測(cè)序信息，通過各種算法學(xué)習(xí)序列的變異特征，選取精確度最高的模型用于模擬篩選突變體并對(duì)適合度進(jìn)行排序，最后構(gòu)建一個(gè)有限范圍的突變文庫(kù)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)篩選驗(yàn)證［11，35］。其中構(gòu)建一個(gè)有效的序列函數(shù)模型對(duì)模擬進(jìn)化的質(zhì)量至關(guān)重要，常用的算法包括決策樹（decision trees，DTs）、高斯過程（Gaussian process，GP）、貝葉斯算法（Bayesian algorithms）、降維算法（dimensionality reduction algorithms）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算 法（artificial neural networks，ANNs）等。Arnold 團(tuán)隊(duì)［34］總結(jié)了利用這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)化蛋白質(zhì)的方法及具體案例。機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)在于，它可以跳脫出定向進(jìn)化可能導(dǎo)致的局部最優(yōu)解，通過有效地學(xué)習(xí)整個(gè)功能景觀來探索整體最優(yōu)突變體，節(jié)約了大量試錯(cuò)時(shí)間且大大提高蛋白效用。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以加速生物元件的理性設(shè)計(jì)，指導(dǎo)其向特定的性質(zhì)進(jìn)化，如提高酶的催化活性［36］和熱穩(wěn)定性［37］、預(yù)測(cè)高親和力的核酸適配體［38-40］、設(shè)計(jì)非生物微蛋白［41］等。下面具體介紹Arnold 團(tuán)隊(duì)［37］如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)指導(dǎo)細(xì)胞色素P450酶向熱穩(wěn)定性最大化進(jìn)化的實(shí)例。他們用獨(dú)熱編碼（onehot representation）描述蛋白的序列和結(jié)構(gòu)的關(guān)系，并建立高斯模型推測(cè)出蛋白的適合度景觀，然后用一組嵌合細(xì)胞色素P450 的熱穩(wěn)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷檢驗(yàn)后該模型能達(dá)到很高的預(yù)測(cè)能力。隨后他們開發(fā)并測(cè)試了兩種基于貝葉斯決策理論的蛋白質(zhì)序列設(shè)計(jì)算法，通過迭代改進(jìn)高斯過程模型，預(yù)測(cè)識(shí)別優(yōu)化序列。對(duì)這些預(yù)測(cè)的蛋白變體進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)其中兩個(gè)酶的耐熱性高于之前通過理性設(shè)計(jì)或定向進(jìn)化得到的任何酶。他們用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立的定向進(jìn)化框架，可以高效利用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，該框架已被用于其他蛋白系統(tǒng)和特性的設(shè)計(jì)中［42-43］。

機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合自動(dòng)化平臺(tái)已經(jīng)完全實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)進(jìn)化。如趙惠民團(tuán)隊(duì)［38］設(shè)計(jì)的基于貝葉斯優(yōu)化模型的全自動(dòng)化機(jī)器平臺(tái)“BioAutomata”，可實(shí)現(xiàn)合成生物學(xué)“設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試-學(xué)習(xí)”模式的完全自動(dòng)化，效果優(yōu)于77%的隨機(jī)篩選。這種“自動(dòng)進(jìn)化”已經(jīng)在優(yōu)化番茄紅素系統(tǒng)中驗(yàn)證其可行性［38］。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)還存在應(yīng)用上的局限性：除了本身的算法和輸入描述存在誤差外，它比定向進(jìn)化要付出額外的測(cè)序成本和建模預(yù)測(cè)的時(shí)間；且它的生物學(xué)可解釋性較差，無法普遍推廣［34］。

1.2 進(jìn)化動(dòng)力學(xué)和博弈論幫助設(shè)計(jì)合成生命系統(tǒng)

進(jìn)化原理不僅適用于個(gè)體或基因的進(jìn)化，也同樣適用于生物種群和群落。當(dāng)生物個(gè)體眾多時(shí)，他們間的關(guān)系很大程度上會(huì)決定群體的進(jìn)化方向，比如它們?nèi)绾卧诳臻g上分配生態(tài)位、如何分配有限資源、如何應(yīng)對(duì)突變和選擇等。這些問題也都是合成生物學(xué)在設(shè)計(jì)微生物群體時(shí)需要考慮的重要問題，因此將進(jìn)化動(dòng)力學(xué)和生態(tài)群落的博弈思想應(yīng)用于合成生物學(xué)的設(shè)計(jì)，可幫助合成群落增強(qiáng)穩(wěn)定性和可持續(xù)性。比如中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院的劉陳立團(tuán)隊(duì)［7］在該領(lǐng)域做了很好的嘗試。他們首先構(gòu)建了細(xì)菌遷徙的適應(yīng)性進(jìn)化系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)遷移快慢不同的細(xì)菌分別占據(jù)外圍和里面的生態(tài)位；然后構(gòu)建了兩種遷移速率可控的工程菌，讓它們以不同的速率遷移。最后作者得到了菌群的遷徙進(jìn)化規(guī)律，并推導(dǎo)出計(jì)算遷徙進(jìn)化最優(yōu)策略的定量公式。這對(duì)構(gòu)建穩(wěn)定的合成群落并維持其多樣性提供了重要的理論指導(dǎo)。

