二、我们开始能够直接读取生命内部
过去研究生命，很多时候只能从外面观察结果。一种动物长成什么样，一种细菌在什么条件下生长，一个病人出现了什么症状，一块组织在显微镜下发生了什么变化。

现代生命科学把观察逐渐推进到了分子层面。最直接的一层是DNA。今天可以直接读取大量DNA的碱基排列，比较不同人、不同细胞或者不同生物之间的序列差异。

但DNA更多保存长期信息。一个细胞此刻正在做什么，仅看DNA还远远不够。当细胞大量使用某些基因时，通常会产生更多相应的RNA。因此，测量各种RNA有多少，可以看到这个细胞此刻重点调用了哪些遗传信息。

还可以继续测量蛋白质。因为真正承担大量具体工作的，是蛋白质本身。某种RNA很多，并不保证相应的蛋白质一定同样多。蛋白质制造以后还可能被改变、搬运到别处或者很快分解。

还可以测量许多更小的分子。糖、脂肪酸、氨基酸以及细胞化学反应中不断产生和消耗的各种物质，都能反映一个细胞正在怎样使用物质和能量。

过去一次实验可能只检测几个指标。今天，一次实验可以同时得到成千上万个变量。一次观察一整类分子，而不是只看其中一两个，这类方法常被统称为各种“组学”。

观察的尺度也在继续缩小。以前研究一块组织，常常把其中所有细胞混在一起检测。这样得到的是平均结果。

但一块肿瘤组织里，不只有肿瘤细胞，还可能有参与免疫反应的细胞、组成血管的细胞和其他细胞。如果全部混在一起，一个只发生在少数细胞中的强烈变化，很容易被平均掉。

现在已经可以把大量单个细胞分别测量，再判断其中有哪些不同类型、分别处于什么状态。更进一步，还可以保留这些细胞原来在组织中的位置。

于是，人们不仅知道“这里有这种细胞”，还可以知道某种细胞是不是集中在肿瘤边缘，另一种是不是主要靠近血管，两类细胞是不是经常紧邻出现。过去看起来像一整块均匀材料的组织，开始显露出内部真正的组成和空间结构。

这种变化非常大。越来越多过去只能间接猜测的生命内部状态，现在可以被直接测量。这些信息又会告诉研究人员下一步应该往哪里找：哪些分子可能彼此有关，哪些细胞可能正在互相影响，哪些变化值得进一步验证。

三、细胞里的“通路”是怎样得到的
生物学书籍中经常可以看到一种图。一个分子旁边画一根箭头指向另一个分子，第二个再指向第三个，最后引起某个基因开启，或者让细胞生长、分裂、移动或死亡。这类关系通常被画成“信号通路”。

这种图非常有用，但真实细胞内部并没有一根根像电线一样预先接好的线路。细胞里同时存在大量不同分子。它们不断运动，也不断被制造、运输、改变和分解。

如果两个分子在物理和化学性质上能够彼此结合，又恰好在同一时间出现在同一个位置，而且数量足够，它们就可能发生作用。同一个蛋白质往往不只有一个可能作用对象。

附近如果还有其他能够与它结合的分子，就会发生竞争。有些结合很牢，有些只是短暂接触；有些分子很多，有些极少；有些位于细胞表面，有些只存在于细胞内部。

所以研究人员画出的“通路”，更像是从一个庞大而不断变化的分子网络中，抽出一组在某种现象中反复出现、作用特别重要的关系。

例如，胰岛素进入血液以后，会和细胞表面能够识别胰岛素的受体结合。受体发生变化以后，又影响细胞内部一系列蛋白质，最终使一些细胞更积极地摄取和利用葡萄糖。把其中最重要的步骤抽出来，就可以画成一条“胰岛素信号通路”。

这样的图能够帮助人抓住主干。但细胞里的实际情况通常比图复杂得多。

现代技术使寻找这些关系越来越快。研究人员可以观察某种处理以后成千上万个分子怎样变化；可以检查两个蛋白质能不能直接结合；也可以把其中一个蛋白质减少、增加或者破坏，再看后面的变化是否随之消失。

