DOI: https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2024.108401
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38944217
تاريخ النشر: 2024-06-27
المؤلف: Jiwei Mao وآخرون
الموضوع الرئيسي: هندسة التمثيل الغذائي الميكروبي والإنتاج الحيوي
نظرة عامة
تناقش هذه القسم الدور الحاسم للعبء الأيضي في تحديد معدل النمو وتكوين المنتجات للميكروبات المهندسة. على الرغم من التقدم في علم الأحياء الاصطناعي وهندسة الأيض النظامية، لا يزال القضاء تمامًا على الأعباء الأيضية يمثل تحديًا كبيرًا. يُشجع الباحثون على النظر في تداعيات الأعباء الأيضية المختلفة خلال المراحل الأولية من تصميم السلالات. تشمل الاستراتيجيات الواعدة النمذجة على مستوى الجينوم والمحاكاة الحاسوبية، بالإضافة إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة للتنبؤ بالنتائج الأيضية الميكروبية بناءً على مجموعات بيانات “الإجهاد-الإنتاج” الواسعة.
بالإضافة إلى ذلك، يسلط القسم الضوء على مشكلة التباين بين الخلايا، والتي يمكن أن تؤدي إلى انخفاض العوائد وتقليل استقرار العمليات الحيوية بسبب وجود مجموعات فرعية ذات إنتاج منخفض. بينما يمكن أن يمنح هذا التباين مزايا تكيفية في البيئات الطبيعية، فإن تقليل التباين الظاهري أمر ضروري لتطوير عمليات حيوية قوية وعالية العائد. لقد أظهرت استراتيجيات مثل هندسة السلالات والتلاعب الفسيولوجي فعاليتها في تعزيز السلوك الموحد بين الخلايا الميكروبية. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على فهم الآليات وراء التباين الظاهري وتوسيع الأدوات لتقليل التباينات بين الخلايا. كما يُقترح تصميم وحدة تحكم تغذية راجعة مدفوعة بالعبء العالمي كوسيلة لتعزيز التكيف والأداء في الخلايا المهندسة. بشكل عام، يمثل دمج الذكاء الاصطناعي مع علم الأحياء الاصطناعي إمكانات كبيرة لتحسين القوة الأيضية لمصانع الخلايا الميكروبية، مما يمكّن من تصميم أنظمة حيوية أكثر كفاءة وقابلية للتنبؤ.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التقدم الكبير في هندسة الأيض وعلم الأحياء الاصطناعي على مدى العقد الماضي، والذي سهل تطوير مصانع خلايا ميكروبية فعالة. على الرغم من هذه التقدمات، غالبًا ما تفشل الميكروبات المهندسة أيضيًا في تحقيق مستويات مثلى من المنتجات الحيوية، والعوائد، والإنتاجية بسبب الأعباء الأيضية المفروضة من التعديلات الجينية والتغيرات البيئية. يُعرف العبء الأيضي بأنه الضغط على موارد الخلايا المضيفة الناتج عن هذه التعديلات، مما يؤدي إلى أيض غير مثالي وانخفاض معدلات النمو، مما يؤثر في النهاية على إنتاج المواد الكيميائية المرغوبة.
تشدد الورقة على أن كل من العوامل الداخلية (مثل التعبير عن الجينات غير المتجانسة وصيانة البلازميد) والعوامل الخارجية (بما في ذلك الرقم الهيدروجيني، ودرجة الحرارة، وتوافر المغذيات) تسهم في الأعباء الأيضية. لمعالجة هذه التحديات، تسعى هندسة العبء الأيضي إلى التخفيف من الآثار السلبية على الميكروبات المعدلة وراثيًا، مما يعزز أداء الخلايا وكفاءتها الأيضية. يناقش المؤلفون استراتيجيات مختلفة لتخفيف الأعباء الأيضية، بما في ذلك النمذجة على مستوى الجينوم، وإعادة برمجة الخلايا، وتصميم الثقافات المشتركة للميكروبات. تهدف المراجعة إلى تقديم نظرة شاملة على الأعباء الأيضية والتقدم الأخير في الأساليب الهندسية لتحسين الإنتاج الحيوي في الميكروبات الصناعية، مع معالجة التحديات المستقبلية ووجهات النظر في هذا المجال.
نقاش
تؤكد قسم النقاش في الورقة البحثية على أهمية نماذج الأيض على مستوى الجينوم (GEMs) في التنبؤ وقياس الأعباء الأيضية في الأنظمة البيولوجية. تنشأ الأعباء الأيضية من تحويل الموارد بسبب التغيرات الجينية أو البيئية، والتي يمكن تحليلها بشكل فعال باستخدام نماذج قائمة على القيود تأخذ في الاعتبار ستوكيومترية التفاعلات وارتباطات الجين-البروتين-التفاعل. تسهل هذه النماذج حساب تخصيص الموارد والتنبؤ بالأعباء الأيضية، مما يوجه تطوير مصانع خلايا ميكروبية قوية. على سبيل المثال، تم استخدام GEMs لمحاكاة تدفقات الأيض وتقدير الأعباء المرتبطة باستخدام مصادر الكربون وتوافر المغذيات الدقيقة، مما يبرز أهمية إدارة الموارد الخارجية والداخلية في الأيض الخلوي.