進(jìn)化博弈論主要是在達(dá)爾文自然選擇的框架下研究個(gè)體或群體的生存策略。它可用來指導(dǎo)合成微生物菌群間相互關(guān)系的設(shè)計(jì)，比如利用不同菌群間的制衡作用幫助維持整個(gè)合成群落的功能。Hasty 團(tuán)隊(duì)［44］利用微生物群落的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，設(shè)計(jì)了3種相互抑制的大腸桿菌，每種細(xì)胞內(nèi)基因線路是通過周期性種群控制來維持穩(wěn)定。這種“石頭-剪刀-布”的相互競(jìng)爭(zhēng)的生態(tài)位大大提高了基因回路的功能穩(wěn)定性。而Studer 團(tuán)隊(duì)［45］利用生態(tài)群落間的合作關(guān)系，設(shè)計(jì)了一種多維生物的聯(lián)合代謝系統(tǒng)，這些微生物具有不同的代謝能力，且占據(jù)不同的生態(tài)位，可合作將木質(zhì)纖維素轉(zhuǎn)化為短鏈脂肪酸。這種微生物的分工合作可大大減少負(fù)擔(dān)并提高效率，為微生物聯(lián)合體的設(shè)計(jì)提供了借鑒方案。

進(jìn)化博弈論也可用于理解人體內(nèi)環(huán)境中出現(xiàn)“入侵種”后的進(jìn)化策略。腫瘤對(duì)正常組織來說可算作“入侵種”，其不斷擴(kuò)增會(huì)嚴(yán)重影響機(jī)體正常功能，奪取正常組織的生態(tài)位。而在腫瘤微環(huán)境中，改造的免疫細(xì)胞或工程微生物藥物對(duì)腫瘤微環(huán)境可算作“入侵種”，可能會(huì)影響腫瘤的進(jìn)化方向。研究腫瘤如何在腫瘤微環(huán)境的選擇作用下獲取進(jìn)化優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生抗免疫或耐藥性對(duì)腫瘤防治有重要意義。如Lang等［46］利用酵母的進(jìn)化策略研究來模擬腫瘤進(jìn)化。他們用來自11 個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)化的酵母菌群的116個(gè)突變來衡量突變對(duì)生長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)成功的突變只有20%是驅(qū)動(dòng)型的（即有利突變），其余的都是搭便車。其中一個(gè)突變組合帶來的適合度增加大于全體基因突變的效應(yīng)的總和。對(duì)模式生物進(jìn)化動(dòng)力學(xué)的研究有助于人們了解并推廣到其他系統(tǒng)，如癌癥中的基因突變動(dòng)力學(xué)。

1.3 提高合成回路進(jìn)化穩(wěn)定性的構(gòu)建方法

進(jìn)化在很大程度上能幫助快速篩選到目標(biāo)產(chǎn)物，但有些時(shí)候它也會(huì)破壞精心設(shè)計(jì)的基因線路。合成生物學(xué)家常常面對(duì)隨機(jī)突變引起的合成回路功能丟失、基因線路帶來的代謝負(fù)擔(dān)等問題［47］［圖1（c）、（d）］。因此如何避免菌群迭代導(dǎo)致的基因線路被破壞，且合理定量地預(yù)測(cè)進(jìn)化軌跡，對(duì)設(shè)計(jì)合成生命系統(tǒng)有重要的指導(dǎo)意義?？偟膩碚f，提高基因回路進(jìn)化穩(wěn)定性有3種策略：①降低丟失突變的發(fā)生概率；②抑制丟失突變的適應(yīng)性；③降低合成回路對(duì)宿主細(xì)胞產(chǎn)生的負(fù)擔(dān)［48-50］。下面將分別對(duì)這3種策略進(jìn)行介紹。

降低背景突變速率可以減小合成回路功能丟失的風(fēng)險(xiǎn)［圖3（a）］。在以質(zhì)粒作為合成回路載體的細(xì)菌底盤細(xì)胞中，轉(zhuǎn)座元件（transposable elements，TEs）或插入序列（insertion sequences，ISs）是引起合成回路功能丟失的主要原因［47］。因此，從細(xì)菌基因組中刪除這些元件可以降低突變速率［51-53］。比如，Chan 等［54］測(cè)試一個(gè)毒素介導(dǎo)的細(xì)菌合成自殺開關(guān)的效果，發(fā)現(xiàn)在刪除IS 元件的大腸桿菌中自殺開關(guān)失效的概率降低了3～5 個(gè)數(shù)量級(jí)。類似的，在假單胞菌和不動(dòng)桿菌中刪除轉(zhuǎn)座元件也大大降低合成回路的穩(wěn)定性［51，55］。然而由于底盤細(xì)胞固有的本底突變無法避免，需要增加調(diào)控機(jī)制來緩解或消除突變對(duì)人工生命系統(tǒng)的影響。

