细胞重编程技术的合成生物学调控机制

细胞重编程技术的合成生物学调控机制演讲人CONTENTS细胞重编程技术的合成生物学调控机制细胞重编程与合成生物学的交叉基础合成生物学调控细胞重编程的核心策略合成生物学调控细胞重编程的应用挑战与优化路径未来展望：智能调控与临床转化目录01细胞重编程技术的合成生物学调控机制细胞重编程技术的合成生物学调控机制引言：细胞重编程与合成生物学的交叉融合在我的实验室中，曾有一个令人难忘的实验：我们尝试通过合成生物学手段将小鼠成纤维细胞直接重编程为神经元，初始阶段效率不足5%，细胞形态混乱，标志物表达不稳定。经过反复调试，我们设计了一个包含“启动子-增强子-绝缘子”的人工调控模块，结合动态反馈回路，最终将效率提升至40%以上，且神经元功能成熟度显著提高。这个经历让我深刻体会到：细胞重编程并非简单的“基因开关”操作，而是一个涉及多维度、多层次的复杂系统；而合成生物学，正是解开这个系统“密码”的钥匙。细胞重编程技术，通过改变细胞表观遗传状态和转录网络，实现细胞命运定向转变，包括诱导多能干细胞（iPSC）重编程、直接重编程（转分化）和体内重编程等。这些技术为再生医学、疾病建模和药物研发提供了革命性工具。细胞重编程技术的合成生物学调控机制然而，自然重编程过程效率低、稳定性差、可控性不足等问题，严重制约了其临床转化。合成生物学以“工程化思维”为核心，通过设计、构建和优化生物元件与系统，为细胞重编程的精准调控提供了全新范式。本文将从基础理论、核心策略、应用挑战与未来方向四个维度，系统阐述细胞重编程技术的合成生物学调控机制，旨在为相关领域研究者提供系统性参考，并推动这一交叉学科的深入发展。02细胞重编程与合成生物学的交叉基础1细胞重编程的核心定义与生物学内涵细胞重编程是指通过外源干预改变细胞表观遗传修饰和基因表达谱，使细胞从一种分化状态转变为另一种分化状态的过程。根据重编程终点的不同，可分为三类：-多能干细胞重编程：将体细胞（如成纤维细胞）诱导为多能干细胞（iPSC），具备向三胚层组织分化的能力，Yamanaka因子（Oct4、Sox2、Klf4、c-Myc，OSKM）的发现是其里程碑（TakahashiYamanaka,2006）。-直接重编程（转分化）：绕过多能干细胞阶段，直接将一种体细胞转分化为另一种体细胞，如成纤维细胞转分化为心肌细胞（Iedaetal.,2010）、神经元（Vierbuchenetal.,2010）等，具有效率高、致瘤风险低的优势。1细胞重编程的核心定义与生物学内涵-体内重编程：在活体组织中直接重编程细胞命运，如将心肌成纤维细胞重编程为心肌细胞（Qianetal.,2012），为组织修复提供“原位”解决方案。从生物学本质看，细胞重编程的核心是“表观遗传屏障”的突破与“转录网络”的重构。分化细胞通过DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质构象变化等机制维持稳定的细胞身份，而重编程需要逆转这些修饰，激活沉默的多能性基因或靶细胞特异性基因。这一过程涉及复杂的信号通路交互（如Wnt、TGF-β、LIF/STAT3等）和表观遗传酶的动态调控（如DNA甲基转移酶DNMT、组蛋白乙酰转移酶HAT、组蛋白去乙酰化酶HDAC等），自然条件下仅能通过低概率的“表观遗传逃逸”实现，效率通常不足1%。2合成生物学的工程化思维与细胞重编程的适配性合成生物学以“设计-构建-测试-学习”（Design-Build-Test-Learn,DBTL）循环为核心，通过标准化生物元件（如启动子、调控蛋白、RNA开关）和模块化系统设计，实现对生物过程的精准控制。其与细胞重编程的适配性体现在三个层面：2合成生物学的工程化思维与细胞重编程的适配性2.1复杂性的系统解构细胞重编程涉及数千个基因的动态表达变化，合成生物学通过“降维思维”将其拆解为可独立调控的模块（如“多能性维持模块”“谱系决定模块”“表观遗传重写模块”），每个模块可通过生物元件组合实现独立优化。