合成生物学团队

首席PI：黄卫人、刘宇辰

团队核心骨干：陈巍、宋斐、李志超

　　合成生物学是近年来发展迅猛的新兴前沿交叉学科，被多国认定为战略性、颠覆性技术领域，有望带来继“DNA双螺旋发现”和“人类基因组测序计划”之后的第三次生物技术革命。在医学上人工基因线路通过导入活体细胞或机体，能主动够感知疾病相关信号并通过基本表达或释放治疗性药物，重建内稳态以纠正疾病导致的功能异常；利用CRISPR-Cas9系统构建“与门”基因线路，实现对肿瘤细胞精准特异识别，实现细胞内复杂信号系统与命运的重编程；构建具有高效AAV病毒装载效率和治疗潜力的“CRISPRreader”基因线路、开发高效、安全及装载效高的递送系统等，有望创新实现变革性的疾病治疗。

团队目前在以下方向开展研发工作：

1.基于重塑肿瘤微环境的创新治疗：基于病变细胞及其微环境的系统变化特征，结合人工智能“机器学习”研究，解析疾病进展多层次、多靶点网络，采用工程化设计理念系统性干预病变细胞、重塑疾病微环境，利用基因线路并与底盘细胞系统集成，智能识别细胞内外环境变化，重构底盘细胞命运，使其介导细胞微环境重塑、并改善细胞功能行为，达到高效治疗疾病之目标。

主要目标是个性化肿瘤诊治的系统性靶点体系设计方法。主要成果形式人工智能系统设计改造微环境的关键技术报告及专利。

2.肿瘤精准用药筛选：建立多种肿瘤组织来源的肿瘤类器官培养体系，包括肾癌、膀胱癌、上尿路尿路上皮癌、鼻咽癌、肺癌、肝癌、结肠癌、乳腺癌以及甲状腺癌等。通过形态学比对，多组学分析以及肿瘤标志物检测等鉴定，形成涵盖多癌种的肿瘤类器官培养体系，建设来源于临床样本的活体类器官样本库。在此基础上，将肿瘤类器官培养与芯片自动化技术有机结合，构建自动化芯片控制与培养的肿瘤病人类器官库，形成标准化，自动化和高通量培养的一整套类器官培养技术平台。类器官芯片作为临床治疗前模型，以预测个体对于药物的反应，从而为个体化用药提供有效的建议，为真正实现肿瘤个体化治疗提供技术平台和理论基础。主要目标是构建多癌种肿瘤类器官培养方法及高通量药物筛选芯片。主要成果形式是类器官培养及高通量药物筛选的关键技术报告、专利和产品注册证书。

3.基于人工智能“测试学习”的肿瘤新抗原筛选及应用平台：基于团队自主知识产权的HLA-多肽结合预测算法，结合全外显子测序等组学技术，利用人工智能机器学习筛选肿瘤新抗原、获取新抗原特异TCR信息，再利用自动化高通量生物学大设施构建中国人特异HLA展示细胞库、TCR基因病毒库，研制肿瘤疫苗，开发基于肿瘤新抗原的免疫细胞治疗平台，实现恶性肿瘤的个性化精准治疗。

　　主要目标是基于肿瘤新抗原的肿瘤精准治疗平台的构建；基于人工智能的肿瘤新抗原筛选系统。主要成果形式是肿瘤新抗原筛选系统的关键技术报告、专利和产品注册证书。