ที่มา | มติชนสุดสัปดาห์ ฉบับวันที่ 17 - 23 มกราคม 2568 |
---|---|
คอลัมน์ | Biology Beyond Nature |
ผู้เขียน | ภาคภูมิ ทรัพย์สุนทร |
เผยแพร่ |
Biology Beyond Nature | ภาคภูมิ ทรัพย์สุนทร
จากพีระมิดถึงดีเอ็นเอ
: ว่าด้วยมาตรฐานกับงานวิศวกรรมสิ่งมีชีวิต (8)
Jason Kelly นักศึกษาปริญญาเอกในทีมของ Drew Endy ในขณะนั้นริเริ่มโครงการพัฒนาวิธีวัดมาตรฐานความแรง promoter โดยตั้งต้นจากคอลเล็กชั่น promoter ที่อยู่ใน The Registry of Standard Biological Parts ของ iGEM ที่เราอ่านกันไปในตอนก่อน
ตามทฤษฎีแล้ว promoter เดียวกันก็ควรจะวัดได้ระดับความแรงใกล้เคียงกันไม่ว่าจะวัดโดยใคร ที่ไหน ด้วยวิธีการใด แต่ผลปรากฏว่าระดับการแสดงออกที่วัดได้จริงแปรผันไปหลายเท่าตามปัจจัยแวดล้อมต่างๆ อย่างอุปกรณ์การวัด ชนิดเซลล์ ยาปฏิชีวนะที่ใช้ ฯลฯ
นั่นแปลว่าแม้แต่ชิ้นส่วนดีเอ็นเอที่เรียบง่ายที่สุดเรายังวัดมาตรฐานเอาแน่เอาไม่ได้เลย การจะประกอบวงจรยีนที่ซับซ้อนกว่านี้ให้รอบเดียวใช้ได้แบบต่อวงจรไฟฟ้าคงไหวแน่
ข่าวดีในข่าวร้ายคือ Kelly ค้นพบวิธีการง่ายๆ ที่จะเพิ่มคุณภาพการวัด หลักการคือมี promoter อีกตัวเป็นตัวอ้างอิง (reference promoter) ที่ต้องใส่เข้าไปในเซลล์พร้อมกับ promoter ตัวที่เราสนใจจะวัดค่าความแรง promoter ตัวอ้างอิงและตัวเป้าหมายต่อกับยีนผลิตโปรตีนเรืองแสงคนละตัวกัน เช่น ตัวหนึ่งสีแดง อีกตัวสีเขียว จากนั้นเราก็รายงานความแรงของ promoter เป้าหมายเป็นสัดส่วนความสว่างของแสงแดงกับแสงเขียว
การวัดความแรงของการทำงานของ promoter แบบสัมพันธ์ (relative expression unit) ได้ผลแน่นอนขึ้นกว่าเดิมมาก Kelly แจกจ่ายชุด promoter ให้สมาชิกในเครือข่าย iGEM ไปลองวัดระดับความแรงแบบสัมพันธ์นี้และก็พบว่าได้ผลออกมาใกล้เคียงกันระหว่างแต่ละทีม
นั่นแปลว่าด้วยมาตรฐานการวัดแบบนี้จะทำให้ชิ้นผลงานดีเอ็นเอจากต่างทีมสามารถเอามาใช้ต่อประกอบกันได้มากขึ้น

Cr. ณฤภรณ์ โสดา
งานวิจัยอีกหลายชิ้นหลังจากนั้นพบว่า promoter เองถ้าวางไว้คนละที่ในจีโนมหรืออยู่คู่กับยีนคนละตัวความลำดับความแรกมันก็เปลี่ยนอีก เช่น เวลาที่อยู่หน้ายีน A เราวัด promoter X ได้แรงกว่า promoter Y แต่พอไปอยู่หน้ายีน B ปรากฏว่า promoter X ดันอ่อนกว่า promoter Y
ปัญหาผลกระทบของบริบท (context dependency) แบบนี้ในวงการไฟฟ้าอิเล็กทรอนิกส์ไม่ค่อยเจอเท่าไหร่ สวิตช์ ตัวต้านทาน ทรานซิสเตอร์ หลอดไฟ ฯลฯ จะวางตรงไหนในแผงวงจรคุณสมบัติการทำงานมันก็เหมือนเดิม