这些实验的意义并不完全相同。如果把两个分子以很高浓度放在同一支试管里，发现它们能够结合，只说明它们在化学上存在发生作用的可能。

如果在活细胞中还发现它们确实出现在同一地点，而且改变其中一个会稳定地改变另一个以及后面的细胞行为，那么这条关系就可靠得多。

正是靠大量这样的实验不断叠加，人们逐步建立起今天关于代谢、免疫、发育和疾病的大量知识。通路图因此是一种很有用的地图。它帮助人理解生命，却并不是细胞内部所有相互作用的完整复刻。

四、我们开始能够按目标改变遗传信息
只观察一个系统，往往很难判断某个变化究竟是不是原因。如果一种蛋白质在病变细胞中总是升高，它可能推动了病变，也可能只是病变发生以后被动升高。

一种更有力的方法，是主动改变它，再观察发生什么。这种思路很早就存在。研究人员可以制造遗传突变，也可以用药物阻断某个蛋白质，还可以设法让一个基因不再工作。

现代基因编辑技术，使这种干预变得容易和灵活得多。其中最著名的一类工具叫CRISPR。

它的一部分机制原本存在于微生物中。研究人员后来发现，可以利用一小段RNA去识别目标DNA附近的序列，再把负责作用于DNA的蛋白带到相应位置。

这段RNA像一个可以更换的地址标签。如果想换一个目标，很多情况下不必重新制造一种完全不同的蛋白质，只需要改变这段RNA的序列。

于是，只要知道一个基因的DNA序列，研究人员通常就可以很快设计出若干候选方案，尝试让CRISPR系统去作用于这个位置。这使大规模研究基因功能成为现实。

例如，可以准备成千上万种不同的引导RNA，让不同细胞中的不同基因分别失去作用，再看哪些细胞因此停止生长、哪些对某种药物突然变得敏感。原来需要一个基因一个基因慢慢研究的问题，现在可以一次同时检查大量候选。

CRISPR也不仅能用来“破坏”基因。早期方法常常先把DNA切开，再利用细胞自己的修复过程形成改变。这种办法很有效，但修复后的结果不一定完全相同。

后来又发展出更加细致的方法。例如，有些工具可以直接把DNA中的某一种碱基改成另一种，而不必先把DNA两条链完全切断。还有一些方法能够按照额外提供的序列信息，对一小段DNA进行更复杂的改写。

到2026年，基因编辑已经是一类非常强的实验和工程工具，但不同层次上的能力仍然有明显区别。选择目标位置这一层已经很灵活：换一个引导RNA，就可以把同一套基本工具重新指向另一个DNA位置。

真正产生什么编辑结果，则要看具体方法和对象。有些细胞和位置可以让很高比例的细胞获得希望的改变；另一些组织很难把编辑工具送进去，或者编辑以后会产生多种不同结果。

DNA改好以后，生物学结果有时很直接，有时则复杂得多。如果破坏一个制造某种关键蛋白的基因，效果可能非常明确；如果一个基因同时参与许多过程，其他分子还可能进行补偿，最终结果就更难预测。

所以基因编辑真正改变的，是人类已经可以相当普遍地对指定遗传位置主动做实验，而不再只能等待自然突变出现。

五、无法穷举，就把“寻找”本身变成技术
前面已经看到，一个很短的蛋白质就拥有无法穷举的可能序列。人类怎样从里面找到有用的东西？

一个办法，是利用自然界已经进行过的搜索。几十亿年来，生命不断复制、变异和选择。不同生物生活在高温、低温、高盐、缺氧等各种环境中，也不断面对病毒、捕食者、竞争者和各种有毒物质。