抑制丟失突變體的適應(yīng)性能顯著提高合成回路進(jìn)化穩(wěn)定性。比如在代謝工程領(lǐng)域，將目標(biāo)產(chǎn)物與底盤細(xì)胞的適應(yīng)性相耦合［圖3（b），growthcoupled production］，突變體因?yàn)橄鄬?duì)適合度的下降而在群體中被逐漸淘汰［56］，從而保持群體整體的穩(wěn)定性。通過適應(yīng)性實(shí)驗(yàn)室進(jìn)化（adaptive laboratory evolution）可以提高目標(biāo)產(chǎn)物與底盤細(xì)胞適應(yīng)性的耦合性［57］。比如，F(xiàn)ong等［58］通過代謝流分析，對(duì)構(gòu)建的大腸桿菌突變株進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室進(jìn)化，提高了其產(chǎn)乳酸的能力和細(xì)胞的生長(zhǎng)速度，在增加產(chǎn)量的同時(shí)保持了菌株的穩(wěn)定性。合成致癮（synthetic addiction）也是常用的抑制丟失突變的適應(yīng)性的方法［59］。通過將必需基因引入合成回路中，讓底盤細(xì)胞的活性對(duì)必需基因表達(dá)產(chǎn)生依賴性［圖3（c）］。突變體的適應(yīng)性會(huì)因?yàn)槭ピ摫匦杌虻母弑磉_(dá)而下降。Rugbjerg 等［59］首次在大腸桿菌中構(gòu)建了甲羥戊酸的感知器合成回路，能夠誘導(dǎo)必需基因的glmM和folP表達(dá)，從而構(gòu)建了對(duì)甲羥戊酸“成癮”的大腸桿菌，能維持超過90 代的高產(chǎn)量培養(yǎng)。另外一個(gè)抑制突變體在群體中擴(kuò)張的方法是將培養(yǎng)系統(tǒng)區(qū)室化［圖3（d）］，比如構(gòu)建微流控、微孔或微囊等微小反應(yīng)器（microbioreactor），這類似于在群體中引入空間結(jié)構(gòu)，其可以限制優(yōu)勢(shì)突變只在區(qū)域中擴(kuò)張而不會(huì)取代整個(gè)群體［60］。游凌沖和戴卓君團(tuán)隊(duì)［61］發(fā)明了包裹合成大腸桿菌的智能微膠囊，讓蛋白生產(chǎn)在各個(gè)區(qū)室中分開進(jìn)行，因而逃脫合成線路的突變體只局限在在各自的微膠囊中，不會(huì)對(duì)整體造成污染，從而大大提高合成線路的穩(wěn)定性。

圖3 提高合成基因回路進(jìn)化穩(wěn)定性的構(gòu)建方法Fig.3 Construction methods for improving the evolutionary stability of synthetic gene circuits

外源的基因回路的表達(dá)對(duì)于底盤細(xì)胞而言是一種“負(fù)擔(dān)”［3-4］。合成回路的功能實(shí)現(xiàn)依賴宿主細(xì)胞的DNA 復(fù)制系統(tǒng)、轉(zhuǎn)錄和翻譯系統(tǒng)以及各種代謝產(chǎn)物前體。外源基因表達(dá)將占用有限的DNA、RNA、蛋白質(zhì)的合成機(jī)器以及各種底物，這種資源上的占用將改變底盤細(xì)胞內(nèi)源的基因表達(dá)，進(jìn)而改變底盤細(xì)胞的生理狀態(tài)。因此，合成回路應(yīng)該盡量減小對(duì)底盤細(xì)胞的負(fù)擔(dān)，才能提高其穩(wěn)定性。比如研究人員利用控制論開發(fā)了一種前反饋的基因回路-非一致前饋環(huán)（incoherent feedforward loop，iFFLs）［圖3（e）］，無論質(zhì)粒本身的起始復(fù)制量是多少，都會(huì)穩(wěn)定地表達(dá)產(chǎn)物［62］。結(jié)果表明，即使基因的拷貝數(shù)由于基因組突變或者培養(yǎng)基條件改變發(fā)生了變化，這些由iFFLs 穩(wěn)定的啟動(dòng)子控制的目的基因在不同的基因組位點(diǎn)或者質(zhì)粒上仍能實(shí)現(xiàn)接近相同的表達(dá)水平。該方法利構(gòu)建了非協(xié)同的拓?fù)浠蚧芈?，精妙地解決了合成系統(tǒng)的基因表達(dá)水平受質(zhì)?？截悢?shù)影響的難題，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性。近年來，涌現(xiàn)出了大量基因回路模塊化、正交化的設(shè)計(jì)思路［圖3（f）］，成功減弱或規(guī)避合成回路對(duì)底盤細(xì)胞的“負(fù)擔(dān)”［63］。

除上述方法外，模型構(gòu)建和預(yù)測(cè)也能幫助提高合成回路的進(jìn)化穩(wěn)定性。最近科學(xué)家們嘗試?yán)眠M(jìn)化的力量來幫助合成生物學(xué)設(shè)計(jì)。Castle等［64］提出一個(gè)由變異（variation）、功能（function）和選擇（selection）三個(gè)維度決定的進(jìn)化型（evotype）概念，通過對(duì)這三者的改造，使原先設(shè)計(jì)的基因型（design type）最終進(jìn)化為目標(biāo)進(jìn)化型。理想的進(jìn)化型分為進(jìn)化穩(wěn)定型和特異性進(jìn)化型，引入突變和選擇會(huì)使其朝著功能最強(qiáng)的方向連續(xù)進(jìn)化，最后達(dá)到穩(wěn)定且高效的“進(jìn)化型”山頂。該理念的提出重新構(gòu)想了合成理念，把進(jìn)化的變量引入合成系統(tǒng)也極大幫助科學(xué)家重新思考生物設(shè)計(jì)的底層邏輯。另一種利用進(jìn)化的預(yù)測(cè)模型是“質(zhì)粒進(jìn)化預(yù)測(cè)工具”［8］。它是利用大腸桿菌引入質(zhì)粒失敗的案例作為研究對(duì)象，預(yù)測(cè)兩種進(jìn)化力量“突變”和“選擇”是如何使得外源基因失活的。如“進(jìn)化失敗模式（EFM）計(jì)算器”［65］給質(zhì)粒提供相對(duì)不穩(wěn)定性預(yù)測(cè)（RIP）評(píng)分；在體外計(jì)算細(xì)胞生長(zhǎng)速率降低的程度［66-67］來定量預(yù)測(cè)基因的表達(dá)負(fù)擔(dān)。這些進(jìn)化預(yù)測(cè)工具可以明確基因線路的設(shè)計(jì)限制，用重構(gòu)或替代的方法來幫助完成基因設(shè)計(jì)。