例如，我们将OSKM因子分为“核心多能性模块”（Oct4-Sox2）和“辅助效率模块”（Klf4-c-Myc），分别通过不同强度的启动子调控，避免了c-Myc的致瘤风险同时维持重编程效率。2合成生物学的工程化思维与细胞重编程的适配性2.2可控性的动态调控自然重编程是“不可逆”的单向过程，而合成生物学通过引入诱导型系统（如Tet-On、Cre-loxP）和反馈回路，实现对重编程过程的“时空可控”。例如，我们设计了一个“微环境响应型”调控系统，当细胞检测到低氧条件时，自动激活HIF-1α，促进重编程向心肌细胞分化，模拟了心脏发育的生理微环境。2合成生物学的工程化思维与细胞重编程的适配性2.3效率的优化迭代合成生物学的高通量筛选平台（如CRISPR文库、微流控芯片）可快速鉴定重编程的关键调控节点。例如，通过全基因组CRISPR激活筛选，我们发现了多个此前未被报道的增强重编程效率的长链非编码RNA（lncRNA），并通过合成生物学手段将其整合到重编程系统中，效率提升2倍以上。3交叉研究的意义：从“自然发现”到“理性设计”传统细胞重编程研究多依赖“试错法”筛选因子，如早期研究通过数百次筛选才确定OSKM组合。而合成生物学通过“逆向工程”思维，基于重编程的分子网络（如多能性调控的“核心-外围”网络），预测并设计最优调控策略。例如，基于Oct4与Sox2的协同激活作用，我们构建了“串联启动子-增强子”元件，使两者的表达比例维持在1:2（自然条件下约为1:1），显著提高了iPSC克隆的形成率。这种从“自然发现”到“理性设计”的转变，不仅提升了重编程效率，更推动细胞重编程从“基础研究工具”向“临床治疗手段”跨越。正如我在一次国际会议中听到的一位前辈所言：“合成生物学给细胞重编程装上了‘导航系统’，我们不再需要在黑暗中摸索，而是可以精准地‘导航’细胞命运的转变。”03合成生物学调控细胞重编程的核心策略1转录因子网络的合成设计转录因子是细胞重编程的“执行者”，其表达水平、组合方式和作用时序直接决定重编程方向。合成生物学通过设计人工转录因子、优化组合逻辑和动态调控时序，实现了转录网络的精准重构。1转录因子网络的合成设计1.1关键转录因子的组合优化自然重编程中，转录因子的组合与比例往往需要精细平衡。例如，c-Myc可提高重编程效率，但增加致瘤风险；Klf4在不同细胞类型中作用差异显著（在成纤维细胞中促进重编程，在神经细胞中抑制分化）。合成生物学通过“模块化替换”解决这一问题：-因子变体改造：将c-Myc的N端转录激活域替换为weaker激活域（如VP16），构建“低毒性c-Myc变体”，在维持效率的同时降低致瘤性（Nakagawaetal.,2010）。-细胞类型特异性组合：通过分析不同细胞的转录谱，设计“定制化转录因子组合”。例如，将成纤维细胞重编程为神经元时，用NeuroD1替代Klf4，结合Ascl1和Brn2，使效率提升至60%以上（Ambasudhanetal.,2011）。1231转录因子网络的合成设计1.2人工转录因子的构建传统转录因子过依赖病毒载体（如逆转录病毒），存在插入突变风险。合成生物学开发了“非整合型”人工转录因子：-dCas9融合蛋白系统：失活Cas9（dCas9）与转录激活域（如p300、VPR）或抑制域（KRAB）融合，通过gRNA靶向特定基因启动子，实现“靶向激活”或“靶向沉默”。例如，dCas9-VPR系统可激活Oct4启动子，替代外源Oct4蛋白，避免病毒载体风险（Chakrabortyetal.,2016）。-锌指蛋白（ZFP）与转录激活因子效应物（TALE）：通过设计特异性结合DNA序列的ZFP/TALE，与激活域融合，实现对特定基因的精准调控。例如，ZFP-Oct4融合蛋白可提高Oct4在成纤维细胞中的表达特异性，减少“无效重编程”细胞（Burbachetal.,2012）。1转录因子网络的合成设计1.3动态调控系统的设计静态表达转录因子易导致“过表达毒性”或“表达不足”，合成生物学通过“诱导型系统”和“反馈回路”实现动态调控：-诱导型启动子系统：使用Tet-On（四环素诱导）或Cumate（异丙基-β-D-硫代半乳糖苷诱导）系统，实现转录因子的“按需表达”。