这些漫长过程留下了大量特殊功能。有些蛋白质能够感受光，有些能够运输离子，有些可以在接近沸水的高温环境中仍然正常工作，还有一些能够制造结构非常复杂的化学物质。

现代生物技术中的很多工具，就是先发现自然界里已经存在一种有用能力，再把它分离出来、研究和改造。今天寻找这些能力的范围比过去大得多。

一把土里可能有成千上万种不同微生物，其中许多根本无法方便地在实验室里单独培养。过去，没有培养出来，就很难研究它。

现在可以直接从土壤里提取混合DNA，一次读取其中大量遗传序列，再寻找可能编码特殊蛋白质的片段。海水、污水、人体肠道以及极端环境也可以用类似方法研究。这相当于把大量过去从未进入实验室的生命，也纳入了搜索范围。

但自然界只探索了全部可能空间中的一小部分。人类还可以自己制造新的变化。

例如，一种工业酶已经能够完成某个化学反应，但在60摄氏度时很快失去活性。研究人员可以制造成千上万个稍有不同的版本，看看哪些在高温下还能工作，再用其中最好的版本继续产生新的变化。

一轮又一轮进行下去，就可能得到比原始天然蛋白质更耐热的酶。这种“制造变化—筛选—继续变化—再筛选”的方法，通常称为定向进化。

研究者不需要事先知道“最耐热的蛋白质序列应该是什么”。只要能大量制造候选，并且有办法快速测出谁更好，就可以一步步向目标推进。

类似的方法也被用于抗体、药物靶点和基因研究。例如，可以一次让许多不同基因分别失去作用，再找出哪些变化使癌细胞更容易被某种药物杀死。

现代自动化设备可以培养大量样品，机器人可以加液和取样，仪器可以快速检测结果，计算机再从大量数据里挑出值得继续研究的候选。于是，“寻找”本身也变成了一种可以不断扩大规模的技术。

六、计算开始参与提出新的候选
筛选规模再大，也只能检查全部可能空间中极小的一部分。所以另一个重要方向，是让计算先帮助判断：哪些候选更值得制造出来。

蛋白质是一个发展很快的例子。前面已经看到，蛋白质的氨基酸排列会影响它怎样折叠，而三维结构又影响它能够做什么。

长期以来，一个很难的问题是：只知道氨基酸序列，能不能预测这个蛋白质最终会折叠成什么形状？近年的计算方法已经使许多蛋白质的结构预测能力大幅提高。

更进一步，人们开始把问题反过来。例如，研究人员希望得到一种能够紧密抓住某个病毒表面蛋白的分子，或者希望得到一种能在高温下催化特定反应的酶。

过去通常先去自然界寻找相似蛋白，再不断修改。现在可以先规定希望得到的大致结构或结合方式，再让计算机提出一批可能实现这种功能的氨基酸序列。

人工智能进一步扩大了这种能力。它可以从大量已知蛋白质的序列和结构中学习规律，提出过去没有真正观察过的新候选。

这些候选随后被实际制造出来。研究人员再检查：它能不能正确折叠，能不能牢固结合目标，催化反应是不是足够快，在需要的温度下能不能稳定工作。表现好的继续保留，差的淘汰，结果又可以用于下一轮设计。

所以计算并没有取代实验。它改变的是实验从哪里开始。过去可能要在一个巨大空间里比较盲目地寻找；现在越来越多时候，可以先把候选范围缩到一个更有希望的小区域，再把实验资源集中在那里。

这种设计能力还在向其他层次扩展。例如，可以改变DNA中控制某个基因强弱的区域，让细胞制造更多或更少的蛋白质；也可以把原来属于不同生物的几个酶放到同一个细胞里，让原料连续经过几步反应，最后变成一个过去这个细胞根本不会制造的产品。

