细胞群如何合作构建器官和有机体？

尽管基因组可以预见性地编码细胞中存在的蛋白质，但简单的分子组成列表并不能充分说明细胞如何构建出身体结构，或者具有怎样的再生潜力。基因组并不是解剖学蓝图，而基因组编辑从根本上就受到了限制，因为我们很难推断如果想要获得某种复杂的解剖结构，需要调整哪些基因，以及如何调整。类似地，干细胞可以生成器官的组成部分，但很长一段时间以来，将特定的细胞类型组织成具有功能的手或眼睛的能力，已经超出了我们可以直接操作的范畴。

然而，在合成形态学和再生生物物理学领域，研究人员已经开始了解器官生长，以及修复可塑性的规则。与其在细胞或分子水平上直接执行过于复杂的微管理任务，倒不如搞清楚胚胎发生和再生过程中，细胞群如何合作并构建特定的多细胞体。也许到那时，我们就能知道如何激发细胞群去构建想要的任何解剖学特征。

有机体的构建。在形态构建过程中，细胞合作能有效地建立解剖结构。许多生命系统在经历相当大的损伤之后，仍能重塑并再生组织或器官。换言之，它们逐步减少偏离特定目标形态的偏差，并在实现这些形态时停止生长和重塑。演化利用三种模式来实现这种解剖学内稳态：（1）生物化学梯度；（2）生物电路；（3）生物力学因素。这些相互作用使生命系统在重大干扰下，仍然能形成大尺度的形态。

现在，新的方法使研究人员能够在不使用基因工程的情况下，确定解剖学决策的实现过程。2020年1月，美国塔夫茨大学艾伦探索中心生物学主管迈克尔·莱文（Michael Levin）的团队就使用这样的工具，并与佛蒙特大学的计算机科学家乔什·博纳加德（Josh Bongard）合作，创造出了全新的“活体机器”。他们使用非洲爪蟾（Xenopus laevis）的细胞，培育出在形态学和行为上与非洲爪蟾完全不同的人工生命体。这些细胞重新启动了它们的多细胞性，在不改变基因组的情况下组成了新的多细胞形态。这就如同一个极其令人兴奋的沙箱，生物工程师可以在其中自由地发挥，目的是解码解剖和行为控制的逻辑，并理解细胞的可塑性以及基因组与解剖结构的关系。

破译一个有机体如何将自己组合起来的机制，的确是一项跨学科的工作。要解决这个问题，不仅要理解细胞的运作，而且要阐明细胞和细胞群在全身尺度上协调组织和器官建构的计算过程。未来这一研究领域的进展将来自计算机科学家与生物学家之间的思想交流。解锁再生医学的全部潜能，需要生物学重走计算机科学走过的道路，从关注“硬件”（执行细胞活动的蛋白质和生化途径）转向细胞的生理学“软件”（保证细胞网络能够获取并存储全身器官和形态的信息，然后采取行动）。

在计算机世界中，这种从硬件向软件的转变带来了信息技术革命。同样的转变也可能改变生物学，使科学家实现再生医学的未来愿景。了解细胞在不断变化的环境条件下，如何合作、竞争以获得最好的结果，也将为工程学研究提供信息。当我们能够解读并设置解剖学状态，使细胞群能够形成不同的结构时，群机器人技术、物联网，甚至通用人工智能等领域都将迎来长足的发展，因为这些领域都要解决一个基本的问题：对于由许多单位和个体所组成的系统，如何控制其相互作用所涌现出来的大量意外结果？

重新构建一个身体

许多动物的胚胎如果被切成两半，可以完全再生，而有些物种成年后再生能力也很强。在墨西哥钝口螈（Ambystoma mexicanum）的一生中，其四肢、眼睛、脊髓、下颚和大脑的一部分都可以再生。无独有偶，涡虫纲（Turbellaria）的物种可以再生身体的任何部分；当它们被切成小块时，每一小块都清楚地知道缺失了什么，然后再生成为完美的小涡虫。

