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斯坦福科学家日前在Cell杂志上发表文章，提出了一个全新的概念——“细胞法则”。作者大胆设想：未来的生物学研究也许不仅要关注基因和蛋白质，更要理解细胞中的信息流。这不仅有助于解答生命的基本问题，还可能为医学、合成生物学等领域带来突破性进展。

撰文 | 顾舒晨

“我们的身体究竟由什么组成？”这个问题在生物学领域一直是个永恒的谜题。

“基因决定一切”的说法大家或许并不陌生。基因携带着遗传信息，按照 “中心法则” 指导蛋白质合成。蛋白质作为生命活动的主要执行者，广泛参与细胞内各类生命活动。正因如此，包含众多基因的DNA显得至关重要，仿佛生命的所有奥秘都蕴藏在其双螺旋结构之中。但生命的真相，真的如此简单吗？

自DNA双螺旋结构被发现、第一个蛋白质结构确定以来，科研人员已经能够从原子层面解释诸多分子机器的运作机制。但随着基因组测序技术的成熟，我们逐渐意识到，生命的复杂性远不止于此。如今，我们已经完成了所有主要模式生物的完整基因组的测序，发现了超过2.5亿个基因，并已经确定了20万个蛋白质的结构。然而，即便在分子层面取得了重大进展，人们依然无法完全理解这些基因和蛋白质是如何协同工作，进而构成生命的最小不可分割单位——细胞。

近期，斯坦福大学的科学家斯蒂芬·R·奎克（Stephen R. Quake）在顶级期刊Cell上发表了一篇文章，提出了一个全新的概念——“细胞法则”（The Cellular Dogma）[1]。这篇文章不仅为人们认识生命提供了新视角，还指明了未来生物学研究的重要方向：从细胞中的信息流探索生命的奥秘。

从“中心法则”到“细胞法则”：探寻生命信息的多样性

“中心法则”是分子生物学的核心理论之一，由弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在1958年提出。它描述了细胞中的信息流，即遗传信息在生物体内的传递方向，即从DNA到RNA，再到蛋白质。简单来说，就是DNA通过转录生成RNA，RNA再通过翻译合成蛋白质，而蛋白质则是执行细胞功能的主要分子。

“中心法则”的提出意义非凡，不仅揭示了生命的基本运作机制，也为后续的基因工程、基因组学等领域的突破奠定了基础。该法则提出之日，正是分子生物学刚刚起步之时，科学家们正试图理解细胞中单个分子的功能和它们的生成原理。这一法则在当时宛若一盏明灯，照亮了分子生物学的黎明。

不过，随着科技的进步，尤其是基因组学和单细胞技术的飞速发展，我们逐渐意识到，细胞中的信息流远比“中心法则”所描述的复杂得多。以逆转录病毒（如HIV）为例，它能借助逆转录酶将RNA基因组逆转录为DNA，并整合到宿主细胞基因组中，这种从RNA到DNA的信息流与 “中心法则” 的方向完全相反[2]**。**还有一些RNA病毒（如流感病毒、SARS-CoV-2）的RNA基因组可以通过RNA依赖的RNA聚合酶（RdRP）直接复制RNA，而这种信息流完全绕过了DNA[3]。此外，表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）能在不改变DNA序列的情况下影响基因表达，并且这些修饰有时会在细胞分裂时传递给子代细胞[4]。这些现象都充分体现了细胞中信息流的复杂性和多样性。

受克里克“中心法则”的启发，奎克在文章中提出了一个大胆的设想：未来的生物学研究也许不仅要关注基因和蛋白质，更要理解细胞中的信息流，他将这一挑战称为“细胞法则”。同时，奎克还提出了(le)一(yī)系(xì)列(liè)值(zhí)得(de)探(tàn)索的问题，例如基因组如何编码细胞信息？不同细胞类型是怎样进化而来的？人工智能能否助力我们理解细胞中的信息？这些问题不仅对基础生物学研究意义重大，还可能为医学、合成生(shēng)物(wù)学(xué)等(děng)领域带来革命性突破。

基因组的秘密：信息远不止于DNA

通常，人们会把基因组看作生命的 “说明书”，认为其中详细记录了构建和运行生物体的所有指令，这些信息都存储在DNA的碱基对中。然而，实际情况并非如此简单。如今，科研人员已经完成了大量生物的基因组测序，甚至(zhì)能(néng)够(gòu)预(yù)测(cè)蛋(dàn)白(bái)质(zhì)结(jié)构(gòu)，但(dàn)仍(réng)然(rán)无(wú)法(fǎ)仅(jǐn)凭(píng)基(jī)因(yīn)组(zǔ)序(xù)列(liè)，直(zhí)接(jiē)判(pàn)断(duàn)一(yī)个(gè)生(shēng)物(wù)体(tǐ)的(de)细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)。

早在25年前，大肠杆菌（E. coli）的基因组就已完成测序，但直到现在，人们仍不清楚其大多数基因的调控机制。部分原因在于基因组是带有表观遗传化学修饰的分子，而这些修饰并未在基因组序列中体现。这就好比人们虽然认识了基因的“字母”，却还没有掌握它们的 “语言”。

