北京5月13日电 (记者 孙自法)构建能够模拟天然细胞分裂行为的合成人工细胞
，是生命合成生命研究至关重要的一步 。

　　破解人工细胞不对称分裂难题

　　中国科学家最近在这方面取得重要突破，重突他们提出一种基于瞬态化学不均匀性和界面能梯度诱发人工细胞不对称分裂的破中新策略，构筑了具备不对称分裂潜能的国团工细结构化层状液晶液滴人工细胞模型 ，成功展示其自发分裂为液滴和囊泡两种结构性能迥异子代的队首对动态过程 。

　　这不仅为理解生命功能涌现与原始细胞的次实形成提供了新的实验模型，也为“从零构建”具备类生命基本特征的现人人工细胞系统 ，以及生物制造前沿研究带来新思路。胞形

　　本项在国际上首次实现人工细胞形态功能不对称分裂的态功突破性研究成果，由中国科学院化学研究所乔燕、分裂王树团队联合北京化工大学、合成英国布里斯托大学的生命合作者共同完成，相关论文北京时间5月13日夜间在国际学术期刊《自然》上线发表。重突

　　研究团队介绍 ，天然细胞有对称和不对称两种分裂方式，其中不对称分裂是将一个细胞分裂成两个不同的子细胞 ，例如干细胞分裂成一个新的干细胞和一个分化后的功能细胞，是生命体实现细胞分化、器官发育、功能多样化的重要基础 。

　　然而 ，现有人工细胞缺少天然细胞内部的复杂结构域边界和拓扑缺陷，难以实现类似天然细胞“一个变两个且两个不一样”的不对称分裂，成为合成生命领域长期面临的重要挑战 。

　　创新实现“剥离式”不对称分裂

　　针对挑战，研究团队提出一种利用瞬态化学不均匀性和界面能梯度驱动人工细胞不对称分裂的全新策略：通过生化分子在人工细胞界面的受限扩散与动态富集，形成局部、瞬态的化学不均匀性，在体系内部建立定向的化学势与界面能梯度
，从而诱导其内部结构沿特定方向发生选择性失稳与剥离 。

　　不同于传统依赖整体调控的对称分裂机制，新策略强调“局部扰动触发整体重构”，基于此
，研究团队设计出一种结构化层状液晶液滴的特殊人工细胞模型，其内部呈洋葱状高度有序的多层结构，层内存在微小缺陷 ，为人工细胞的不对称分裂提供了关键结构基础
。

　　随后，研究团队向人工细胞中加入碱性磷酸酶发现
，母代细胞分裂为两个形态不同的子代细胞 
：其一继承内核 、仍保持多层液晶结构，其二为外层剥离重构、内部含水的多层囊泡结构  。

　　这一过程完全不同于人工细胞以往的对称分裂
，研究团队将其形象称为“剥离式”不对称分裂。本项研究的实时视频影像和三维荧光显微镜，清晰记录了该分裂的全过程 。

　　这种分裂机制触发是否仅限于碱性磷酸酶这一种酶 ？研究团队进一步利用镁 、钙等多价阳离子调节表面的静电相互作用，同样成功触发人工细胞的不对称分裂；通过降低体系酸碱值促进三磷酸腺苷质子化，也能够实现类似的分裂行为；将三磷酸腺苷替换为其他三磷酸核苷后 ，依然可以观察到不对称分裂现象 。这表明，该分裂机制具有较好的普适性 。

　　不过
，对于缺乏液晶有序结构的人工细胞，加入碱性磷酸酶后仅会导致整体解体，而不会发生不对称分裂现象 ，这说明多层液晶有序结构及其内在的结构边界，是实现人工细胞不对称分裂的关键基础 。

　　提供人工生命体系构建新可能

　　这项研究的人工细胞分裂不仅能够实现形态上的复制，还能够完成物质的传递与继承。研究团队预先将辣根过氧化物酶等功能分子封装在母体细胞中 ，发生不对称分裂后，其功能分子能够被有效分配至两个子代细胞中，且依然保持良好的活性。

　　研究还发现 ，两个子代在行为上出现了区别：由外壳形成的子代相对疏松 ，内部的生物分子会逐渐释放到外部环境；继承内核的子代则具有更强的物质保持能力。这种行为上的差异体现了人工细胞不对称分裂所带来的功能分化特征，为构建具有“代际功能差异”的人工生命体系提供了新的可能。

　　这项研究首次证明，人工细胞可以在没有外部复杂操控的情况下完成不对称分裂，并产生形态、功能不同的子代
。《自然》审稿人评价称
，论文作者在简单的软物质体系中发现了一种非同寻常的动态转变，能引起脂质分子自组装、非平衡化学及人工细胞研究等多个交叉学科领域的浓厚兴趣。

　　乔燕研究员指出，本项研究揭示的一种人工细胞不对称分裂的全新机制，有望推动构建具有生命特征的人工细胞群体，实现子代细胞之间的功能分化与代际传递 。

　　在王树研究员看来 ，随着化学 
、材料科学和合成生物学等领域的不断交叉发展 ，人类距离“从零构建”具备生命基本特征的人工细胞系统越来越近。这不仅有望加深人们对生命起源与演化规律的理解，也将在生物制造、生物医药、智能生物传感及新型功能材料开发等前沿领域展现广阔应用前景。

　　研究团队总结表示 ，人工细胞目前还无法像天然细胞一样持续分裂和稳定传代 ，后续研究将进一步探索如何赋予人工细胞类似天然细胞的多代增殖能力
，并将其与基因表达、代谢反应等功能模块结合，这也是未来合成生命领域的重要研究方向。(完)

推荐阅读： ai大模型聚合站