导读:清华大学李雪明课题组的研究,就是要提高电子显微镜的分辨率,致力于冷冻电子显微学技术研发,从生物显微图像中更好地重构其结构,不断提高这双眼的观察能力,把它炼成“火眼金睛”,让我们能够“看”清更微小的结构。
从本科四年级开始,李雪明就投身于电子显微学研究,从此一发不可收拾。从基础材料和功能材料,再到如今的生物大分子,他十多年来一直致力于用更先进的技术,让我们看清微观世界的精妙结构,那里曾是人类认知世界中可望而不可及的模糊地带。
走进李雪明位于清华大学生物新馆的办公室,巨大的书柜就映入眼帘,生物、物理等多个学科的专业书籍井然有序地排列其中;办公桌上,几台计算机显示屏占去了不少空间——小小的屋子充满了忙碌的气息,这就是这位青年科学家的科学领地。他向《赛先生》讲述了他和电子显微学的故事:关于技术的力量,关于不同学科间的张力,关于结构生物学的未来̷̷
选择电子显微学:你是我的眼
相较于X光衍射技术等其他解析微观物质结构的技术,电子显微学的一大优势就是直观,它能够赋予科学家一双“细致入微”的眼,可以用来直接“看清”微观世界:电子束照射在样品上,经过成像,我们能直接获取物质细微结构的图像。清华大学李雪明课题组的研究,就是要提高电子显微镜的分辨率,致力于冷冻电子显微学技术研发,从生物显微图像中更好地重构其结构,不断提高这双眼的观察能力,把它炼成“火眼金睛”,让我们能够“看”清更微小的结构。
图1. 冷冻电镜照片和从中得到的密度图(density map)
(图片来源:Xueming Li, etc., Electron counting and beam-induced motion correction enable near atomic resolution single particle cryoEM, Nature Methods, 10, 584-590, 2013.)
李雪明的电镜之旅始于材料科学,在这个较为成熟的领域,电子显微学的分辨率一般很容易能达到2埃以上。李雪明当时的工作就是通过利用电子光学的原理,结合图像处理的手段,把分辨率推得更高,达到1埃以上。
然而,任何学科的发展都有其周期性。在学科的快速发展期,新技术层出不迭,重大突破性成果让人应接不暇;而快速发展期之后,平台期到来,科学研究会进入一个瓶颈,突破性成果较难得到——用电子显微学的方法研究材料科学就处于这样的平台期阶段。李雪明说:“在博士研究后期,我开始思考自己将来的科研发展方向。我希望能够做一些更富于挑战性的研究。”
相比之下,用电子显微学研究生命科学问题是一个较小的分支,远较材料科学稚嫩,却蕴含着更多的挑战和机遇。早在上世纪八九十年代,李雪明的导师、中科院物理所李方华院士就想把电镜技术应用到生物学研究,但由于生物学研究成本较高,当时条件不允许,再加上物理所当时缺乏研究生物学问题的科学氛围,李方华院士的想法遇到了很大的阻力。尽管如此,李方华为李雪明打开了一扇窗,让他看到了进入结构生物学研究领域的可能。
机缘巧合,加州大学旧金山分校程亦凡教授的一次学术报告,给李雪明的科学之旅带来了很大的启示。他注意到,电子显微学在结构生物学中的分辨率在当时最高只能达到5至6埃,但在材料学中达到2埃的分辨率已经是轻而易举的事情。他很快就意识到电子显微学在生物学领域的发展潜力:“生物电镜的分辨率还可以进一步提高,这也是当时促使我转行的很大的驱动力。”
利用电镜从事材料科学和生命科学的研究,最基本的技术很相似,但实验手段、分析考虑问题和分析数据的方式非常不同。生物样品有自己的特点,样品处理的过程中要考虑到辐照损伤、低衬度等问题,这些都限制着分辨率的提高。李雪明逐渐在这个新的领域中找到了节奏,一系列成果也接踵而至。譬如,他的一项技术突破曾被列入《自然方法》(Nature Methods)杂志的2013年年度方法(图2)。
