定向进化|我国迎来定量合成生物学发展重要契机( 二 ) Synthia|黑箱理论|定量描述|定量

所谓理性设计，就是“可预测性”设计；而要可预测，就必须将规律定量化。建立定量关系、发展定量理论，目前有两种解决思路：一是传统的“定量生物学”的方法，即通过定量表征和数理建模的研究方法，构建知识驱动的“白箱模型”；二是结合自动化产生大数据与机器学习等“人工智能”方法，构建数据驱动的“黑箱模型” 。二者都指向同一目标，即用数理逻辑与定量关系研究自然现象。两者综合，定量生物学是应用数理思维，研究生物系统基本原理，旨在用简单定量关系描述复杂生物过程，进而帮助人们可预测地设计合成生命体；反过来，运用合成生物学自下而上的工程化平台技术，系统产生大量生物学数据，不仅支撑了“黑箱模型”的机器学习，而且可以通过构建合成生物系统，验证定量生物学的“白箱模型” 。当然，如果可以解读人工智能学习得到的理论规律，就能让“黑箱模型白箱化”，还可通过构建合成生物系统，验证定量生物学对生命现象的定量预测，真正解析“涌现”的理论规律。
可见，定量生物学和合成生物学的交叉互补，是在当前发展阶段上，从根本上促进合成生物学学科以及相关工程应用发展的关键核心与历史机遇。当然，迎接这一机遇，也面临着巨大的挑战。为此，我们在这次香山会议上提出“定量合成生物学”的研究方向，希望能集各领域专家学者的智慧，抓住机遇，实现合成生物学的又一次跃迁。
建设整体化定量合成生物学体系
在生物研究中，基于理性设计原理和合成构建技术的“设计—合成—测试—学习”研究循环，往往速度慢、效率低，且高度依赖于昂贵的人力成本。所以，自动化、高通量的设备平台和标准化的实验方法、算法和流程，将是未来的合成生物学不可或缺的一部分。比如，2020年发表在《自然》杂志的“人工智能机器人化学家”就属于此类技术进化的应用典范。
基于此，我们提出，要建设理论(理性设计)、技术(合成能力)、工程(自动化平台)三者相辅相成的合成生物学体系，进而以此推动合成生物学研究由定性、描述性、局部性的研究，向定量、理论化和整体化的变革。
具体而言，首先，要在分子到亚细胞(细胞器)再到细胞的“涌现”层次上发展定量合成生物学，包括定量描述和预测基因回路与细胞行为，发展生命体系定量理解与理性设计的基础理论框架，建立复杂生物系统的设计理论、从头设计原则和数学模型，探索生命体维系运转的基本规律。
其次，要大力发展使能技术，进而提升大片段DNA合成、基因组组装、生物原件功能设计与定向进化、基因回路设计、自动化建模及仿真测试能力。
其三，要建设自动化、高通量的构建平台，发展高通量、数字化、标准化的设计、合成、测试技术体系。
第四，要发展相应的机器学习能力，包括硬件和软件能力，特别要做好数据标准化以及整合交互使用与知识图谱构建的基础性工作。
推动我国合成生物学高质量发展的五条建议
我国在合成生物学领域虽然起步比国际上晚了十多年，但经过近十年来不同学科与领域的专家合作攻关以及国际合作，已奠定了相当好的研究基础。在定量合成生物学香山会议上，20余家单位的40余位专家学者深入探讨合成生物学的科学问题和主要瓶颈并达成多方共识。为推动我国合成生物学高质量发展，强化合成生物技术战略科技力量，进一步构建合成生物学战略布局，我们提出了如下建议：
一是必须充分认识合成生物学对于当今世界国际竞争、国家安全与国内民生的重大战略意义，建议国家对合成生物学增强基础研究投入，并组织多学科交叉合作团队，进行系统的基础理论和核心技术研究攻关。

定向进化|我国迎来定量合成生物学发展重要契机( 二 )

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