更值得注意的，不仅仅是受伤后再次生长的器官，还有新产生的各种细胞类型，都会随着身体的生长而重塑，直到长成合理的解剖结构，然后停止生长。系统如何识别正确的目标形态？如何协调单个细胞的行为以实现这种形态，并决定什么时候完成工作？这些控制底层单元活动的信息是如何传递的？

几年前，迈克尔·莱文的实验室发现，通过实验方法，非洲爪蟾蝌蚪的面部器官可以在不正确的位置混在一起，但随着它们成熟，这些器官会通过非自然的路径移动并重构，使面部大部分恢复正常。2019年，塔夫茨大学的一位研究者也得出类似的结论：在从蝌蚪到成体的变形过程中，非洲爪蟾的基因组并没有硬性编码不同器官的移动指令，而是编码了分子层面的“硬件”，执行某种“误差最小化回路”；换言之，它们会比较当前的解剖特征与预期的形态，逐步减少二者之间的差异。一旦粗略实现了适当的空间布局，就会停止进一步的重构。

研究表明，解剖模式记忆可以被生理刺激改写，并且不需要基因组编辑就可以无限期地维持下去。例如，在再生涡虫中，通常决定头部数量和位置的生物电路可以通过短暂地改变离子通道或间隙连接活动而触发，从而改变动物原先的形态“计划”。由于电路的模式记忆，动物在没有进一步刺激的情况下无限期地保持这种改变的状态，尽管基因组与野生型一致。换句话说，细胞受损后形成的模式可以改变，从而形成有别于基因预设的目标形态。

对于像细胞这样有能力的行为主体，它们是如何协同构建、重塑或修复一个复杂器官，使其达到预定的功能？这个深层次难题在涡虫实验中已经得到了很好的阐述。尽管科学家对干细胞分化的途径和轴向化学梯度已有机械性的了解，但尚不了解是什么决定了涡虫头部复杂的形状和结构。另一个未解之谜是，涡虫如何完美地再生出相同的解剖结构，即使它们的基因组在漫长的体细胞遗传过程中积累了突变。由于有些涡虫是通过分裂和再生来繁殖的，因此任何不杀死新母细胞（neoblast，涡虫体内所具有的成体干细胞）的突变都会传递给下一代。尽管涡虫基因组的混乱程度令人难以置信，却也显示了这一过程的证据，单个涡虫的细胞甚至具有不同数量的染色体。即便如此，碎裂的涡虫仍能以近乎100%的解剖学精确度重新塑造它们的身体。

那么，细胞群如何编码它们所构建的模式？它们又是如何知道一旦达到目标解剖结构，就应该停止工作？假如，对于一个头部扁平的涡虫物种，如果将其新母细胞移植到另一个圆形或三角形头部被截掉的涡虫物种身上，会发生什么？这种“杂糅”的混合生物会长成什么形状？到目前为止，还没有任何一项高分辨率的涡虫分子遗传学研究能给出这一预测实验的结果。究其原因，在于到目前为止，这些研究都集中在细胞的“硬件”，而不是“软件”逻辑——细胞之间的化学、机械和生物电信号。涡虫正是利用这种“软件”逻辑来控制大尺度的结果，使身体在达到特定的形态时停止重构过程。

了解细胞和组织如何实时地做出解剖学决定，不仅对实现（我们还无法直接管理的）复杂的再生结果至关重要，对于癌症等问题的解决也有重要的意义。尽管将癌症视为一种遗传性疾病的观点仍然在很大程度上推动了临床治疗，但最近的文献支持这样一种观点，即癌症的根源是细胞无法接收到特定的生理信号，进而无法维持正常情况下严格控制的解剖学内稳态。当这些模式线索被切断，个体细胞就会恢复到古老的单细胞生活方式，并将身体的其他部分视为外部环境，从而经常造成毁灭性的后果。如果我们能理解单细胞稳态的设定值如何扩展至组织和器官水平的解剖学目标状态，以及解剖学误差最小化控制回路崩溃的条件，我们或许就能通过刺激的方式，获得对恶性肿瘤细胞的控制，而不需要基因治疗或化疗。

