ノベル抗生物質の生産のための生化学的経路の設計

遺伝子の同一証明およびクラスタの採掘

抗菌遺伝子のBGCを急速に特定できる、抗SMASHなどの計算ツール。これらのクラスターは、しばしば、コア合成遺伝子(例えば、PKSまたはNRPS遺伝子)を規制および抵抗遺伝子とともに含んでいます。予測されたBGCは、環境DNAまたは合成されたデノボからクローン化することができます。無声クラスターは、実験条件下で表現されていないもの - 病変のリファクタリングまたは免疫表現を通して活性化することができます。

パスウェイエンジニアリング戦略

• :]]をリファクタリングし、それらを強力な、不可分なプロモーターで交換することで、生産収量を飛躍的に増加させることができます。
• [ドメインとモジュールのスワッピング:[モジュラーPKSとNRPSのために、同じように1つのドメインを置き換えると、モノマービルディングブロックを変更し、新製品を生成できます。
• [酵素指向進化:[]]] 反復性突然変異とスクリーニングは、目的の抗生物質アナログのための酵素活性、基質スコープ、または特異性を向上させることができます。

ホストセレクションとヘテロログス式

適切なホスト生物を選ぶことは重要なことです。 ] エシェリカ・コリ]と]]]サクチャマイス・セリヴィシアは、遺伝子のトラクタビリティと急速な成長に有利ですが、特定のプレカーサーやポストトランスレーション機械が必要なのを欠くことがあります。 Streptomyces]は、それらの遺伝子のトラクタビリティと急成長のために有利であり、それらは、必要な多くの抗がん剤を排出する[FLT]を、より多くのサンゴ礁に含まなければならない[FLT] [FLTFLT]:[FLTFLTFLTFLTFLTFLTF]は、または、または、およびより高速な組織は、より遅い組織は、より、より、または、または、より遅い組織の攻撃性組織の攻撃を、より、または、または、より、より、より遅い、より遅い組織が、または、または、より長い、または、より、より、または、より長い、より長い、より長い

現代のツールは、パスウェイの設計を加速

合成生物学とゲノム工学は、生化学経路の建設に革命をもたらしました。 いくつかの最先端技術は、設計構築テスト学習サイクルをスピードアップするために、現在定期的に採用されています。

正確なゲノム編集のためのCRISPR-Cas9

直接進化と酵素最適化

ラボ内での直接的な進化模倣天然選択。ランダム変異または誤差を伴うPCRによる酵素の変異体を生成することにより、研究者は、触媒作用、異質基質特異性、または強化された安定性を向上させるために選択することができます。例えば、指向の進化は、非天然基質を酸化するシトクロムP450を設計するために使用され、より良い薬理特性を有する抗生物質誘導体の生産を可能にします。

計算式モデリングと人工知能

計算ツールは、パスウェイ設計の集中的役割を果たしています。フラックスバランス解析に基づいてモデルは、メタボリックネックと遺伝子ノックアウトまたは過圧戦略を予測することができます。機械学習アルゴリズム、既知のBGCと経路の大きなデータセットで訓練された、以前に予期しない抗生物質を生成する可能性のある酵素の新たな組み合わせを提案することができます。PathPredやRetroPathなどのツールは、前方およびレトロ合成経路提案を提供し、フェーズ設計を加速します。

パスウェイ建設における課題の克服

強力なツールが利用できるにもかかわらず、新しい抗生物質の経路の設計と実装は困難です。 多くの障害は、コンセプトから生産に移る対処しなければなりません。

複雑性と規制のハルール

自然抗生物質経路は、しばしば酵素、複数の規制層、および複雑なフィードバック阻害ループの数十を含みます。 均質なホスト内のこの複雑さを低減すると、低収量または経路の沈黙につながることができます。 プロモーター強度の注意深い調整、遺伝子のコピー番号、およびインデューサー濃度が必要です。 さらに、多くの経路の中間体または最終製品は、ホストセルに有毒であり、遺伝子の抵抗の共生を怠ります。

毒性とメタボリックバーデン

抗生物質を価値のあるものにする非常に活動 - 細菌細胞壁の合成、タンパク質合成、またはDNAの複製を破壊する - また、生産ホストに害を与えることができます。これを克服するための戦略は、オルガネール内の細菌細胞壁を合成、タンパク質合成、またはDNAの複製を使用して、またはエンジニアリングのホスト株を耐性ターゲットに。大規模な合成物の使用からの代謝負担も成長を遅らせることができます。代謝は、バイオ バランスとバイオ パフォーマンスを促進します。

拡張性と発酵

振動フラスコで働く道は、酸素制限、基質供給の課題、またはせん断感受性による産業バイオリアクターにスケールアップしたときに失敗するかもしれません。 堅牢な発酵プロセスを開発するには、メディア組成の広範な最適化、レジムの給餌、および下流浄化が必要です。 継続的な発酵とセルフリーシステムで進歩すると、スケーラブルな生産のための代替ルートを提供します。

未来の方向と影響

新規抗生物質の生産の未来は、複数の分野を統合しています。合成生物学は、標準化された遺伝的部品とモジュラーシャシを提供します。高スループット DNA合成と自動化されたクローニングは、数千の経路の変形の建設を加速します。人工知能は、まったく新しい生合成経路の設計を導く可能性が高い]in silico]]]]で、酵素のサブステレーション相互作用を予測するために深い学習を使用します。

1つの刺激的な見通しは、誘導時に望まれる抗生物質を作り出すために急速に再プログラムすることができる普遍的なホスト プラットフォームの開発です。このようなシステム、機械学習主導の緊張最適化と組み合わせ、ターゲット識別から製造までのタイムラインを大幅に短縮できます。さらに、同じ経路工学の原則は、抗癌剤、免疫抑制剤、バイオ燃料などの他の貴重な天然製品を作り出すために適用することができます。