来源：DeepTech深科技
代谢是生命活动的核心，代谢表型是生物功能的直接反映，对细胞乃至生物代谢网络的系统性研究具有重要的科学意义，在疾病诊断与治疗、生物制造等方面也具有重要的价值。
今年年初，华东理工大学杨弋团队报道了高特异、高响应、超灵敏的乳酸荧光传感器 FiLa[1]。乳酸不仅是细胞能量代谢的核心之一，也是疾病状态的重要指标。
FiLa 传感器为生理、病理、生物制造中的乳酸代谢的时空景观提供了强大的、广泛适用的工具。值得一提的是，研究团队还意外发现线粒体基质内富集了高浓度乳酸，这解决了该领域争议了几十年的重要科学问题。
（来源：Cell Metabolism）最近，杨弋团队又报道了一款高性能遗传编码的过氧化氢（H2O2）生物感应器，并将其叫做“HyPerion”。他们还构建了该传感器的转基因小鼠，用于活体上测定肿瘤干细胞的状态和空间位置[2]。
一直以来，在活体中检测过氧化氢，并没有性能理想的工具。与一般传感器相比，HyPerion 在活体细胞亮度上提升了 5 倍以上，能够在复杂的生物体系中直接观测代谢状态，并首次在活体上实现了细胞水平的过氧化氢检测。
杨弋指出，HyPerion 转基因动物身上的任何细胞都自带荧光，这为研究细胞内最核心的氧化还原代谢相关的生命机制或药物发现奠定了基础。
图丨可实时地监测活体内的过氧化氢（来源：PANS）实际上，FiLa、HyPerion 传感器只是杨弋团队“传感器集合”中的缩影。该团队还发展了一系列特异性地检测细胞内核心代谢物 NAD+、NADH、NADPH、葡萄糖、氨基酸等的遗传编码荧光传感器 Frex、SoNar、iNaps、FiNad 等，实现了在活体动物、活细胞及各亚细胞结构中对氧化还原代谢的动态检测与成像。
然而，目前绝大部分代谢物仍然缺乏高性能的荧光传感器。现有细胞代谢荧光传感器主要都是基于荧光蛋白技术发展，获得特异性、高性能的传感器充满了挑战性。
最近，杨弋教授团队基于全新的荧光 RNA 技术，在普适性、高灵敏生物传感器的构建方法上取得了突破，有望针对针对任何代谢物靶标，甚至其他各种生物分子构建高性能生物传感器。
该技术基于团队前期报道的国际上首个活细胞实用的高性能荧光 RNA [3]。除了用于对活细胞内各种 RNA 的进行高分辨实时追踪外，荧光 RNA 还可以用替代荧光蛋白于构建代谢传感器。相较荧光蛋白，荧光 RNA 具有更简单的结构和更高效的荧光传感能力，以及更多样的色彩，这是很强的优势。
该团队找到了荧光 RNA 最适于进行荧光传感的构型，将它与特异识别代谢物的适配体结合，构建了 SAM 等重要代谢物的超灵敏遗传编码荧光传感器。这些基于 RNA 技术的生物传感器具有最高上百倍的动态变化，实现了活细胞内重要代谢物的超灵敏实时分析[4]。
（来源：Biosensors and Bioelectronics）华东理工大学杨弋教授与生物反应器工程国家重点实验室 PI 陈显军博士为该论文通讯作者，博士研究生方梦悦为论文第一作者。
将细胞“黑箱”转变为“明箱”
杨弋目前担任华东理工大学特聘教授，国家自然科学基金委创新群体负责人，曾获得国家自然科学基金委杰出青年基金、长江学者特聘教授、教育部自然科学一等奖等国家人才计划或学术荣誉。
最近十余年来，他带领团队在全球首次、多次报道了系列检测核心代谢物的活细胞定量荧光传感器，并研发出“高通量”与“全景式”活细胞代谢分析方法。此外，团队还发展了系列基于光敏蛋白的合成生物学控制技术，可以实现对整个中心法则如转录、修饰、翻译、降解全过程的高时空分辨操控[5，6]。
系列成果颠覆传统代谢物检测与研究时空精度不足的缺陷，以极高的灵敏度、特异性和绝对定量的特点，对活细胞及或活体代谢特征实时动态定量的监测与控制。
这样的闭环单细胞代谢研究技术，创造了代谢基础研究和应用的新范式。目前，该团队已积累四代传感器技术储备及 40 多项国内外技术专利，包括代谢物荧光传感器、荧光 RNA、光控基因表达系统等。
图丨杨弋（来源：杨弋）那么，这一系列代谢传感器将被应用在哪些领域呢？