更复杂的是，基因组本身并不是孤立存在的。它被包装在染色质中，染色质的化学修饰和物理状态的变化也会影响基因的可及性。基因组包含的DNA序列，除了编码蛋白质的基因，还有调控基因表达的非编码区域。DNA如何通过特定的碱基排列存储遗传指令，以及这些指令如何被细胞解读和执行，都是理解细胞信息流的关键。此外，基因组序列只是细胞信息的一部分，细胞中的RNA、蛋白质、代谢物等其他化学物质也传递着重要信息。一些非编码RNA（如miRNA、lncRNA），虽然并不会被翻译成蛋白质，但也参与基因表达的调控**[5]。前面提到的表观蛋白修饰能够储存和传递信号，细胞代谢物则能反映细胞状态，参与细胞功能调节[6]**。因此，探究基因组序列编码的信息量，以及细胞中其他化学物质的信息存储方式，是极具价值的研究方向。

多细胞生物的奥秘：从单细胞迈向复杂生命

如果说单个细胞的信息流已经足够复杂，那么多细胞生物的信息流则更是宛如一场精密的交响乐。当生物体从单个(gè)细(xì)胞(bāo)发(fā)育(yù)为(wèi)多(duō)细(xì)胞(bāo)完(wán)整(zhěng)个(gè)体(tǐ)时(shí)，细(xì)胞(bāo)之(zhī)间(jiān)需(xū)要(yào)密(mì)切协作，通过发送和接收信号协调各自行为。虽然科研人员已经了解到许多信号分子（如肽、受体、配体等）在细胞通信中发挥着重要作用，但对于这些信号如何协同工作，进而指导单细胞发育成复杂多细胞生物，仍然没有完全弄清楚。

比如，有的细胞会告诉它的邻居们：“我要变成心脏细胞了，你们也赶紧变成血管细胞吧！”这种通信(xìn)依(yī)靠(kào)蛋(dàn)白(bái)质(zhì)、激(jī)素(sù)等(děng)特(tè)殊(shū)分(fēn)子(zi)实(shí)现(xiàn)。但(dàn)目(mù)前(qián)，人(rén)们(men)并(bìng)不(bù)完(wán)全清(qīng)楚(chu)这(zhè)些(xiē)信(xìn)号(hào)是(shì)如(rú)何(hé)被(bèi)精(jīng)准(zhǔn)控(kòng)制的，也不明白细胞为何能在正确的时间和地点做出恰当反应。

目前，科学家们已通过实验方法创建了单细胞转录组图谱，这些图谱展示了每个细胞类型中表达的基因的mRNA数量，为我们提供了宝贵的参考，但我们却发现基因组序列并不能完全预测多细胞生物的细胞类型。神经元、肌肉细胞、上皮细胞等不同类型的细胞，虽拥有相同的基因组，但基因表达模式却截然不同。不过，虽然基因组序列不能直接预测细胞类型，但它还是为预测提供了基础。

随着技术不断进步，未来或许能通过整合基因调控网络、表观遗传数据和单细胞组学等新技术的信息，仅依据新生物的基因组序列预测其细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)。这(zhè)也(yě)引(yǐn)发(fā)了(le)一(yī)个(gè)有(yǒu)趣(qù)的(de)设(shè)想(xiǎng)：如(rú)果(guǒ)基(jī)因(yīn)组(zǔ)序(xù)列(liè)不(bù)足(zú)以(yǐ)定(dìng)义(yì)细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)，那(nà)将(jiāng)是(shì)一(yī)个(gè)颠(diān)覆(fù)性(xìng)的(de)发(fā)现(xiàn)，意(yì)味(wèi)着(zhe)除(chú)了(le)DNA，细(xì)胞(bāo)中(zhōng)的(de)蛋(dàn)白(bái)质(zhì)、代(dài)谢(xiè)物(wù)等(děng)，其(qí)他(tā)分(fēn)子(zi)也(yě)可(kě)能(néng)携(xié)带(dài)关键信(xìn)息(xi)。

进(jìn)化(huà)与(yǔ)发(fā)育(yù)过(guò)程(chéng)中(zhōng)的(de)信(xìn)息(xi)流(liú)：多(duō)细(xì)胞(bāo)生(shēng)物(wù)的(de)起(qǐ)源(yuán)与(yǔ)进(jìn)化(huà)