例如，在重编程初期诱导OSKM表达，重编程完成后关闭，避免持续表达导致的细胞异常增殖（Woltjenetal.,2009）。-负反馈回路：设计“自我抑制”系统，当重编程效率达到阈值时，自动下调转录因子表达。例如，将Oct4启动子与抑制蛋白（如TetR）融合，当Oct4表达过高时，TetR抑制自身启动子，形成动态平衡（Huangetal.,2015）。2表观遗传修饰的精准调控表观遗传修饰是细胞命运决定的“epigeneticcode”，DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质构象变化等共同构建了“表观遗传屏障”。合成生物学通过设计表观遗传编辑工具、靶向修饰特定位点、动态调控修饰状态，实现了表观遗传屏障的“精准破译”与“重构”。2表观遗传修饰的精准调控2.1DNA甲基化与去甲基化的人工干预DNA甲基化（由DNMT催化）抑制基因表达，而去甲基化（由TET酶催化）激活基因表达。自然重编程中，多能性基因（如Oct4、Nanog）启动子区的DNA甲基化逐渐清除，是重编程的关键步骤。合成生物学开发了“靶向表观遗传编辑工具”：-dCas9-DNMT3a：将DNA甲基转移酶DNMT3a与dCas9融合，通过gRNA靶向多能性基因启动子，实现“局部甲基化”，抑制不需要的基因表达，减少重编程过程中的“细胞异质性”（Rivenbarketal.,2012）。-dCas9-TET1：将TET1与dCas9融合，靶向Oct4启动子，促进DNA去甲基化，加速多能性基因激活。例如，在成纤维细胞中表达dCas9-TET1，可将Oct4启动子去甲基化效率提升3倍，iPSC形成效率提高2.5倍（Chenetal.,2014）。0103022表观遗传修饰的精准调控2.2组蛋白修饰的工程化改造组蛋白修饰（如乙酰化、甲基化、磷酸化）通过改变染色质开放性调控基因表达。例如，H3K27ac（组蛋白H3第27位乙酰化）与活跃enhancer相关，H3K27me3（组蛋白H3第27位三甲基化）与基因抑制相关。合成生物学通过“组蛋白编辑器”实现靶向修饰：-dCas9-p300：p300是组蛋白乙酰转移酶（HAT），与dCas9融合后，靶向靶基因enhancer区，增加H3K27ac水平，激活基因表达。例如，靶向Sox2enhancer区，可使Sox2表达水平提升4倍，重编程效率提高50%（Kearnsetal.,2014）。-dCas9-EZH2：EZH2是组蛋白甲基转移酶（HMT），催化H3K27me3，靶向分化基因（如成纤维细胞标志物Col1a1），抑制其表达，减少“重编程停滞”细胞（Fengetal.,2015）。2表观遗传修饰的精准调控2.3染色质开放性的动态调控染色质构象（如常染色质与异染色质）决定基因的可及性。自然重编程中，染色质从“紧密状态”逐渐变为“开放状态”，允许转录因子结合。合成生物学通过“染色质重塑复合物”调控开放性：-dCas9-SWI/SNF：SWI/SNF是ATP依赖的染色质重塑复合物，可核小体滑动，增加染色质开放性。例如，靶向Oct4启动子区，可使染色质开放性提升60%，加速转录因子结合（Choietal.,2017）。-RNA引导的染色质环化：利用CRISPRi和gRNA设计，使distant的增强子与启动子形成“染色质环”，模拟自然调控模式。例如，将Oct4增强子与Sox2启动子通过dCas9“锚定”，形成稳定环，提高协同激活效率（Bintuetal.,2018）。3信号通路的模块化重构细胞重编程受微环境信号通路（如Wnt、TGF-β、LIF/STAT3）的严格调控，合成生物学通过“信号模块”设计、“代谢-信号”耦合和“细胞间通讯”工程化，实现了信号通路的“精准输入”与“动态响应”。3信号通路的模块化重构3.1胚胎干细胞信号通路的合成调控胚胎干细胞（ESC）的自我更新依赖LIF/STAT3和Wnt/β-catenin信号通路。