合成生物学主要的应用方向是生物制造，也就是是通过代谢的方法，利用低价的产品去生产高价值产品。通过工程化方法对底盘生物进行大幅基因改造，改变生命体内物质流动方向，进而发展天然产物、创新药物、生物能源、生物材料等代谢物的生物制造技术，这也是合成生物学主流研究领域。
“工欲善其事，必先利其器”。合成生物学的发展，离不开先进的代谢研究技术。先进代谢传感器在合成生物学领域将发挥“用武之地”，例如高端生物制造、复杂生物产品、细胞治疗产品等方向，形成从研发、生产到最终的产品检测的全链条颠覆应用。
总体来说，代谢传感器在合成生物学有三个主要的应用方向。
第一，高产种质的筛选和进化。杨弋表示：“传统的定向进化是生物大分子结合力或者酶活力的进化，而基于活细胞代谢传感器，可以实现合成生物系统在人工辅助下的快速进化，高效率、快速地获得高产的种质。”
“建物致知、建物致用”是合成生物学的愿景。实际上，“建”的方法有很多，也相当成熟，例如大规模 DNA 合成技术、基因编辑技术、自动生物处理与分析设备等。
因此，利用当前生物技术，人们可以容易获得不同代谢模块组组合的海量菌株或细胞株版本（百万-百亿级）。然而，如何寻找适于生物制造的那个高产菌株呢？
要想解决“建物致知”中“知”的问题，就需要对单细胞的代谢情况进行高通量的分析，而这正是目前限制合成生物学发展的重大瓶颈之一。对于复杂的合成生物学代谢途径来说，定向进化则要困难得多。
由于技术局限，现有色谱、质谱、抗生素抑菌实验等代谢产物分析技术存在分析通量较低且具有破坏性，难以对这些海量的合成生物学体系实现快速表征与高通量筛选。
遗传编码代谢物荧光传感器则可以在单细胞或亚细胞水平对代谢进行实时、定量、高通量分析。基于遗传编码代谢物荧光传感器的单细胞代谢分析与筛选可在 1 小时可分析数十万至数百万个样本，与传统研究方式相比，具有低成本、高通量的优势。
基于这样的颠覆性单细胞代谢分析技术为合成生物系统的定向进化与菌株筛选提供了重要机遇，有望将现有技术对合成代谢途径优化所需要的数年时间，通过单细胞技术缩短为几个星期时间，最终占领产业先机。
第二，生产工艺的提升。一般来说，生物制造的种质和环境不适配，会导致最终难以形成高产工艺，这也是实验室的高产菌株 90% 以上不能实际使用的核心原因。
需要了解的是，在生物制造过程中，如果发酵条件变化，容易造成菌株缺乏营养，停止工作甚至迅速死亡。此外，菌株会表达一些抑制物抑制菌株生长。
传统做法是通过经验试错或间歇分离方法，让代谢的抑制物浓度得到控制。而通过代谢传感器，能更加准确、实时地控制生产过程，从而可以用更多维度的手段让生产工艺更加精细，最终进一步提高生产产率。
目前，生物制造过程调控和监测手段非常有限，传统的发酵工艺的效率提升主要依赖于胞外代谢传感。然而，仅仅对培养基中的氧气、营养物、产物或者废物进行检测，不能很好地反映细胞的营养与工作状态。因此，需要更加精确灵敏的手段来调控菌株发酵过程。
而胞内传感能实时监测和解析细胞内部代谢情况态，实现生物效能利用的最大化。装载在活细胞里遗传编码传感器，有更多的方式去检测和控制发酵过程，反映发酵质量的好坏。
使用胞外传感器再加上胞内传感器，相当于把发酵过程从“黑箱”状态变成“明箱”，工艺改造相对来说会变得轻松很多。“我们的代谢传感器能精确地了解反应器中细胞代谢的状态。与此同时，我们也会研发相应的装备，以能够在线实时地看到活细胞代谢的状态为目标，最终实现提升生产工艺。”杨弋说道。
第三，质量控制，特别是对于非化学物质的“活”生物产品，例如干细胞、CAR-T 等细胞治疗的产品。杨弋指出，细胞代谢是一切生物功能的基础，对这些活的生物制品的功能与质量非常关键。
目前，干细胞治疗面临最大的困难是可用干细胞质量控制的难题。在人工培养与制造的干细胞制备中，高质量功能干细胞含量不一，大量存在的功能不全或有缺陷的干细胞不仅会降低干细胞疗效，还可能具有致瘤性。
CAR-T 等免疫治疗技术也存在着类似质控难题。由于在准确控制产品质量上缺乏技术与标准，可能导致每批次产品的一致性和稳定性不佳，这是困扰细胞治疗产业化的一大难题。特殊的代谢模式是干细胞、免疫细胞的重要特征，干细胞代谢、免疫代谢也是当前国际研究热点。
利用活细胞代谢传感器，有利于对相关细胞治。通过开发相应的代谢传感器与质量控制策略，有望形成干细胞、CAR-T 细胞新的质量控制标准，帮助提升产品质量。