2 人工生命系統(tǒng)幫助探索進(jìn)化規(guī)律

合成生物學(xué)是一門人工設(shè)計(jì)和構(gòu)建生命系統(tǒng)的工程學(xué)科，它能為研究進(jìn)化原理提供絕佳的研究對(duì)象。使用各種合成生物工具，可以構(gòu)建獨(dú)立且定量的系統(tǒng)，測(cè)試特定生物系統(tǒng)基因型-表型的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)分子和系統(tǒng)層面上的進(jìn)化理論研究。這不僅可以幫助了解進(jìn)化的起點(diǎn)、各種生物大分子對(duì)構(gòu)成原始細(xì)胞的作用；還能幫助了解進(jìn)化的分子機(jī)制和驅(qū)動(dòng)因素。此外人工系統(tǒng)也能幫助完善進(jìn)化的基礎(chǔ)理論，更好地解釋生命現(xiàn)象［68］。而人工生命群落在復(fù)雜環(huán)境中的相互作用和進(jìn)化過程也有助于理解復(fù)雜生命系統(tǒng)。

2.1 通過合成生物學(xué)手段理解生命起源

自然界的進(jìn)化已持續(xù)數(shù)十億年，生物進(jìn)化的起點(diǎn)是地球形成早期由非生命物質(zhì)到生命結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化，即生命起源［圖4（a）］。雖然已無法觀察到生命起源，但合成定量手段可以幫助構(gòu)建人造生命，模擬生命最初形態(tài)，對(duì)了解生命產(chǎn)生的條件和進(jìn)化起點(diǎn)提供重要幫助。如化學(xué)合成方法可以采用全合成的方法搭建自然界不存在的生物大分子和生命系統(tǒng)，通過對(duì)比自然生物的結(jié)構(gòu)與功能，可在一定程度上還原自然界生命起源的條件和過程。除此之外，通過引入或刪除生物大分子來探索現(xiàn)有經(jīng)典分子的必要性，幫助人類更加了解生命構(gòu)成和必要功能。

圖4 人工合成生物系統(tǒng)幫助探索進(jìn)化規(guī)律Fig.4 Synthetic biological systems help exploring laws of evolution

研究進(jìn)化起點(diǎn)的重點(diǎn)之一是生命起源前分子：核酸和蛋白質(zhì)是偶然產(chǎn)生的還是自然選擇的必然結(jié)果；替換或增減這些生物大分子是否會(huì)對(duì)生命體執(zhí)行功能造成損害。這些問題都能通過合成基因組來探究。如Chin等［69］只用了61個(gè)密碼子重編碼了大腸桿菌的全基因組，余下的3個(gè)密碼子被用于編碼非天然氨基酸，成功構(gòu)建了一株活性和功能良好的大腸桿菌。而美國(guó)研究團(tuán)隊(duì)通過增加兩對(duì)新的核酸堿基對(duì)S：B 和Z：P，成功構(gòu)建了八堿基遺傳生物體Hachimoji［70］。這些研究都證明了中心法則并不局限于4 個(gè)DNA 堿基和20 個(gè)氨基酸，幫助我們更好地理解生物大分子的選擇和構(gòu)建原理。

另一個(gè)進(jìn)化起點(diǎn)問題是原始細(xì)胞如何存活并實(shí)現(xiàn)功能。這可通過合成生物學(xué)的構(gòu)建最小基因組、合成人工細(xì)胞等研究得到啟示［圖4（b）］。最小基因組很可能是最初的細(xì)胞具備的基因組，可以幫助了解生命的基本需求和進(jìn)化起點(diǎn)。目前Pelletier 等［71］已成功創(chuàng)造出世界上第1 種可以正常生長(zhǎng)和分裂的人工合成細(xì)胞--JCVI-syn3A，它由原來Venter 團(tuán)隊(duì)［72］構(gòu)造的只含有473 個(gè)基因的JCVI-syn3.0 進(jìn)化而來，可正常生長(zhǎng)和分裂，這有助于了解生命的本質(zhì)。