从自然界寻找，到人工筛选，再到计算主动提出候选，这几种方法正在越来越多地结合起来。

七、生命系统正在成为新的生产工具
生物技术还有一条重要路线，要解决的是一个很传统的问题：怎样更好地制造人需要的东西？

化工厂会选择原料、催化剂、温度、压力和反应步骤，把一种物质变成另一种物质。生命世界里本来就存在数量庞大的化学反应，而且很多反应由酶完成。

所以一种直接办法，就是把酶拿出来使用。例如，有机分子常常存在两种外形非常相似、像左手和右手一样互为镜像的结构。普通化学反应有时会同时得到两种，而药物往往只希望其中一种。

某些酶却天然只会对其中一个方向发生反应。于是，用酶完成这一步，可以少走很多后续分离的麻烦。如果天然酶工作得太慢、不耐高温或者不能适应工业原料，还可以继续通过筛选和改造提高性能。

另一种办法，是直接使用活细胞。细菌和酵母本来就在不断吸收原料，通过一连串化学反应维持自身生长。人可以改变其中一些反应，让更多原料流向需要的产品。

例如，酵母天然会把糖转成酒精。类似地，人们也可以通过增加或改变一些酶，让微生物把糖等便宜原料转成有机酸、氨基酸、药物中间体或者其他化学品。

产品也可能本身就是蛋白质。胰岛素就是一个很直观的例子。过去治疗糖尿病曾长期使用从动物胰腺中提取的胰岛素。后来，人们把制造人胰岛素所需要的遗传信息放进微生物，让微生物大量制造相应蛋白质，再经过纯化得到药物。

对于结构更加复杂的蛋白质，细菌未必合适。有些蛋白质制造出来以后还需要进一步加工。酵母能够完成其中一部分；另一些更接近人体自身蛋白质的复杂产品，则常常使用培养的动物细胞生产。

近年来迅速发展的合成生物学，很大一部分工作就围绕这种制造能力展开。例如，一个细胞本来把葡萄糖经过许多步骤用于自身生长。研究人员可以增加一种酶，减少另一个消耗原料的反应，再增加第三种酶，使一部分原料逐步变成希望得到的产品。

这和改造一座工厂的生产线很相似。只是这个“工厂”本身也是活的。

细胞首先要满足自己的生存需要。如果把太多原料和能量强行引向产品，细胞可能长得很慢；有些产品积累到一定浓度以后还会毒害生产它的细胞。

所以实际生产中要同时考虑很多事情：原料能不能顺利进入细胞，中间几个反应速度能不能匹配，产品会不会堵在细胞里，细胞能不能长期稳定工作。

这也使生物制造和传统化工很容易结合。某一个特别难控制的步骤交给酶，其他步骤继续用普通化学方法；或者先让微生物制造一个结构复杂的中间体，再进行后续化学反应。

酶、细菌、酵母、培养的动物细胞和传统化学反应，正在一起扩大工业上能够制造的分子范围。

八、细胞本身也可以成为一种工具
细胞不只能够用来生产化学品。它本身会感受周围环境，也会根据环境改变自己的行为。现代生命技术因此开始直接利用这些能力。

CAR-T细胞治疗就是一个很直观的例子。T细胞是一种参与人体免疫防御的细胞。研究人员可以从患者体内取出一部分T细胞，在实验室里给它们增加一种人工设计的受体，再把这些细胞送回人体。