“用活的质控方法可以对细胞治疗产品质量进行快速分析，还可以进一步对生产工艺进行改进提升质量，让其能够达到更好的临床效果，并且减降低它的毒副作用。”他说。
在合成生物学与生物制造之外，代谢传感器还在新药创制、疾病即时诊断方面具有优势。代谢传感器技术的普适性，还将对整个生物产业链产生积极影响。
在药物筛选方面，传统手段往往针对单一靶标进行药物筛选，而大部分人类的复杂疾病靶标并不明确，因此靶向筛药的效果也十分有限。现在用代谢传感器技术去帮助药物创新，筛药更加直接有效，有望获得全新的药物。
以抗肿瘤药为例，癌细胞药效研究通常需要 24 小时甚至 48 小时处理，以确认药物是否有效。而通过代谢检测方法，对癌细胞处理只要 5 分钟能预测相关药物对癌细胞是否有效。
医学诊断方面，由于方法学的局限性，目前临床生化诊断仅有约一百多个指标。与之对比的是，在代谢传感器应用方面，只要确定某种诊断标志物对诊断疾病有帮助，通过最新的生物传感器平台，就能发展出与其对应的传感器用于即时检测。
基于先进荧光传感器的方法，可实现进行快速（秒级）、灵敏的诊断。并且，用非常微量的体液就可以实现详细的分析，甚至还可以分析活检细胞。
全球唯一全面覆盖细胞代谢传感产业应用技术的团队
从技术角度来看，目前全球大部分高性能荧光传感器由杨弋团队发明，2019 年，团队主持的“生物工业过程监控合成生物传感系统穿件与工业应用”，还获得了国家重点研发计划合成生物学重点专项支持立项。
截至目前，已有全球超过 1000 个课题组应用该团队研发的系列荧光传感器，包括代谢、神经、发育、免疫、肿瘤、心血管、植物、发酵等方向，并借助其荧光传感器将相关成果发布在 Science、Nature、Cell Metabolism 等学术期刊。此外，还有十余家全球跨国药企与团队联系商业合作事宜，希望用做药理药效研究或获得药物筛选体系等支持。
合作的上海交通大学团队利用这些代谢的相关技术对肿瘤的干细胞，特别是白血病干细胞进行了一系列研究。“我们的技术能够解决肿瘤干细胞的弱点，相应地设计药物的治疗方案。”他说。
图丨亚细胞乳酸代谢图谱揭示乳酸是感知各种代谢活动的关键枢纽（来源：Cell Metabolism）此前，杨弋团队首次发现尿液乳酸可作为罕见 II 型糖尿病，即线粒体糖尿病（mitochondrial diabetes mellitus，MDM）的筛查指标。
虽然医学专家对临床 II 型糖尿病（T2DM）患者进行筛查的必要性已经形成了共识，但是临床上缺乏高依从、有效、低成本地将 MDM 患者区分出来的筛查方式。由于 MDM 患者与 T2DM 患者的用药不同，其筛查难题给病人健康造成很大的隐患。
杨弋表示：“我们通过 FiLa 传感器，对罕见的 II 型糖尿病患者可进行快速筛查，从而实现精准的药物治疗。”目前，该技术的产业化落地正在推进中。
疾病诊断的产业化方面，据该团队介绍，有望在一年内研发出尿液乳酸试剂盒，实现在家庭环境就能无创、方便地进行生化诊断及控制病情。
将前沿的技术进行产业转化，该如何服务于市场呢？据介绍，一些代谢传感器本身可以直接做成标准化产品，包括仪器装备等。这些产品可应用在合成生物学企业中，用来标准化地研究、筛选产品。
另一方面，针对不同企业的需求，提供定制化服务，形成标准化的解决方案模块，通过构建全新的传感器，帮企业解决其面临的问题。“最重要的是，我们能够帮助提升生物制造的效率，以及降低生产成本。”杨弋说。
此外，由于代谢传感技术可实现从研发、生产到产品检测的全产业链影响，因此可进行通用型的市场开拓，为提供企业研究与诊断的服务，以更加了解组织、细胞中代谢存在的问题。
目前，该团队发展的第二代高性能荧光代谢传感器系迄今全球性能最佳的传感器。并且，该团队还在积极发展第三代、第四代相关技术。
随着技术的不断储备，技术壁垒进一步加强，“传感器集合”所覆盖的领域和应用场景越来越广，为客户提供定制化解决方案，它的价值也越来越高。另一方面，该团队还发展了新一代的细胞代谢表型组学技术。
未来，该技术将带来更多的数据，并通过代谢传感能得到四维、五维的数据，从而对细胞代谢有更深入的了解。“以此对整个合成生物学的产业链有更多的了解，这些独特、全面的数据也是团队的宝贵财富。”杨弋说。