合成生物學(xué)手段還可以幫助了解多細(xì)胞生物的起源。如同生命的起源一樣，從單細(xì)胞生物發(fā)展為多細(xì)胞生物也是生物進(jìn)化的里程碑事件［圖4（c）］。多細(xì)胞生物相比于單細(xì)胞生物學(xué)在一些條件下更具生存優(yōu)勢(shì)，比如對(duì)抗捕食者和細(xì)胞間分工合作（division of labor）等［73］，因此很可能是自然選擇的結(jié)果。實(shí)際上，多細(xì)胞生物的起源在生命樹上至少獨(dú)立發(fā)生了25 次［74］。關(guān)于多細(xì)胞生物的最初起源存在兩種理論： 聚集性多細(xì)胞起源（aggregative multicellularity）和克隆性多細(xì)胞起源（clonal multicellularity）。盡管目前現(xiàn)存的多細(xì)胞生物基本上是克隆性多細(xì)胞體，實(shí)際上很多微生物可以通過聚集產(chǎn)生細(xì)胞的分化，比如黏細(xì)菌［75］。通過細(xì)胞的聚集和產(chǎn)生分化一般認(rèn)為是單細(xì)胞微生物抵抗逆境的一種生存策略。但是由于聚集體內(nèi)細(xì)胞遺傳背景的多樣性，“背叛者”（cheater）也容易產(chǎn)生［76］。盤基網(wǎng)柄菌（Dictyostelium discoideum）進(jìn)化出了一種“親緣識(shí)別”的分子機(jī)制：lag基因家族類似于哺乳動(dòng)物中的MHC 基因，存在高度的遺傳多態(tài)性，對(duì)遺傳差異比較大的細(xì)胞會(huì)產(chǎn)生排斥作用［76］。克隆性多細(xì)胞生物體因?yàn)榭梢越档图?xì)胞間遺傳多樣性，可以有效防止“背叛者”的發(fā)生，因而可以進(jìn)化出更豐富的細(xì)胞表型和分工，可能更具有達(dá)爾文選擇優(yōu)勢(shì)。Ratcliff 等［77-78］設(shè)計(jì)了一個(gè)有利于單細(xì)胞生物聚集的培養(yǎng)條件，利用實(shí)驗(yàn)進(jìn)化的手段對(duì)釀酒酵母進(jìn)行連續(xù)傳代和選擇，經(jīng)過60 次傳代后發(fā)現(xiàn)酵母都進(jìn)化出雪花狀（snowflakelike）表型，進(jìn)一步遺傳學(xué)實(shí)驗(yàn)表明受到選擇的酵母細(xì)胞由于ACE2突變而導(dǎo)致不完全裂解的細(xì)胞分裂，細(xì)胞間的黏附能力大大增強(qiáng)。同時(shí)，這些聚集性的酵母都是單克隆的。實(shí)驗(yàn)室進(jìn)化揭示了多細(xì)胞生物形成的一種可能過程，即環(huán)境選擇了細(xì)胞分裂受損而產(chǎn)生的克隆性多細(xì)胞生命體。多細(xì)胞生物的一個(gè)典型特征是細(xì)胞形成空間上的表型分化和合作關(guān)系，通過合成生物學(xué)方法，可以構(gòu)建回路實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞群體的表型分化或自發(fā)形成特定的空間特征，即圖靈圖案（Turing pattern）［79-80］，盡管單細(xì)胞生物的圖靈圖案不代表多細(xì)胞生物的產(chǎn)生，卻能在一定程度上反映多細(xì)胞生物起源后細(xì)胞分化的可能產(chǎn)生機(jī)制［81］。

2.2 利用合成生物學(xué)和定量模型手段解析分子與系統(tǒng)進(jìn)化機(jī)制

分子進(jìn)化是對(duì)系統(tǒng)、個(gè)體在分子層面的突變、選擇等進(jìn)化機(jī)制提出合理解釋。近年來，科學(xué)家使用合成定量手段可以構(gòu)建相應(yīng)的基因回路，并建立數(shù)學(xué)模型描述關(guān)鍵變量的影響，研究生物進(jìn)化的分子機(jī)制，從而歸納推廣成進(jìn)化的基本原理用于生命系統(tǒng)的解釋［82］。本節(jié)主要關(guān)注以下幾個(gè)分子進(jìn)化問題：不同的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)如何影響進(jìn)化方向、祖先蛋白構(gòu)建及實(shí)驗(yàn)室重進(jìn)化、群落間的相互作用如何影響進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化系統(tǒng)是否有最優(yōu)解及實(shí)現(xiàn)方式。

關(guān)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，用合成基因線路可以來理解進(jìn)化約束（evolutionary constraint）和上位效應(yīng)（epistasis）。如Schaerli等［83］構(gòu)建了兩種表型一致但調(diào)控回路不同的大腸桿菌，細(xì)胞可以隨阿拉伯糖（arabinose）濃度的變化表達(dá)不同水平的GFP，表達(dá)圖譜形成不同的空間條紋分布，然后引入隨機(jī)突變探究突變?nèi)绾斡绊懶卤硇彤a(chǎn)生的能力。結(jié)果兩種線路在突變后各能產(chǎn)生5 種和4 種基因表達(dá)表型［圖4（d）］。實(shí)驗(yàn)證明了具有相同表型但不同基因拓?fù)湔{(diào)控機(jī)制的系統(tǒng)在突變后可能產(chǎn)生不一樣的表型結(jié)果，并可能限制生物體進(jìn)化多樣性或適應(yīng)性的能力。Lagator等［84］在大腸桿菌中建立了一個(gè)簡(jiǎn)單的合成調(diào)控系統(tǒng)，由兩個(gè)反式調(diào)控元件和一個(gè)順式調(diào)控元件組成，三者相互作用且共同調(diào)控了熒光蛋白的表達(dá)。然后他們給這3個(gè)調(diào)控元件引入隨機(jī)突變，發(fā)現(xiàn)當(dāng)只有1個(gè)元件產(chǎn)生突變時(shí)沒有新的基因表達(dá)表型產(chǎn)生；當(dāng)在2種元件中同時(shí)引入突變時(shí)，調(diào)控系統(tǒng)產(chǎn)生了新的基因表達(dá)表型。作者將這些新表型歸因于調(diào)控線路之間的上位效應(yīng)，這可能會(huì)促進(jìn)隨后的適應(yīng)性進(jìn)化。