图2. 李雪明的新技术被选为《自然方法》年度方法的报道
这项技术充分验证和利用了电子计数探测器捕捉电子束信号的高精度和低噪音,结合巧妙的图像处理方法,李雪明和他的同事一起矫正了电子束照射样品造成的图像漂移和抖动,实现了相机的“防抖”,大幅改善了图像分辨率。运用这项技术,他们成功得到了分子量较小、对称性更低、也更难解析的蛋白结构,将单颗粒冷冻电镜的分辨率推向原子分辨率水平。
今年,课题组又有两篇论文即将发表。我们怎样看到这个世界,怎样嗅到千万种气味?视觉和嗅觉信号如何转换为电信号?这离不开我们体内一种叫做CNG的离子通道,它的开闭由信号分子cAMP控制。有趣的是,CNG通道的结构与电压门控的离子通道非常相似,却不像后者那样由电压的变化控制。李雪明与哥伦比亚大学的杨建教授合作,用单颗粒冷冻电镜技术解析了CNG通道和cAMP配体结合时的结构,试图解释离子通道独特性质背后的基本机制。
在另一篇论文中,李雪明课题组解析了一种细菌外膜分泌孔道的结构,它能转运细菌合成的大分子毒素。李雪明说:“我们想由这个分子建立研究体系,支持后续的技术研发。”现有的技术需要将膜蛋白从原来的生物膜环境上剥离下来,才能看清它们的庐山真面目,但这样粗暴的手段会破坏较大的复合体,还可能会改变蛋白的构象。如果能跳过这个步骤,直接采集天然生物膜环境下的蛋白质复合体结构信息,我们对大分子结构的理解势必会得到很大的推进。李雪明说:“我们希望从分泌孔道系统入手,让电镜炼就一双火眼金睛,有朝一日无需提纯蛋白,就可以看清细胞膜上的蛋白结构。最新要发表的工作就是万里长征的第一步。”
电镜自动化技术:解放结构生物学家的双手
生命世界纷繁而广阔,需要解析的生物大分子结构数不胜数。不仅如此,就像我们可以从一个简单的单词扩展出若干复杂词汇一样,一个结构也会延伸出若干个相关的结构,同时还会涉及和其他分子之间的种种相互作用,从而引起相应的结构变化,花样翻新,这些都对结构解析能力提出了更高的要求。以一个人一年能解析两个生物大分子结构估计,如果完全靠人力解析,时间周期将过长,因此我们需要用自动化技术应对这些挑战。
李雪明说,一方面,自动化能够完全把人解放出来,自主地运行并完成结构解析任务;另一方面,也能利用大规模的集群运算,快速而高效地解析结构。最重要的是,自动化能够让生物学家无需为学习电镜使用、样品制备、图像处理而分散精力,把更多的精力集中到解决真正的生物问题上。
图3. 电子显微镜
那么,如何把之前只有人才能完成的任务交给机器?在实验操作过程中,人相较机器有哪些优势?复杂的生物研究材料总会存在一定差异,需要用人凭借经验来判断这些差异,修正实验操作。即使按照同样的实验方案(protocol)操作,有时也难以保证每次生化实验都能成功,譬如有的实验室提纯蛋白质的能力很强,别的实验室用同样的实验方案却依然难以复制前者的成功经历。李雪明说,我们面临的挑战就是将人的经验转化为机器的量化语言。首先,要有精确的测量手段,为下一步的判断提供可靠的数据;第二,要有量化的评估指标,可以不依赖人,而由机器来决定下一步选择怎样的实验方案。人工智能的一些技术,如深度学习,或许可以帮助机器进行决策。
李雪明对电镜自动化技术的发展比较乐观,他说:“现在,具体的模块的技术已经相对成熟了,几年之内应当能实现较高程度的自动化。”他认为,随着样品制备、数据采集等技术的进步,结构解析的效率也会进一步提高。在不远的将来,一台电镜一天也许就可以解好几个生物大分子结构,而一所学校一年可以解成百上千的结构。各个学校共同合作,会使结构生物学领域有突飞猛进的进步。