将填补合成生物学领域短板
杨弋指出，未来，生物传感器的发展趋势是定量、实时、多重。在做生物分析时可能一次分析一种物质，但却有许多时间点的数据。随着代谢传感的发展，今后合成生物学技术可能会变得更加集成化、便携化。
虽然目前监测心跳、血压等物理信号的设备已很常见，但仍没有很好的工具来监测生物化学代谢的状态，而荧光传感器容易做到小型化，可实现几百个生物化学指标的同时监测。
因此，未来可做成可穿戴设备实时监测人类的代谢、衰老等状态，还会对糖尿病、肥胖症、肿瘤、神经退行性疾病等于代谢密切相关的疾病起到“早发现、早预防”的效果。
另一方面，生物传感器还能与 AI、计算机结合。以光为媒介，这些细胞代谢传感技术将合成生物学系统与电脑系统进行闭环的连接，实现生物与半导体系统的融合。这一新的方向也被称为“半导体合成生物学”，对人体状态更多重化的监测与控制具有重大的潜力。
杨弋表示，将代谢传感器与半导体合成生物学结合，将有利于提升人类的生存质量和寿命等。正是代谢传感器让整个合成生物学的链条运转起来，填补了该领域最大的短板。未来，该技术将作为平台技术，助力推动整个合成生物学的产业的发展。
参考资料：1. Xie Li et al. Ultrasensitive sensors reveal the spatiotemporal landscape of lactate metabolism in physiology and disease." Cell Metabolism 2023, 35, 200-211. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2022.10.002
2.Dan Huang et al.Redox metabolism maintains the leukemogenic capacity and drug resistance of AML cells. PNAS 2023, 120，e2210796120. https://doi.org/10.1073/pnas.2210796120
3.Xianjun et al. Visualizing RNA dynamics in live cells with bright and stable fluorescent RNAs, Nat Biotechnol, 2019, 37，1287-1273. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0249-1
4.Mengyue Fang et al. Imaging intracellular metabolite and protein changes in live mammalian cells with bright fluorescent RNA-based genetically encoded sensors. Biosensors and Bioelectronics 2023,235,115411. https://doi.org/10.1016/j.bios.2023.115411
5.Renmei Liu et al. Optogenetic control of RNA function and metabolism using engineered light-switchable RNA-binding proteins. Nature Biotechnology 2022, 2022. 40, 779-786.
6.Miaowei Mao et al. Controlling protein stability with SULI, a highly sensitive tag for stabilization upon light induction. Nature Communications 2023, 14, 2172.
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