使用一個新的機器人平臺，研究人員可以同時跟蹤數百個微生物種群，因為它們正在進化新的蛋白質或其他分子。自然進化是一個緩慢的過程，它依賴於基因突變的逐步積累。近年來，科學家們已經找到了在小範圍內加速這一過程的方法，使他們能夠在實驗室中快速創造新的蛋白質和其他分子。
一個新的機器人平臺可以將定向進化的速度提高100倍以上，並允許同時監測數百個進化中的種群。這項工作是由麻省理工學院媒體實驗室的Kevin Esvelt及其同事領導的
這種被廣泛使用的技術，即定向進化，已經產生了治療癌症和其他疾病的新抗體，用於生物燃料生產的酶，以及用於磁共振成像（MRI）的成像劑。
麻省理工學院的研究人員現在已經開發出一個機器人平臺，可以並行進行100倍的定向進化實驗，讓更多的人群有機會提出解決方案，同時實時監測其進展。除了幫助研究人員更迅速地開發新的分子，這項技術還可以用來模擬自然進化，並回答關於它如何工作的基本問題。
"傳統上，定向進化更像是一門藝術，而不是一門科學，更不是一門工程學科。"麻省理工學院媒體實驗室的助理教授、這項新研究的資深作者凱文-埃斯維爾特（Kevin Esvelt）說："在你能夠系統地探索不同的排列組合並觀察其結果之前，這仍然是事實。"
麻省理工學院研究生Erika DeBenedictis和博士後Emma Chory是該論文的主要作者，該論文今天發表在《自然方法》上。
定向進化透過加快新的突變的積累和選擇而發揮作用。例如，如果科學家想創造一種能與癌症蛋白結合的抗體，他們將從一個由數億個酵母細胞或其他微生物組成的試管開始，這些細胞已被設計為在其表面表達哺乳動物的抗體。這些細胞將被暴露在研究人員希望抗體結合的癌症蛋白上，研究人員將挑選出那些結合效果最好的細胞。然後，科學家們將在抗體序列中引入隨機突變，再次篩選這些新的蛋白質。這個過程可以重複很多次，直到出現最佳候選者。
大約10年前，作為哈佛大學的一名研究生，Esvelt開發了一種加速定向進化的方法。這種方法利用噬菌體（感染細菌的病毒）來幫助蛋白質更快地朝著理想的功能進化。研究人員希望最佳化的基因與噬菌體生存所需的基因相聯絡，病毒之間相互競爭，以最佳化蛋白質。選擇過程是連續進行的，將每一輪突變縮短到噬菌體的壽命（大約20分鐘），並且可以重複許多次，不需要人類干預。
使用這種被稱為噬菌體輔助連續進化（PACE）的方法，定向進化可以比傳統定向進化實驗快10億倍。然而，進化往往不能得出解決方案，需要研究人員猜測哪一組新的條件會做得更好。
新的《自然方法》論文中描述的技術，研究人員將其命名為噬菌體和機器人輔助的近連續進化（PRANCE），可以使用不同的條件，平行進化100倍的種群。
在新的PRANCE系統中，噬菌體種群（只能感染特定菌株）在96孔板的孔中生長，而不是在單個生物反應器中生長。這使得更多的進化軌跡可以同時發生。每個病毒群體在經歷進化過程時都由一個機器人監控。當病毒成功生成所需的蛋白質時，它會產生一種機器人可以檢測到的熒光蛋白。
DeBenedictis說："機器人可以透過測量這個讀數來照看這個病毒群體，這使它能夠看到這些病毒是否表現良好，或者它們是否真的在掙扎，需要做一些事情來幫助它們。"
如果病毒在掙扎著生存，意味著目標蛋白沒有以理想的方式進化，機器人可以幫助它們免於滅絕，用不同的菌種替換它們正在感染的細菌，使病毒更容易複製。這可以防止種群滅絕，這是許多定向進化實驗失敗的一個原因。
"我們可以實時調整這些進化，直接響應這些進化的發生情況，"Chory說。"我們可以知道一個實驗何時成功，我們可以改變環境，這給了我們更多的嘗試機會，這從生物工程的角度和基礎科學的角度來看都是很好的。"
新穎的分子
在這項研究中，研究人員利用他們的新平臺設計了一種分子，使病毒能夠以一種新的方式對其基因進行編碼。所有生物體的遺傳密碼規定，三個DNA鹼基對指定一個氨基酸。然而，麻省理工學院的團隊能夠進化出幾個病毒轉移RNA（tRNA）分子，這些分子讀取四個DNA鹼基對而不是三個。
在另一個實驗中，他們進化出一種分子，使病毒能夠將一種合成氨基酸納入它們製造的蛋白質中。所有的病毒和活細胞都使用相同的20種自然發生的氨基酸來構建它們的蛋白質，但是麻省理工學院的團隊能夠生成一種酶，能夠納入一種額外的氨基酸，稱為Boc-lysine。
研究人員現在正在使用PRANCE來嘗試製造新型的小分子藥物。研究人員說，這種大規模定向進化的其他可能應用包括嘗試進化出能更有效地降解塑膠的酶，或能編輯表觀基因組的分子，類似於CRISPR能編輯基因組的方式。
有了這個系統，科學家還可以更好地瞭解導致特定進化結果的逐步過程。因為他們可以平行研究如此多的種群，他們可以調整突變率、原始種群的大小和環境條件等因素，然後分析這些變化如何影響結果。這種型別的大規模受控實驗可以使他們有可能回答關於進化如何自然發生的基本問題。
Chory說："我們的系統使我們能夠實際進行這些進化，對系統中發生的事情有更多的瞭解。我們可以瞭解到進化的歷史，而不僅僅是終點。"
