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文丨Lisa
编丨Lisa
基因工程、代谢工程以及合成生物技术的飞速发展，给发酵优化提供了前所未有的机遇。
通过插入外源基因实现外源蛋白的表达，构建全新的外源途径表达异源产物，表达mRNA疫苗等大幅拓展了发酵过程研究的对象，但由于外源基因引入会导致宿主细胞代谢特性改变，同一宿主表达不同产物，采用不同策略构建的菌株在发酵过程中表现各异。
因此这些新技术的发展为传统发酵行业带来机遇的同时也对其提出了诸多挑战。
近10年来合成生物学发展推动菌株构建及高通量自动化筛选技术取得显著发展，使得高性能菌株得以更快获取。
然而传统基于实验室规模反应器的发酵工艺开发过程，需要大量人力，开发过程费时耗力，显然无法满足如此大量菌株在性能验证和工艺开发上的需求，随之发展起来的微流控技术在解决高通量、自动化培养方面取得了一定进展，尤其是在高性能菌种的高通量筛选方面发挥了重要作用。
然而，微通道反应器内形成的流场环境与工业环境具有较大差别，虽然提高了筛选通量但在发酵过程的放大中还存在一定局限，因此开发高通量、自动化的微型平行反应器，特别是能够准确反映工业生产环境的反应器，成为当前合成生物技术发展对发酵优化装备提出的一个全新挑战。
除此之外，发酵过程是一个复杂的动态过程，过程中需要进行大量在线参数检测，因此高通量发酵工艺优化设备同时带来海量过程数据在存储、可视化、分析等方面的挑战。
需要将数据科学引入发酵过程优化研究，利用数据科学理论和工具，对高通量工艺开发过程中形成的海量数据进行处理，这方面可以借鉴高通量筛选数据分析的相关技术。
已有数据科学软件包括基于Python语言的scikit-learn包、pandas包及Numpy包，开源KNIME软件包等。
另一方面，代谢工程与合成生物学在构建高性能菌种过程中，会在底盘宿主菌基础上整合一系列外源基因，或对宿主菌自身基因进行改造而形成大量菌株。
了解宿主细胞野生菌在发酵罐中的生理代谢特性，如最佳pH、最佳温度、生长速率、营养物需求、过量底物和氧气限制下的代谢反应等，对高通量筛选模型选择是非常重要的信息，需要详细研究。
此外，不同宿主菌或不同改造策略形成的大量菌株在反应器中所表现的特有代谢特性，对于更好地改造菌株具有非常重要的参考价值。
菌种改造过程中，科研人员可以参考大量的基因组、转录组、蛋白组数据库等，然而对于菌种在发酵过程中代谢特性方面的数据库却严重缺失。
这就提出了一个新的挑战，即不同宿主菌以及同一宿主菌不同改造靶点或不同改造策略所形成的菌株，在生物反应器中所表现出的代谢特性数据库的构建，类似研究工作目前还未见报道。
这一方面依赖于高通量的发酵设备，另一方面依赖高效的数据科学处理工具，随着以上两方面的发展此类数据库将为后续菌种改造提供更丰富的数据支撑。
此外，如何将发酵过程放大中碰到的问题在构造菌种、选择表达体系之前进行考虑，是目前菌种构造中所欠缺的。比如生产规模反应器中存在的底物浓度分布不均、最大传氧能力限制、诱导剂大规模使用成本、大吨位发酵罐内溶解CO2浓度过高对细胞活性的负面影响等，都应该在菌种构建和高通量筛选中进行考虑。
然而，进行菌种改造等上游生物技术开发的科研人员往往缺乏这方面的认识或重视不足，在此基础上构建的菌株对后续发酵过程优化形成难以避免的瓶颈，因此加强菌种构建科研人员与发酵工程科研人员之间的沟通非常重要。
参考文献
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中国电子技术标准化研究院. 信息技术与标准化, 2021(S1): 2.
China Electronics Standardization Institute. Inf Technol & Stand, 2021(S1): 2 (in Chinese).
张嗣良, 张旭蓓. 基于知识图谱有向图的生物过程控制方法: CN109243528A, 2022-02-08.
夏建业, 刘晶, 庄英萍, 等. 人工智能时代发酵优化与放大技术的机遇与挑战. 生物工程学报, 2022, 38(11): 4180-4199.
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