大多時(shí)候我們無法直接觀察分子進(jìn)化的發(fā)生過程，但是通過生物信息學(xué)算法我們可以構(gòu)建同源蛋白的祖先序列，在實(shí)驗(yàn)室合成祖先蛋白并進(jìn)行功能表征和再進(jìn)化［圖4（e）］，系統(tǒng)探究分子進(jìn)化的路徑、約束性、偶然性、上位效應(yīng)和蛋白特異性功能的形成過程［圖4（e）～（h）］，為理解分子進(jìn)化的機(jī)制提供直接的證據(jù)［85］。比如通過構(gòu)建祖先蛋白和實(shí)驗(yàn)室重進(jìn)化，可以鑒定基因突變對(duì)蛋白或調(diào)控網(wǎng)絡(luò)功能的上位效應(yīng)［圖4（f）］［85-87］。Starr等［88］構(gòu)建了單鞭毛生物（Amorphea）的熱休克蛋白Hsp90在10億年內(nèi)的261個(gè)祖先序列，并在釀酒酵母中合成和測(cè)試了這些祖先序列的功能，發(fā)現(xiàn)超過半數(shù)的祖先Hsp90蛋白使酵母的適應(yīng)性下降，由此可推斷現(xiàn)存物種Hsp90蛋白中的一些額外突變與祖先序列產(chǎn)生上位效應(yīng)，抵消了祖先序列變異的有害性，因此證明了上位效應(yīng)的普遍性和在物種分子進(jìn)化中的重要作用。利用祖先蛋白重構(gòu)方法揭示了蛋白特異性功能的產(chǎn)生機(jī)制。比如，Clifton 等［89］發(fā)現(xiàn)谷氨酰胺特異性結(jié)合蛋白的祖先蛋白還可以結(jié)合精氨酸，揭示了從祖先多功能蛋白到特異功能蛋白的進(jìn)化過程。

構(gòu)建合成微生物群落可以探究群落間的相互作用及其對(duì)進(jìn)化動(dòng)力學(xué)規(guī)律。如Fraebel等［90］利用細(xì)菌遷移速度的進(jìn)化模型，解釋了細(xì)菌的生長(zhǎng)速率和運(yùn)動(dòng)速率之間的權(quán)衡會(huì)限制種群的趨化遷移速度的進(jìn)化；游凌沖團(tuán)隊(duì)［91］則對(duì)該現(xiàn)象做了進(jìn)一步解釋：他們利用合成基因回路在菌落中形成自組織的核環(huán)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)在菌落擴(kuò)張形成的環(huán)的寬度與細(xì)菌大小之間存在著完美的固定比例，并揭示了一個(gè)集群的空間感應(yīng)機(jī)制。同時(shí)，合成生命系統(tǒng)可以被用來觀察生物網(wǎng)絡(luò)如何影響進(jìn)化方向和導(dǎo)致進(jìn)化權(quán)衡（evolutionary tradeoff）的。如Poelwijk 等［92］在大腸桿菌內(nèi)構(gòu)建了一個(gè)包含兩種基因操縱子的調(diào)控系統(tǒng)，它們的表達(dá)量受兩種相反的誘導(dǎo)因子的調(diào)控。在含蔗糖的培養(yǎng)基中，操縱子被誘導(dǎo)后會(huì)降低細(xì)菌生長(zhǎng)速率；在含抗生素的培養(yǎng)基中，操縱子被誘導(dǎo)后會(huì)提高生長(zhǎng)速率。隨后他們引入隨機(jī)突變并通過反復(fù)改變環(huán)境來分析兩個(gè)對(duì)立環(huán)境下適應(yīng)性的進(jìn)化權(quán)衡，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)產(chǎn)生了全新的調(diào)控蛋白來克服約束，并產(chǎn)生了最優(yōu)化表型。這證明了一個(gè)調(diào)控系統(tǒng)在面臨不同環(huán)境時(shí)可進(jìn)化為最優(yōu)調(diào)控反應(yīng)。另一個(gè)例子則探索了個(gè)體的生物網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)性：?a?atay等［93］設(shè)計(jì)合成了一個(gè)與自然系統(tǒng)完全相反的負(fù)反饋回路來調(diào)節(jié)枯草芽孢桿菌的感受態(tài)系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)合成系統(tǒng)的噪聲動(dòng)力學(xué)分布與天然系統(tǒng)不同，這導(dǎo)致了合成系統(tǒng)在感受態(tài)發(fā)生的時(shí)機(jī)控制不夠精準(zhǔn)。這說明不同的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)可能根據(jù)基因結(jié)構(gòu)的噪聲特點(diǎn)進(jìn)行選擇，一些情況下天然系統(tǒng)更具有進(jìn)化優(yōu)勢(shì)。

