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生命：进化生物学、遗传学、人类学和环境科学的黎明 14 ENGINEERING BIOLOGY 生物工程
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Drew Endy德鲁·恩迪斯坦福大学生物工程教授。国际基因工程机器设计大赛（iGEM）联合组织者。
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合成生命的根本目标是使得生物学便于工程化。这意味着，当我想要建造一些新的生物技术时，我不希望这个项目变成了一个研究项目。我希望它是一个工程学项目。
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——《生物工程》
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德鲁·恩迪：如何才能让生物工程变得简单呢？回溯几百年前，人们从那时起就想象着可以设计、建造或创造生命，但是没人付诸行动。在20世纪70年代技术快速发展，人类创造出大量技术，比如DNA重组技术，它可以裁剪和粘贴基因物质的碎片；聚合酶链反应，它在70年代就被创造出来了，但直到80年代人们才把它弄清楚；还有弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）在1977年开创的自动测序法。
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现在，在生物技术初见成效的30年后，我们只实现了早期前景中的一项。早期承诺的前景是：第一，通过重组有机体创造疗法，生产像胰岛素这样的药物，这一点已经实现了；第二，通过修补我们的DNA去修复基因缺陷，这一点尚未实现；第三，开发出可以修复氮原子的农作物，这样农作物将不用再依赖于复合肥料，这一点也没有实现。这三项伟大的早期前景，伴随着基因工程的开创而展开，我们已经实现了其中一项。
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尽管如此，生物技术依然存在着。它对于我们的健康、经济和人类境况有着广泛而巨大的正面贡献。所以，问题在于，我们能否完全实现生物技术的早期承诺？或者说，忘掉之前这个问题：我们怎么才能使得生物学更简单地工程化？这样的话，任何我们想要从生命世界中生产的事物都是可以实现的。
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想象一下，你现在15岁或17岁或只有8岁。你是一个有抱负的少年，你像大一新生一样选择专业。在以前你可能会选择生物学、电子工程、计算机科学等作为专业，但现在你可以选择生物工程专业了！你期待学到什么呢？你对学校和教授有什么期待呢？你希望他们能够教给你什么呢？
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你看看你那些学习电子工程的朋友们，他们能学习怎样设计和构造计算机，或者编写计算机程序，除了那些已被发现和创造出来的性质之外，他们没有创造出任何新的东西。但是，他们还是如期望的那样表现自己。然后你再看看生物工程，你可能会说：“是的，我想要设计和构造生命体，或者给DNA编程去执行所期待的基因程序。”但是并没人教你怎样去做。
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生物技术历经30年的发展，尽管有着那些成功之处，也备受瞩目与夸大，但在生命世界的工程学上，我们依然无能为力。我们做的研究并不肤浅，所以，对我而言，一个大问题是，怎样让生物学更简单地工程化？拿电子学来说，在“二战”期间及之后，人们就利用电子学发明了计算机。冯·诺伊曼在普林斯顿高等研究院建造出了一台漂亮的机器，这台机器的官方目的是，设计氢弹和计算军事设备的轨道。当然，他显然想在上面运行人工生命程序，因为他对这更感兴趣。那是在1950年，就在这台机器出现25年之后，个人电脑Apple I诞生了。
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我们能否将生物技术发展成不是一门独家专断的技术，更不是一门需要专家才能操作的技术？我们是否能够创造出多元件整合系统？我们是否能够将生物工程不同类型的工作分开，这样某个人就可以成为设计专家，也有人能成为建造专家，就像我们已有的建筑设计专家和建筑师一样？
