我想从生命科学的角度，也就是“需求侧”来谈一下光镊技术的作用，并且引申介绍一下各项单分子技术（Single Molecular Technologies）。和提问者期待的有所不同，光镊其实是一个相当成熟和成果诸多的技术，也是现在生物物理课上写进教科书和必讲的一个技术，所以可能并不能很好回答题主期望看到的“未来发展”，但是光镊和其他单分子技术结合引导的生物物理研究在可预期的将来一定会继续出现。

一 为什么需要单分子技术

生命过程中作用的最小单位是一个个分子（而不是原子）。核酸与蛋白质这些生物分子是生命活动的基础。以蛋白质为例，我们可以认为每个蛋白质都是活体内（in vivo），纳米尺度上的，机器。我们从后往前来解释这句话。首先将蛋白质比作机器并不违和，它们和机器一样都能够把化学能转化为动能，也能够储存能量。因此，这些机器如何工作就成了我们关心的问题—这是理解许多生命过程的重要环节，从中也可以发现许多可能的病理机制和相关的药物靶点。尤其复杂的是，在生命体内酶还往往协同工作，比如下图这个我每次看到都头大的转录过程。要搞清楚这个复合体中每个组件是干什么的，可以说是难上加难。如果我们能够观测到这些分子是如何工作的，那问题就迎刃而解了，可是我们能直接观测吗？

并不能。几乎所有生物分子都是纳米尺度的，也就很不幸的落在阿贝极限（大约250nm）以下。也就是说我们看到的动画里的那些马达蛋白，我们用光学显微镜是绝对看不到的（其中的原理可以参考我的这个自学导向的回答）。最近30年来我们陆续有了4Pi，近场，双光子，以及STORM/STED等超分辨率显微镜，这些显微镜或多或少的突破了光学极限，但没有一种的分辨率能够达到10nm以下的级别，对于用埃为单位的生物分子来说还是不够用。

细心的读者可能会问：那用去年获得诺奖的冷冻电镜不行吗？冷冻电镜确实可以帮助我们知道一个蛋白质的高分辨率结构，但是由于蛋白质已经结晶，它不能告诉我们活体内的情况。引申一下，其实对于蛋白质的功能的研究按照学科发展大致有这样一个逻辑链。首先我们发现并克隆一个蛋白（上世纪80-90年代是这个范式工作的高峰期），根据已知的氨基酸序列有一些模型（比如隐马尔可夫模型）可以帮助预测蛋白质的折叠情况，比如TRP蛋白是否跨膜，有几个跨膜区域，从而得知它是一个通道蛋白（我们找到了机器的零件表，预测它是一个发动机）。随后，我们通过结构生物学（从最早的X射线衍射，到NMR，再到冷冻电镜），我们能够知道一个蛋白质的高分辨率结构（我们看到了发动机静止时的样子）。如果这个分子对我们足够重要，那我们就会使用单分子生物物理，去观测这个蛋白/复合体在实际情况下是如何工作的（我们让发动机工作并发现它是四冲程的，由此我们知道了怎么修/改装这个发动机）。这个逻辑链对于一个分子的理解越来越深入，在技术上的要求也越来越高。

二 单分子技术及光镊在其中的作用

总体来说，单分子生物物理技术按照需求可以分成两大类，观测和操纵，正对应我们的眼和手。

我们可以很容易的想到，光镊作为一个能够精准提供皮牛量级力的装置，会被用以拿来做操纵装置。其实在光镊之外，我们还有原理比较类似的磁镊，以及原子力显微镜（AFM）。当然去具体介绍后两者就是一个太大的坑了，关于这三种单分子技术各自的特点可以看这张表。光镊的时空间精度都很优秀，但是所有用光的工具在生物中都不可避免会产生光毒性以及对样品的加热，从而导致对结果的干扰

而单分子技术中的观测技术，目前来说最常用（或者说最好用）的是荧光能量共振转移（FRET），简单来说当两个荧光分子的距离在10nm范围以内时，供体荧光分子的发射光谱与受体荧光分子的吸收光谱重叠，就会发生能量转移。这个能量转移能够表现为光的变化为我们所观测到。其实诸如光镊也可以用来测量单分子过程中的距离，但是FRET对3-8nm左右位移最适用，而恰好大量我们关心的位移就在这个范围内。超出这个范围我可以用光镊，也有FIONA等技术，感兴趣的读者可以自行搜索。

因此，在实际的单分子技术中，操纵和观测往往是不同种技术的结合，比如上图中手的主人Taekjip Ha实验室用光镊和FRET结合做出了许多的成果。此外，还有光镊+磁镊，微液流+光镊+荧光表征等等。毫无疑问，光镊是单分子操纵中举足轻重的，因此从生命科学的应用角度来说，给这项技术一项诺奖当之无愧。

三 光镊在单分子生物物理中的具体应用

由于这部分要做科普过于困难（工作量太大），我就不详细介绍每个例子了。贴一些示意图，Figure和文章标题，感兴趣的读者可以去查原文作为进阶材料阅读。

测量kinesin每一步的距离 示意图与Figure Schnitzer, et al. Nature 1997

解旋酶不同subunit在DNA复制中的协同作用，示意图+模型，第一作者孙博教授是我生物物理课的老师 Sun et al, Nature. 2011

又是令人头大的转录complex 示意图+Figure+模型 Fazal et al, Nature, 2015.

DNA翻译中核酶complex的工作机制 示意图+Figure Kaiser et al, Science, 2011 & Goldman et al, Science, 2015.

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：Eagles

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