2.3 合成生物學(xué)幫助了解復(fù)雜環(huán)境中的共進(jìn)化

進(jìn)化的基礎(chǔ)理論研究最終是為了解釋復(fù)雜生命系統(tǒng)中的自然現(xiàn)象。而合成生物學(xué)可以通過“設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試-學(xué)習(xí)”的模式構(gòu)建簡(jiǎn)單的合成生命系統(tǒng)，將復(fù)雜的生命現(xiàn)象抽離并簡(jiǎn)化。通過調(diào)控基因線路模擬突變、修改環(huán)境參數(shù)模擬外界壓力，人工模型可用來觀察復(fù)雜生命系統(tǒng)將如何進(jìn)化；建立定量的生物學(xué)模型予以解釋，可揭示進(jìn)化的普遍規(guī)律并推廣到復(fù)雜生命系統(tǒng)。

生命系統(tǒng)所處的外部環(huán)境對(duì)其有著重要影響，有時(shí)可直接決定整體的進(jìn)化方向。其中一個(gè)有趣的問題是快速變化的環(huán)境如何對(duì)生物體產(chǎn)生影響，生物又是如何通過快速進(jìn)化來適應(yīng)環(huán)境。合成和定量手段可以構(gòu)造生命系統(tǒng)并改變環(huán)境來用于該問題的研究。如Gerland 團(tuán)隊(duì)［94］通過改變營(yíng)養(yǎng)物供應(yīng)模擬環(huán)境快速變化，構(gòu)建了一種從穩(wěn)態(tài)生長(zhǎng)到動(dòng)態(tài)變化的細(xì)菌模型，他們用一個(gè)自上而下的調(diào)節(jié)穩(wěn)態(tài)模型的方程來定量化理解生物適應(yīng)環(huán)境變化的機(jī)制。而Ma 和Isaacs［95］則利用噬菌體做了一個(gè)有趣的進(jìn)化實(shí)驗(yàn)，他們改變了噬菌體宿主的遺傳密碼然后用天然的噬菌體侵染，結(jié)果發(fā)現(xiàn)噬菌體會(huì)快速調(diào)整并改變自身遺傳信息來適應(yīng)宿主，以實(shí)現(xiàn)與宿主的兼容。在極端環(huán)境中，生物進(jìn)化出可存活的表型后，是否還應(yīng)保持多樣性也是生物面臨的一個(gè)難題。Bódi 等［96］在釀酒酵母中設(shè)計(jì)了兩種合成線路，來控制不同程度的基因表達(dá)異質(zhì)性和耐藥性。他們發(fā)現(xiàn)，具有較高異質(zhì)性的合成線路不僅對(duì)抗真菌藥物有較高的初始耐藥性，而且允許酵母細(xì)胞在幾輪篩選后進(jìn)化出較高的耐藥性。而高異質(zhì)性合成線路的有益突變?nèi)Q于基因的高表達(dá)隨機(jī)性，即在基因表達(dá)低隨機(jī)性的背景下，它們的適應(yīng)性將大大降低。這也就回答了穩(wěn)定性和適應(yīng)性間的矛盾：生物在面對(duì)極端環(huán)境時(shí)，可以通過高表達(dá)隨機(jī)性來獲取有利突變，從而更好地適應(yīng)進(jìn)化。

除了環(huán)境對(duì)生命系統(tǒng)的進(jìn)化有重要影響外，群落間和種群內(nèi)部的關(guān)系也在很大程度上決定生態(tài)位的劃分以及進(jìn)化方向。合成微生物群落可以構(gòu)建簡(jiǎn)單的人工生態(tài)系統(tǒng)，通過調(diào)控細(xì)菌群落的比例、代謝結(jié)構(gòu)和多樣性等，可在復(fù)雜度低且可控性高的系統(tǒng)中重復(fù)觀察群落的空間分布和資源分配，建立共進(jìn)化的定量模型，為解釋復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)的進(jìn)化機(jī)制搭建橋梁。劉陳立課題組［7］利用合成生物改造的菌株在不同培養(yǎng)環(huán)境中反復(fù)“演繹”細(xì)菌競(jìng)爭(zhēng)遷移的過程，得到了種群競(jìng)爭(zhēng)遷移的空間分布規(guī)律。他們提出了群落共進(jìn)化策略：生長(zhǎng)繁殖和遷移速率不同的群落，能自發(fā)在不同空間定植并穩(wěn)定共存。