多(duō)细(xì)胞(bāo)生(shēng)物(wù)中(zhōng)存(cún)在(zài)许(xǔ)多(duō)不(bù)同(tóng)的(de)细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)，细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)就(jiù)像(xiàng)是(shì)生(shēng)物(wù)体(tǐ)的(de)“工(gōng)具(jù)箱(xiāng)”，不(bù)同(tóng)的(de)工(gōng)具(jù)（细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)）负(fù)责(zé)不(bù)同(tóng)的(de)任(rèn)务(wu)。比(bǐ)如(rú)，肌(jī)肉(ròu)细(xì)胞(bāo)负(fù)责(zé)运(yùn)动(dòng)，神(shén)经(jīng)细(xì)胞(bāo)负(fù)责(zé)传(chuán)递(dì)信(xìn)号(hào)。但(dàn)令(lìng)人(rén)好(hǎo)奇(qí)的(de)是(shì)，这(zhè)些(xiē) “工(gōng)具(jù)” 在(zài)进(jìn)化(huà)过(guò)程(chéng)中(zhōng)是(shì)如(rú)何(hé)演(yǎn)变(biàn)的(de)呢(ne)？鱼(yú)类(lèi)的(de)鳍(qí)和(hé)人(rén)类(lèi)的(de)手(shǒu)外(wài)形(xíng)差(chà)异(yì)巨(jù)大(dà)，它(tā)们(men)是(shì)否(fǒu)由(yóu)相(xiāng)似(shì)的(de)细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)演(yǎn)化(huà)而(ér)来(lái)？彼(bǐ)此(cǐ)之(zhī)间(jiān)又(yòu)存(cún)在(zài)怎(zěn)样(yàng)的(de)关系(xì)？也(yě)就(jiù)是(shì)说(shuō)，细(xì)胞(bāo)类(lèi)型(xíng)之(zhī)间(jiān)的(de)关系(xì)能(néng)否(fǒu)揭(jiē)示(shì)生(shēng)物(wù)体(tǐ)从(cóng)简(jiǎn)单(dān)到(dào)复(fù)杂(zá)的(de)进(jìn)化(huà)历(lì)程(chéng)？趋(qū)同(tóng)进(jìn)化（不同物种独立进化出相似结构）是否依赖相同的细胞类型？对这些进化过程中信息流的研究，不仅有助于深入了解进化生物学，还可能为合成生物学提供新思路。如果能够明晰细胞类型的进化关系，或许就能设计出新的细胞类型，甚至创造出全新的生物结构。

更令人惊叹的是，多细胞生物(wù)的发育过程具有很强的可塑性。科学家曾将胚胎的一部分移植到另一个胚胎中，生物体依然能够正常发育。这种抗扰动的稳定性表明，细胞之间的信息流具有高度冗余性和灵活性。只要胚胎的关键信号中心（如胚胎(tāi)的组织者区域）未被破坏，胚胎通常就能(néng)正(zhèng)常(cháng)发(fā)育。深入探究这种信息流的机制，将为人们揭示生命的更多奥秘。

人工智能与细胞信息流：开启未来希望之门

在人工智能和机器学习蓬勃发展的当下，这些技术在理解细胞信息流方面展现出巨大潜力。随着技术不断进步，人们有机会构建模型来捕捉细胞内部和细胞之间的信息流。事实上，人工智能在蛋白质结构预测领域已经取得显著成果，AlphaFold项目就是很好的例证。未来，类似技术或许能帮助人们理解细胞状态的变化，甚至设计出新的细胞类型。

借助人工智能大模型，我们甚至可以将细胞的所有可能转录状态视为一个高维空间，而其中只有一小部分代表了细胞实际可以达到的生物状态。通过训练语言模型，有望学习到这些可达到的细胞状态的“流形”，并利用这些模型设计合成生物学方法，创造出工程细胞状态。

生命的密码，依然等待着破解

自19世纪细胞学说建立以来，人类对细胞的探索从未停止。经历了深入研究基因的“基因世纪”后，如今似乎正迎来聚焦细胞的“细胞世纪”。细胞，不仅是生命的基本单位，也是未来医疗革命的核心。

理解细胞中的信息流，不仅有助于解答生命的基本问题，还可能为医学、合成生物学等领域带来突破性进展。未来十年，随着基因组学、单细胞技术和人工智能持续发展，生物学有望迎来又一次重大革命，而这场革命的关键，或许就隐藏在细胞中的信息流里。

生命的密码，正等待着人们去破解。

（本文审核专家：沈阳(yáng)药(yào)科(kē)大(dà)学(xué)曹(cáo)家(jiā)庆(qìng)副教授）

参考资料

[1] Quake S R （2024）.The cellular dogma. Cell, 187(23):6421-6423.

[2] Temin, H. M., & Mizutani, S. (1970). RNA-dependent DNA polymerase in virions of Rous sarcoma virus. Nature, 226(5252), 1211-1213.

[3] Baltimore, D. (1971). Expression of animal virus genomes. Bacteriological Reviews, 35(3), 235-241.

[4] Allis, C. D., & Jenuwein, T. (2016). The molecular hallmarks of epigenetic control. Nature Reviews Genetics, 17(8), 487-500.

[5] Bartel, D. P. (2004). MicroRNAs: genomics, biogenesis, mechanism, and function. Cell, 116(2), 281-297.

[6] Fiehn, O. (2002). Metabolomics—the link between genotypes and phenotypes. Plant Molecular Biology, 48(1-2), 155-171.

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