生物电“软件”：超越大脑

生命体的“软件”，是利用物理学定律和运算，通过细胞网络中的化学、机械和电信号实现的。尽管分子和细胞生物学家早已了解形态发生的化学和机械机制，但电信号的作用在很大程度上仍被忽视。不过，对于大脑中支持学习、记忆和行为可塑性的神经回路，其可再编程性同样适用于所有细胞，而不仅仅是神经元。事实上，研究已经发现细菌菌落可以通过离子电流进行交流，而最近的研究揭示了一种类似大脑的动态现象，即信息可以在一种由细菌生物膜形成的“原型体”（proto-body）内传播和存储。因此，在多细胞生物的形态结果中，生物电信号是一个非常容易处理的组成部分，这一点并不出奇。

几年前，迈克尔·莱文的团队研究了通常设定新生非洲爪蟾大脑体积和边界的电动力学，并建立了关于这一过程的计算机模型，以阐明生物电信号中断如何导致了一系列不同的大脑缺陷。他们的模型表明，对mRNA或小分子进行特定的修改，可以使内源性生物电模式恢复至正确的状态。利用研究人员开发的计算平台，我们可以选择药物，打开新生神经组织（甚至较远的身体组织）中已有的离子通道，从而预防甚至逆转大脑缺陷。这些缺陷既可能由化学致畸因子（破坏胚胎发育的化合物）导致，也可能是因为神经形成的关键基因发生突变。

类似地，研究人员使用光遗传学技术来刺激多种体细胞的电活动，以触发整个蝌蚪尾部（带有脊髓、肌肉并受到周围神经支配）的再生，并使蝌蚪体内强烈表达人类致癌基因（如KRAS突变）的癌细胞行为正常化。他们还用类似方法来触发后部区域，比如内脏部分，来构建完整的蛙眼。在眼睛和尾部的实验中，关于如何确切地建立这些复杂结构，以及所有细胞应该去往哪里的信息，都不必由实验者指定；相反，这些信息是细胞本身产生的。这些发现揭示了离子通道突变导致人类出现多种发育性离子通道疾病的机制，并为通过改变生物电图谱（可以告诉细胞要构建什么）来治疗这些疾病提供了线索。

迈克尔·莱文等人最近还惊奇地发现，这种可重新编程的生物电“软件”能够控制涡虫的再生。他们在2011年发现，一个内源性生物电回路在涡虫片段中建立了去极化和超极化的模式，可以调节了前-后轴再生的方向。2019年，他们发现这种电路控制着截断6小时内长出头或尾的基因表达；而且，他们利用使细胞膜对特定离子产生渗透性的分子，使细胞去极化或超极化，从而诱导这些涡虫长出对称的双头形态，尽管其野生型基因并非如此。更令人震惊的是，在没有进一步操作的情况下，这些涡虫在接下来的截断过程中又继续产生双头后代。进一步的实验中表明，在引导再生的生物电网络中，短暂减少相邻细胞之间的连通性（由间隙连接调控），可以使涡虫再生出适合于其他涡虫物种的头部和大脑形态，即使这些物种的谱系在1亿年前就已分离。

迈克尔·莱文的小组已经开发出使用电压敏感染料来可视化生物电模式记忆的方法，引导基因表达和细胞行为走向形态发生的结果。与此同时，艾伦探索中心的同事使用由人体细胞制成的合成人工电组织，以及模拟离子通道活动的计算机模型，来理解非神经细胞的跨组电动力学如何设置电压模式，以控制下游基因表达、成形素（morphogen）分子分布，以及协调形态发生的细胞行为。