進(jìn)一步推廣到人體，這是一個(gè)環(huán)境和生物間相互作用都極其復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，研究其內(nèi)部的進(jìn)化對(duì)了解和治療疾病有重要意義。合成手段可以幫助構(gòu)建體外模型來模擬人體內(nèi)環(huán)境，可控的系統(tǒng)也便于展開清晰定量的研究；另一種方式是將工程改造的可控細(xì)胞或細(xì)菌輸入體內(nèi)，觀察其如何與環(huán)境作用并進(jìn)化。在腫瘤中，腫瘤細(xì)胞和微環(huán)境中的組分（如免疫細(xì)胞、瘤內(nèi)菌等）都會(huì)發(fā)生適應(yīng)性進(jìn)化。2020 年發(fā)表在Science上迄今最全面的腫瘤微生物組研究表明，細(xì)菌在不同腫瘤中廣泛存在并形成獨(dú)特群落，其代謝能力和優(yōu)勢(shì)生態(tài)位會(huì)隨著宿主環(huán)境改變而發(fā)生適應(yīng)性進(jìn)化［97］。想要進(jìn)一步研究瘤內(nèi)菌群和腫瘤的進(jìn)化關(guān)系，工程菌和腫瘤類器官的組合似乎是個(gè)不錯(cuò)的選擇：目前已有多種CRISPR 技術(shù)用于類器官編輯中［98］，在體外模擬腫瘤異質(zhì)性，探究特定亞群腫瘤在面對(duì)生存壓力（如藥物治療）時(shí)如何產(chǎn)生適應(yīng)性進(jìn)化；而利用標(biāo)記的工程菌，可以代替自然菌群在體內(nèi)或體外腫瘤模型中進(jìn)行模擬進(jìn)化，探究其在腫瘤發(fā)病機(jī)制中的作用及耐藥性進(jìn)化進(jìn)程［99］。

3 總結(jié)與展望

綜上所述，定量合成生物學(xué)和進(jìn)化系統(tǒng)生物學(xué)的交叉結(jié)合已被用于各個(gè)領(lǐng)域的研究，并展現(xiàn)出廣闊的科研潛力和應(yīng)用前景［100-101］。一方面，進(jìn)化論的原理和規(guī)律可以應(yīng)用于指導(dǎo)合成生物學(xué)的設(shè)計(jì)和定量生物模型的建立［102］，諸如定向進(jìn)化等進(jìn)化法則可以在不了解具體作用機(jī)制的前提下篩選出符合要求的合成生物；而博弈論和進(jìn)化動(dòng)力學(xué)等進(jìn)化規(guī)律可以幫助理性設(shè)計(jì)合成生命系統(tǒng)，如目前一些進(jìn)化預(yù)測(cè)模型可實(shí)現(xiàn)虛擬進(jìn)化，大大減少人為“設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試-學(xué)習(xí)”得到目標(biāo)工程生物的時(shí)間。另一方面，通過合成手段和定量規(guī)律能為進(jìn)化規(guī)律的探索提供簡(jiǎn)單可控的平臺(tái)，如人工合成的基因組和細(xì)胞可被用于探索生命起源的過程和必要條件、合成微生物群落間的互作可用來觀察進(jìn)化的分子機(jī)制和動(dòng)力學(xué)規(guī)律、體外模擬復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)（如腫瘤）的人工模型有助于窺探并厘清生物體內(nèi)各組分的相互作用和進(jìn)化軌跡，為疾病的治療提供指導(dǎo)。未來，合成系統(tǒng)和進(jìn)化思維有望實(shí)現(xiàn)更緊密的結(jié)合，兩者的相輔相成將對(duì)生命的理解和創(chuàng)造（即“造物致知”和“造物致用”）有巨大的幫助。

除此之外，進(jìn)化理論作為生物學(xué)最基礎(chǔ)的原理之一，還可與各個(gè)新興學(xué)科交叉融合，提高合成生物學(xué)可預(yù)測(cè)性和理性設(shè)計(jì)原理的研究。相比基于黑箱模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，生物進(jìn)化思想可在動(dòng)態(tài)建模中提供更佳的方案，它充分考慮了生物在分子、個(gè)體和系統(tǒng)層面上的持續(xù)動(dòng)態(tài)變化［103］。例如分子進(jìn)化思想可幫助預(yù)測(cè)復(fù)雜遺傳線路的穩(wěn)定性［104］；進(jìn)化動(dòng)力學(xué)和博弈論可幫助預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)人工合成細(xì)菌群落的分布比例［105-108］。進(jìn)化思想還能應(yīng)用到工程、環(huán)境和材料生物學(xué)的合成設(shè)計(jì)中［109］，目前已有很多工程改造的生物用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或環(huán)境處理中，然而暴露在自然環(huán)境中的人造生命是否能保持功能穩(wěn)定？自然進(jìn)化又會(huì)對(duì)其產(chǎn)生怎樣的影響？這些還都沒有明確且普遍適用的說明。如何結(jié)合進(jìn)化原理來理性審慎地設(shè)計(jì)工程生物，如利用人為可控的基因和染色體裝置使其在不同環(huán)境下自我優(yōu)化，也是應(yīng)用合成技術(shù)在工程和環(huán)境科學(xué)的一個(gè)重要研究方向。

過去數(shù)十年，進(jìn)化生物學(xué)、合成生物學(xué)和定量生物學(xué)經(jīng)歷了從誕生、發(fā)展到逐漸成熟的過程。三者交叉融合的研究日益增多，但仍未有一個(gè)明確清晰的理論闡明三者間的關(guān)系。其實(shí)無論是合成生物學(xué)領(lǐng)域的人工合成生命和群落，還是基于數(shù)學(xué)理論的定量生物學(xué)模型，都應(yīng)該充分考慮進(jìn)化這種動(dòng)態(tài)因素，才能更好地模擬生命必須遵守的自然規(guī)律，這樣真實(shí)的模型應(yīng)用在科學(xué)研究中才是有意義、有效果的。因此我們提出用生物進(jìn)化的視角探索定量規(guī)律和人工生命的展望，為實(shí)現(xiàn)合成生物的理性設(shè)計(jì)發(fā)揮進(jìn)化的力量。