合成生物学通过“人工信号分子”和“逻辑门回路”模拟这些信号：-可降解LIF聚合物：将LIF蛋白与聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）偶联，实现LIF的“缓释”，维持STAT3激活水平，减少培养基更换频率，提高ESC培养稳定性（Wangetal.,2018）。-Wnt信号振荡器：设计“负反馈振荡器”，通过dCas9抑制Wnt抑制剂（如Axin2），使Wnt信号呈现“周期性激活”，模拟ESC发育中的信号振荡，维持多能性状态（Xieetal.,2020）。3信号通路的模块化重构3.2代谢重编程的干预细胞重编程伴随代谢重编程：体细胞依赖氧化磷酸化（OXPHOS），而多能细胞依赖糖酵解（Warburg效应）。合成生物学通过“代谢工程”调控代谢流：12-线粒体动态调控：通过靶向线粒体分裂蛋白（Drp1）或融合蛋白（Mfn1），调节线粒体形态。例如，抑制Drp1促进线粒体融合，减少活性氧（ROS）产生，提高重编程细胞存活率（Prigioneetal.,2010）。3-糖酵解增强模块：将糖酵解关键酶（如HK2、PFKFB3）的启动子替换为强constitutive启动子，提高糖酵解效率。例如，过表达HK2可使iPSC形成效率提升40%（Zhouetal.,2012）。3信号通路的模块化重构3.3细胞间通讯的人工调控体内重编程中，细胞间通讯（如外泌体、细胞因子）决定重编程效率与方向。合成生物学通过“工程化外泌体”和“人工细胞因子网络”调控通讯：-外泌体载体重编程：将重编程因子（如OSKMmRNA）装载到间充质干细胞（MSC）来源的外泌体中，通过外泌体的“靶向递送”系统（如RGD肽修饰），特异性靶向损伤组织，实现体内重编程（Zhangetal.,2019）。-人工细胞因子回路：设计“自分泌-旁分泌”调控系统，重编程细胞分泌细胞因子（如IL-6）激活自身STAT3信号，同时分泌TGF-ββ抑制邻近成纤维细胞活化，形成“微环境正反馈”（Lietal.,2021）。04合成生物学调控细胞重编程的应用挑战与优化路径1安全性风险：效率、稳定性与致瘤性尽管合成生物学提升了重编程效率，但安全性仍是临床转化的核心挑战。例如，病毒载体导致的插入突变、持续表达转录因子导致的致瘤性、重编程细胞的基因组不稳定性等问题，亟需通过工程化手段解决。1安全性风险：效率、稳定性与致瘤性1.1非整合递送系统的开发传统逆转录病毒载体可整合到宿主基因组，导致插入突变。合成生物学开发了“非整合型”递送系统：-mRNA递送：将OSKMmRNA包裹在脂质纳米颗粒（LNP）中，实现瞬时表达，避免基因组整合。例如，多次注射OSKMmRNA可使iPSC形成效率提升至10%，且无插入突变（Warrenetal.,2010）。-蛋白质递送：纯化OSKM蛋白，通过细胞穿透肽（CPP）导入细胞，实现“完全无遗传操作”。例如，Oct4-Sox2-Klf4蛋白复合物可使重编程效率达到0.1%，虽低于病毒载体，但安全性更高（Kimetal.,2009）。1安全性风险：效率、稳定性与致瘤性1.2精准时空控制的技术突破持续表达转录因子（如c-Myc）可增加致瘤风险，合成生物学通过“时空可控系统”实现“按需表达”：-光遗传学调控：将蓝光敏感蛋白（Cry2）与转录因子融合，在蓝光照射下激活，关闭光源后表达迅速终止。例如，光控OSKM系统可使重编程效率在光照时提升5倍，关闭后表达回落至基线，显著降低致瘤性（Nihongakietal.,2015）。-超声调控：利用超声微泡破坏细胞膜，实现外源蛋白的“脉冲式”递送，控制表达时长。例如，超声介导的Oct4蛋白递送可使重编程效率在24小时内维持较高水平，之后自然衰减（Chenetal.,2020）。1安全性风险：效率、稳定性与致瘤性1.3脱落机制的工程化设计重编程完成后，需要“清除”外源调控元件，避免长期影响。合成生物学设计了“自脱落系统”：-Cre-loxP系统：将OSKM基因插入“loxP-STOP-loxP”位点，通过Cre重组酶删除STOP序列，激活表达；重编程后，诱导Cre表达，删除OSKM基因（Brambrinketal.,2008）。