这一领域的新兴趋势是，解剖学“软件”具有高度模块化的特性。计算机科学家可以利用这一关键特性开发出子程序，另一方面，这种特性也极有可能在很大程度上促进了生物的可演化性和演化可塑性。一个简单的生物电状态，无论是在发育过程中内源性产生，还是由实验人员诱导产生，都会触发构建各种解剖结构所需的形态因子和基因表达级联的复杂再分配。一旦了解做出重要形态决定的生物物理电路的动态，储存在人体生物电路中的信息就可以被永久改写。这种不需要基因组编辑而对编码目标形态进行永久编辑的方法，揭示了一种新的表观遗传学理论——信息可以存储在除DNA序列和染色质之外的介质中。

合成活体机器

很明显，细胞可以构建不同于其基因组默认解剖学结果的结构。但是，细胞是普遍的“构造器”吗？如果我们知道如何激发细胞，它们能有所作为吗？

在发育生物学和计算机科学交叉的新领域，被称为“生物机器人”（biobot）的合成活体机器驱动了一系列最新的进展。这些机器由多种相互作用的细胞群构建而成，在疾病建模和药物开发方面都有应用，也可以作为检测和响应生物信号的传感器。迈克尔·莱文的团队最近测试了细胞的可塑性，方法是用计算机设计并模拟特定的运动和行为能力，并使用这些信息来指导自组织生长的非洲爪蟾皮肤和肌肉细胞群。在新的环境——试管而非胚胎——中，一群遗传上正常的细胞能够重新“构想”它们的多细胞形态。通过在自组装后进行最低程度的塑造，这些细胞形成了活体机器人“Xenobot”，其结构、运动和其他行为都与野生型非洲爪蟾非常不同，尽管二者的基因组测序结果是一样的。

这些活体机器可以作为一个强大的平台，用来评估和模拟这些细胞群在“决定”构建何种结构时采取的运算。这些结果将帮助我们理解身体形态的可演化性、稳健性，以及基因组和解剖学之间的真实关系，从而极大地增强基因组编辑工具的影响，并使基因组学能更精确地预测大尺度表型。此外，在这些生物机器人中，建立生物化学、生物力学和生物电刺激的测试机制，将有助于发现用于再生疗法和生物工程器官构建的最佳刺激方式。最后，通过对良好的个体构建者（细胞）进行编码，使其达到群体水平、目标驱动的行为（复杂的解剖结构），将极大地促进群体机器人技术的发展，并在需要部署大量具有复杂行为的人造活体机器时，避免发生灾难性的意外后果。

合成形态学是一个新兴的领域，主要强调一个被计算机科学家接受，但至今仍被生物学家抵制的概念：硬件和软件的区别。在20世纪40年代，为了改变计算机的“行为”，操作员必须移动线路，即必须直接改变硬件。信息技术革命的起因，便是认识到某些种类的硬件是可重新编程的：功能的巨大变化可以在软件层面上通过改变输入来实现，而不需要改变硬件本身。

在分子生物医学领域，研究人员仍然主要专注于操纵细胞“硬件”，即每个细胞都能利用的蛋白质。然而，通过演化，细胞群已经可以使用这种多功能的“机器”来灵活地处理信息，并实现多种多样的大尺度形态结果。这就是生物学的“软件”：形态发生控制网络的记忆、可塑性和可再编程性。

未来的几十年将迎来一个极其激动人心的时期，在发育生理学、机器人学和基础认知领域的多学科研究，将有助于理解个体细胞如何融合成一个具有全局目标，而不属于任何单个细胞的集体。这将推动新型人工智能平台的建立，不是基于复制大脑结构，而是基于细胞和活组织的多尺度解决问题的能力。另一方面，认知神经生物学和计算机科学的新发现也将为我们开启全新的窗口，让我们了解细胞群的信息处理和决策动力学，从而非常有效地应用于复杂器官的革命性再生治疗。（任天）