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一个与上述同等重要的问题是，这种成功的结果是什么？如果你环顾四周，这间屋子里的所有东西都是一个合成的或工程的人造物，甚至为了创造出适宜的温度和湿度，我们呼吸的空气也已被工程化。所有活体中唯一没被工程化的，就是我们自身。在一定规模上这样做的后果是什么呢？生物技术才30岁，它还很年轻，后续还会有很多工作，但是我们要怎么做呢？我们应该不再只是说说而已，而是去实践，真正利用生物技术来改变我们的生活；我们要意识到，生物安全框架并不一定是由民族或国家所主导的工作；我们要意识到生物技术的所有权、分享和创新框架已经超越了以专利为基础的知识产权；还要认识到定义了基因物质的信息比起事物本身更加重要，这样你就从专利权转向了著作权；诸如此类。
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所以，缩小范围来说，怎样让生物学更简单地工程化呢？我们怎样做，才能导向有建设性的技术文化呢？也就是就它所带来的后果而言，正面价值是占主导性的吗？
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当技术支持的生物工程足以让人像史蒂芬·施德明（Stefan Sagmeister）这样的图表设计师坐下来，并设计出他感兴趣或觉得美好的生命形式时，将会发生什么？我们又会怎样从我们的现状中受益呢？现在我们基本上不过是在庆祝一堆噱头罢了，我们只完成了生物技术初始承诺的1/3而已，还有很多其他我们想象的很奇幻的事物还没有实现，因为在目前看来它们还是太复杂。我们怎样才能将我们设计出来的美丽生命体变成真的呢？
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还有解决能量需求的问题。很多人从生物技术的应用端进行投资，这很好。还有很多紧迫的人类需求问题：食品、人类和动物的各种能量、汽车和飞机的液体燃料，你还需要健康保障和医疗，还有环境问题、建筑材料，等等。生物技术令人感兴趣的地方在于，各种应用都令人难以置信地紧迫。
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让我们把时间的指针拨回到30年前，那时我们对工具的投资还不足。比如说，你组织了一个团队，试图弄清楚怎样在细菌里制造胰岛素，或者说怎样从细菌或酵母中制造出治疗疟疾的青蒿素酸。这时有人说：“你们为什么不忽略一小部分基础建设工程，再拿出5%的预算，用于能够尽快生产的产品上呢？这样你再做这样的项目就不用花费4千万美元了。而且你下次再做这样的项目时，就会简单得多了。”这种建议的依据在于：如果我们推迟交出产品一天，我们就失去竞争力，或者说，会另有1万人丧命，等等。在一个短时间的范围上，不可能去反驳这样的状况，对吧？
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但是如果你放长远来看，不对支撑生物工程的基础投资，生物工程之路就会走得很艰难。我们不得不弄清楚该如何解决那个问题。当你想想能量的问题，这就很重要了。我该怎么看待生物的能量生产呢？这确实是个很糟糕的问题，对吧？我们不想去燃烧过时的燃料。这就像是重要的不可错过的工作一样。当我拿到博士学位时，实验室里接下来要开采的就是纤维素乙醇。如果石油价格上升两倍，纤维素乙醇就会有成本优势。那时是1994年。
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我希望生物燃料获胜。但是，当冯·诺伊曼建造早期的计算机被用来计算军用设备的轨道时，他掉入了一个陷阱。事实证明，计算机的功用远远超出了我们的想象，它不仅只可以用于军事应用和记录数据库。但在那时除了少数人之外，没人意识到计算机其他可能的应用。因此，对于现在就去追求任何一个特定的生物技术应用，我都不敢兴趣，因为我想要所有那些应用都能实现，而且是在我的有生之年实现。对此我目标明确，我也很自私。有足够多的人将致力于此，因为这个问题每个人都能理解，而且你也将能为此募集到资源，去进行这一工作。还有一个互补的问题，也是一个本质的问题，就是使生物技术对于所有人都很简单！