这个受体能够识别某些肿瘤细胞表面的特定分子。一旦识别到目标，T细胞会被激活，并攻击这些肿瘤细胞。

这里使用的不再只是一个药物分子。被送回人体的是一群能够识别目标、接收信号、改变状态、增殖并继续行动的活细胞。

另一类例子来自糖尿病。β细胞是胰腺中负责分泌胰岛素的细胞。它会感受血糖变化，在血糖升高时增加胰岛素分泌。

1型糖尿病患者的这类细胞受到严重破坏，所以身体失去了这种自动调节能力。一种正在发展的技术路线，是补充新的、能够在人体内存活的β细胞。

如果这些细胞能够长期存在，它们做的就不只是持续释放胰岛素，而是像正常β细胞一样，根据血糖高低决定什么时候多分泌、什么时候少分泌。

这说明细胞技术能够实现一种普通药物很难做到的能力：让治疗工具本身感受环境，再决定怎样响应。

人们还在尝试更复杂的结构。例如，把培养出来的心肌细胞放在合适条件下，它们可以收缩。

但一团会收缩的心肌细胞还不是一块真正的心脏组织。真实组织中还存在形成血管的细胞、提供支撑的细胞和细胞外的结构材料，不同细胞还要按照一定空间关系排列。

组织工程研究的一部分工作，就是尝试让这些不同组成共同生长，形成更接近真实组织的结构和功能。

从单个蛋白质，到基因，再到完整细胞和多种细胞共同形成的组织，人类可以操作的生命层次正在不断增加。

九、现代生命技术没有一条唯一的升级路线
现代生物技术的发展很容易给人一种印象：新方法不断出现，所以旧方法迟早会被淘汰。现实通常不是这样。

小分子药物、蛋白质、抗体、核酸和细胞，操作的是不同层次，各自解决不同问题。

小分子体积小，很多能够进入细胞，有些可以口服；化学合成和大规模制造已经拥有非常成熟的工业体系。

抗体是一类能够非常选择性地识别特定分子的蛋白质，因此特别适合处理一些细胞表面或者血液中的目标。

核酸技术可以更直接地改变遗传信息怎样被使用。细胞则能够执行更加复杂的行为，例如识别环境、移动、增殖，并根据外界信号改变反应。

有些问题适合从最低的分子层面解决，有些需要直接作用于蛋白质，有些要改变基因表达，还有一些可能需要改造细胞。

现代化学本身也仍然在继续发展。新的催化方法、新的合成反应和计算工具，同样在扩大人类能够制造和控制的分子范围。

所以未来几十年的重要变化，更可能是不同层次上的技术同时发展，并且越来越频繁地组合在一起。人类可以选择的，不再只是“用一种化学品去影响生命”，而是从小分子、蛋白质、核酸到细胞，在越来越多层次上直接操作生命过程。

十、从观察生命，到越来越深入地利用生命
把这些变化放在一起，可以看到几条越来越清楚的主线。

我们能够读。能够读取DNA，观察大量RNA、蛋白质、小分子和单个细胞的状态，也能看到这些细胞在组织中的空间关系。

我们能够改。可以更有选择地改变遗传信息和细胞中的具体过程，并且一次对大量目标进行系统实验。

我们能够搜。可以从自然界寻找，也可以人工制造大量变化，把筛选和定向进化变成一种规模化的研究和开发手段。

我们能够设计。计算开始参与提出新的蛋白质、基因控制方式和细胞功能，实验再继续筛选和修正。

我们还能够生产。酶、细菌、酵母和其他细胞成为新的制造工具，与传统化学过程共同扩大工业生产能够到达的范围。

这些能力的发展速度并不完全相同。现代测量已经能够一次观察极其庞大的内部状态；基因和分子层面的干预越来越灵活；搜索和设计也正在迅速扩大。相比之下，把所有局部关系组织成能够准确预测整个细胞、组织和个体行为的模型，仍然困难得多。

生命并没有因此变成一台完全透明的机器。但是，人类和生命之间的关系已经发生了很深的变化。

过去，人主要观察生命、选择生命，并利用一些自然存在的生命过程。今天，越来越多生命内部的结构和过程本身已经进入技术范围。

原来只能观察的，可以被测量；原来只能等待自然出现的变化，可以主动制造；原来只能在自然界碰运气寻找的功能，可以被大规模搜索；一些过去没有现成样本的结构，也开始能够由计算和实验共同提出和实现。

未来几十年的生物技术，大概仍会沿着这些方向继续展开。我们对生命的整体理解还远未完成，但人类能够进入其中、测量其中、改变其中并利用其中的能力，已经比任何过去时代都强得多。

感觉力竭了，现在的ChatGPT离开“这并不代表”“不能解读为”这样的防御性表达几乎完全不会说话了