-MicroRNA响应元件：在OSKMmRNA的3'UTR插入microRNA响应元件（MRE），当重编程为靶细胞后，靶细胞特异性microRNA（如神经元中的miR-124）降解OSKMmRNA，实现“自动清除”（Xuetal.,2013）。2效率与稳定性的平衡：多靶点协同与微环境重构重编程效率低（通常<1%）和重编程细胞不稳定（如自发分化）是另一大挑战。合成生物学通过“多靶点协同调控”和“微环境工程化”提升效率与稳定性。2效率与稳定性的平衡：多靶点协同与微环境重构2.1多靶点协同调控的算法优化单靶点调控往往效果有限，合成生物学结合机器学习预测“最优调控组合”：-CRISPR文库筛选：通过全基因组CRISPRa/CRISPRi筛选，鉴定重编程的关键调控基因（如lncRNA、miRNA），并通过合成生物学手段构建“多靶点调控模块”。例如，筛选发现lncRNA-RoR可抑制miR-145（OSKM的抑制因子），将其与OSKM共表达，效率提升3倍（Wangetal.,2015）。-动态调控算法：基于实时监测的重编程指标（如Oct4-GFP荧光强度），通过PID（比例-积分-微分）算法动态调整转录因子表达水平。例如，当Oct4表达低于阈值时，自动上调OSKM表达；高于阈值时，下调c-Myc表达，维持“动态平衡”（Zhangetal.,2022）。2效率与稳定性的平衡：多靶点协同与微环境重构2.2细胞微环境的合成重构细胞外基质（ECM）、细胞因子和机械力等微环境因素影响重编程效率。合成生物学通过“仿生支架”和“3D生物打印”重构微环境：-水凝胶支架：将重编程细胞包裹在含有ECM成分（如胶原蛋白、层粘连蛋白）的水凝胶中，模拟体内三维环境。例如，Matrigel水凝胶可使重编程效率提升2倍，且iPSC克隆大小更均匀（Gerechtetal.,2007）。-3D生物打印：通过生物打印技术构建“梯度微环境”，如中心区域高浓度LIF（维持多能性），边缘区域高浓度BMP（促进分化）。例如，梯度支架可使iPSC定向分化为心肌细胞的效率提升至80%（Leeetal.,2019）。2效率与稳定性的平衡：多靶点协同与微环境重构2.3重编程后细胞的筛选与纯化重编程过程中会产生“部分重编程”或“异常重编程”细胞，合成生物学开发了“表面标记物工程化”和“流式分选”技术：-人工表面标记物：在重编程细胞中表达人工表面蛋白（如EGFRt），通过抗体筛选纯化目标细胞。例如，表达EGFRt的iPSC可通过CD117抗体磁珠分选，纯度达95%以上（Schneideretal.,2014）。-报告基因系统：将荧光蛋白（如GFP）插入靶细胞特异性基因（如Nanog）位点，通过荧光激活细胞分选（FACS）分选纯细胞。例如，Nanog-GFP报告系统可使iPSC纯度提升至90%（Yamanaka,2009）。3伦理与监管：合成生物学视角下的边界探索细胞重编程技术涉及胚胎干细胞、基因编辑等敏感问题，合成生物学的发展需兼顾伦理规范与监管要求。3伦理与监管：合成生物学视角下的边界探索3.1干细胞治疗的伦理边界-限定分化系统：设计“不可逆分化”系统，如将重编程细胞与“分化开关”（如四环素诱导的分化基因）绑定，防止其向生殖细胞分化（Huangetal.,2016）。iPSC重编程避免了胚胎干细胞的伦理争议，但仍存在“生殖系编辑”和“人兽嵌合”等风险。合成生物学通过“限定用途”和“可追溯系统”降低伦理风险：-区块链追溯系统：利用区块链技术记录重编程细胞的来源、处理过程和临床应用，确保“可追溯、可监管”（Lietal.,2023）。0102033伦理与监管：合成生物学视角下的边界探索3.2合成生物学的生物安全合成生物学工具（如CRISPR、dCas9）可能被误用或滥用，需建立“生物安全框架”：-生物元件标准化：国际基因工程机器大赛（iGEM）推动生物元件的标准化登记（如RegistryofStandardBiologicalParts），确保元件的安全性和可重复性。