课题组工作丨Adv. Sci.丨基于核酸计算的分子电路用于基因型-表型的自动化解读

遗传标志物在疾病的发生发展全过程中提供了诊断、预后和治疗等多方面的丰富信息，根据遗传变异的检查结果评估个体表型特征或患病风险不仅能提高原发病的预防效益，也有助于精准诊断和指导个体化用药决策。然而疾病的发生往往是若干个遗传变异的微小效应共同作用的结果，单位点遗传变异所产生的表型效应是很微小的，且不同位点的效应各不相同。因此需要结合多个位点基因检测结果进行综合分析，而该过程高度依赖于数据处理软件和专业分析，缺乏简单易用且低成本的分析工具将多位点遗传变异解读为表现型或直接执行的医疗决策。

近日，谭蔚泓院士、韩达教授团队在《Advanced Science》杂志在线发表了题为“Unlocking Genetic Profiles with a Programmable DNA-Powered Decoding Circuit”的工作。该研究利用DNA分子计算系统强大的多输入信息并行运算能力，在基因组输入样本中直接执行多重遗传变异信息的准确计算分析，通过输出荧光信号以指示输入样本所对应的表型类型。所用探针成本低廉、制备步骤简单，在恒温条件下就可快速反应，易于操作，能够满足基因变异检测和解读在临床上的智能、快速、便捷式分析需求。

在这项研究中，作者将耐热连接酶在高温条件下的等位基因特异性识别能力与DNA链置换反应的动力学精细调控相结合，开发了一种基于耐热连接酶的多位点生物信息识别和放大转换技术（图1）。通过合理设计寡核苷酸探针，在保证准确度、适用性和通量的同时，能够将复杂生物样本中低浓度的遗传标志物信息稳定、高效的无偏放大并转换为高浓度的特异产物，并充分保留标志物原始水平并以单链DNA形式输出，便于执行下游DNA分子计算，解决了从异质性较大的复杂生物样本中准确提取出所需靶标生物信息的问题，提高核酸计算分析技术的灵敏度。

随后通过精细调控链置换反应动力学，构建了分子水平上的加权和运算模块，以此作为基本运算单元，结合耐热连接酶对多重遗传变异信息的识别和转换能力和DNA分子固有的大规模并行运算特性，成功实现了对样品中多个遗传标志物的加权运算。通过对不同计算元件的并行或级联组合，在分子水平上灵活构建了适用于多种遗传信息诊断分析场景的DNA分子电路，并在30例人类基因组DNA样本中验证了DNA分子电路在药物代谢表型分析中的出色计算性能。以个体化用药和疾病风险评估为切入点，利用各个运算单元的高度模块化、可编程、可级联特性，还探究了DNA分子电路在不同应用场景下的灵活改造和调控能力，提供了电路设计通用框架，实现了将复杂遗传信息转换为可直接执行的医疗决策或提示个体患病风险的运算功能（图2），展示了核酸计算驱动的分子电路在智能化医学诊断应用中的潜力。

综上，本文以遗传序列变异信息为抓手，借助DNA耐热连接酶介导的无偏放大和信息转换技术，成功赋予了DNA计算体系在具有强异质性的生物样本中精确识别并联合处理核酸靶标信息的能力，构建了能分析生物样本中所蕴含的复杂遗传变异信息并通过预设运算程序直接输出分析结果的DNA分子电路。结合DNA运算的模块化和可级联特性，成功构建了适用于个体化用药和疾病风险预测等场景下的具备复杂信息处理能力的分子计算电路，拓展了DNA计算平台的生物信息处理能力，有望为重大疾病的诊断和监护提供理论基础和技术平台。