علاوة على ذلك، يناقش القسم استراتيجيات مختلفة لتخفيف الأعباء الأيضية، بما في ذلك موازنة توزيع التدفق والأيض الأكسدي. ويؤكد على ضرورة تحسين تخصيص الموارد بين نمو الخلايا وتخليق المنتجات لتعزيز إنتاجية الميكروبات. يتم استكشاف تقنيات مثل هندسة الدوائر الجينية، والتحكم الديناميكي في الأيض، وهندسة العوامل المساعدة كوسائل لتحسين كفاءة المسارات الأيضية مع تقليل التبادلات بين النمو والإنتاج. كما يتم ذكر دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كنهج واعد لتبسيط تصميم أنظمة التحكم الأيضي، مما يؤدي في النهاية إلى تطبيقات بيولوجية تقنية أكثر فعالية. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن الفهم الشامل للأعباء الأيضية وإدارتها أمر حاسم لتقدم التكنولوجيا الحيوية الميكروبية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2024.108401
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38944217
Publication Date: 2024-06-27
Author(s): Jiwei Mao et al.
Primary Topic: Microbial Metabolic Engineering and Bioproduction
Overview
The section discusses the critical role of metabolic burden in limiting the growth rate and product formation of engineered microorganisms. Despite advancements in synthetic biology and systems metabolic engineering, completely eliminating metabolic burdens remains a significant challenge. Researchers are encouraged to consider the implications of various metabolic burdens during the initial stages of strain design. Promising strategies include genome-scale modeling and in silico simulations, as well as leveraging artificial intelligence (AI) and machine learning to predict microbial metabolic outcomes based on extensive “stress-output” datasets.
Additionally, the section highlights the issue of cell-to-cell variability, which can lead to lower yields and reduced bioprocess stability due to the presence of low-producing subpopulations. While this heterogeneity can confer adaptive advantages in natural environments, minimizing phenotypic variation is essential for developing robust and high-yield bioprocesses. Strategies such as strain engineering and physiological manipulations have shown effectiveness in promoting uniform behavior among microbial cells. Future research should focus on understanding the mechanisms behind phenotypic heterogeneity and expanding tools to reduce cell-to-cell variations. The design of a universal burden-driven feedback controller is also proposed as a means to enhance adaptability and performance in engineered cells. Overall, integrating AI with synthetic biology presents significant potential for improving the metabolic robustness of microbial cell factories, enabling more efficient and predictable biosystems design.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the significant advancements in metabolic engineering and synthetic biology over the past decade, which have facilitated the development of efficient microbial cell factories. Despite these advancements, metabolically engineered microorganisms often fail to achieve optimal bioproduct titers, yields, and productivity due to metabolic burdens imposed by genetic modifications and environmental changes. Metabolic burden is defined as the strain on host cellular resources caused by these alterations, leading to suboptimal metabolism and reduced growth rates, ultimately affecting the production of desired chemicals.
The paper emphasizes that both internal factors (such as heterologous gene expression and plasmid maintenance) and external factors (including pH, temperature, and nutrient availability) contribute to metabolic burdens. To address these challenges, metabolic burden engineering seeks to mitigate the negative impacts on genetically modified microorganisms, thereby enhancing cell performance and metabolic efficiency. The authors discuss various strategies for alleviating metabolic burdens, including genome-scale modeling, cellular reprogramming, and the design of microbial co-cultures. The review aims to provide a comprehensive overview of metabolic burdens and recent progress in engineering approaches to improve bioproduction in industrial microorganisms, while also addressing future challenges and perspectives in this field.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the significance of genome-scale metabolic models (GEMs) in predicting and quantifying metabolic burdens in biological systems. Metabolic burdens arise from the diversion of resources due to genetic or environmental changes, which can be effectively analyzed using constraint-based models that incorporate reaction stoichiometry and gene-protein-reaction associations. These models facilitate the computation of resource allocation and the prediction of metabolic burdens, thereby guiding the development of robust microbial cell factories. For instance, GEMs have been utilized to simulate metabolic fluxes and estimate burdens associated with carbon source utilization and micronutrient availability, highlighting the importance of both external and internal resource management in cellular metabolism.
Furthermore, the section discusses various strategies for alleviating metabolic burdens, including balancing flux distribution and redox metabolism. It underscores the necessity of optimizing resource allocation between cell growth and product biosynthesis to enhance microbial productivity. Techniques such as genetic circuit engineering, dynamic metabolic control, and cofactor engineering are explored as means to improve the efficiency of metabolic pathways while minimizing the trade-offs between growth and production. The integration of artificial intelligence and machine learning is also mentioned as a promising approach to streamline the design of metabolic control systems, ultimately leading to more effective biotechnological applications. Overall, the findings suggest that a comprehensive understanding of metabolic burdens and their management is crucial for advancing microbial biotechnology.