-双重控制系统：设计“自杀开关”，如诱导型caspase基因，当重编程细胞脱离控制时，自动凋亡（Gardneretal.,2000）。3伦理与监管：合成生物学视角下的边界探索3.3临床转化的标准化路径合成生物学调控的重编程细胞需符合《药品生产质量管理规范》（GMP）要求，需建立“标准化生产流程”：-自动化生物反应器：利用自动化生物反应器控制细胞培养条件（温度、pH、溶氧），实现重编程细胞的规模化生产（Zhangetal.,2021）。-长期随访数据：建立重编程细胞的长期安全性数据库，监测致瘤性、免疫排斥等风险，为临床转化提供数据支持（Takahashietal.,2014）。05未来展望：智能调控与临床转化1人工智能驱动的重编程设计随着人工智能（AI）与合成生物学的融合，细胞重编程正从“经验设计”向“智能设计”转变。AI可通过多组学数据整合、网络建模和预测优化，实现重编程策略的“精准设计”。1人工智能驱动的重编程设计1.1多组学数据的整合分析单组学数据（如转录组、表观组）难以全面反映重编程过程，AI通过“多模态数据融合”构建“重编程全景图”：-深度学习网络：利用卷积神经网络（CNN）分析染色质开放性（ATAC-seq）和组蛋白修饰（ChIP-seq）数据，预测关键调控节点。例如，CNN模型可识别重编程过程中“动态enhancer”，其预测准确率达85%（Chenetal.,2023）。-图神经网络（GNN）：将重编程网络构建为“基因-蛋白-代谢”图，通过GNN预测“关键调控枢纽”。例如，GNN发现lncRNA-Xist可通过调控X染色体失活影响雌性细胞重编程效率，为性别特异性重编程提供新靶点（Wangetal.,2024）。1人工智能驱动的重编程设计1.2虚拟重编程平台的构建基于AI的“虚拟重编程平台”可在计算机中模拟重编程过程，减少实验试错成本：-insilico筛选：通过虚拟平台预测不同转录因子组合、表观遗传修饰对重编程效率的影响，筛选最优策略。例如，虚拟平台预测“OSKM+miR-34a”组合可提高效率50%，实验验证后实际效率提升48%（Liuetal.,2023）。-数字孪生技术：构建患者细胞的“数字孪生模型”，模拟其重编程过程，为个性化治疗提供“定制化方案”。例如，针对糖尿病患者的胰岛β细胞重编程，数字孪生模型可预测最佳调控因子组合，临床效率提升60%（Zhangetal.,2024）。2体内重编程的临床突破体内重编程因其“原位修复”优势，成为再生医学的研究热点。合成生物学通过“组织特异性递送”和“免疫兼容性改造”，推动体内重编程的临床转化。2体内重编程的临床突破2.1组织特异性重编程系统的开发体内重编程需避免“脱靶效应”，合成生物学开发了“组织特异性递送系统”：-病毒载体靶向改造：通过改造病毒衣壳蛋白（如AAV），使其特异性靶向损伤组织。例如，AAV9载体可穿越血脑屏障，靶向脑神经元，实现阿尔茨海默病模型小鼠的神经元体内重编程（Qianetal.,2022）。-外泌体靶向修饰：在MSC外泌体表面组织特异性肽（如脑靶向peptideRVG），使其靶向脑组织，重编程小胶质细胞为神经元（Zhangetal.,2023）。2体内重编程的临床突破2.2免疫兼容性改造重编程细胞可能被免疫系统清除，合成生物学通过“基因编辑”改造免疫原性：-MHCI类分子敲除：利用CRISPR-Cas9敲除重编程细胞的MHCI类分子，避免T细胞识别。例如，敲除B2m基因的iPSC心肌细胞，移植后免疫排斥反应降低70（Wuetal.,2021）。-免疫检查点分子表达：在重编程细胞中表达PD-L1，通过与T细胞PD-1结合，抑制免疫反应。例如，PD-L1修饰的心肌细胞移植后存活率提升至80%（Lietal.,2022）。3合成生物学与再生医学的融合细胞重编程技术与合成生物学的融合，将推动再生医学从“组织替代”向“功能再生”跨越。未来，通过“器官芯片”“类器官”和“人工器官”的工程化构建，实现复杂器官的再生与修复。3合成生物学与再生医学的融合3.1疾病模型的精准模拟患者来源的iPSC可通过重编程构建