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合成生命的根本目标是使得生物学便于工程化。这意味着，当我想要建造一些新的生物技术时，不管是用来创造我能吃的食物，还是给交通工具使用的生物燃料，或者我想要治疗某些疾病的药物，我不希望这个项目变成了一个研究项目。我希望它是一个工程学项目。在生物科学里，与你们交谈的人都是科学家，他们不是工程师，我并不是在用傲慢的态度说这件事，而是作为旁观者来说的，其中的问题在于，如果你作为工程师来观察生物技术，你需要做什么来让它便于运转？那就是合成生物学的主旨。
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我们可以谈谈在历史上工程师的例子，当他们遇到这类问题时是怎么做的。1860年在美洲，机械工建造了各种东西，比如蒸汽机。机器中所有的螺母和螺栓都是由专门生产的特殊商店才有的。这就是说，如果你在新泽西州的纽瓦克市购买了一台机器，而它在芝加哥市出故障了，你必须把它运回那个专门的商店，那里的机器都有专门设计的工具，这样才能给你修复好机器。
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1864年的4月，有人站出来说：“我受够了！”费城富兰克林研究院的威廉·塞勒斯（William Sellers）发表了一篇关于具体部件的体系的论文。他提出了“塞勒斯螺纹标准”，把螺纹顶端设计成60度的角，这比英国人提出的55度角的“惠氏标准”更容易生产。结果就是，最终美国的每一个机器商店都重新设计了螺纹、螺母和螺栓，以符合“塞勒斯螺纹标准”。对今天的影响就是，当我走近一个硬件商店去买螺母和螺栓时，只要不是使用英制或米制的东西，我就能把这两个东西组装好。
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这个例子就是工程师所谓的可依赖的物理组成：拿出两个东西，并能把它们组装好。还有就是，当你把螺母和螺栓组装在一起时，螺母会保持固定，不会跑出来。这个组件就具备了一些可利用的功能，但它并没有一些涌现性质。这就是可依赖的功能组合，也就是当你把两个东西组合起来的时候，它们的功能正是你所期望的。而这个标准却被我当作整个生活中理所当然的规则。即使我拥有三个工程学位，我也是直到几年前才知道这一点的，当时麻省理工学院的汤姆·奈特（Tom Knight）向我指出，如果我们拥有标准的生物元件，并可以如我们所愿地组合起来，那就很棒了。
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乔治·丘奇一直在强调这一点，但这并非他的专业，他是个遗传学家，他在对自然的生物复杂性进行反向工程。那是一件伟大的事。就像工程师厌恶复杂性一样，我也厌恶涌现性，我喜欢简洁性。我不希望我明天坐的飞机在它飞行的时候具有涌现性，如果你关注遗传科学的话，你会发现它正在研究加密DNA的重要信息，其包含了一项最重要的技术。在DNA测序出现之前，人们一直在寻找变异，并在此过程中，找到它们和DNA特定区域的映射关系。那时人们利用的就是基于简单的逻辑学发展而来的数学。之后，许多伟人们都朝着实现DNA测序技术前进，这一技术使得我们现在可以读取DNA，而这项技术还在不断优化。
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在我们的讨论中不能忽视DNA测序的进步所带来的影响，这很重要。在1990年，除了给一些细菌病毒测序之外，没人在其他地方使用这一技术。在1995年的第一个细菌基因组里，研究人员对流感嗜血杆菌进行了测序。2001年，我们就有了人类基因组的草图。在20世纪90年代，我们在测序DNA时说：“我们只会对人类的DNA测序”，到现在，仅仅7年之后，个人基因组项目就在网上出现了，我们是怎么实现这一转变的呢？这并非因为乔治·丘奇、文特尔、埃里克·兰德（Eric Lander）和弗兰西斯·柯林斯在克林顿当政时期变得更聪明了。而是因为，DNA测序技术变得自动化了，足以支持人们去这样做了。
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根本的技术进步带来的影响值得铭记，而且一旦成功之后，你就可以忽略一些东西了，就像我希望能够忽略螺母、螺栓、螺纹标准一样。遗传学的变革是对测序技术的回应，利用基因测序技术你可以读取DNA，但我们并不能理解它的含义。现在的数学本质就是模式识别，它可以帮助我们观察很多DNA序列，还可以帮助我们试图找出也许具有重要功能的共同模式。合成技术也将在互联网上出现。
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