技术性研究需要更多支持
用电子显微学解析生物大分子结构,需要很高的采购和维护成本,这势必涉及学术界内外多方面的合作。清华结构生物学高精尖中心是一个很好的平台,它的成立,有包括北京市政府乃至国家层面的支持。“这样一件事在清华发生,是非常难得,也非常鼓舞人心的。”李雪明高兴地说。
不过,李雪明也从一名科学家的角度提出了建议与展望。他认为,国家的支持重点需要从单纯提供经费向支持人才的发展转变,同时,技术研究的体量和投入其实不应小于应用研究。技术的覆盖面很广,它可以是软件、硬件或是一种想法,是基础性的工具,并支持应用研究的进行。李雪明认为,国内对技术创新的重视程度和支持力度还很不够,经费经常十分紧张,一定程度上造成尖端技术的发展较为缓慢。
技术性研究的一大特点就是“慢”。李雪明说,研发一个新方法可能需要五年、十年,而且还很难发表在高影响因子的期刊上,在当前以高影响因子论文发表为导向的考核制度下,技术型研究的生存较为困难,而巨大的考核压力又会进一步导致人才流失。不仅如此,周边科研技术环境的配套与否也是一大限制因素。交叉学科的研究需要企业的技术支持,在美国硅谷附近做研究时,他能够较为便捷地买到需要的产品和技术,譬如特殊的相机;而国内的公司规模普遍较小,水平也有所欠缺,客观上还存在一定差距。
科学需要不同领域的对话与融合
李雪明谈到了生物学研究的两种视角:一部分科学家关注最基础的结构细节;另一部分则从更大的尺度、更系统的角度看问题,不是很关心具体的结构。然而,“两派”很长时间里都有些互相看不起对方。有人认为结构生物学是“马后炮”,只是在前人已经把功能研究清楚了之后锦上添花,却罕有在阐明功能之前得到结构、再由结构解释功能的。李雪明说:“我相信,我们对生命的理解最终还是需要到达最根本的层次,即原子结构,因为是原子结构决定了蛋白质或复合物的功能。尤其是与药物、与疾病相关的研究,我们需要精准地知道生命体中发生了什么,这种‘精准’也是未来的趋势。”具体的相互作用细节需要运用系统的视角将它们串在一起,而与此同时,为了研究更大的体系,我们需要了解其中所涉及的每一步具体是如何发生的,如此循环往复。只有通过两个节点间的不断反馈,通过不同研究视角间的对话,生命科学才能求得进步。
不仅在生命科学内部,生命科学也需要和其他学科之间的对话。许多生物学研究员都不是生物学出身,而是由物理、计算机等方向“半路出家”,李雪明认为这是一个很正常的现象:任何一个学科都应吸纳一部分其他背景的学者,这样才能产生新的思路。与生物学家有了很多接触,真正了解做生物研究需要什么之后,他们能利用自己擅长的领域的技术解决问题。由物理转战生物,李雪明发现自己能做许多别人做不了的事,如编程、理解实验设备和物理过程,这是他的优势,对他个人来说也是很大的鼓励。
虽然不同学科的科学研究,从某种意义上来说是相通的,但来自不同背景的科研工作者在思维方式上存在一些差别。李雪明谈到一个有趣的细节:去听报告时,生物专业的学生喜欢记笔记,而物理专业的学生经常空着手就去了。这也许是因为生命科学研究的很多重大突破往往需要科学家对细节的关注和把握,而物理这门学科较少依赖具体的实验方案,而更依赖对研究对象的理解和“想象”。不过在他看来,这种区别是阶段性的,“到了更高的层面,无论是生物学家还是物理学家,对研究应怎样进行的判断和把握没有太大的差别,二者的思维方式得到了某种统一。”
来源于:柯雨曦 赛先生
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