ทางแก้หนึ่งที่วงการชีวสังเคราะห์ใช้คือการสร้าง “ฉนวน (insulation)” ซึ่งในที่นี้คือลำดับเบสพิเศษที่เราใส่มาเพิ่มรอบๆ บริเวณ promoter หรือชิ้นส่วนพันธุกรรมอื่นที่เราใช้งาน ลำดับเบสที่ทำหน้าที่เป็นฉนวนนี้มักจะถูกออกแบบหรือคัดเลือกใหม่สามารถลดปฏิสัมพันธ์ที่ไม่พึงประสงค์ระหว่าง promoter ของกับบริเวณรอบๆ
ทำให้การทำงานของ promoter คงที่มากขึ้นแม้บริบทจะเปลี่ยนไป

Cr. ณฤภรณ์ โสดา
Barry Canton นักศึกษาปริญญาเอกอีกคนของ Endy มองว่าในอนาคตข้างหน้านอกจากชิ้นส่วนดีเอ็นเอมาตรฐานพื้นฐานอย่าง promoter เราก็น่าจะมีชิ้นส่วนดีเอ็นเอที่ทำงานเป็นหน่วยประมวลตรรกะพื้นฐาน (logic gate) ที่ได้มาตรฐานพร้อมใช้งาน
Canton สร้างต้นแบบใบระเบียนข้อมูล (specification datasheet) สำหรับชิ้นส่วนดีเอ็นเอคล้ายๆ กับแบบที่เราจะได้ติดมาเวลาซื้อชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์มาจากร้านค้า ใบระเบียนข้อมูลระบุฟังก์ชั่นความสัมพันธ์ระหว่าง input-output ขอบเขตข้อจำกัดการใช้งาน สภาวะที่เหมาะกับการใช้งาน ระดับความผันแปรต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้น
ใบระเบียนข้อมูลของ Canton กลายเป็นหนึ่งในตัวอย่างความพยายามแรกเริ่มที่จะทำให้เกิดมาตรฐานของข้อมูล (standardized data) สำหรับงานวิศวกรรมสิ่งมีชีวิต

Cr. ณฤภรณ์ โสดา
ส่วน Sriram Kosuri นักศึกษาปริญญาเอกอีกคนของ Endy มองไปอีกขั้นในระดับจีโนม โจทย์คือในเมื่อจีโนมที่เป็นผลผลิตจากวิวัฒนาการตามธรรมชาติช่างซับซ้อนเกินกว่าเราทำความเข้าใจและวิศวกรรมมันได้แบบตรงไปตรงมา แทนที่จะมามัวทำความเข้าใจทุกอย่างในจีโนมทำไมเราไม่ทำจีโนมให้ง่ายลงก่อน?
ทำไมเราไม่เริ่มจากกำจัดความซับซ้อนตามธรรมชาติให้เหลือน้อยที่สุดโดยระบบยังคงคุณสมบัติสำคัญที่เราต้องการไว้ จากนั้นการค่อยต่อยอดมันไปสุดสุด ในทิศทางที่เราต้องการ
“มนุษย์แม้ในปัจจุบันยังไม่เข้ากลศาสตร์การบินของนกอย่างทะลุปรุโปร่ง แต่เราสามารถสร้างเครื่องบินที่ใหญ่กว่า หนักกว่า บินไกลและไวกว่านกตัวไหนๆ ในธรรมชาติ”
Kosuri และทีมงานลองพยายามกำจัด “ความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น” ออกไปจากจีโนมของไวรัสกินแบคทีเรีย (bacteriophage) ชนิด T7 ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบชีววิทยาที่เรียบง่ายและมนุษย์เราเข้าใจมากที่สุดแล้วในขณะนั้น กระนั้นก็ยังมีอีกหลายต่อหลายชิ้นส่วนที่เราไม่รู้ว่ามันมีหน้าที่อะไรกันแน่ เช่น promoter และกลไกเปิดปิดยีนบางตัว ยีนที่ซ้อนเหลื่อมกัน Kosuri ถอดมันออกมาเป็นชิ้นๆ และจัดเรียงเสียใหม่ อะไรไม่น่าสำคัญก็ตัดออก นอกจากนี้ ยังได้เพิ่มตำแหน่งตัดของเอนไซม์ตัดจำเพาะลงไปตามจุดต่างๆ เพื่อให้เราสามารถเพิ่ม ลบ สลับสับเปลี่ยนชิ้นส่วนต่างๆ บนจีโนมได้ง่ายลงในอนาคต
