Trends in Biotechnology丨基因组所樊自尧团队、李奎团队提出组学赋能基因编辑畜禽环境安全评估新框架

近日，中国农科院基因组所（大鹏湾实验室）樊自尧团队、李奎团队联合农业农村部科技发展中心，在《生物技术趋势（Trends in Biotechnology）》在线发表了题为“Omicspowered environmental safety assessment framework for geneedited livestock”的前瞻性文章，提出了一套创新的层级式、迭代式组学赋能的环境安全评价框架。

当前，基因编辑畜禽育种快速发展，但环境安全评价仍高度依赖大规模动物试验，成本高、周期长，尤其是对环境非预期效应（EUE）的预测能力不足，易陷入“无限测试”困境，严重制约了创新成果的转化与产业化。

组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢学、表型组学等）能够从分子到行为全方位揭示生物与环境的交互机制，为环境安全评价（ESA）提供了全新工具。然而，其应用也面临显著挑战：（1）数据过载，从海量信息中提取生态意义信号，极易产生虚假关联；（2）“快照式”的采样和组学测试，只能捕获单一时间点，难以发现跨世代或罕见效应；（3）缺乏组学谱图的解释与“风险”阈值的基准标准。这些限制使单纯依赖组学检测无法直接给出最终评价结论，反而可能增加评价的复杂性。组学技术是否应当，以及如何融入基因工程农业生物的环境安全评价？始终是领域内极具争议且亟待解决的核心议题。

该框架遵循三个核心原则：个案评价（不同编辑策略影响不同，提出依赖T2T测序的“全基因组分子特征”的新概念）、早期整合（组学数据在评价初期提供方向性线索，而非做出安全性结论）、无罪推定（通过高效的真实试验验证组学线索，避免无限测试）。

框架分为三个层级：

Tier 0（门槛级）：验证申报的基因工程动物转化体的全基因组分子特征（WGMC）和功能有效性（FE），确认编辑位点、基因组背景及预期性状是否实现。

Tier 1（控制环境级）：在单因子条件（如温度、病原、排放物）下检测动物与环境的双向影响，并澄清组学指向的环境非预期效应。对于低逃逸风险的大型集约化家畜（猪、牛、羊），通过此级即可提供充足的监管安全参考。

Tier 2（生态相关级）：针对易逃逸或放养动物，利用中宇宙（mesocosm）模拟食物资源竞争、捕食压力、生殖干扰等，评价其对野生种群适合度和食物网功能的影响。

图1 | 基因编辑畜禽组学驱动环境安全评价框架示意图

文章进一步提出，随着组学数据的不断积累，加上机器学习与多维度数据（表型、行为、地理、气候）的融合，未来将进入新的环境安全评价阶段，以虚拟模拟替代大量实物试验，显著提升评价效率。政策层面，建议各国监管机构优先升级评价技术体系，建立国际通用的组学和表型标准，构建专用数据库及AI模型。该研究希望为基因编辑家畜的环境安全评价技术升级迭代，提供既务实又前瞻的发展方向，最终加速安全的、可持续的基因编辑畜禽新种质商业化进程。

该研究得到国家农业生物育种重大专项资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2026.05.016