Integreren van synthetische biologie, systeembiologie en artificiële intelligentie ter ontwikkeling van een betrouwbaar metabolic engineering werkschema toegepast op een microbieel productieplatform voor monoklonale chitooligosacchariden

Vandaag de dag ontwikkelen synthetische biologie (SynBio) en systeembiologie (SysBio) zich in een ongekend tempo tot grote aanjagers van industriële biotechnologie. Ondanks deze recente ontwikkelingen blijft de transformatie van wild-type organismen in zeer efficiënte microbiële celfabrieken (MCF's) een echt ontmoedigende taak vanwege de enorme complexiteit van microbiële cellen. Meestal wordt voor het sturen van het spanningsconstructieproces een "Design-Build-Test-Learn" (DBTL) -cyclus iteratief uitgevoerd. Vanwege het geringe inzicht in de complexiteit van het metabolisme van het micro-organisme, resulteert het uitvoeren van de DBTL-cyclus echter in vele "probeer-mislukte" cycli. Hier, om met succes door de DBTL-cyclus heen te gaan, en dus om MCF's met meer succes te engineeren, introduceren we geavanceerde en multidisciplinaire technieken uit de velden SynBio, SysBio gecombineerd met kunstmatige intelligentie (AI) -technieken, het creëren van een betrouwbaardere en efficiëntere werkstroom voor metabolic engineering. Dit zal zeker gunstig zijn voor de exploitatie van de hexosamine biosynthese route (HBP), die voorlopers uit het hele metabolisme vereist en bovendien strak gereguleerd is op alle niveaus van wettelijke controle. Dit wordt gedemonstreerd met behulp van de
ontwikkeling van MCF's voor de productie van de HBP-afgeleide chitooligosacchariden (COS) als proof-of-concept. COS hebben unieke eigenschappen die resulteren in talloze (potentiële) toepassingen op het gebied van cosmetica, veevoer, voeding en farma.