ทีมวิจัยเรียกกระบวนการนี้ว่าการทำ genome refactoring คำว่า “refactoring” ในที่นี้ยืมมาจากวงการซอฟต์แวร์ หมายถึงการจัดระเบียบโค้ดคอมพิวเตอร์ในโปรแกรมเสียใหม่โดยยังให้คงฟังก์ชั่นการทำงานเดิมแต่ทำให้มันง่ายต่อการเข้าใจ ปรับแก้ และอัพเกรดภายหลัง
ทีมวิจัยพบว่า refactoring ยากกว่าที่คิดมาก หลายส่วนในจีโนมที่ดูไม่จำเป็นพอถอดออกมาแล้วไวรัสก็ใช้การพังหรือประสิทธิภาพการเพิ่มจำนวนลดลงไปเยอะ
อย่างไรก็ตาม งานของ Kosuri ก็เป็นแรงบันดาลใจให้กับอีกหลายงานในวงการชีววิทยาสังเคราะห์ยุคหลัง
แนวคิดการทำ refactoring เปลี่ยนรหัสพันธุกรรมธรรมชาติให้เข้าใจง่ายปรับแก้ต่อยอดง่ายถูกเอามาใช้การวิศวกรรมวิถีการสังเคราะห์สารประกอบชีวภาพ การตรึงไนโตรเจน การส่งดีเอ็นเอ ไปจนถึงการสังเคราะห์จีโนมไวรัส แบคทีเรีย และยีสต์

Cr. ณฤภรณ์ โสดา
ปี 2008 สิบเอ็ดปีหลังจาก Tom Knight และ Gerald Sussman เสนอแนวคิดเรื่อง Cellular Gate Technology ชีววิทยาสังเคราะห์กลายเป็นหนึ่งใน buzzword ของวงการไบโอเทค แนวคิดเรื่อง logic gate, switch, oscillator, memory unit, BioBrick, iGEM, standardized genetic parts, standardized measurement, standardized data ที่ถูกหยิบยืมมาจากวงการวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์กลายมาเป็นศัพท์ประจำวงการชีววิทยาสังเคราะห์
ในปีนั้น Endy ย้ายจาก MIT มาเป็นอาจารย์ที่ Stanford ปีเดียวกับที่ผมเริ่มเข้าแล็บแกไปฝากตัวขอเป็นนักศึกษาปริญญาเอกหน้าใหม่
ส่วนศิษย์เก่าแล็บฟาก MIT จบการศึกษาพร้อมกันหมดในปีนั้น Kelly, Canton และเพื่อนร่วมรุ่นจากกลุ่มวิจัยที่ช่วยกันบุกเบิก iGEM ตั้งแต่ช่วงเริ่มต้นรวมทีมกับ Knight ออกมาตั้งบริษัทสตาร์ตอัพด้านชีววิทยาสังเคราะห์ที่ชื่อ Ginkgo Bioworks ซึ่งเดี๋ยวผมจะหาโอกาสมาเล่าให้ฟังยาวๆ ภายหลัง
ตอนหน้าเราจะมาส่งท้ายเรื่อง Standardization ของการวิศวกรรมสิ่งมีชีวิตถึงยุคปัจจุบัน และสรุปแนวคิด เทรนด์งานวิจัย นโยบายจากการประชุมนานาชาติครั้งล่าสุดเมื่อปี 2024 นี้
สะดวก ฉับไว คุ้มค่า สมัครสมาชิกนิตยสารมติชนสุดสัปดาห์ได้ที่นี่https://t.co/KYFMEpsHWj
— MatichonWeekly มติชนสุดสัปดาห์ (@matichonweekly) July 27, 2022